用户标签的确定方法、装置、电子设备和程序产品与流程

1.本公开涉及计算机技术中的大数据技术、智能推荐技术和智能营销技术，尤其涉及一种用户标签的确定方法、装置、电子设备和程序产品。


背景技术：

2.目前，在很多应用中需要向用户推荐内容，具体可以推荐商品、新闻、歌曲、电影等多种信息，为了准确的向用户推荐内容，通常需要构建用户画像，再根据用户画像向用户进行个性化推荐。
3.现有技术中，通常根据用户信息确定用户标签，例如用户的年龄、生活区域、性别等。
4.但是通过这种方式确定的用户标签的时效性较差，导致基于这些标签向用户进行内容推荐时，无法准确的推荐与用户匹配的内容，导致用户体验差。


技术实现要素：

5.本公开提供了一种用户标签的确定方法、装置、电子设备和程序产品，以提高用户标签的时效性。
6.根据本公开的第一方面，提供了一种用户标签的确定方法，包括：
7.获取用户在距离当前时间预设时段内的用户行为数据；
8.在所述用户行为数据中提取关键信息，并根据所述关键信息出现的次数以及出现的时间，确定所述关键信息的时效信息；
9.根据所述时效信息在所述关键信息中确定用户的时效标签，所述时效标签用于表征所述用户在距离当前时间预设时段内的标签数据。
10.根据本公开的第二方面，提供了一种用户标签的确定装置，包括：
11.获取单元，用于获取用户在距离当前时间预设时段内的用户行为数据；
12.提取单元，用于在所述用户行为数据中提取关键信息；
13.时效确定单元，用于根据所述关键信息出现的次数以及出现的时间，确定所述关键信息的时效信息；
14.标签确定单元，用于根据所述时效信息在各所述关键信息中确定用户的时效标签，所述时效标签用于表征所述用户在距离当前时间预设时段内的标签数据。
15.根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
16.至少一个处理器；以及
17.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
18.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面所述的方法。
19.根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如第一方面所述的方法。
20.根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的方法。
21.本公开提供的用户标签的确定方法、装置、电子设备和程序产品，包括：获取用户在距离当前时间预设时段内的用户行为数据；从用户行为数据中提取关键信息，并根据关键信息出现的次数以及出现的时间，确定各关键信息的时效信息；根据时效信息在关键信息中确定用户的时效标签，时效标签用于表征用户在距离当前时间预设时段内的标签数据。本公开提供的方案中，可以结合用户行为数据中关键信息的出现次数，以及出现时间，确定用户的时效标签，从而得到距离当期时间，用户更为偏好的信息，利用通过这种方式得到的时效标签，能够加深对用户的了解，进而更准确的向用户推荐其在当前可能感兴趣的内容，进而提高用户体验，还能够提高精准营销、智能风控与智能运营的能力。
22.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
23.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
24.图1为本公开一示例性实施例示出的用户标签的确定方法的流程示意图；
25.图2为本公开另一示例性实施例示出的用户标签的确定方法的流程示意图；
26.图3为本公开一示例性实施例示出的确定用户的时效标签的示意图；
27.图4为本公开一示例性实施例示出的用户标签的确定装置的结构示意图；
28.图5为本公开另一示例性实施例示出的用户标签的确定装置的结构示意图；
29.图6是用来实现本公开实施例的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
30.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
31.目前，在很多应用中需要向用户推荐内容，具体可以推荐商品、新闻、歌曲、电影等多种信息，为了准确的向用户推荐内容，通常需要构建用户画像，具体可以获取与用户信息，再根据用户信息确定用户标签，例如用户的年龄、生活区域、性别等。通过获取用户标签，构建用户画像，能够个性化的向用户推荐内容，进而提高用户体验。
32.若希望达到准确向用户推荐内容的目的，则需要构建准确的用户标签，而用户偏好的信息还会随着时间变化而变化。目前确定用户标签的方式，通常是获取用户的固定标签，例如年龄、学历、性别、收入等信息，然而这些信息是固定不变的，与用户当前所偏好的信息关联性不大，因此这些标签的时效性也就较差，基于这些标签向用户推荐内容，存在时效性差，进而推荐的内容不一定是用户感兴趣的内容。
33.为了解决上述技术问题，本公开提供的方案中，利用用户最近一段时间内的行为
数据，提取用户的时效标签，进而可以利用该时效标签构建用户画像，并进行内容推进，能够更符合用户当前的偏好，从而提高用户体验。
34.图1为本公开一示例性实施例示出的用户标签的确定方法的流程示意图。
35.如图1所示，本公开提供的用户标签的确定方法，包括：
36.步骤101，获取用户在距离当前时间预设时段内的用户行为数据。
37.其中，本公开提供的方法可以由具备计算能力的电子设备来执行，例如，可以是计算机。该电子设备可以是任一软件或系统的后台服务器，用于确定用户标签。例如，可以是用于向用户推荐内容的系统，该系统可以先确定用户标签，再基于用户标签进行个性化推荐。
38.该电子设备可以指一台电子设备，还可以指多台电子设备。
39.具体的，电子设备可以获取用户在距离当前时间预设时段内的用户行为数据，例如，可以获取距离当前时间一周内的用户行为数据，再例如可以距离当前时间一个月内的用户行为数据。
40.进一步的，电子设备还可以具有内容输出功能，比如，用户可以操作用户终端访问该电子设备，进而浏览网页，还可以进行留言、投票等操作。
41.实际应用时，用户在网站中进行操作时，可以产生用户行为数据。比如用户浏览了某个网页，则可以产生浏览数据；再比如用户在某个区域进行了留言操作，则可以产生留言数据；再比如用户进行了投票、收藏、点赞等多种操作，则也可以得到相应的行为数据。
42.其中，电子设备可以获取用户在网站中进行操作时产生的数据，并在需要确定用户标签时，获取最近一段时间内用户行为数据。
43.一种可选的实施方式中，用户在网站中进行操作时，一般会根据页面上显示的链接标题决定是否浏览相应的网页，因此，还可以将浏览内容的标题作为用户行为数据。比如，用户浏览了标题为a的一篇新闻，则可以将这篇新闻和这个标题共同作为用户行为数据。
44.在另一种可选的实施方式中，用户点开了一个页面以后，存在浏览时间非常短就关闭的情况。这种情况可以认为页面中的内容不是用户偏好的内容，此时，可以仅将进入该页面时的标题作为用户行为数据。具体可以是，用户做出浏览行为时，若浏览时间小于阈值且页面内容的字数或图片数量，大于预设数量阈值，则可以确定用户对页面中的内容不感兴趣，而进入该页面时的链接标题是用户偏好的内容，因此，将该标题作为用户行为数据。
45.步骤102，从用户行为数据中提取关键信息，并根据关键信息出现的次数以及出现的时间，确定关键信息的时效信息。
46.具体的，用户在网站中进行操作所产生的数据，能够体现出用户的偏好，因此，可以在用户行为数据中提取关键信息，确定用户浏览或操作的内容中包括的关键信息。
47.比如用户浏览了一篇新闻，则可以将这篇新闻的内容作为用户此次浏览操作产生的用户行为数据，可以在这篇新闻中提取关键词，作为关键信息。再比如，用户在留言板块的留言内容能够体现出用户的偏好，因此，可以在其中提取关键信息。
48.进一步的，关键词的提取方式可以有多种，例如，可以预先设置关键词库，若用户行为数据中出现了关键词库中的词汇，则可以将其作为关键信息。
49.实际应用时，还可以对用户行为数据进行语义解析，提取其中的关键信息。例如，
可以提取用户行为数据中每句话中的核心词，以及对该核心词的感情色彩信息，例如喜欢、优秀、好等，根据这些信息组合得到关键信息。
50.其中，在最近一段时间内的用户行为数据中能够提取出大量的关键信息，因此，还需要在这些关键信息中进一步的筛选出更能体现出用户在最近一段时间内偏好的信息，将其作为用户的时效标签。
51.具体的，本公开的方案从关键信息的出现次数和出现的时间这两个角度评估一个关键信息的时效性，若关键信息的出现次数越多，且距离当前时间越近，则说明用户在当前时间越偏好该关键信息。
52.由于互联网数据更新迭代速度较快，热点内容的持续时间也较短，用户可能在某个时间段内对一个热点内容比较感兴趣，在另一个时间段对另一个热点内容感兴趣，因此，通过时间维度对关键信息进行评估，能够准确的得到关键信息的鲜度。
53.而用户行为数据的数量较多时，能够提取出大量的关键信息，通过出现次数的维度对关键信息进行评估，能够准确的得到用户的偏好内容。
54.因此，结合各关键信息出现的次数以及出现的时间，确定关键信息的时效信息，可以得到信息的鲜度以及用户偏好的综合评估结果，进而能够更准确的确定出用户的时效标签。
55.步骤103，根据时效信息在关键信息中确定用户的时效标签，时效标签用于表征用户在距离当前时间预设时段内的标签数据。
56.具体的，时效信息能够表征出用户对一个关键信息的偏好程度，还能够表征出该关键信息在时间维度的鲜度，因此，可以通过时效信息在关键信息中，筛选出用户更加偏好的且鲜度更高的信息，作为用户的时效标签。
57.时效信息可以是具体的数值，因此，可以基于时效信息对关键信息进行排序，将排序靠前的几个关键信息作为用户的时效标签，比如可以是靠前的5个关键信息，作为时效标签。
58.进一步的，时效标签用于表征用户在距离当前时间预设时段内的标签数据，电子设备可以利用该标签数据为用户推荐内容，从而能够向用户推荐当前用户最感兴趣的内容。
59.本公开提供的用户标签的确定方法，包括：获取用户在距离当前时间预设时段内的用户行为数据；从用户行为数据中提取关键信息，并根据关键信息出现的次数以及出现的时间，确定关键信息的时效信息；根据时效信息在各关键信息中确定用户的时效标签，时效标签用于表征用户在距离当前时间预设时段内的标签数据。本公开提供的方法中，可以结合用户行为数据中关键信息的出现次数，以及出现时间，确定用户的时效标签，从而得到距离当期时间，用户更为偏好的信息，利用通过这种方式得到的时效标签，能够加深对用户的了解，更准确的向用户推荐其在当前可能感兴趣的内容，进而提高用户体验，还能够提高精准营销、智能风控与智能运营的能力。
60.图2为本公开另一示例性实施例示出的用户标签的确定方法的流程示意图。
61.如图2所示，本公开提供的用户标签的确定方法，包括：
62.步骤201，获取用户在距离当前时间预设时段内的用户行为数据。
63.步骤201的实现方式和步骤101相似，不再赘述。
64.步骤202，比对标签库中的预设关键信息与用户行为数据；预先设置有与用户行为数据对应的标签库，标签库中包括多个预设关键信息。
65.其中，可以预先设置有标签库，其中包括多个预设关键信息。具体可以根据电子设备所提供的服务，设置该预设关键信息。比如，若电子设备提供的金融服务，则可以针对金融行业设置标签库，其中包括多个与金融有关的关键信息。
66.具体的，可以比对用户行为数据与每个预设关键信息，从而在用户行为数据中识别出关键信息。
67.进一步的，可以对用户行为数据中的语句进行分词处理，得到多个词汇，再比对词汇与预设关键信息之间的相似程度，若相似，则可以认为在用户行为数据中识别出了关键信息。从而避免遗漏了词不同但是含义相同的关键信息。
68.实际应用时，若电子设备提供的服务中包括多个板块，比如可以包括财经新闻板块、行业快讯板块、研报内容板块、社区留言板块，则用户可以在各板块中进行操作，进而产生对多个板块进行操作产生的数据。
69.不同板块涉及的关键信息也会不同，因此，可以设置与多个板块对应的标签子库，进而可以针对每个板块的用户行为数据进行针对性的处理，提取出在该板块中更加符合用户行为的关键信息。
70.其中，可以根据用户行为数据对应的板块信息，确定与用户行为数据对应的标签子库。用户行为数据对应的板块信息是指，产生该用户行为数据时用户所操作的板块的信息，比如，用户在行业快讯中进行浏览，则板块信息就是该行业快讯板块。
71.具体的，可以将与该版块信息对应的标签子库，确定为用户行为数据对应的标签子库。例如，将与行业快讯对应的标签子库，确定为用户浏览行业快讯时产生的用户行为数据的标签子库。
72.步骤203，将用户行为数据中包括的预设关键信息，确定为用户行为数据的关键信息。
73.若通过比对确定用户行为数据中包括预设的关键信息，则可以将该关键信息确定为用户行为数据的关键信息。例如，存在一个预设关键信息词为基金，若用户行为数据中包括这个词，则可以将其作为当前的用户行为数据中的关键信息。
74.通过这种实现方式，能够设置与当前场景相关的标签库，从而在用户行为数据中确定出更加符合当前应用场景的关键信息，以更精准的向用户推荐与该场景对应的内容。
75.步骤204，根据关键信息在每个子时间段的出现次数，确定关键信息在每个子时间段的子时效信息。
76.其中，步骤201中所提及的预设时间段包括多个子时间段，比如，预设时间段可以是7天，则该预设时间段可以包括7个子时间段，每个子时间段的时长为1天。再例如，预设时间段可以是24小时，该预设时间段可以包括24个子时间段，每个子时间段的时长为1小时。
77.具体的，用户在不同子时间段内偏好的内容不同，因此，可以确定提取出的各关键信息，在每个子时间段的子时效信息。
78.例如，存在一个关键信息为股票，则可以确定股票在每个子时间段的子时效信息。
79.在另一种实现方式中，还可以确定提取出关键信息的子时间段。例如，提取关键信息还可以具有时间信息，用于表征用户的操作时间。例如，用户在t时刻进行操作时产生了
用户行为数据1，在用户行为数据1中提取了关键信息1，则关键信息1具有时间t这一信息。
80.通过各关键信息的时间信息，能够确定出该关键信息所处的各个子时间段，进而能够统计出每个子时间段内各关键信息出现的次数，进而可以确定该关键信息在这些子时间段内的子时效信息。
81.进一步的，关键信息出现的时间距离当前时刻越近，则说明该关键信息的时效性更好，该关键信息在距离越近的子时间段出现的次数越多，则说明用户当前对该关键信息越感兴趣。
82.因此，可以确定子时间段在预设时间段中的位置；根据关键信息在子时间段的出现次数，以及确定的位置，确定关键信息在子时间段的子时效信息。
83.具体可以基于下式确定关键信息在子时间段的子时效信息：
84.td*cd85.其中的t表示折扣因子，可以根据需求设置，取值范围为(0-1]。d表示当前子时间段在预设时间段中的位置，cd表示在当前子时间段d中关键信息出现的次数。
86.一种可选的实施方式中，距离当前时刻越近的子时间段d的值越大。
87.通过这种实现方式，可以根据关键信息在一个子时间段内出现的次数，以及该子时间段所处的位置，评估出关键信息在每个子时间段内的时效性，能够更加准确的得到各关键信息的时效信息。
88.步骤205，根据关键信息在各子时间段的子时效信息，确定关键信息在预设时段内的时效信息。
89.在一种可选的实施方式中，可以将关键信息在各子时间段的子时效信息进行叠加，得到关键信息在预设时段内的时效信息。
90.通过这种实现方式，能够从粒度更小的子时间段，确定各关键信息的子时效信息，从而能够更细粒度的评估关键信息的时效性，达到更准确的评估效果。
91.具体可以根据下式确定关键信息在预设时段内的时效信息：
[0092][0093]
其中，w是指子时间段的数量，可以叠加每个子时间段的子时效信息得到预设时段内的时效信息。
[0094]
步骤206，将时效信息排序靠前的n个关键信息，确定为用户的时效标签。
[0095]
具体的，可以按照时效信息从大到小的顺序，对关键信息进行排序，并将靠前的n个关键信息，确定为用户的时效标签。
[0096]
通过这种实现方式能够将距离当前时刻近的、且出现次数多的关键信息，确定为用户的时效标签，因此，能够得到用户时效性较高的标签数据。
[0097]
图3为本公开一示例性实施例示出的确定用户的时效标签的示意图。
[0098]
如图3所示，本公开提供的方案可以应用在理财产品中，该理财产品中包括财经新闻板块、行业快讯板块、研报板块、社区留言板块。用户可以对这些板块进行操作。
[0099]
用户对每个板块进行操作都能够产生一定的用户行为数据，可以根据这些板块对应的用户行为数据分别提取关键信息，再对这些关键信息确定出用户的时效标签，还可以对时效标签进行拼接，便于对时效标签进行处理。
[0100]
步骤207，获取用户的固定标签；拼接固定标签与时效标签，得到用户的整体标签；整体标签用于内容推荐。
[0101]
进一步的，在确定出用户的时效标签以后，电子设备还可以获取用户的固定标签，固定标签例如可以是用户的性别、职业等信息，这些信息的时效性较差，因此，可以拼接固定标签与时效标签，得到用户的整体标签，整体标签能够更准确的表征出用户的偏好，且其中具有时效标签，因此，该完整标签的时效性较好。
[0102]
实际应用时，可以利用该整体标签对用户进行内容推荐，例如，可以根据整体标签确定与用户对应的推荐内容，并将推荐内容发送给用户的终端设备，以更准确的进行内容推荐，提高用户体验。
[0103]
图4为本公开一示例性实施例示出的用户标签的确定装置的结构示意图。
[0104]
如图4所示，本公开提供的用户标签的确定装置400，包括：
[0105]
获取单元410，用于获取用户在距离当前时间预设时段内的用户行为数据；
[0106]
提取单元420，用于从所述用户行为数据中提取关键信息；
[0107]
时效确定单元430，用于根据所述关键信息出现的次数以及出现的时间，确定所述关键信息的时效信息；
[0108]
标签确定单元440，用于根据所述时效信息在所述关键信息中确定用户的时效标签，所述时效标签用于表征所述用户在距离当前时间预设时段内的标签数据。
[0109]
本公开提供的用户标签的确定装置，可以结合用户行为数据中关键信息的出现次数，以及出现时间，确定用户的时效标签，从而得到距离当期时间，用户更为偏好的信息，利用通过这种方式得到的时效标签，能够加深对用户的了解，更准确的向用户推荐其在当前可能感兴趣的内容，进而提高用户体验，还能够提高精准营销、智能风控与智能运营的能力。
[0110]
图5为本公开另一示例性实施例示出的用户标签的确定装置的结构示意图。
[0111]
如图5所示，本公开提供的用户标签的确定装置500中，获取单元510与图4中所示的获取单元410相似，提取单元520与图4中所示的提取单元420相似，时效确定单元530与图4中所示的时效确定单元430相似，标签确定单元540与图4中所示的标签确定单元440相似。
[0112]
可选的，预先设置有与所述用户行为数据对应的标签库，所述标签库中包括多个预设关键信息；
[0113]
所述提取单元520，包括：
[0114]
比对模块521，用于比对所述标签库中的预设关键信息与所述用户行为数据；
[0115]
关键信息确定模块522，用于将所述用户行为数据中包括的所述预设关键信息，确定为所述用户行为数据的关键信息。
[0116]
可选的，所述用户行为数据包括对多个板块进行操作产生的数据，所述标签库包括与多个板块对应的标签子库；
[0117]
所述比对模块521具体用于：
[0118]
根据所述用户行为数据对应的板块信息，确定与所述用户行为数据对应的标签子库；
[0119]
比对所述标签子库中的预设关键信息与所述用户行为数据。
[0120]
可选的，所述预设时段包括多个子时间段；
[0121]
所述时效确定单元530，包括：
[0122]
子时效确定模块531，用于根据所述关键信息在每个子时间段的出现次数，确定所述关键信息在每个所述子时间段的子时效信息；
[0123]
时效确定模块532，用于根据所述关键信息在各子时间段的子时效信息，确定所述关键信息在所述预设时段内的时效信息。
[0124]
可选的，所述子时效确定模块531具体用于：
[0125]
确定所述子时间段在所述预设时间段中的位置；
[0126]
根据所述关键信息在所述子时间段的出现次数，以及所述位置，确定所述关键信息在所述子时间段的子时效信息。
[0127]
可选的，所述标签确定单元540具体用于：
[0128]
将所述时效信息排序靠前的n个关键信息，确定为所述用户的时效标签。
[0129]
可选的，所述装置还包括推荐单元550，用于在所述标签确定单元540确定出用户的时效标签之后：
[0130]
获取用户的固定标签；
[0131]
拼接所述固定标签与所述时效标签，得到所述用户的整体标签；所述整体标签用于内容推荐。
[0132]
本公开提供一种用户标签的确定方法、装置、电子设备和程序产品，应用于计算机技术中的大数据技术、智能推荐技术和智能营销技术，以提高用户标签的时效性。
[0133]
需要说明的是，本实施例中的提取的用户标签并不是针对某一特定用户的标签，并不能反映出某一特定用户的个人信息。
[0134]
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
[0135]
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
[0136]
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。
[0137]
图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
[0138]
如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(ram)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
[0139]
设备600中的多个部件连接至i/o接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0140]
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如用户标签的确定方法。例如，在一些实施例中，用户标签的确定方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到ram 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的用户标签的确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行用户标签的确定方法。
[0141]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0142]
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0143]
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0144]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的
反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0145]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0146]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务("virtual private server"，或简称"vps")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0147]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0148]
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

技术特征：
1.一种用户标签的确定方法，包括：获取用户在距离当前时间预设时段内的用户行为数据；从所述用户行为数据中提取关键信息，并根据所述关键信息出现的次数以及出现的时间，确定所述关键信息的时效信息；根据所述时效信息在所述关键信息中确定用户的时效标签，所述时效标签用于表征所述用户在距离当前时间预设时段内的标签数据。2.根据权利要求1所述的方法，其中，预先设置有与所述用户行为数据对应的标签库，所述标签库中包括多个预设关键信息；所述从所述用户行为数据中提取关键信息，包括：比对所述标签库中的预设关键信息与所述用户行为数据；将所述用户行为数据中包括的所述预设关键信息，确定为所述用户行为数据的关键信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述用户行为数据包括对多个板块进行操作产生的数据，所述标签库包括与多个板块对应的标签子库；所述比对所述标签库中的预设关键信息与所述用户行为数据，包括：根据所述用户行为数据对应的板块信息，确定与所述用户行为数据对应的标签子库；比对所述标签子库中的预设关键信息与所述用户行为数据。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述预设时段包括多个子时间段；所述根据所述关键信息出现的次数以及出现的时间，确定所述关键信息的时效信息，包括：根据所述关键信息在每个子时间段的出现次数，确定所述关键信息在每个所述子时间段的子时效信息；根据所述关键信息在各子时间段的子时效信息，确定所述关键信息在所述预设时段内的时效信息。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述关键信息在每个子时间段的出现次数，确定所述关键信息在每个所述子时间段的子时效信息，包括：确定所述子时间段在所述预设时间段中的位置；根据所述关键信息在所述子时间段的出现次数，以及所述位置，确定所述关键信息在所述子时间段的子时效信息。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其中，所述根据所述时效信息在所述关键信息中确定用户的时效标签，包括：将所述时效信息排序靠前的n个关键信息，确定为所述用户的时效标签。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其中，确定出用户的时效标签之后，还包括：获取用户的固定标签；拼接所述固定标签与所述时效标签，得到所述用户的整体标签；所述整体标签用于内容推荐。8.一种用户标签的确定装置，包括：获取单元，用于获取用户在距离当前时间预设时段内的用户行为数据；提取单元，用于从所述用户行为数据中提取关键信息；
时效确定单元，用于根据所述关键信息出现的次数以及出现的时间，确定所述关键信息的时效信息；标签确定单元，用于根据所述时效信息在所述关键信息中确定用户的时效标签，所述时效标签用于表征所述用户在距离当前时间预设时段内的标签数据。9.根据权利要求8所述的装置，其中，预先设置有与所述用户行为数据对应的标签库，所述标签库中包括多个预设关键信息；所述提取单元，包括：比对模块，用于比对所述标签库中的预设关键信息与所述用户行为数据；关键信息确定模块，用于将所述用户行为数据中包括的所述预设关键信息，确定为所述用户行为数据的关键信息。10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述用户行为数据包括对多个板块进行操作产生的数据，所述标签库包括与多个板块对应的标签子库；所述比对模块具体用于：根据所述用户行为数据对应的板块信息，确定与所述用户行为数据对应的标签子库；比对所述标签子库中的预设关键信息与所述用户行为数据。11.根据权利要求8-10任一项所述的装置，其中，所述预设时段包括多个子时间段；所述时效确定单元，包括：子时效确定模块，用于根据所述关键信息在每个子时间段的出现次数，确定所述关键信息在每个所述子时间段的子时效信息；时效确定模块，用于根据所述关键信息在各子时间段的子时效信息，确定所述关键信息在所述预设时段内的时效信息。12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述子时效确定模块具体用于：确定所述子时间段在所述预设时间段中的位置；根据所述关键信息在所述子时间段的出现次数，以及所述位置，确定所述关键信息在所述子时间段的子时效信息。13.根据权利要求8-12任一项所述的装置，其中，所述标签确定单元具体用于：将所述时效信息排序靠前的n个关键信息，确定为所述用户的时效标签。14.根据权利要求8-13任一项所述的装置，其中，还包括推荐单元，用于在所述标签确定单元确定出用户的时效标签之后：获取用户的固定标签；拼接所述固定标签与所述时效标签，得到所述用户的整体标签；所述整体标签用于内容推荐。15.一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开提供的用户标签的确定方法、装置、电子设备和程序产品，涉及大数据技术、智能推荐技术和智能营销技术，包括：获取用户在距离当前时间预设时段内的用户行为数据；从用户行为数据中提取关键信息，并根据各关键信息出现的次数以及出现的时间，确定关键信息的时效信息；根据时效信息在关键信息中确定用户的时效标签。本公开提供的方案中，可以结合用户行为数据中关键信息的出现次数，以及出现时间，确定用户的时效标签，从而得到距离当期时间，用户更为偏好的信息，利用通过这种方式得到的时效标签，能够加深对用户的了解，更准确的向用户推荐其在当前可能感兴趣的内容，进而提高用户体验，还能够提高精准营销、智能风控与智能运营的能力。运营的能力。运营的能力。


技术研发人员：李硕 丁杰超
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：2022.02.17
技术公布日：2022/5/25