一种业务推荐方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种业务推荐方法、装置、服务器及存储介质。该方法包括：接收用户的推荐请求；根据所述推荐请求从存储规则引擎文件的分布式配置中心调用对应所述推荐请求的规则引擎文件；解析并执行调用的规则引擎文件的预设推荐策略向用户推荐对应的业务。本发明专利技术实施例的技术方案，通过引入规则引擎文件到推荐系统中，根据推荐策略的不同编写不同的规则引擎文件，无需修改代码重新发版，只需要修改对应规则引擎文件即可应对业务需求，实现提高推荐规则的灵活性和多样性，从而动态地满足用户持续变化的推荐需求。

A service recommendation method, device, server and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种业务推荐方法、装置、服务器及存储介质
本专利技术实施例涉及业务推荐
，尤其涉及一种业务推荐方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
在推荐项目开发过程中，人们通常只能利用固定不变的推荐规则来对推荐请求信息进行逻辑处理，这样显然只能解决用户部分的推荐业务需求，一旦用户的推荐业务内容发生了变更，相应的推荐业务规则也需要发生改变，从而使得现有的业务处理方式无法满足用户的实际业务需求。当推荐系统有新的推荐业务时，通常的技术方案是编写代码并发版上线，这样做的问题是每次更新业务都需重新编写代码，应对繁杂的推荐场景处理效率不高。对于现有的技术方案，在早期可复用的通用性代码不多的情况下，需要编写尽可能通用的代码补全规则函数代码，应对常规性的业务需求，可以复用已有的常规代码，遇到业务性很强的需求，需要编写适用于该特殊业务的代码。综上所述可以看出，如何提高推荐规则的灵活性和多样性，以动态地满足用户持续变化的推荐需求是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种业务推荐方法、装置、服务器及存储介质，以实现提高推荐规则的灵活性和多样性，从而动态地满足用户持续变化的推荐需求。第一方面，本专利技术实施例提供了一种业务推荐方法，包括：接收用户的推荐请求；根据所述推荐请求从存储规则引擎文件的分布式配置中心调用对应所述推荐请求的规则引擎文件；解析并执行调用的规则引擎文件的预设推荐策略向用户推荐对应的业务。可选的，在接收用户的推荐请求之前，还包括：根据预设推荐策略编写规则引擎文件；将编写好的规则引擎文件存储到分布式配置中心。可选的，在接收用户的推荐请求之前，还包括：根据预设推荐策略编写函数处理类包；将编写好的函数处理类包存储到预设位置中；所述根据所述推荐请求从存储规则引擎文件的分布式配置中心调用对应所述推荐请求的规则引擎文件，包括：根据所述推荐请求从所述预设位置调用对应所述推荐请求的函数处理类包到对应的规则引擎文件中，并调用对应的规则引擎文件。可选的，所述推荐请求的个数为多个；所述根据所述推荐请求从存储规则引擎文件的分布式配置中心调用对应所述推荐请求的规则引擎文件，包括：根据多个推荐请求从所述分布式配置中心按先后顺序调用对应所述推荐请求的规则引擎文件。可选的，所述方法还包括：为用户提供规则引擎文件修改接口，获取用户通过所述规则引擎文件修改接口输入的规则引擎文件更新信息，并利用所述规则引擎文件更新信息对相应的规则引擎文件进行修改。可选的，所述方法还包括：为用户提供规则引擎文件添加接口，获取用户通过所述规则引擎文件添加接口输入的新增规则引擎文件，并将所述新增规则引擎文件存储到分布式配置中心。可选的，所述规则引擎文件为Drools规则引擎文件，所述分布式配置中心为Disconf分布式配置中心。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种业务推荐装置，包括：请求接收单元，用于接收用户的推荐请求；推荐调用单元，用于根据所述推荐请求从存储规则引擎文件的分布式配置中心调用对应所述推荐请求的规则引擎文件；解析执行单元，用于解析并执行调用的规则引擎文件的预设推荐策略向用户推荐对应的业务。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中任一所述的业务推荐方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中任一所述的业务推荐方法。本专利技术实施例的技术方案，通过引入规则引擎文件到推荐系统中，根据推荐策略的不同编写不同的规则引擎文件，无需修改代码重新发版，只需要修改对应规则引擎文件即可应对业务需求，实现提高推荐规则的灵活性和多样性，从而动态地满足用户持续变化的推荐需求。附图说明图1是本专利技术实施例一中的一种业务推荐方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例二中的一种业务推荐装置的结构示意图；图3是本专利技术实施例三中的一种服务器的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。此外，术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种方向、动作、步骤或元件等，但这些方向、动作、步骤或元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个方向、动作、步骤或元件与另一个方向、动作、步骤或元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一速度差值称为第二速度差值，且类似地，可将第二速度差值称为第一速度差值。第一速度差值和第二速度差值两者都是速度差值，但其不是同一速度差值。术语“第一”、“第二”等不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种业务推荐方法的流程示意图，本专利技术实施例可适用于业务推荐的情况。本专利技术实施例的方法可以由一种业务推荐装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，并一般可集成于服务器或终端设备中。参照图1，本专利技术实施例的一种业务推荐方法，具体包括如下步骤：步骤S110、接收用户的推荐请求。具体的，推荐请求是指用户向服务器请求推荐相关的业务需求的请求，例如，业务需求可以是请求推荐自己可能感兴趣的商品，系统在接收到用户的该推荐请求后，会根据用户的自身属性特征和以往购买记录特征等等相关数据信息来计算得到用户可能感兴趣的商品。步骤S120、根据所述推荐请求从存储规则引擎文件的分布式配置中心调用对应所述推荐请求的规则引擎文件。具体的，在接收到用户的推荐请求后，根据该推荐请求从存储规则引擎文件的分布式配置中心调用对应该推荐请求的规则引擎文件。由于用户的推荐请求类型众多，可能请求推荐感兴趣的商品、可能请求推荐感兴趣的电影、可能请求推荐感兴趣的歌曲等等，而且，每一种业务请求所需要的推荐策略也不相同，例如，请求推荐感兴趣的电影可能需要根据用户以往观看过或搜索过的电影的类型来推荐等等，因此，为了动态地满足用户持续变化的推荐需求，在面对新的推荐需求时，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种业务推荐方法，其特征在于，包括：/n接收用户的推荐请求；/n根据所述推荐请求从存储规则引擎文件的分布式配置中心调用对应所述推荐请求的规则引擎文件；/n解析并执行调用的规则引擎文件的预设推荐策略向用户推荐对应的业务。/n

【技术特征摘要】
1.一种业务推荐方法，其特征在于，包括：
接收用户的推荐请求；
根据所述推荐请求从存储规则引擎文件的分布式配置中心调用对应所述推荐请求的规则引擎文件；
解析并执行调用的规则引擎文件的预设推荐策略向用户推荐对应的业务。


2.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，在接收用户的推荐请求之前，还包括：
根据预设推荐策略编写规则引擎文件；
将编写好的规则引擎文件存储到分布式配置中心。


3.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，在接收用户的推荐请求之前，还包括：
根据预设推荐策略编写函数处理类包；
将编写好的函数处理类包存储到预设位置中；
所述根据所述推荐请求从存储规则引擎文件的分布式配置中心调用对应所述推荐请求的规则引擎文件，包括：
根据所述推荐请求从所述预设位置调用对应所述推荐请求的函数处理类包到对应的规则引擎文件中，并调用对应的规则引擎文件。


4.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，所述推荐请求的个数为多个；
所述根据所述推荐请求从存储规则引擎文件的分布式配置中心调用对应所述推荐请求的规则引擎文件，包括：
根据多个推荐请求从所述分布式配置中心按先后顺序调用对应所述推荐请求的规则引擎文件。


5.根据权利要求1所述的业务推荐方法，其特征在于，所述方法还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹开治，颜建桐，
申请(专利权)人：深圳市前海随手数据服务有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44