数据处理方法及设备技术

本申请提供一种数据处理方法及设备，涉及通信技术领域，首先根据搜索关键词获取搜索结果数据集，然后根据搜索结果数据集对目标门店的各预设指标的指标值进行归一化处理，得到目标门店的每个预设指标的指标分值，再根据每个指标分值以及每个预设指标对应的权重值生成目标门店的门店综合分值，进而可以根据门店综合分值对目标门店进行排序，并根据排序结果向用户推送目标门店。从而基于多个预设指标得到门店综合分值，进而可以依据门店综合分值对目标门店进行排序，克服现有技术中采用单一指标排序或多指标加权排序导致排序准确率低以及排序失真的问题，有效提高排序准确率以及目标门店推送精准度，提升用户体验。提升用户体验。提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法及设备


[0001]本申请涉及通信
，尤其涉及一种数据处理方法及设备。

技术介绍

[0002]随着电子商务的快速发展，商家往往需要向用户推送商户信息。而在向用户推送商户信息的解决方案中，通常采用的单一指标排序或多指标加权排序，会由于排序准确率低及多指标之间的差异造成排序失真的问题不能满足例如餐饮行业、体验类行业等复杂的业务场景，进而会导致商户推送不够精准，影响用户体验。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种数据处理方法及设备，用于基于多个预设指标得到向用户推送各目标门店的依据，克服现有技术中商户推送不够精准影响用户体验的技术问题。
[0004]第一方面，本申请提供一种数据处理方法，包括：
[0005]根据搜索关键词获取搜索结果数据集；
[0006]根据所述搜索结果数据集对目标门店各预设指标的指标值进行归一化处理，得到所述目标门店的每个预设指标的指标分值；
[0007]根据每个指标分值以及所述每个预设指标对应的权重值生成所述目标门店的门店综合分值；
[0008]根据所述门店综合分值对所述目标门店进行排序，以根据排序结果向用户推送所述目标门店。
[0009]在一种可能的设计中，所述根据排序结果向用户推送所述目标门店，包括：
[0010]按照所述排序结果在展示页面展示所述目标门店。
[0011]在一种可能的设计中，所述根据搜索关键词获取搜索结果数据集，包括：
[0012]输入所述搜索关键词至搜索引擎，根据输出得到所述搜索结果数据集。
[0013]在一种可能的设计中，所述根据所述搜索结果数据集对目标门店各预设指标的指标值进行归一化处理，得到所述目标门店的每个预设指标的指标分值，包括：
[0014]根据所述搜索结果数据集获取所述目标门店的每个预设指标的指标值以及所述每个预设指标对应的最大指标值和最小指标值；
[0015]根据所述每个预设指标对应的最大指标值和最小指标值，对所述每个预设指标的指标值进行所述归一化处理，得到所述目标门店的每个预设指标的指标分值。
[0016]在一种可能的设计中，所述根据所述每个预设指标对应的最大指标值和最小指标值，对所述每个预设指标的指标值进行所述归一化处理，得到所述目标门店的每个预设指标的指标分值，包括：
[0017]输入所述每个预设指标的指标值、所述每个预设指标对应的最大指标值和最小指标值至所述每个预设指标对应的线性函数归一化算法；
[0018]将得到的每个归一化结果对应确定为所述目标门店的每个预设指标的指标分值。
[0019]在一种可能的设计中，所述根据每个指标分值以及所述每个预设指标对应的权重值生成所述目标门店的门店综合分值，包括：
[0020]获取所述目标门店的每个预设指标的指标分值与对应权重值之间的乘积，将各乘积之和确定为所述目标门店的门店综合分值。
[0021]在一种可能的设计中，所述各预设指标包括：查询相似度、30日复购率、30日成交流水、30日成交订单量、7日新客数、7日成交用户数量、近30日好评率、近30日收藏人数、近30日门店平均评分、门店优选结果、优惠券活动力度、起送额度、新门店评比结果以及门店距离中的一种或多种。
[0022]在一种可能的设计中，若所述预设指标为所述门店距离，所述线性函数归一化算法包括第一线性函数；
[0023]若所述预设指标为除所述门店距离之外的任意指标，所述线性函数归一化算法包括第二线性函数。
[0024]第二方面，本申请提供一种数据处理装置，包括：
[0025]获取模块，用于根据搜索关键词获取搜索结果数据集；
[0026]归一化模块，用于根据所述搜索结果数据集对目标门店各预设指标的指标值进行归一化处理，得到所述目标门店的每个预设指标的指标分值；
[0027]第一处理模块，用于根据每个指标分值以及所述每个预设指标对应的权重值生成所述目标门店的门店综合分值；
[0028]第二处理模块，用于根据所述门店综合分值对所述目标门店进行排序，以根据排序结果向用户推送所述目标门店。
[0029]在一种可能的设计中，所述第二处理模块，用于：
[0030]按照所述排序结果在展示页面展示所述目标门店。
[0031]在一种可能的设计中，所述获取模块，具体用于：
[0032]输入所述搜索关键词至搜索引擎，根据输出得到所述搜索结果数据集。
[0033]在一种可能的设计中，所述归一化模块，包括：
[0034]第一归一化子模块，用于根据所述搜索结果数据集获取所述目标门店的每个预设指标的指标值以及所述每个预设指标对应的最大指标值和最小指标值；
[0035]第二归一化子模块，用于根据所述每个预设指标对应的最大指标值和最小指标值，对所述每个预设指标的指标值进行所述归一化处理，得到所述目标门店的每个预设指标的指标分值。
[0036]在一种可能的设计中，所述第二归一化子模块，具体用于：
[0037]输入所述每个预设指标的指标值、所述每个预设指标对应的最大指标值和最小指标值至所述每个预设指标对应的线性函数归一化算法；
[0038]将得到的每个归一化结果对应确定为所述目标门店的每个预设指标的指标分值。
[0039]在一种可能的设计中，所述第一处理模块，具体用于：
[0040]获取所述目标门店的每个预设指标的指标分值与对应权重值之间的乘积，将各乘积之和确定为所述目标门店的门店综合分值。
[0041]在一种可能的设计中，所述各预设指标包括：查询相似度、30日复购率、30日成交流水、30日成交订单量、7日新客数、7日成交用户数量、近30日好评率、近30日收藏人数、近
30日门店平均评分、门店优选结果、优惠券活动力度、起送额度、新门店评比结果以及门店距离中的一种或多种。
[0042]在一种可能的设计中，若所述预设指标为所述门店距离，所述线性函数归一化算法包括第一线性函数；
[0043]若所述预设指标为除所述门店距离之外的任意指标，所述线性函数归一化算法包括第二线性函数。
[0044]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
[0045]所述存储器存储计算机执行指令；
[0046]所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面中所提供的任意一种可能的数据处理方法。
[0047]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面中所提供的任意一种可能的数据处理方法。
[0048]第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面中所提供的任意一种可能的数据处理方法。
[0049]本申请提供一种数据处理方法及设备，首先根据搜索关键词获取搜本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：根据搜索关键词获取搜索结果数据集；根据所述搜索结果数据集对目标门店各预设指标的指标值进行归一化处理，得到所述目标门店的每个预设指标的指标分值；根据每个指标分值以及所述每个预设指标对应的权重值生成所述目标门店的门店综合分值；根据所述门店综合分值对所述目标门店进行排序，以根据排序结果向用户推送所述目标门店。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据排序结果向用户推送所述目标门店，包括：按照所述排序结果在展示页面展示所述目标门店。3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据搜索关键词获取搜索结果数据集，包括：输入所述搜索关键词至搜索引擎，根据输出得到所述搜索结果数据集。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述搜索结果数据集对目标门店各预设指标的指标值进行归一化处理，得到所述目标门店的每个预设指标的指标分值，包括：根据所述搜索结果数据集获取所述目标门店的每个预设指标的指标值以及所述每个预设指标对应的最大指标值和最小指标值；根据所述每个预设指标对应的最大指标值和最小指标值，对所述每个预设指标的指标值进行所述归一化处理，得到所述目标门店的每个预设指标的指标分值。5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述每个预设指标对应的最大指标值和最小指标值，对所述每个预设指标的指标值进行所述归一化处理，得到所述目标门店的每个预设指标的指标分值，包括：输入所述每个预设指标的指标值、所述每个预设指标对应的最大指标值和最小指标值至所述每个预设指标对应的线性函数归一化算法；将得到的每个归一化结果对应确定为所述目标门店的每个预设指标的指标分值。6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据每个指标分值以及所述每个预设指标对应的权重值生成所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭晶晶，伍振华，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：