产品推荐方法、装置、设备以及计算机存储介质

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，具体涉及一种产品推荐方法、装置、设备以及计算机存储介质。

背景技术

随着移动云的快速发展，越来越多的企业用户选择将自身业务部署在移动云上。在此背景下，需要能够实现企业本地数据中心与云上业务的互联，因此云专线应运而生。如图1所示，云专线(Direct Connect)是搭建在企业本地数据中心与云上虚拟私有云(Virtual Private Cloud，即VPC)之间的高安全、高速度、低延迟、稳定可靠的专属连接通道，其中，企业本地数据中心可以包括多个分支数据中心等。

发明人在实施本发明实施例的过程中发现：现有的针对云专线产品进行推荐的准确率较低，由此导致用户的云专线产品的使用体验不佳。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种产品推荐方法，用于解决现有技术中存在的云专线产品推荐的准确率较低的问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种产品推荐方法，所述方法包括：

根据用户的反馈数据确定所述用户针对目标产品的满意度；

当确定所述满意度大于预设阈值时，根据所述用户提供的云专线规划数据对所述目标产品进行更新，得到第一推荐产品；

将所述第一推荐产品推荐至所述用户。

在一种可选的方式中，所述方法还包括：

根据所述反馈数据确定所述用户对于所述目标产品的至少一个第一反馈关键词以及对应的情感倾向；

根据所述第一反馈关键词以及对应的情感倾向确定所述满意度。

在一种可选的方式中，所述方法还包括：

根据所述云专线规划数据确定所述用户的云专线设备投入规划信息；

根据所述云专线设备投入规划信息确定所述用户是否存在云专线更新需求；

当确定存在所述云专线更新需求时，根据所述云专线更新需求对所述目标产品进行更新。

在一种可选的方式中，所述方法还包括：

根据所述云专线更新需求确定所述用户的更新后专线数量及设备类型信息；

根据所述更新后专线数量及设备类型信息对所述目标产品进行更新。

在一种可选的方式中，所述方法还包括：

当确定所述满意度小于或等于所述预设阈值时，根据所述反馈数据确定所述用户的性能需求数据；

根据所述性能需求数据对所述目标产品进行更新，得到第二推荐产品；

将所述第二推荐产品推荐至所述用户。

在一种可选的方式中，所述方法还包括：

根据所述反馈数据确定所述用户对于所述目标产品的至少一个第二反馈关键词以及对应的目标性能指标；

根据所述第二反馈关键词以及对应的目标性能指标确定所述性能需求数据。

在一种可选的方式中，所述性能需求数据包括待调整指标以及对应的调整参数；所述方法还包括：

根据所述第二反馈关键词确定各个所述目标性能指标对应的指标满意度；

根据所述指标满意度从所述目标性能指标中确定所述待调整指标；

根据所述用户在所述待调整指标下的历史使用数据确定所述调整参数。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种产品推荐装置，包括：

确定模块，用于根据用户的反馈数据确定所述用户针对目标产品的满意度；

更新模块，用于当确定所述满意度大于预设阈值时，根据所述用户提供的云专线规划数据对所述目标产品进行更新，得到第一推荐产品；

推荐模块，用于将所述第一推荐产品推荐至所述用户。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种产品推荐设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如前述任意一项所述的产品推荐方法实施例的操作。

根据本发明实施例的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使产品推荐设备执行前述任意一项所述的产品推荐方法实施例的操作。

本发明实施例通过根据用户的反馈数据确定所述用户针对目标产品的满意度，以判定用户对其使用的产品是否存在痛点，当确定所述满意度大于预设阈值时，即用户不存在痛点的情况下，则可以进一步根据所述用户提供的云专线规划数据对所述目标产品进行更新，得到可以满足用户对于云专线的规划的第一推荐产品，最后将所述第一推荐产品推荐至所述用户，从而区别于现有技术中在进行云专线产品推荐时未考虑云专线的种类以及用户的云专线的规划需求，本发明实施例能够结合用户对于云专线产品的满意度以及用户的云专线规划来进行产品推荐，从而一方面可以解决用户的云专线使用过程中的痛点，另一方面也可以满足用户的云专线规划需求，提高云专线产品的推荐准确率，进而提高用户的云专线使用体验。

上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

附图仅用于示出实施方式，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了现有技术提供的云专线产品的使用示意图；

图2示出了本发明实施例提供的产品推荐方法的流程示意图；

图3示出了本发明另一实施例提供的产品推荐方法的示意图；

图4示出了本发明实施例提供的产品推荐装置的结构示意图；

图5示出了本发明实施例提供的产品推荐设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。

图2示出了本发明实施例提供的产品推荐方法的流程图，该方法由计算机处理设备执行。该计算机处理设备可以包括手机、笔记本电脑等。如图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤10：根据用户的反馈数据确定所述用户针对目标产品的满意度。

在本发明的一个实施例中，用户可以是存在云专线需求以及使用过云专线产品的用户，如开通了云专线的企业用户或者云专线的推广对象等。目标产品包括云专线供应商所提供的与云专线服务相关的产品。其中，云专线供应商可以提供不同类别的云专线产品。目标产品可以是用户历史或当前所使用过的。反馈数据可以是用户通过评论、收藏、点赞或点踩以及填写调查问卷等行为进行反馈所得到的数据。

可选地，为了提高反馈数据的真实度以及对用户隐私数据进行保护，反馈数据可以存储在区块链网络中，如可以是用户上传至区块链中的，以使得云专线产品供应商能够获取，具体地，区块链可以是联盟链。

在本发明的再一个实施例中，可以对反馈数据进行自然语言处理，得到其包括的反馈关键词，其中，反馈关键词可以是直接或间接表现用户对于目标产品的情感倾向的，如“满意”、“好”或“差评”、“失望”等，可选地，反馈关键词还可以是表征目标产品本身的一些特征维度，如“质量”、“网速”、“外观”、“价格”以及“物流”等。再根据反馈关键词以及对应的情感倾向确定用户的满意度。具体地，情感倾向可以是正向、中性以及负向中的一个，可以根据正向、负向以及中性的情感倾向下分别对应的反馈关键词的频次信息确定满意度。

因此，在本发明的一个实施例中，步骤10还包括：

步骤101：根据所述反馈数据确定所述用户对于所述目标产品的至少一个第一反馈关键词以及对应的情感倾向。

在本发明的一个实施例中，第一反馈关键词可以是对反馈数据进行自然语言处理，得到语义分析结果，根据语义分析结果提取出的。还可以是通过将反馈数据与预设的关键词词典进行匹配得到的。其中，关键词词典中包括多个可选的反馈关键词，是预先根据多个其他用户针对云专线产品的反馈数据构建的。通过大数据预先确定可选的反馈关键词，可以反映大众的反馈行为趋势，进一步提高用户的满意度确定的效率以及准确率。

步骤102：根据所述第一反馈关键词以及对应的情感倾向确定所述满意度。

在本发明的一个实施例中，可以为各个第一反馈关键词设定满意度权重，然后根据各个情感倾向的第一反馈关键词的数量以及对应的满意度权重进行加权求和，得到满意度。

在本发明的再一个实施例中，还可以根据根据各个情感倾向的第一反馈关键词的数量的比值或者差值确定满意度。

容易理解的是，当满意度的值越大表征用户越满意时，正向情感倾向对应的第一反馈关键词的满意度权重可以设置为正，并且该反馈关键词的正向情感的倾向越强烈，满意度权重的值越大，如第一反馈关键词“还行”、“很好”、“非常棒”对应的满意度权重依次增大。

在本发明的一个实施例中，考虑到当用户的满意度未到达预设阈值时，可能标识该用户在对目标产品的使用过程中存在尚未满足的性能需求或尚未解决的使用痛点，而该需求或痛点对用户的云专线使用体验会造成较大的影响，并且考虑到用户一般对于负面体验更为敏感，因此，当确定所述满意度小于或等于所述预设阈值时，步骤10之后还包括：

步骤104：当确定所述满意度小于或等于所述预设阈值时，根据所述反馈数据确定所述用户的性能需求数据。

在本发明的一个实施例中，性能需求数据用于表征用户针对云专线产品的至少一个产品性能指标下的满意度情况。其中，产品性能指标可以是带宽、丢包率、误码率、时延等用于表征云专线产品的某一与使用体验相关的产品特征。

对应于前述确定用户整体满意度时，从反馈数据中确定第一反馈关键词以及对应的情感倾向来确定，可以对反馈数据进行关键词提取，得到表征性能需求指标的第二反馈关键词，然后根据各个产品性能指标下对应的第二反馈关键词确定用户的性能需求数据。如在产品性能指标为“时延”时，第二反馈关键词可以是“慢”，根据“慢”与“时延”这一产品性能指标下对应的预设的性能指标标准进行比较，得到用户在“时延”指标下的指标满意度，从而根据该指标满意度确定用户在该指标下的性能需求信息。

因此，在本发明的再一个实施例中，步骤104还包括：

步骤1041：根据所述反馈数据确定所述用户对于所述目标产品的至少一个第二反馈关键词以及对应的目标性能指标。

在本发明的一个实施例中，第二反馈关键词是用于表征性能指标的关键词，可以是是根据反馈数据进行自然语言处理得到的，按照其语义分析结果确定对应的目标性能指标，也可以是从预设的关键词词典中匹配得到的，关键词词典中包括了多个表征各种类型的云专线产品的产品性能的可选关键词。

步骤1042：根据所述第二反馈关键词以及对应的目标性能指标确定所述性能需求数据。

在本发明的一个实施例中，性能需求数据用于表征用户在云专线产品的至少一个性能指标下的产品使用体验与实际需求之间的匹配情况。针对每一个目标性能指标，可以根据其对应的第二反馈关键词的数量以及语义信息确定该指标下的指标满意度，从而根据指标满意度确定需求情况。其中，语义信息用于表征目标性能指标下的指标值，如快慢、大小等。

步骤105：根据所述性能需求数据对所述目标产品进行更新，得到第二推荐产品。

在本发明的一个实施例中，根据性能需求数据从目标性能指标中确定用户不满意或需求满足情况未达到预设标准的指标作为待调整指标，根据待调整指标对应的第二反馈关键词确定产品调节参数，根据产品调节参数对目标产品进行更新。

因此，在本发明的再一个实施例中，所述性能需求数据包括待调整指标以及对应的调整参数。其中，调整参数可以包括待调整产品参数类型、调整后参数值等。

步骤105还包括：步骤1051：根据所述第二反馈关键词确定各个所述目标性能指标对应的指标满意度。

在本发明的一个实施例中，对应于前述根据第一反馈关键词确定用户的满意度，可以将第二反馈关键词转换为对应的性能指标值，根据目标性能指标对应的所有第二反馈关键词所对应的性能指标值确定该指标下的指标满意度。

具体地，可以对目标性能指标对应的所有第二反馈关键词所对应的性能指标值进行求和，得到总性能指标值，根据该总性能指标与目标性能指标对应的指标值阈值的匹配情况确定用户在目标性能指标下的指标满意度。

步骤1052：根据所述指标满意度从所述目标性能指标中确定所述待调整指标。

在本发明的一个实施例中，将指标满意度低于预设阈值的目标性能指标确定为待调整指标。还可以将所有目标性能指标按照指标满意度的升序进行排序，将排列前预设位的性能指标确定为待调整指标。

步骤1053：根据所述用户在所述待调整指标下的历史使用数据确定所述调整参数。

在本发明的一个实施例中，历史使用数据包括用户历史所使用的云专线产品的在待调整指标下的产品指标值，根据历史使用数据确定用户在该类型元专线产品指标下的历史平均使用体验。在该历史平均使用体验的基础上，对当前的目标产品进行调整，从而使得调整更加满足用户的实际云专线使用情况，能够有效地解决用户在云专线产品使用过程中出现的痛点问题，提高产品推荐的准确率和用户体验。具体地，调整参数包括调整后产品类型、调整后产品数量、调整后产品配置参数等。

步骤106：将所述第二推荐产品推荐至所述用户。

在本发明的一个实施例中，在将第二推荐产品进行推荐之后，还可以根据用户针对第二推荐产品的反馈情况对于第二推荐产品进一步进行更新，从而使得第二推荐产品能够满足用户的云专线性能需求。

步骤20：当确定所述满意度大于预设阈值时，根据所述用户提供的云专线规划数据对所述目标产品进行更新，得到第一推荐产品。

在本发明的一个实施例中，当满意度大于预设阈值时，表征用户整体上较为满意，并不存在痛点，因此，此时可以结合用户的云专线规划数据确定用户在未来的时间区间内对于云专线的需求变化信息，从而根据该需求变化信息对目标产品进行更新，使得在用户当前较为满意不存在痛点的基础上，为其推荐的第一推荐产品也能够满足用户未来的云专线产品需求。

具体地，考虑到未来对产品进行的更新需求可以通过用户的设备投入预算的变化来体现，因此，可以对云专线规划数据进行分析，得到用户针对云专线的设备投入规划数据，根据该设备投入规划数据确定用户是否存在云专线的更新需求，并在存在更新需求的情况下，确定与该更新需求匹配的第二推荐产品推荐至用户。

因此，在本发明的再一个实施例中，步骤20还包括：

步骤201：根据所述云专线规划数据确定所述用户的云专线设备投入规划信息。

在本发明的一个实施例中，云专线设备投入规划信息用于表征用户针对，如可以是增加或减少投入，对某种类型的设备进行升级等。

反映出企业用户对未来的市场规划情况、硬件设备投入规划情况、软件设备投入规划情况等，因此云专线供应商在获取该目标企业用户在下一个周期的企业规划信息之后，能够根据该企业规划信息确定出该目标企业用户在下一个周期中是否需要进一步增加云专线产品，或对当前云专线产品的类别进行调整。

比如，该目标企业用户下一个周期中的企业规划信息反映出，需要新建新的分支数据中心，可能该目标企业用户可能需要增加云专线产品，或对当前云专线产品的类别进行调整。

步骤202：根据所述云专线设备投入规划信息确定所述用户是否存在云专线更新需求。

在本发明的一个实施例中，当云专线设备投入规划信息表征用户存在云专线设备投入变化时，则确定用户存在云专线更新需求。其中，变化可以是新增、减少云专线的数量或更新云专线上的设备等。其中，对元专线上的设备的更新可以是针对设备的数量、类型、配置参数等进行更新。

步骤203：当确定存在所述云专线更新需求时，根据所述云专线更新需求对所述目标产品进行更新。

在本发明的一个实施例中，当确定用户存在云专线更新需求时，则将云专线更新需求转换为预设的产品性能指标下的指标值，根据该指标值确定对应的待配置产品参数，根据待配置产品参数对目标产品进行更新配置。

在本发明的一个实施例中，步骤203还包括：

步骤2031：根据所述云专线更新需求确定所述用户的更新后专线数量及设备类型信息。

在本发明的一个实施例中，对云专线更新需求按照前述各类云专线产品对应的产品性能指标进行转换，得到更新后性能指标值，根据可选的云专线设备的负载以及设备配置情况确定能够满足该更新后性能指标值的设备信息，得到所需要的更新后专线数量以及更新后的专线上所需要配置的设备类型信息。

步骤2032：根据所述更新后专线数量及设备类型信息对所述目标产品进行更新

在本发明的一个实施例中，根据更新后专线数量进行云专线构建，针对构建出的各条云专线，根据设备类型对云专线上的产品进行配置，由此得到更新完成的目标产品。

步骤30：将所述第一推荐产品推荐至所述用户。

在本发明的一个实施例中，在将第一推荐产品推荐至用户之后，还可以根据用户对于第一推荐产品的反馈情况对第一推荐产品进行周期性更新，从而提升用户的产品使用体验。

在本发明的再一个实施例中，进行云专线产品推荐的过程还可以参考图3。

如图3所示，云专线供应商能够提供多个不同类别的云专线产品；作为云专线产品的用户，该目标企业用户可以将对当前所使用的云专线产品(即当前云专线产品)的使用情况，上传至区块链进行存储；云专线供应商在进行下一步的产品推广之前，一方面根据区块链中的反馈信息，另一方面结合企业用户提供的企业规划信息，并结合数据库中，通过监控所获取的当前云专线产品各项性能指标的适配情况，向企业用户进行产品的推广。下面结合图3中示出的产品推荐方法，对本实施例中的云专线产品推广方法进行说明：

步骤S1：云专线供应商利用所采集的企业用户评论数据生成评论关键词的词典，该词典从第一维度以及第二纬度上对评论关键词进行分类。

其中，第一维度，将评论关键词划分为正面评论词和非正面评论词，其中，正面评论词用于正面评价相应的云专线产品，相反，非正面评论词用于负面或中性评价相应的云专线产品。

第二维度，将评论关键词与各个产品性能指标之间建立映射关系，比如，产品性能指标通常包括：带宽、丢包率、误码率、时延等，因此可以将描述云专线网速的关键词，比如网速快、网速慢与带宽建立映射关系，将描述网络连接稳定性的评论关键词与丢包率建立映射关系等。

通常，云专线供应商能够通过问卷调查或从区块链中获取数据的方式，采集大量企业用户对云专线产品使用后的评论数据，然后从这些评论数据中提取出评论关键词。比如云专线供应商向多个企业用户提供云专线产品，这些企业用户可以将对云专线产品使用后的评论数据上传至区块链，这样云专线供应商能够从区块链中获取这些评论数据作为反馈数据，进而提取出评论关键词作为反馈关键词，然后结合上述的第一维度和第二维度对关键词进行划分，从而生成评论关键词的词典。

对于存储评论数据所使用的区块链，综合考虑隐私和安全性的问题，可以选取联盟链作为该区块链，可以将云专线供应商和使用云专线产品的企业用户添加至该区款连联盟。

云专线供应商在生成上述的词典之后，后续还可以通过持续进行评论数据的采集，进而对词典进行持续的更新。

步骤S2：当云专线供应商需要针对目标企业用户进行云专线产品的推荐时，获取该目标企业用户在下一个周期的企业规划信息以及该目标企业用户对当前云专线产品的评论数据。

其中，该目标企业用户可以是正在使用云专线产品的某一个企业用户，或某一类企业用户。

云专线供应商可以从区块链中，获取到该目标企业用户对当前云专线产品(如该目标企业用户当前所使用的云专线产品)的评论数据。

由于企业规划信息通常能够反映出企业用户对未来的市场规划情况、硬件设备投入规划情况、软件设备投入规划情况等，因此云专线供应商在获取该目标企业用户在下一个周期的企业规划信息之后，能够根据该企业规划信息确定出该目标企业用户在下一个周期中是否需要进一步增加云专线产品，或对当前云专线产品的类别进行调整。

比如，该目标企业用户下一个周期中的企业规划信息反映出，需要新建新的分支数据中心，可能该目标企业用户可能需要增加云专线产品，或对当前云专线产品的类别进行调整。

步骤S3：云专线供应商结合词典第一维度中的正面评论词和非正面评论词，确定目标企业用户对当前云专线产品的正面评论系数。

其中，该正面评论系数的值越大，说明该目标企业用户对当前云专线产品的评价越正面。

可以先从目标企业用户对当前云专线产品的评论数据中提取出至少一个评论关键词(即第一评论关键词)，然后结合词典第一维度中的正面评论词和非正面评论词，分别统计这些第一评论关键词中，正面评论词和非正面评论词的数量，然后根据两者数量的大小比较，确定目标企业用户对当前云专线产品的正面评论系数，比如该正面评论系数可以为正面评论词的数量与非正面评论词的数量之比或之差。

当然也可以为词典中每个正面评论词、非正面评论词设置一定的权重(非正面评论词的权重为负值)，在确定目标企业用户对当前云专线产品的正面评论系数时，可以将各个第一评论关键词进行加权求和，从而得到正面评论系数。

步骤S4：判断该正面评论系数是否大于预设阈值，若是，则执行步骤S5，若否，则执行步骤S6至步骤S7。

其中，该预设阈值可以根据实际情况进行设置，特别是当该正面评论系数大于预设阈值时，说明该目标企业用户对当前云专线产品比较满意。

步骤S5：进一步根据该目标企业用户在下一个周期的企业规划信息，确定是否需要增加云专线产品，并且在确定需要新增的情况下，向该目标企业用户继续推荐新增当前的加云专线产品。

当然，在确定不需要新增的情况下，考虑到该目标企业用户对当前云专线产品比较满意，可以不进行其他云产品的推荐，使该目标企业用户继续使用当前的云专线产品。

步骤S6：云专线供应商结合词典第二维度，以及从目标企业用户对当前云专线产品的评论数据中提取出的至少一个第一评论关键词，确定需要对当前云专线产品进行调整的性能指标作为待调整指标。

由于词典的第二维度为，将评论关键词与各个产品性能指标之间建立映射关系，因此在得到目标企业用户对当前云专线产品的各个第一评论关键词之后，可以将这些第一评论关键词按照，评论关键词与各个产品性能指标之间所建立的映射关系，从而统计出若干个最不满意的性能指标，作为待调整指标。

比如，可以根据各个产品性能指标所对应的第一评论关键词的数量，统计出数量最多的第一评论关键词所对应的产品性能指标，作为该最不满意的性能指标。或者，也可以将各个产品性能指标所对应中的关键词分配权重，在统计出各个第一评论关键词所对应的产品性能指标之后，结合权重进行加权求和，从而根据加权求和的结果来确定出最不满意的性能指标，作为待调整指标。

步骤S7：将当前云专线产品的待调整指标进行调整之后，得到新的云专线产品并向该目标企业用户进行推荐。

其中，在将当前云专线产品的待调整指标进行调整时，还可以从数据库中获取目标企业用户在待调整指标的历史使用数据，从而根据该历史使用数据确定调整的方向和幅度。比如，该待调整指标为带宽时，可以获取该目标企业用户带宽的历史使用率，当该历史使用率过高时，说明调整方向为增大带宽，并且为了使带宽的使用率正常，可以确定出该目标企业用户实际所需要的带宽，进而确定带宽增加的幅度等调整参数。

数据库中存储有目标企业用户在各个性能指标的历史使用数据，比如云专线供应商可以对目标企业用户对当前云专线产品的使用情况进行实时监控，从而获取这些历史使用数据，并存储于数据库中，作为调整待调整指标时的参考数据。

本发明实施例提供的产品推荐方法通过根据用户的反馈数据确定所述用户针对目标产品的满意度，以判定用户对其使用的产品是否存在痛点，当确定所述满意度大于预设阈值时，即用户不存在痛点的情况下，则可以进一步根据所述用户提供的云专线规划数据对所述目标产品进行更新，得到可以满足用户对于云专线的规划的第一推荐产品，最后将所述第一推荐产品推荐至所述用户，从而区别于现有技术中在进行云专线产品推荐时未考虑云专线的种类以及用户的云专线的规划需求，本发明实施例能够结合用户对于云专线产品的满意度以及用户的云专线规划来进行产品推荐，从而一方面可以解决用户的云专线使用过程中的痛点，另一方面也可以满足用户的云专线规划需求，提高云专线产品的推荐准确率，进而提高用户的云专线使用体验。

图4示出了本发明实施例提供的产品推荐装置的结构示意图。如图4所示，该装置40包括：确定模块401、更新模块402和推荐模块403。

其中，确定模块401，用于根据用户的反馈数据确定所述用户针对目标产品的满意度；

更新模块402，用于当确定所述满意度大于预设阈值时，根据所述用户提供的云专线规划数据对所述目标产品进行更新，得到第一推荐产品；

推荐模块403，用于将所述第一推荐产品推荐至所述用户。

本发明实施例提供的产品推荐装置的操作过程与前述方法实施例的大致相同，不再赘述。

本发明实施例提供的产品推荐装置通过根据用户的反馈数据确定所述用户针对目标产品的满意度，以判定用户对其使用的产品是否存在痛点，当确定所述满意度大于预设阈值时，即用户不存在痛点的情况下，则可以进一步根据所述用户提供的云专线规划数据对所述目标产品进行更新，得到可以满足用户对于云专线的规划的第一推荐产品，最后将所述第一推荐产品推荐至所述用户，从而区别于现有技术中在进行云专线产品推荐时未考虑云专线的种类以及用户的云专线的规划需求，本发明实施例能够结合用户对于云专线产品的满意度以及用户的云专线规划来进行产品推荐，从而一方面可以解决用户的云专线使用过程中的痛点，另一方面也可以满足用户的云专线规划需求，提高云专线产品的推荐准确率，进而提高用户的云专线使用体验。

图5示出了本发明实施例提供的产品推荐设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对产品推荐设备的具体实现做限定。

如图5所示，该产品推荐设备可以包括：处理器(processor)502、通信接口(Communications Interface)504、存储器(memory)506、以及通信总线508。

其中：处理器502、通信接口504、以及存储器506通过通信总线508完成相互间的通信。通信接口504，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器502，用于执行程序510，具体可以执行上述用于产品推荐方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序510可以包括程序代码，该程序代码包括计算机可执行指令。

处理器502可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。产品推荐设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。

存储器506，用于存放程序510。存储器506可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

程序510具体可以被处理器502调用使产品推荐设备执行以下操作：

根据用户的反馈数据确定所述用户针对目标产品的满意度；

当确定所述满意度大于预设阈值时，根据所述用户提供的云专线规划数据对所述目标产品进行更新，得到第一推荐产品；

将所述第一推荐产品推荐至所述用户。

本发明实施例提供的产品推荐设备的操作过程与前述方法实施例的大致相同，不再赘述。

本发明实施例提供的产品推荐设备通过根据用户的反馈数据确定所述用户针对目标产品的满意度，以判定用户对其使用的产品是否存在痛点，当确定所述满意度大于预设阈值时，即用户不存在痛点的情况下，则可以进一步根据所述用户提供的云专线规划数据对所述目标产品进行更新，得到可以满足用户对于云专线的规划的第一推荐产品，最后将所述第一推荐产品推荐至所述用户，从而区别于现有技术中在进行云专线产品推荐时未考虑云专线的种类以及用户的云专线的规划需求，本发明实施例能够结合用户对于云专线产品的满意度以及用户的云专线规划来进行产品推荐，从而一方面可以解决用户的云专线使用过程中的痛点，另一方面也可以满足用户的云专线规划需求，提高云专线产品的推荐准确率，进而提高用户的云专线使用体验。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有至少一可执行指令，该可执行指令在产品推荐设备上运行时，使得所述产品推荐设备执行上述任意方法实施例中的产品推荐方法。

可执行指令具体可以用于使得产品推荐设备执行以下操作：

根据用户的反馈数据确定所述用户针对目标产品的满意度；

当确定所述满意度大于预设阈值时，根据所述用户提供的云专线规划数据对所述目标产品进行更新，得到第一推荐产品；

将所述第一推荐产品推荐至所述用户。

本发明实施例提供的计算机可读存储介质所存储的可执行指令的操作过程与前述方法实施例的大致相同，不再赘述。

本发明实施例提供的计算机可读存储介质所存储的可执行指令通过根据用户的反馈数据确定所述用户针对目标产品的满意度，以判定用户对其使用的产品是否存在痛点，当确定所述满意度大于预设阈值时，即用户不存在痛点的情况下，则可以进一步根据所述用户提供的云专线规划数据对所述目标产品进行更新，得到可以满足用户对于云专线的规划的第一推荐产品，最后将所述第一推荐产品推荐至所述用户，从而区别于现有技术中在进行云专线产品推荐时未考虑云专线的种类以及用户的云专线的规划需求，本发明实施例能够结合用户对于云专线产品的满意度以及用户的云专线规划来进行产品推荐，从而一方面可以解决用户的云专线使用过程中的痛点，另一方面也可以满足用户的云专线规划需求，提高云专线产品的推荐准确率，进而提高用户的云专线使用体验。

本发明实施例提供一种产品推荐装置，用于执行上述产品推荐方法。

本发明实施例提供了一种计算机程序，所述计算机程序可被处理器调用使产品推荐设备执行上述任意方法实施例中的产品推荐方法。

本发明实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述任意方法实施例中的产品推荐方法。

在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。

本领域技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。