一种在线电商互动信息分析方法、服务器及存储介质

技术领域

本公开涉及在线电商及信息分析技术领域，特别涉及一种在线电商互动信息分析方法、服务器及存储介质。

背景技术

在线电商，是指在互联网（Internet）、内部网（Intranet）和增值网（VAN，ValueAdded Network）上以电子交易方式进行交易活动和相关服务活动，使传统商业活动各环节的电子化、网络化。电子商务包括电子货币交换、供应链管理、电子交易市场、网络营销、在线事务处理、电子数据交换（EDI）、存货管理和自动数据收集系统。在此过程中，利用到的信息技术包括：互联网、外联网、电子邮件、数据库、电子目录和移动电话等。

现目前，随着信息技术的不断发展，在线电商不断成熟，已经逐渐取代传统的电商模式。此外，伴随智能电子设备的功能不断完善，智能电子设备能够为用户带来更好的在线电商互动体验。可以理解，在线电商的实际运行过程中会生成具有分析价值的在线电商交互记录，然而相关技术在对在线电商交互记录进行分析时存在较大的局限性。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本公开提供了一种在线电商互动信息分析方法、服务器及存储介质。

本公开提供了一种在线电商互动信息分析方法，所述方法包括：

获取在线电商交互记录中各互动事件的相关度；

根据所述各互动事件的相关度从所述在线电商交互记录中截取出活跃互动事件记录；

基于所述活跃互动事件记录，确定所述在线电商交互记录中的专题互动事件及专题互动事件的特征维度；

根据所述在线电商交互记录中除所述专题互动事件之外的互动事件及所述互动事件之间的匹配信息，获得所述在线电商交互记录中的冷门互动事件记录；

基于所述冷门互动事件记录和所述专题互动事件，确定所述冷门互动事件记录中各互动事件的特征维度；其中，确定的所述特征维度用于生成与相应互动事件对应的事件表达内容。

优选地，所述获取在线电商交互记录中各互动事件的相关度，包括：

获取所述在线电商交互记录；

确定所述在线电商交互记录中各互动事件的关联互动事件的统计结果；

将关联互动事件的统计结果作为相应互动事件的相关度。

优选地，所述方法还包括：

获取与电商业务场景对应的场景交互日志；

根据所述场景交互日志获得所述电商业务场景之间的业务交互状态信息；

根据所述业务交互状态信息生成在线电商交互轨迹；其中，所述在线电商交互轨迹的互动事件表示电商业务场景，所述在线电商交互轨迹中两个互动事件之间的匹配信息表示相应的两个电商业务场景之间存在相互匹配的业务交互节点。

优选地，所述根据所述各互动事件的相关度从所述在线电商交互记录中截取出活跃互动事件记录，包括：

获取设定的相关度阀值；

从所述在线电商交互记录中删除相关度小于或等于所述相关度阀值的互动事件及所述互动事件对应的匹配信息，根据所述在线电商交互记录中存留互动事件及所述存留互动事件之间的匹配信息获得活跃互动事件记录。

优选地，所述基于所述活跃互动事件记录，确定所述在线电商交互记录中的专题互动事件及专题互动事件的特征维度，包括：

根据各互动事件在所述活跃互动事件记录中关联互动事件的统计结果，获得各互动事件在所述活跃互动事件记录的相关度，将在所述活跃互动事件记录中的相关度作为相应互动事件原始的当前特征维度；

循环地执行对于所述活跃互动事件记录中的每个互动事件，根据所述互动事件在所述活跃互动事件记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述互动事件对应的关键事件评价系数；

当所述关键事件评价系数小于或等于设定的相关度阀值时，从所述活跃互动事件记录中删除所述互动事件；

当所述关键事件评价系数大于所述相关度阀值且小于所述互动事件的当前特征维度时，则根据所述互动事件的关键事件评价系数调整所述互动事件的当前特征维度的步骤，直至当轮循环操作过程中所述活跃互动事件记录中各互动事件的当前特征维度均未被调整时停止循环操作；

将停止循环操作时获得的活跃互动事件记录中的互动事件作为所述专题互动事件，并将停止循环操作时所述专题互动事件的当前特征维度作为所述专题互动事件对应的特征维度；

其中，所述方法还包括：

在当轮循环操作结束后，记录当轮循环操作过程中当前特征维度被调整的互动事件；

记录的互动事件用于指示在下轮循环操作开始时，将所述记录的互动事件在所述活跃互动事件记录中的关联互动事件，作为下轮循环操作过程中需要重新确定关键事件评价系数的目标互动事件；

所述对于所述活跃互动事件记录中的每个互动事件，根据所述互动事件在所述活跃互动事件记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述互动事件对应的关键事件评价系数，包括：

对于所述活跃互动事件记录中的目标互动事件，根据所述目标互动事件在所述活跃互动事件记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述目标互动事件对应的关键事件评价系数。

优选地，所述根据所述在线电商交互记录中除所述专题互动事件之外的互动事件及所述互动事件之间的匹配信息，获得所述在线电商交互记录中的冷门互动事件记录，包括：

从所述在线电商交互记录中删除所述专题互动事件；

根据删除所述专题互动事件后存留互动事件及所述存留互动事件之间的匹配信息，获得冷门互动事件记录。

优选地，所述基于所述冷门互动事件记录和所述专题互动事件，确定所述冷门互动事件记录中各互动事件的特征维度，包括：

根据所述冷门互动事件记录中各互动事件在历史的所述在线电商交互记录中关联互动事件的统计结果，初始化所述冷门互动事件记录中各互动事件的当前特征维度；

循环地执行对于所述冷门互动事件记录中的每个互动事件，根据所述互动事件在所述在线电商交互记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述互动事件对应的关键事件评价系数；

当所述关键事件评价系数小于所述互动事件的当前特征维度时，则根据所述互动事件的关键事件评价系数调整所述互动事件的当前特征维度的步骤，直至当轮循环操作过程中所述冷门互动事件记录中各互动事件的当前特征维度均未被调整时停止循环操作；

将停止循环操作时所述互动事件的当前特征维度作为所述互动事件对应的特征维度；

其中，所述方法还包括：

在当轮循环操作结束后，记录当轮循环操作过程中当前特征维度被调整的互动事件；

记录的互动事件用于指示在下轮循环操作开始时，将所述记录的互动事件在所述冷门互动事件记录中的关联互动事件，作为下轮循环操作过程中需要重新确定关键事件评价系数的目标互动事件；

所述对于所述冷门互动事件记录中的每个互动事件，根据所述互动事件在所述在线电商交互记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述互动事件对应的关键事件评价系数，包括：

对于所述冷门互动事件记录中的目标互动事件，根据所述目标互动事件在所述在线电商交互记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述目标互动事件对应的关键事件评价系数；

其中，所述确定所述互动事件对应的关键事件评价系数，包括：

若所述互动事件满足关联互动事件中存在M个关联互动事件的当前特征维度大于或等于M，且不满足存在M+1个关联互动事件的当前特征维度大于或等于M+1时，则确定所述互动事件对应的关键事件评价系数为M，其中M为正整数；

其中，所述方法还包括：

在当轮循环操作过程启动时，初始化互动事件更新数为空集，所述互动事件更新数用于记录当轮循环操作过程中当前特征维度被调整的互动事件的统计结果；

统计当轮循环操作过程中当前特征维度被调整的互动事件的统计结果；根据所述统计结果调整所述互动事件更新数；

若当轮循环操作过程结束时，所述互动事件更新数为非空集，则继续下一次循环操作过程；若当轮循环操作过程结束时，所述互动事件更新数为空集，则停止循环操作。

优选地，所述在线电商交互记录为在线电商交互轨迹，所述在线电商交互轨迹中的互动事件表示电商业务场景，所述在线电商交互轨迹中两个互动事件之间的匹配信息表示相应的两个电商业务场景之间存在相互匹配的业务交互节点，所述方法还包括：

根据所述在线电商交互轨迹中各互动事件的特征维度，生成所述互动事件表示的电商业务场景所对应的事件表达内容；

通过预先训练的事件分析网络，基于所述事件表达内容验证所述电商业务场景对应的交互标签。

本公开还提供了一种信息分析服务器，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述所述的方法。

本公开还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述所述的方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。

上述一种在线电商互动信息分析方法、服务器及存储介质，在获取在线电商交互记录中各互动事件的相关度之后，基于信息拆分原理，对在线电商交互记录进行拆分处理，从而可以支持较大电商业务规模的活跃互动事件记录分析。换言之，根据各互动事件的相关度将完整的在线电商交互记录分为活跃互动事件记录和冷门互动事件记录，分成两种类型的记录进行分析，这样能够降低空间资源的占用和开销，并且可以直接分析活跃互动事件记录，避免在重要程度较低的互动事件上耗费不必要的循环操作时间和资源开销，提升了分析效率。

进一步地，由于冷门互动事件记录中的各互动事件不会对活跃互动事件记录中的互动事件产生干扰，因此针对活跃互动事件记录，直接确定其中的专题互动事件及专题互动事件对应的特征维度，接着将在线电商交互记录中除该专题互动事件及专题互动事件之间的匹配信息外存留的部分形成冷门互动事件记录，考虑到活跃互动事件记录中的专题互动事件会对其中的互动事件产生干扰，因此针对该冷门互动事件记录，需要根据冷门互动事件记录自身及活跃互动事件记录中的专题互动事件来确定该冷门互动事件记录中各互动事件的特征维度。分析出在线电商交互记录中各互动事件的特征维度之后，特征维度可作为相应互动事件的特征生成相应的事件表达内容输入至其他业务处理线程。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并形成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是本公开实施例提供的一种信息分析服务器的硬件结构示意图。

图2是本公开实施例提供的一种在线电商互动信息分析方法的流程示意图。

图3是本公开实施例提供的一一种在线电商互动信息分析装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本申请实施例所提供的方法实施例可以在信息分析服务器、计算机设备或者类似的运算装置中执行。以运行在信息分析服务器上为例，图1是本公开实施例的实施一种在线电商互动信息分析方法的信息分析服务器的硬件结构框图。如图1所示，信息分析服务器10可以包括一个或多个（图1中仅示出一个）处理器102（处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）和用于存储数据的存储器104，可选地，上述信息分析服务器10还可以包括用于通信功能的传输装置106。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述信息分析服务器10的结构造成限定。例如，信息分析服务器10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本公开实施例中的一种在线电商互动信息分析方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至信息分析服务器10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括信息分析服务器10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

请参阅图1，本申请提供了一种在线电商互动信息分析方法的流程示意图，所述方法可以包括以下步骤110-步骤150所描述的技术方案。

步骤110、获取在线电商交互记录中各互动事件的相关度。

在本实施例中，在线电商交互记录用于表征电商业务交互端在进行电商业务交互时的业务交互记录，其中，业务交互记录可以是按照时间顺序形成的。互动事件用于表征不同电商业务交互端之间在进行电商业务交互时的各类业务事件。

在具体实施时，步骤110所描述的获取在线电商交互记录中各互动事件的相关度，具体可以包括以下内容：获取所述在线电商交互记录；确定所述在线电商交互记录中各互动事件的关联互动事件的统计结果；将关联互动事件的统计结果作为相应互动事件的相关度。

可以理解，关联互动事件可以是与在线电商交互记录中各互动事件相关联的互动事件。

步骤120、根据所述各互动事件的相关度从所述在线电商交互记录中截取出活跃互动事件记录。

在本实施例中，活跃互动事件记录用于表征从在线电商交互记录中各互动事件中拆分出的关注度较高的业务互动事件。

可以理解，步骤120所描述的根据所述各互动事件的相关度从所述在线电商交互记录中截取出活跃互动事件记录，具体可以包括：获取设定的相关度阀值；从所述在线电商交互记录中删除相关度小于或等于所述相关度阀值的互动事件及所述互动事件对应的匹配信息，根据所述在线电商交互记录中存留互动事件及所述存留互动事件之间的匹配信息获得活跃互动事件记录。

在具体实施时，相关度阀值可以是预先根据实际需求设置的。存留互动事件可以是在线电商交互记录中删除相关度小于或等于所述相关度阀值的互动事件后剩余的互动事件。

步骤130、基于所述活跃互动事件记录，确定所述在线电商交互记录中的专题互动事件及专题互动事件的特征维度。

在本实施例中，专题互动事件用于表征在在线电商交互记录中有针对性进行交互的业务事件。

进一步地，步骤130所描述的基于所述活跃互动事件记录，确定所述在线电商交互记录中的专题互动事件及专题互动事件的特征维度，具体可以包括以下步骤1301-步骤1305所描述的内容。

步骤1301、根据各互动事件在所述活跃互动事件记录中关联互动事件的统计结果，获得各互动事件在所述活跃互动事件记录的相关度，将在所述活跃互动事件记录中的相关度作为相应互动事件原始的当前特征维度。

步骤1302、循环地执行对于所述活跃互动事件记录中的每个互动事件，根据所述互动事件在所述活跃互动事件记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述互动事件对应的关键事件评价系数。

步骤1303、当所述关键事件评价系数小于或等于设定的相关度阀值时，从所述活跃互动事件记录中删除所述互动事件。

步骤1304、当所述关键事件评价系数大于所述相关度阀值且小于所述互动事件的当前特征维度时，则根据所述互动事件的关键事件评价系数调整所述互动事件的当前特征维度的步骤，直至当轮循环操作过程中所述活跃互动事件记录中各互动事件的当前特征维度均未被调整时停止循环操作。

步骤1305、将停止循环操作时获得的活跃互动事件记录中的互动事件作为所述专题互动事件，并将停止循环操作时所述专题互动事件的当前特征维度作为所述专题互动事件对应的特征维度。

在具体实施时，关键事件评价系数用于表征对互动事件进行主要事件评价时的评价等级。进一步地，通过执行上述内容，能够逐一处理活跃互动事件记录中的每个互动事件，进而能够有效地、完整地确定出互动事件对应的关键事件评价系数，并对关键事件评价系数与设定的相关度阀值进行对比，以准确地确定出在线电商交互记录中的专题互动事件及专题互动事件的特征维度。

在步骤130所描述的内容的基础上，所述方法还可以包括以下步骤A和步骤B所描述的技术方案。

步骤A、在当轮循环操作结束后，记录当轮循环操作过程中当前特征维度被调整的互动事件。

步骤B、记录的互动事件用于指示在下轮循环操作开始时，将所述记录的互动事件在所述活跃互动事件记录中的关联互动事件，作为下轮循环操作过程中需要重新确定关键事件评价系数的目标互动事件。

通过执行步骤步骤A和步骤B所描述的技术方案，能够准确地记录活跃互动事件记录中的关联互动事件，并为后续的循环操作提供依据。

进一步地，可以理解，步骤1302所描述的对于所述活跃互动事件记录中的每个互动事件，根据所述互动事件在所述活跃互动事件记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述互动事件对应的关键事件评价系数，具体可以包括：对于所述活跃互动事件记录中的目标互动事件，根据所述目标互动事件在所述活跃互动事件记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述目标互动事件对应的关键事件评价系数。这样一来，能够从维度准确地确定出目标互动事件对应的关键事件评价系数。

步骤140、根据所述在线电商交互记录中除所述专题互动事件之外的互动事件及所述互动事件之间的匹配信息，获得所述在线电商交互记录中的冷门互动事件记录。

在本实施例中，冷门互动事件记录可以是活跃互动事件记录之外的其它业务事件，例如可以是关注度较低的业务事件。

在一种可示性实施例，步骤140所描述根据所述在线电商交互记录中除所述专题互动事件之外的互动事件及所述互动事件之间的匹配信息，获得所述在线电商交互记录中的冷门互动事件记录，具体可以包括：从所述在线电商交互记录中删除所述专题互动事件；根据删除所述专题互动事件后存留互动事件及所述存留互动事件之间的匹配信息，获得冷门互动事件记录。

步骤150、基于所述冷门互动事件记录和所述专题互动事件，确定所述冷门互动事件记录中各互动事件的特征维度；其中，确定的所述特征维度用于生成与相应互动事件对应的事件表达内容。

在一种可示性实施例，步骤150所描述的基于所述冷门互动事件记录和所述专题互动事件，确定所述冷门互动事件记录中各互动事件的特征维度，可以包括以下描述的内容：根据所述冷门互动事件记录中各互动事件在历史的所述在线电商交互记录中关联互动事件的统计结果，初始化所述冷门互动事件记录中各互动事件的当前特征维度；循环地执行对于所述冷门互动事件记录中的每个互动事件，根据所述互动事件在所述在线电商交互记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述互动事件对应的关键事件评价系数；当所述关键事件评价系数小于所述互动事件的当前特征维度时，则根据所述互动事件的关键事件评价系数调整所述互动事件的当前特征维度的步骤，直至当轮循环操作过程中所述冷门互动事件记录中各互动事件的当前特征维度均未被调整时停止循环操作；将停止循环操作时所述互动事件的当前特征维度作为所述互动事件对应的特征维度。

在步骤150所描述的内容的基础上，该方法还可以包括以下步骤C和步骤D所描述的内容。

步骤C、在当轮循环操作结束后，记录当轮循环操作过程中当前特征维度被调整的互动事件。

步骤D、记录的互动事件用于指示在下轮循环操作开始时，将所述记录的互动事件在所述冷门互动事件记录中的关联互动事件，作为下轮循环操作过程中需要重新确定关键事件评价系数的目标互动事件。

进一步地，对于所述冷门互动事件记录中的每个互动事件，根据所述互动事件在所述在线电商交互记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述互动事件对应的关键事件评价系数，包括：对于所述冷门互动事件记录中的目标互动事件，根据所述目标互动事件在所述在线电商交互记录中的关联互动事件的当前特征维度，确定所述目标互动事件对应的关键事件评价系数。

在上述内容的基础上，所述确定所述互动事件对应的关键事件评价系数，包括：若所述互动事件满足关联互动事件中存在M个关联互动事件的当前特征维度大于或等于M，且不满足存在M+1个关联互动事件的当前特征维度大于或等于M+1时，则确定所述互动事件对应的关键事件评价系数为M，其中M为正整数。

在一种可示性实施例中，在上述内容的基础上，该方法还可以包括以下内容：在当轮循环操作过程启动时，初始化互动事件更新数为空集，所述互动事件更新数用于记录当轮循环操作过程中当前特征维度被调整的互动事件的统计结果；统计当轮循环操作过程中当前特征维度被调整的互动事件的统计结果；根据所述统计结果调整所述互动事件更新数；若当轮循环操作过程结束时，所述互动事件更新数为非空集，则继续下一次循环操作过程；若当轮循环操作过程结束时，所述互动事件更新数为空集，则停止循环操作。 如此设计，能够确保对每个互动事件的处理分析，避免个别互动事件的遗漏。

在一种可示性实施例中，在线电商交互记录为在线电商交互轨迹，所述在线电商交互轨迹中的互动事件表示电商业务场景，所述在线电商交互轨迹中两个互动事件之间的匹配信息表示相应的两个电商业务场景之间存在相互匹配的业务交互节点。基于此，该方法还可以包括以下技术方案：根据所述在线电商交互轨迹中各互动事件的特征维度，生成所述互动事件表示的电商业务场景所对应的事件表达内容；通过预先训练的事件分析网络，基于所述事件表达内容验证所述电商业务场景对应的交互标签。

例如，事件分析网络可以是基于人工智能的卷积神经网络。如此设计，能够结合事件表达内容实现对电商业务场景对应的交互标签的准确可靠验证。

在上述所描述内容的基础上，所述方法还可以包括步骤160-步骤180所描述的技术方案。

步骤160、获取与电商业务场景对应的场景交互日志。

步骤170、根据所述场景交互日志获得所述电商业务场景之间的业务交互状态信息。

步骤180、根据所述业务交互状态信息生成在线电商交互轨迹；其中，所述在线电商交互轨迹的互动事件表示电商业务场景，所述在线电商交互轨迹中两个互动事件之间的匹配信息表示相应的两个电商业务场景之间存在相互匹配的业务交互节点。

在本实施例中，电商业务场景用于表征电商业务在交互过程中的业务场景。场景交互日志用于表征电商业务在业务场景中进行业务交互时的事件日志。业务交互状态信息可以是电商业务在业务场景中交互过程状态信息。在线电商交互轨迹用于表征电商业务在交互过程中的交互状态变化信息。如此，在电商业务场景中进行电商业务状态进行分析，以完整地确定出相应的两个电商业务场景之间存在相互匹配的业务交互节点。

综上所述，在获取在线电商交互记录中各互动事件的相关度之后，基于信息拆分原理，对在线电商交互记录进行拆分处理，从而可以支持较大电商业务规模的活跃互动事件记录分析。换言之，根据各互动事件的相关度将完整的在线电商交互记录分为活跃互动事件记录和冷门互动事件记录，分成两种类型的记录进行分析，这样能够降低空间资源的占用和开销，并且可以直接分析活跃互动事件记录，避免在重要程度较低的互动事件上耗费不必要的循环操作时间和资源开销，提升了分析效率。

进一步地，由于冷门互动事件记录中的各互动事件不会对活跃互动事件记录中的互动事件产生干扰，因此针对活跃互动事件记录，直接确定其中的专题互动事件及专题互动事件对应的特征维度，接着将在线电商交互记录中除该专题互动事件及专题互动事件之间的匹配信息外存留的部分形成冷门互动事件记录，考虑到活跃互动事件记录中的专题互动事件会对其中的互动事件产生干扰，因此针对该冷门互动事件记录，需要根据冷门互动事件记录自身及活跃互动事件记录中的专题互动事件来确定该冷门互动事件记录中各互动事件的特征维度。分析出在线电商交互记录中各互动事件的特征维度之后，特征维度可作为相应互动事件的特征生成相应的事件表达内容输入至其他业务处理线程。

在上述基础上，请结合图3，本公开还提供了一种在线电商互动信息分析装置30框图，所述装置包括以下功能模块。

相关度获取模块31，用于获取在线电商交互记录中各互动事件的相关度。

活跃事件截取模块32，用于根据所述各互动事件的相关度从所述在线电商交互记录中截取出活跃互动事件记录。

特征维度确定模块33，用于基于所述活跃互动事件记录，确定所述在线电商交互记录中的专题互动事件及专题互动事件的特征维度。

冷门事件截取模块34，用于根据所述在线电商交互记录中除所述专题互动事件之外的互动事件及所述互动事件之间的匹配信息，获得所述在线电商交互记录中的冷门互动事件记录。

表达内容确定模块35，用于基于所述冷门互动事件记录和所述专题互动事件，确定所述冷门互动事件记录中各互动事件的特征维度；其中，确定的所述特征维度用于生成与相应互动事件对应的事件表达内容。

进一步地，还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。