(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211138562.3 (22)申请日 2022.09.19 (71)申请人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310013 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 李玉娇　彭从阳　杜宇亮　 (74)专利代理 机构 北京智信禾专利代理有限公 司 11637 专利代理师 刘晓楠 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/9535(2019.01) (54)发明名称 服务推荐方法以及装置 (57)摘要 本说明书实施例提供服务推荐方法以及装 置， 其中所述服务推荐方法， 包括： 基于至少两个 待推荐用户的社交关系信息， 构建用户关系网络 图； 将所述至少两个待推荐用户针对待推荐服务 的服务状态 参数、 以及所述用户关系网络图输入 社交分析模 型， 确定所述至少两个待推荐用户中 的第一类型用户以及第二类型用户； 向所述第一 类型用户推荐所述待推荐服务， 并利用所述第一 类型用户， 将所述待推荐服务推荐至所述第二类 型用户； 从而提高了营销推广的精准性， 并且大 幅度降低了营销成本 。 权利要求书3页 说明书15页 附图5页 CN 115375411 A 2022.11.22 CN 115375411 A 1.一种服 务推荐方法， 包括： 基于至少两个待推荐用户的社交关系信息， 构建用户关系网络图； 将所述至少两个待推荐用户针对待推荐服务的服务状态参数、 以及所述用户关系网络 图输入社交分析模型， 确定所述至少两个待推荐用户中的第一类型用户以及第二类型用 户； 向所述第一类型用户推荐所述待推荐服务， 并利用所述第一类型用户， 将所述待推荐 服务推荐至所述第二类型用户。 2.根据权利要求1所述的服务推荐方法， 所述利用所述第 一类型用户， 将所述待推荐服 务推荐至所述第二类型用户， 包括： 利用所述第 一类型用户与 所述第二类型用户的社交关系网络， 将所述待推荐服务推荐 至所述第二类型用户。 3.根据权利要求1所述的服务推荐方法， 所述将所述至少两个待推荐用户针对待推荐 服务的服务状态参数、 以及所述用户关系网络图输入社交分析模型， 确定所述至少 两个待 推荐用户中的第一类型用户以及第二类型用户， 包括： 确定所述至少两个待推荐用户针对待推荐服 务的服务状态参数； 将所述服务状态参数以及所述用户关系网络图输入社交分析模型， 获得用户推荐策 略， 其中， 所述用户推荐 策略中包含第一类型用户信息， 以及与所述第一类型用户信息相关 联的第二类型用户信息； 基于所述第 一类型用户信 息以及所述第 二类型用户信 息， 从所述至少两个待推荐用户 中确定第一类型用户以及与所述第一类型用户相关联的第二类型用户。 4.根据权利要求3所述的服务推荐方法， 所述将所述服务状态参数以及所述用户关系 网络图输入社交分析模型， 获得用户推荐策略， 包括： 将所述服务状态参数以及所述用户关系网络图输入社交分析模型， 获得初始用户推荐 策略； 将所述初始用户推荐策略输入推荐评估模型， 获得所述初始用户推荐策略的评估结 果； 基于所述评估结果对所述初始用户推荐策略进行优化， 获得用户推荐策略。 5.根据权利要求4所述的服务推荐方法， 所述基于所述评估结果对所述初始用户推荐 策略进行优化， 获得用户推荐策略， 包括： 基于所述评估结果， 确定所述第 一类型用户与 所述第二类型用户之间的服务推荐评估 参数； 基于所述服务推荐评估参数， 从所述初始用户推荐策略的所述第 一类型用户信 息以及 所述第二类型用户信息中， 选择待删除用户信息； 删除所述初始用户推荐策略中的所述待删除用户信息， 获得用户推荐策略。 6.根据权利要求3所述的服务推荐方法， 所述将所述服务状态参数以及所述用户关系 网络图输入社交分析模型， 获得用户推荐策略， 包括： 将所述服务状态参数以及所述用户关系网络图输入社交分析模型， 利用所述社交分析 模型， 通过 所述服务状态参数计算所述用户关系网络图中的用户节点的推荐意向参数； 基于所述推荐意向参数， 从所述用户关系网络图的用户节点中确定第 一类型节点以及权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115375411 A 2第二类型节点； 基于所述第 一类型节点和第 二类型节点的节点标识信 息， 生成包含第 一类型用户信 息 以及第二类型用户信息的用户推荐策略。 7.根据权利要求6所述的服务推荐方法， 所述利用所述社交分析模型， 通过所述服务状 态参数计算所述用户关系网络图中的用户节点的推荐意向参数， 包括： 利用所述社交分析模型从所述用户关系网络图的用户节点中， 随机确定初始用户节 点， 并生成第一随机步长以及第二随机步长； 基于所述初始用户节点， 通过所述第 一随机步长以及所述第 二随机步长确定第 一随机 节点以及第二随机节点； 计算所述第一随机节点以及所述第二随机节点之间的推荐概 率参数； 基于所述推荐概率参数以及所述服务状态参数， 计算所述用户关系网络图中的用户节 点的推荐意向参数。 8.根据权利要求3所述的服务推荐方法， 所述确定所述至少两个待推荐用户针对待推 荐服务的服务状态参数， 包括： 获取所述至少两个待推荐用户的历史服 务推荐信息以及当前服 务状态信息； 基于所述历史服务推荐信 息以及所述当前服务状态信 息， 确定所述至少两个待推荐用 户针对待推荐服 务的服务状态参数。 9.根据权利要求1所述的服务推荐方法， 所述利用所述第 一类型用户， 将所述待推荐服 务推荐至所述第二类型用户之后， 还 包括： 确定所述第 一类型用户以及所述第 二类型用户的当前服务推荐状态， 并基于所述当前 服务推荐状态对所述用户关系网络图以及所述社交分析模型进行 更新。 10.根据权利要求1所述的服务推荐方法， 所述基于至少两个待推荐用户的社交关系信 息， 构建用户关系网络图， 包括： 将至少两个待推荐用户作为用户节点， 将所述将至少两个待推荐用户的社交关系信 息 作为边； 基于所述节点和所述 边构建用户关系网络图。 11.一种营销活动推广方法， 包括： 基于至少两个待推广商户的社交关系信息， 构建商户关系网络图； 将所述至少两个待推广商户针对营销活动的活动状态参数、 以及所述商户关系网络图 输入社交分析模型， 确定所述至少两个待推广商户中的第一类型商户以及第二类型商户； 向所述第一类型商户推广所述营销活动， 并利用所述第一类型商户， 将所述营销活动 推广至所述第二类型商户。 12.一种服 务推荐装置， 包括： 构建模块， 被 配置为基于 至少两个待推荐用户的社交关系信息， 构建用户关系网络图； 确定模块， 被配置为将所述至少两个待推荐用户针对待推荐服务的服务状态参数、 以 及所述用户关系网络图输入社 交分析模型， 确定所述至少两个待推荐用户中的第一类型用 户以及第二类型用户； 推荐模块， 被配置为向所述第一类型用户推荐所述待推荐服务， 并利用所述第一类型 用户， 将所述待推荐服 务推荐至所述第二类型用户。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115375411 A 3