本发明涉及计算机
技术领域：
，具体涉及基于在线客服的实时问卷推送的方法及装置。
背景技术：
：利用互联网技术来收集数据信息的在线调研，通过其快速、高效、低成本等优点在很多领域中得到应用。随着互联网的发展，对在例如产品及市场分析等的诸多方面的在线调研的需求不断增大，需要分析的用户数据愈发庞大，因此，快速准确同时实时的进行调研问卷的收集具有挑战性。目前，很多调研服务通过独立的在线调研网站向客户提供对于某款产品或者某个市场的在线调研功能，其通过邮件、短信等推送渠道来触达调研对象——也称为样本用户。在线调研的有效性取决于调研的样本库中样本的代表性和对样本的维护。现有的在线调研技术方案通常通过网络爬虫在网络上大量爬取网络用户的行为记录，之后对所爬取的行为记录离线地解析，从而获得具有经解析的网络用户行为数据的样本库。在客户需要执行调研时，调研服务根据客户的调研需求设定答题条件，通过相应的过滤处理从样本库中筛选样本用户，并且通常利用电子邮件、短消息、或者各种应用的消息推送等方式来向样本用户推送问卷。接收到问卷推送的样本用户如果对该问卷有兴趣或者出于其他原因而回答了问卷并返回，则调研完成对该问卷的收集。然而，对于存在大量网络用户数据的实际应用中，本发明的发明人发现现有技术至少存在着以下的缺点。现有技术通过网络爬虫对用户行为数据进行爬取来建立样本库，爬取固有的性质使得无法保证所采集的数据的真实性，这影响了对样本用户的分析的准确性和真实性，从而使调研无法准确触及真正有效的样本群体。此外，现有技术中对样本用户的推送的时机具有任意性，无法以较大的把握来在用户可能对问卷作出回答的情况下进行推送。以上的缺陷使利用现有技术的调研难以有效、高效地完成问卷的收集。技术实现要素：有鉴于此，本发明提供一种基于在线客服的实时问卷推送方法和装置，以基于电子商务系统的在线客服系统作为实时触达用户的渠道，能够在用户向电子商务系统进行咨询时，实时获得用户咨询信息并分析用户在电子商务系统中的行为，实时筛选与用户兴趣相关的问卷并根据问卷的优先级向用户推送，避免了用户数据的失真，准确地获得用户数据并筛选问卷，保证了问卷推送的实时和有效性。为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种基于在线客服的实时问卷推送方法。本发明的实时问卷推送方法包括：获取与用户作出的咨询相关的咨询信息，并且利用所述咨询信息筛选与所述用户相关的品类。本发明的方法进一步包括：根据所述品类在待筛选的问卷中检索相对应的问卷，对检索到的问卷进行筛选并且根据优先级选择待推送的问卷。本发明的方法还包括：向所述用户推送所述待推送的问卷。替选地，所述咨询信息包括：作出所述咨询的用户的用户标识符以及所述咨询所涉及的用户咨询品类。利用所述咨询信息筛选与所述用户相关的品类包括：获得所述用户咨询品类，将所述用户咨询品类与咨询品类的标签相关联，并且基于多个查询方式来从电子商务系统中与所述用户标识符相关联的用户行为数据中查询对应的品类，将查询到的品类与针对查询方式的标签相关联，其中，所述用户行为数据是所述电子商务系统中用户的与品类相关的行为的记录。替选地，所述咨询品类的标签和所述针对查询方式的标签具有对应的权重值。对检索到的问卷进行筛选包括：将所述咨询品类的标签和所述针对查询方式的标签所具有的权重值赋予所述检索到的问卷中与标签所关联的品类相对应的问卷以作为问卷的优先级。替选地，所述待筛选问卷中的每个问卷具有相应的答题条件，其中所述答题条件是对所述电子商务系统中所存储的用户标识符所对应的用户信息的限定。对检索到的问卷进行筛选进一步包括：选择所述用户满足答题条件的问卷。替选地，在所述咨询信息包括所述咨询所涉及的商品时，利用所述商品的商品名称来对问卷中的内容进行搜索，将内容中包含所述商品名称的问卷的优先级加上与商品相关的权重值。根据本发明的另一个方面，提供了一种基于在线客服的实时问卷推送装置、以及用于实现本发明的实时问卷推送方法的电子设备及计算机可读存储介质。本发明的基于在线客服的实时问卷推送装置包括：品类筛选模块，其用于获取与用户作出的咨询相关的咨询信息并且利用所述咨询信息筛选与所述用户相关的品类；问卷筛选模块，用于根据所述品类在待筛选的问卷中检索相对应的问卷，对检索到的问卷进行筛选并且根据优先级选择待推送的问卷；以及推送模块，用于向所述用户推送所述待推送的问卷。替选地，所述咨询信息包括：作出所述咨询的用户的用户标识符以及所述咨询所涉及的用户咨询品类。所述品类筛选模块进一步用于：获得所述用户咨询品类，将所述用户咨询品类与咨询品类的标签相关联，并且基于多个查询方式来从电子商务系统中与所述用户标识符相关联的用户行为数据中查询对应的品类，将查询到的品类与针对查询方式的标签相关联，其中，所述用户行为数据是所述电子商务系统中用户的与品类相关的行为的记录。替选地，所述咨询品类的标签和所述针对查询方式的标签具有对应的权重值。所述问卷筛选模块进一步用于：将所述咨询品类的标签和所述针对查询方式的标签所具有的权重值赋予所述检索到的问卷中与标签所关联的品类相对应的问卷以作为问卷的优先级。替选地，所述待筛选问卷中的每个问卷具有相应的答题条件，其中所述答题条件是对所述电子商务系统中所存储的用户标识符所对应的用户信息的限定。所述问卷筛选模块进一步用于选择所述用户满足答题条件的问卷。替选地，所述问卷筛选模块进一步用于：在所述咨询信息包括所述咨询所涉及的商品时，利用所述商品的商品名称来对问卷中的内容进行搜索，将内容中包含所述商品名称的问卷的优先级加上与商品相关的权重值。根据本发明的实施方式的技术方案，通过在用户进行咨询的过程中获取咨询信息，以实时的方式即时获得用户感兴趣的信息，确保了用户信息的实时性和真实性，在本质上确保了数据信息来源的可靠性。实时对用户信息的查询，确保能够在用户作出咨询的同时获得精细的用户数据分析。在可靠和实时的数据分析基础上，实现在用户咨询时进行推送保证了问卷推送的有效性、实时性和问卷投放效率。附图说明附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：图1是根据本发明的实施例的实时问卷推送方法的主要过程的概述流程图；图2是根据本发明的实施例的实时问卷推送总体过程的流程图；图3a是根据本发明的实施例的品类筛选过程的流程图；图3b是根据本发明的实施例的问卷筛选过程的流程图；图4是根据本发明的实施例的、基于在线客服的实时问卷推送装置的基本构成的示意图；图5根据本发明实施例的实时问卷推送方法的电子设备的硬件结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本发明的示例性实施方式做出说明，其中包括本发明实施方式的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施方式做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。大体上，本公开的实施方式涉及在用户在电子商务系统中作出咨询的过程中，基于该咨询来向用户提供该用户可能感兴趣的问卷。更具体地，本公开的实施方式涉及：在用户向电子商务系统的在线客服进行咨询时获取与用户作出的咨询相关的咨询信息；通过多个查询方式对电子商务系统中的用户基础行为数据(简称用户行为数据)进行查询，以筛选与所述用户相关的品类；根据所述品类在待筛选的问卷中检索相对应的问卷；对检索到的问卷进行筛选并且按照问卷与用户相关程度来向问卷赋予优先级，问卷的优先级越高则问卷与用户更相关；根据优先级选择问卷以向用户推送。电子商务系统是用于通过互联网以及其他网络等来提供基于电子商务的网络服务的系统。电子商务系统的商品提供者可以通过电子商务系统来向用户提供各种商品及服务。例如，所述商品提供者可以包括企业、各种组织团体、个人等；所述用户可以包括企业、组织团结、以及个人等。商品包括各种有形产品，并且商品也可以包括诸如关于有形或无形产品的各种服务活动，电子商务系统中的商品被分为不同的品类。电子商务系统中的每个用户都具有相应的用户标识符(id,identification)，该用户id标识该用户，与该用户在电子商务系统中存储的用户信息相关联。电子商务系统还存储商品的商品标识符(商品id)及其相对应的品类。所述用户信息包括但不限于：用户姓名、用户性别、用户所在地、用户联系方式、用户行为数据等，其中，用户联系方式包括但不限于：用户的电子邮件地址、手机号码、第三方即时消息应用账户(诸如qq、微信等)、社交网络账户，仅举数例。电子商务系统中存储有用户基础行为数据，简称用户行为数据，其是用户在电子商务系统中作出的与特定商品或品类等相对应的用户行为，包括但不限于：用户已购买商品记录、用户已搜索商品记录、用户已浏览商品记录、用户已收藏商品记录、用户已获取的会员资格记录、用户已获取的优惠券记录、用户曾咨询商品记录等。用户行为数据中的各项具有相应的时间记录，例如时间戳。所述商品id是在电子商务系统中标识特定商品的标识符。电子商务系统还具有在线客服功能，其通过人工方式或通过机器或者组合的方式来接收电子商务系统的用户的咨询，用户作出的咨询通常与电子商务系统中的商品或品类相关。由于用户咨询是在用户有特定需求时而实时作出，与咨询相关的信息可以可靠且第一时间反映用户的兴趣和需求所在。图1是根据本发明的实施例的实时问卷推送方法的主要过程的概述流程图。在s110中，在用户向电子商务系统的在线客服进行关于商品或品类的咨询的过程中，获取与用户作出的咨询相关的咨询信息，利用该咨询信息筛选与该用户相关的品类。咨询信息是反映用户兴趣的信息，包括例如该用户的用户id、用户所咨询的商品或品类等信息。其中，用户所咨询的商品或品类是用户目前最感兴趣的信息，因此可以视为是与用户最为相关的信息。除了用户咨询信息外，用户在电子商务系统中的各种行为的历史也反映了该用户的兴趣。因此，在用户进行咨询时，在电子商务系统中该用户的用户行为数据中，使用多种查询方式来查询该用户可能感兴趣的品类。查询方式是对用户感兴趣品类的精细化分析，例如：查询一段时间内用户最频繁购买、搜索、浏览的品类，查询用户持有优惠卡所对应的品类，查询在特定时间段内曾咨询过的品类等。在此步骤中筛选出的与用户相关的品类包括：用户咨询品类以及通过多种查询方式查询到的品类。这些品类与用户的相关程度不同，因此用相应的具有权重值的标签与这些品类相关联，利用标签来建立品类与问卷之间的联系。具体的，将用户所咨询的品类与咨询品类的标签相关联，并且将通过多种查询方式查询到品类分别与相应的针对查询方式的标签相关联。例如，当查询方式为：查询该用户在一段时间内最频繁购买的品类、查询该用户持有优惠卡所对应的品类、以及查询该用户在特定时间段内曾咨询过的品类时，将这些品类分别与购买品类标签、优惠卡品类标签、以及特定咨询品类标签相关联。不同的实施方式可以采用不同数目的各种查询方式。下面筛选问卷的步骤中，将利用标签来筛选问卷并计算问卷的优先级。在s120中，根据所述品类在待筛选的问卷中检索相对应的问卷，对检索到的问卷进行筛选并且根据优先级选择待推送的问卷。问卷可以来源于不同的提供者，例如电子商务系统服务提供者、商家、第三方调研机构等有调研需求的任何来源。问卷可以通过不同的途径提供，例如存储在电子商务系统中、从云端访问、从问卷提供者的设备访问、存储在本发明的问卷推送装置中等，或者也可以是各种途径的组合。问卷分为不同的品类，并且每个问卷根据所针对的调研群体具有不同的答题条件。答题条件对用户进行限制，例如对用户性别、用户所在地、用户年龄、用户其他信息等的限定。根据与用户的相关性，可以对上文中叙述的标签配置权重值，越大的权重值反映与用户越高的相关性。由于问卷具有品类，因此可以检索品类与标签所关联的品类相同的问卷，并且对问卷赋予相应标签的权重值作为问卷的优先级，从而越高的优先级反映与用户越高的相关性。此外，由于问卷具有答题条件，为确保进行咨询的用户能够回答问卷，需要过滤掉用户不符合问卷的答题条件的那些问卷。为了能够对大量问卷进行精确筛选，本发明使用了多种查询和优先级计算方法，将在下文中具体描述。经过对问卷的优先级进行细化，可以选取一定数目的问卷以向用户推送。然后，在s130中，向用户推送待推送的问卷。在一个实施方式中，在用户针对商品进行咨询时，通过presto来实时分析用户感兴趣的品类、以及例如在一定时间段内用户购买、搜索、浏览等的用户行为数据，筛选出用户可能感兴趣的调研问卷，并且通过一定的优先级推送给用户。presto是一种大数据查询引擎，实现了通过单个presto查询将来自多个数据源的数据合并以进行统一分析，并且实现在期望的响应时间内返回查询结果——即实时查询。实现其低延迟的基础在于：完全基于内容进行并行计算、流水线式计算作业、本地化计算、动态编译执行计划、gc控制。presto引擎可以快速、交互式地分析250pb以上的数据，从而良好地支撑大数据实时分析的需求。下面参照图2、图3a、和图3b来对本实施方式进行说明。图2是根据本发明的实施例的问卷推送过程的总体流程图。在s210中，用户向电子商务系统的在线客服针对商品进行咨询。用户咨询包含咨询信息，例如该用户的用户id、用户咨询商品、以及该商品的品类。用户的咨询信息能够真实地反映该用户的兴趣所在，从而为进一步的分析建立了良好的数据基础。然后在s220中，获得咨询信息，对电子商务系统的用户行为数据进行查询，筛选与该用户相关的品类——即用户感兴趣的品类。下文将参照图3a来详细叙述步骤s220的品类筛选的过程。在s230中，基于筛选出的品类，检索与筛选出的用户感兴趣的品类相对应的问卷并且从其中筛选用户感兴趣的调研问卷。下文将参照图3b来详细叙述步骤s230的问卷筛选的过程。在s240中，向用户推送问卷。在本实施方式中，针对待推送的特定问卷，对符合该特定问卷答题条件的用户进行等概率抽样并且利用从多个推送渠道中以相同概率随机选取的推送渠道来进行推送，从而保证推送结果的公平性和随机性。等概率多渠道推送包括以下步骤。样本人群抽取。针对特定问卷，获取满足该问卷推送条件的基础样本集合(a)。具体的，在对每个问卷进行配置的时候设置了相应的问卷推送条件以及目标抽取样本数目t，以筛选电子商务系统的用户群体中满足问卷推送条件的用户作为基础样本集合。通过数据的实施查询来利用presto来实现分布式大数据的实时查询，对用户群体进行搜索以获得满足问卷推送条件的所有样本数据，一次查询将在内存中存储数据。利用随机样本抽取方法来进行样本的随机抽取，避免每次都需要全部数据来抽取数据，提高样本抽取效率。获取所有样本数据后，对所有将本数据进行分块并且等概率选取人群数据b(b)。首先获取数据单元大小b，该数据单元大小b具有预先设置的默认值，也可以视情况来配置。按照数据单元大小b将所有样本数据分隔成不同的数据模块。例如，对于1000万数据，数据单元大小设置为10万数据，则基础样本集合被分为100个数据模块。记录每个数据模块的样本数据的起始id和结束id并且将其作为索引来存储在本地数据库中，从而建立数据索引。利用公式：z＝random(x/b)(1-1)来选取随机数据模块z作为目标数据模块，作为人群数据b。通过上式的随机选取来保证每个样本被选择的概率相同。获取目标数据模块z的索引，记为(z-begin,z-end)，其中z-begin和z-end分别表示目标数据模块z的起始id和结束id。然后，利用random随机函数来随机在0-z之间获得随机数字y以作为随机对比值。获得目标数据模块z后，根据目标抽取样本数目t，随机从人群数据b中抽取2*t数目的样本人群数据c(2*t为了保证能够快速完成收集量)(c)。例如，目标抽取样本数目t被设置为100，则实际抽取的目标抽取样本数目为200。每个数据模块数据大小除以特定问卷的目标抽取样本数目(比如200)，即：sectiona＝b/200；随机(0-sectiona)，得到期间一个随机数字tara，如果tara＝y，则样本被选中；否则，样本未被选中。循环上述的a、b、c流程从而获取足够的目标样本数目，完成样本人群抽取。上面进行抽取时采用的等概率抽取是指将获取到的目标数据模块数据等概率的抽取出来。其具体步骤例如：每个数据模块的数据大小除以目标抽取样本数目，即：sectiona＝b/200；随机(0-sectiona)，得到期间一个随机数字tara，如果tara＝y，则样本被选中。之后，对选中的样本，利用多个推送渠道中随机选取的推送渠道进行问卷推送，推送渠道包括但不限于：邮件推送、app消息、短信、手机qq、以及微信等。通过随机选取推送渠道，保证了以相同的概率来利用每个推送渠道向每个样本进行推送，从而完成符合条件的用户的问卷推送。由于是等概率随机选取渠道，所以对于每个样本来讲，每个渠道推送的概率是相同的。用户信息获取和问卷筛选的机制保证了对用户兴趣的准确判断，同时由于问卷的筛选的实时性，可以在用户作出咨询后第一时间向用户推送最相关问卷，从而保证了问卷推送的有效性。在其他实施方式中也可以采用其他推送方式。在s250中，如果用户对调研问卷进行了回答，则前进至s261，完成调研问卷的收集。否则，前进至s262，过程结束。在本实施方式中，基于在线客服来获取可信的用户兴趣数据，通过实时分析用户兴趣点，实时筛选与用户兴趣点最为相关的问卷，并且实时、等概率多渠道的推送，实现了调研问卷实时、准确、快速的收集。下面对根据本发明的实施例的品类筛选和问卷筛选过程进行更详细的描述。图3a是根据本发明的实施例的品类筛选过程的流程图。在s301中，在用户向电子商务系统进行关于商品的咨询的过程中，获取与所述咨询相关的咨询信息，该咨询信息包括用户的用户id、商品的商品id、以及与该商品相对应的用户咨询品类等信息。例如，可以在电子商务系统的用户在特定商品页面发起咨询时，从电子商务系统获取用户id、商品所对应的商品id以及该商品id所对应的品类。在其他实施方式中，获取用户咨询的商品可以通过在用户作出咨询时由用户发送商品页面的链接或者例如发送标识商品的商品id等来实现。在另一个实施方式中，用户作出的咨询可以不涉及特定商品而是针对某个品类进行咨询。则咨询信息包括用户的用户id和咨询所涉及的用户咨询品类等。在s302中，对一段时间内的用户基础行为数据(简称用户行为数据)进行筛选。具体的，通过咨询信息中的用户id，可以查询电子商务系统中与该用户id相对应的用户行为数据。进一步的，可以根据品类筛选的需要，选取指定的一段时间内的用户行为数据。指定的一段时间例如：最近的三个月、最近的二十次登录等。在s303中，通过presto筛选用户购买、搜索、浏览最频繁的品类。具体的，利用presto的大数据实施查询功能实现通过多个查询方式来筛选与用户相关的品类。在本实施方式中，采用的多个查询方式分别是：查询该用户在一段时间内最频繁购买的品类、查询该用户一段时间内最频繁搜索的品类、以及查询该用户一段时间内最频繁浏览的品类。例如，预定时间段可以是最近的三个月。在其他实施方式中，针对不同问卷推送的需要，可以对查询方式进行配置，例如可以添加更多的查询方式或者替换其他的查询方式或者这二者的组合。查询方式的数目不限于三个，可以多于或少于三个。其他查询方式例如：用户在特定时间段(如最近的三个月内、最近的二十次登录等)最频繁地收藏或放入购物车的品类，用户在特定时间段内曾咨询过的品类，或者用户所持有的优惠卡或会员卡相对应的品类等。这种查询方式充分利用电子商务系统中的用户行为数据，对用户真实兴趣进行精确地统计和定位，以保证问卷推送的精度。在另一个实施方式中，考虑到不同用户在电子商务系统中的活动频率不同，例如一些高频率使用的用户可能一天内、一周内多次登录进行与商品或品类相关的行为；而另一些用户虽然登录频率不高——例如一个月或者几个月登录一次或多次，但是在很长时间范围(例如一年或几年)内持续。指定一个固定时间段可能会滤掉一些有用的信息。因此配置的查询方式包括：查询用户在最近五十次登录中放入购物车、收藏、搜索、浏览最频繁的品类。在s304中，获得用户调研问卷相关标签a、b、c、d、e。其中，所述标签用于计算调研问卷的优先级，每个标签针对相应的查询方式。具体的，将咨询商品与咨询商品标签a相关联，将用户咨询品类与咨询品类标签b相关联。并且将通过多个查询方式查询到的品类分别与针对查询方式的标签相关联，即：将一段时间内用户最频繁购买的品类、最频繁搜索的品类、最频繁浏览的品类分别与购买品类标签c、搜索品类标签d、浏览品类标签e相关联。在其他实施方式中，根据查询品类的数目，可以具有更多或更少的标签。在另一个实施方式中，将咨询商品与咨询商品标签a相关联，将用户咨询品类与咨询品类标签b相关联，并且用户在最近五十次登录中放入购物车、收藏、搜索、浏览最频繁的品类分别与购物车品类标签c、收藏品类标签d、搜索品类标签e、以及浏览品类标签f相关联。在又一个实施方式中，咨询不涉及特定商品，则可以不存在咨询商品标签。以上步骤筛选出与该用户相关的品类——即用户很可能感兴趣的品类，接下来，对筛选用户很可能感兴趣的问卷的过程进行描述。图3b是根据本发明的实施例的问卷筛选过程的流程图。本实施方式的问卷筛选过程紧接着图3a中的s304步骤，通过所获得的用户调研问卷相关标签a、b、c、d、e来查找并筛选问卷。在s305中，根据标签b、c、d、e来选取相关联的品类下的问卷的集合surveylista，并根据品类赋权重值。具体的，调研问卷分为不同的品类，在待筛选的问卷中选择对应于与标签b、c、d、e相关联的品类的问卷，构成问卷集合surveylista。标签a、b、c、d、e具有分别具有预先设定的权重值，向surveylista中的每个问卷赋予与该问卷的品类相关联的标签的权重值。本实施方式的权重值设定如下表1所示：标签权重值咨询商品a0.5咨询品类b1.0购买品类c0.8搜索品类d0.6浏览品类e0.4表1.标签权重取值表注意到，不同的标签可以对应于相同的品类，在这种情况下，该品类所对应的问卷被赋予所述不同的针对查询方式的标签的对应相关度分值之和。例如，如果某次查询中，用户咨询品类、搜索品类、和浏览品类标签关联于同一品类x，则品类x下的问卷被赋予1.0+0.6+0.4＝2的优先级。越高的权重值可以指示与用户更高的相关度，因此通过权重值而最终计算出问卷的优先级反映问卷与用户的相关度。在不同的实施方式中，可以根据对用户不同方面的信息的调研需求来设置权重值。在另一个实施方式中，例如，咨询商品标签a、咨询品类标签b、购物车品类标签c、收藏品类标签d、搜索品类标签e、以及浏览品类标签f可以分别具有0.6、1.0、0.8、0.7、0.5、0.3的权重值。在s306中，从surveylista中选取用户满足答题条件的问卷。具体的，每个调研问卷可以设置答题条件来限制特定用户来回答，对surveylista中的每个问卷进行遍历，对于每份问卷判断用户是否满足该问卷的答题条件，用户不满足答题条件的问卷将被滤除并不向用户推荐，从而选取用户可以回答的问卷，得到问卷的集合surveylistb。问卷的答题条件例如：位于指定地理位置的用户、或者在一定时间间隔中购买了金额超过阈值金额的特定品类的商品的用户。然后，在s307中，确定是否存在满足答题条件的问卷。在存在用户满足答题条件的问卷的情况下，过程前进至s308。在不存在满足答题条件的问卷的情况下——为surveylistb为空的情况下，没有可用于推送的问卷，结束当前的推送过程。在s308中，对surveylistb中与咨询商品相关的问卷加上标签a所对应的权重值。具体的，对surveylistb中的每个问卷的标题和描述中搜索咨询商品的商品名称，如果问卷的标题和描述中搜索到商品名称，则该问卷与咨询商品相关，对该问卷的优先级加上标签a所对应的权重值，即在本实施例中加上0.5的权重值。否则，不对问卷的优先级添加权重值。此步骤表示进一步提高与用户所咨询的商品相关的问卷的优先级。在另一个实施方式中，根据权重值配置，可以对问卷的优先级加上不同的权重值，例如0.6。在又一个实施方式中，用户咨询不涉及特定商品，因此不执行步骤s308。在s309中，surveylistb中优先级最高的一定数目的问卷作为待推送问卷。在此实施方式中，对surveylistb中的问卷进行排名，选取其中优先级最高的一定数目的问卷。如果经过以上步骤surveylistb中存在三个或三个以上数目的问卷，则选择其中排名最高的三个问卷来作为待推送问卷。否则，推送全部问卷。在另一个实施方式中，也可以推送其他数目的问卷。在此实施例中，针对作出咨询的用户，实时筛选出与该用户最为相关并且是针对该用户类型人群的问卷。通过在用户进行咨询的过程中获取用户咨询信息，以实时的方式即时获得用户感兴趣的信息，确保了用户信息的实时性和真实性，在本质上确保了数据信息来源的可靠性。利用presto引擎对用户行为数据实时大数据查询，确保能够在用户作出咨询的同时实时精细分析用户的兴趣品类，实现了精确和实时的问卷推送。在其他实施方式中，可以采取除presto技术以外的其他的查询技术来实现对大数据的实时查询，或者利用包括presto在内的多种技术的组合来实现。图4是根据本发明的实施例的、基于在线客服的问卷推送装置40的基本构成的示意图。该装置可以设置在电子商务系统中；该装置也可以设置在相对电子商务系统的远程位置。如图4所示，实时问卷推送装置40主要包括品类筛选模块41、问卷筛选模块42、以及推送模块43。品类筛选模块41用于获取与用户作出的咨询相关的咨询信息，利用所述咨询信息筛选与所述用户相关的品类，其中所述咨询信息包括：作出所述咨询的用户的用户标识符以及所述咨询所涉及的用户咨询品类。品类筛选模块41进一步用于获得所述用户咨询品类，将所述用户咨询品类与咨询品类的标签相关联，并且基于多个查询方式来从电子商务系统中与所述用户标识符相关联的用户行为数据中查询对应的品类，将查询到的品类与针对查询方式的标签相关联，其中，所述用户行为数据是所述电子商务系统中用户的与品类相关的行为的记录。问卷筛选模块42用于根据所述品类在待筛选的问卷中检索相对应的问卷，对检索到的问卷进行筛选并且根据优先级选择待推送的问卷，其中所述待筛选问卷中的每个问卷具有相应的答题条件，其是对所述电子商务系统中所存储的用户标识符所对应的用户信息的限定。所述咨询品类的标签和所述针对查询方式的标签具有对应的权重值。问卷筛选模块42进一步用于将所述咨询品类的标签和所述针对查询方式的标签所具有的权重值赋予所述检索到的问卷中与标签所关联的品类相对应的问卷以作为问卷的优先级。问卷筛选模块42进一步用于选择所述用户满足答题条件的问卷。问卷筛选模块42进一步用于：在所述咨询信息包括所述咨询所涉及的商品时，利用所述商品的商品名称来对问卷中的内容进行搜索，将内容中包含所述商品名称的问卷的优先级加上与商品相关的权重值。推送模块43用于向所述用户推送所述待推送的问卷。根据本发明实施例的技术方案，在用户向电子商务系统进行咨询时获取用户咨询信息，实时查询电子商务系统中的用户行为数据来获得与用户兴趣相关的品类，并且通过实时筛选与用户兴趣相关的问卷实现了实时问卷推荐从而进行推送，避免了用户数据的失真并且通过在获取用户数据的同时实现推送，保证了问卷推送的有效性。根据本发明的实施例，本发明还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。本发明的电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行本发明所提供的实时问卷推送方法。本发明的非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行本发明所提供的实时问卷推送方法。如图5所示，是根据本发明实施例的实时问卷推送方法的电子设备的硬件结构示意图。如图5，该电子设备50包括：一个或多个处理器51以及存储器52，图5中以一个处理器51为例。其中，存储器52即为本发明所提供的非暂态计算机可读存储介质。实时问卷推送方法的电子设备还可以包括：输入装置53和输出装置54。处理器51、存储器52、输入装置53和输出装置54可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。存储器52作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的实时问卷推送方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的品类筛选模块41、问卷筛选模块42、以及推送模块44)。处理器51通过运行存储在存储器52中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的实时问卷推送的方法。存储器52可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据实时问卷推送的装置的使用所创建的数据等。此外，存储器52可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器52可选包括相对于处理器51远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至实时问卷推送的装置。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。输入装置53可接收输入的数字或字符信息，以及产生与实时问卷推送的装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置54可包括显示屏等显示设备。所述一个或者多个模块存储在所述存储器52中，当被所述一个或者多个处理器51执行时，执行上述任意方法实施例中的实时问卷推送的方法。上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。根据本发明的实施例，本发明还提供了一种可读存储介质，其中存储计算机指令，该计算机指令用于使所述计算机执行本发明所述的实时问卷推送方法。所述存储介质可以是任何公知的存储介质或者将来开发出的任何存储介质。以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理，但是，需要指出的是，对本领域的普通技术人员而言，能够理解本发明的方法和设备的全部或者任何步骤或者部件，可以在任何计算装置(包括处理器、存储介质等)或者计算装置的网络中，以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现，这是本领域普通技术人员在阅读了本发明的说明的情况下运用他们的基本编程技能就能实现的。还需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。当前第1页12