技术特征：
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：检测到操作出现异常情况时，获取目标特征数据；根据所述目标特征数据，确定匹配的客服信息；将匹配的客服信息进行推送。2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标特征数据，确定匹配的客服信息的步骤包括：根据所述目标特征数据，确定匹配的目标客服业务类型；根据所述目标客服业务类型，确定目标推荐引擎；根据所述目标推荐引擎以及所述目标特征数据，确定匹配的客服信息。3.根据权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标客服业务类型，确定目标推荐引擎的步骤包括：从多个推荐引擎中，选取所述目标客服业务类型对应的推荐引擎，以作为所述目标推荐引擎；其中不同客服业务类型对应不同的推荐引擎；或者获取总推荐引擎，以作为所述目标推荐引擎。4.根据权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标特征数据，确定匹配的目标客服业务类型的步骤包括：根据所述目标特征数据，确定所述异常情况对应的客户诉求信息；根据所述客户诉求信息，确定匹配的目标客服业务类型。5.根据权利要求4所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标特征数据，确定所述异常情况对应的客户诉求信息的步骤包括：将所述目标特征数据输入到预先建立的用户行为模型中，获得所述用户行为模型输出的客户诉求信息。6.根据权利要求1至5中任一项所述的信息推荐方法，其特征在于，所述目标特征数据包括操作数据和当前用户的用户特征数据。7.根据权利要求6所述的信息推荐方法，其特征在于，所述检测到操作出现异常情况时，获取目标特征数据之前，所述方法还包括：采集多个用户的反馈信息；其中所述反馈信息包括如下至少一项：用户基本信息、平台互动信息、客户诉求信息；将采集到的多个用户的反馈信息进行过滤处理；基于过滤后的多个用户的反馈信息，生成多个用户的用户特征数据并存储。8.根据权利要求1至5中任一项所述的信息推荐方法，其特征在于，所述获取目标特征数据的步骤包括：当检测到多个异常情况时，根据预先设定的每个异常情况对应的紧急程度，确定多个异常情况的推送顺序；根据所述多个异常情况的推送顺序，依次执行获取目标特征数据的步骤。9.一种信息推荐系统，其特征在于，包括：第一获取模块，用于检测到操作出现异常情况时，获取目标特征数据；第一确定模块，用于根据所述目标特征数据，确定匹配的客服信息；推送模块，用于将匹配的客服信息进行推送。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，处理器、通信接口以及存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现如权利要求1至8中任一项所述的信息推荐方法中的步骤。11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的信息推荐方法。
技术总结
本发明提供了一种信息推荐方法、系统、电子设备及存储介质，涉及互联网技术领域。所述方法包括：检测到操作出现异常情况时，获取目标特征数据；根据所述目标特征数据，确定匹配的客服信息；将匹配的客服信息进行推送。本发明的方案，主动识别用户在产品应用中遇到的异常情况，并主动客服介入，使用户遇到问题时，无需任何操作就能够主动匹配出合适的客服内容供用户使用，极大地提升了便利性和智能性，改善了用户体验。善了用户体验。善了用户体验。
技术研发人员：陆航 赵谱 张熠 史忠伟
受保护的技术使用者：五八有限公司
技术研发日：2021.06.18
技术公布日：2021/10/28