[發明專利]信息推送方法、裝置、電子裝置及計算機可讀介質

在審

• 申請號: 201710667498.0
• 申請日: 2017-08-07
• 公開（公告）號: CN107437203A
• 公開（公告）日: 2017-12-05
• 發明（設計）人: 閆強;申肆;李愛華;葛勝利
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q30/06;G06F17/30
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司11438
• 代理人: 王衛忠,姜怡

技術領域

本公開總體涉及互聯網技術領域，具體而言，涉及一種信息推送方法、裝置、電子裝置及計算機可讀介質。

背景技術

隨著網上購物市場的成熟，線上購物已經和每個人的生活息息相關。線上購物在影響生活品質的同時，伴隨而來的電商之間的競爭壓力也是日益突出。在這種環境下，電商必須加以重視探究用戶購買的潛在商品列表，同時如何對潛在商品列表進行排名，而且在排名后反饋給用戶來提高用戶的體驗也成為各個電商分析用戶數據的核心。

目前，有的電商采用變量排序對潛在商品列表進行排名，即按照事物相關變量進行相關變量的度量排序，但是結果是綜合性不高，不能反映各個因子直接的綜合影響，而且單一因子的影響過高，會影響后面排序的直接結果。

因此，現有技術中的技術方案還存在有待改進之處。

在所述背景技術部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本公開提供一種信息推送方法、裝置、電子裝置及計算機可讀介質，解決上述技術問題。

本公開的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本公開的實踐而習得。

根據本公開的一方面，提供一種信息推送方法，包括：

計算用戶對復購商品的復購周期的周期衰減系數，其中所述復購商品為同一用戶購買次數不少于兩次的商品；

依據所述復購商品的用戶行為主題進行加權計算，得到用戶行為特征；

根據所述復購商品的實際價格與用戶的購買力進行匹配，得到購買力差值；

基于所述周期衰減系數、所述用戶行為特征和所述購買力差值進行評估，得到用戶對復購商品的潛在值。

在本公開的一個實施例中，計算用戶對復購商品的復購周期的周期衰減系數之前，還包括：

針對特定用戶對所述復購商品的歷史訂單信息進行降序排列，其中所述特定用戶為購買所述復購商品的次數超過兩次的用戶；

計算所述特定用戶對所述復購商品的每相鄰兩次購買的時間差值；

根據所述購買間隔計算所述時間差值的均值和方差；

通過所述時間差值的均值和所述方差計算篩選區間，所述篩選區間為[均值-方差，均值+方差]；

將所述時間差值不屬于所述篩選區間的數據剔除，得到篩選后的時間差值；

通過對所述篩選后的時間差值求平均值，得到所述復購商品的復購周期。

在本公開的一個實施例中，所述計算用戶對復購商品的復購周期的周期衰減系數包括：

計算所述復購商品的最近一次購買時間距今天數；

根據所述復購商品的所述最近一次購買時間距今天數和所述復購周期計算所述周期衰減系數；

如果所述最近一次購買時間距今天數小于等于所述復購周期，則計算公式為：

如果所述最近一次購買時間距今天數大于所述復購周期，則計算公式為：

其中β_i為針對復購商品i的所述周期衰減系數，DL_i為針對復購商品i的所述最近一次購買時間距今天數，TL_i為針對復購商品i的所述復購周期，α、α′為大小不同的預設常數。

在本公開的一個實施例中，所述用戶行為主題包括：訂購、瀏覽、加入購物車和收藏，所述依據所述復購商品的用戶行為主題進行加權計算，得到用戶行為特征包括：

計算每一所述用戶行為主題的行為衰減系數，計算公式為：其中ε_iy為針對復購商品i的所述行為衰減系數，y為當前日期與所述用戶行為主題最后一次發生日期的差異天數；

計算每一所述用戶行為主題的行為權重系數；

根據所述行為衰減系數和所述行為權重系數計算所述用戶行為特征，計算公式為：

其中Q_i為針對復購商品i的所述用戶行為特征，φ_i為針對復購商品i的所述行為權重系數，Z_jy為第j種用戶行為主題距離今天y天產生的數據量，所述用戶行為主題包括j種用戶行為。

在本公開的一個實施例中，所述行為權重系數的計算公式為：φ_i＝下單量/行為特征數據量，所述下單量為用戶在特定時間范圍內對所述復購商品下單的數量，所述行為特征數據量為用戶在特定時間范圍內對所述復購商品的訂購數量、瀏覽數量、商品所屬品類加入購物車的商品數量和收藏商品所述品類相關商品的收藏數量。