[發明專利]信息推送方法、用戶設備、存儲介質及裝置

在審

• 申請號: 201910045056.1
• 申請日: 2019-01-17
• 公開（公告）號: CN109919805A
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發明（設計）人: 曹原
• 申請（專利權）人: 平安城市建設科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q50/16
• 分類號: G06Q50/16;G06Q30/02;G06Q10/06;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

1.一種信息推送方法，其特征在于，所述信息推送方法包括以下步驟：

獲取預設區域內所有樓盤的樓盤信息，根據預設評估模型及所述樓盤信息對所述樓盤進行評分，生成各樓盤對應的樓盤分值；

獲取各平臺的平臺分值閾值，將所述樓盤分值與各平臺的平臺分值閾值進行比較，把所述樓盤分值大于所述平臺分值閾值的樓盤推送至對應的平臺；

獲取平臺的預設標簽，按照預設標簽將樓盤在該平臺上進行分類展示。

2.如權利要求1所述的信息推送方法，其特征在于，在所述獲取預設區域內所有樓盤的樓盤信息，根據預設評估模型及所述樓盤信息對所述樓盤進行評分，生成各樓盤對應的樓盤分值之前，所述信息推送方法還包括：

獲取樣歷史樓盤數據，從所述歷史樓盤數據中提取出各平臺對應的歷史樓盤信息和對應的歷史樓盤分值，并獲取初始卷積神經網絡模型；

通過所述歷史樓盤信息和對應的歷史樓盤分值對所述初始卷積神經網絡模型進行訓練；

將訓練后的卷積神經網絡模型作為預設評估模型。

3.如權利要求2所述的信息推送方法，其特征在于，所述獲取預設區域內所有樓盤的樓盤信息，根據預設評估模型及所述樓盤信息對每個城市的樓盤進行評分，生成各樓盤對應的樓盤分值，包括：

獲取預設區域內所有樓盤的樓盤信息，將所述樓盤信息按照預設維度進行分類；

將分類后的樓盤信息輸入至卷積神經網絡模型，所述卷積神經網絡模型輸出各樓盤對應的樓盤分值。

4.如權利要求1所述的信息推送方法，其特征在于，所述獲取平臺的預設標簽，按照預設標簽將樓盤在該平臺上進行分類展示，包括：

獲取平臺多維度的預設標簽；

根據預設規則及預設標簽，分別對樓盤進行排序；

將排序靠前的預設數量的樓盤進行展示。

5.如權利要求4所述的信息推送方法，其特征在于，所述預設標簽包括區位、交通及容積率，所述根據預設規則及預設標簽，對樓盤進行排序，包括：

獲取各樓盤的區位、交通及容積率的分值；

將所述樓盤區位、交通及容積率的分值按照由高到低分別進行排序。

6.如權利要求4所述的信息推送方法，其特征在于，所述預設標簽包括區位、交通及容積率，所述根據預設規則及預設標簽，對樓盤進行排序，包括：

獲取各樓盤的區位、交通及容積率的分值；

分別賦予各樓盤的區位、交通及容積率相應的權重系數，并根據各樓盤的區位、交通及容積率的分值計算各樓盤的綜合分值；

根據各樓盤的綜合分值進行排序。

7.如權利要求1～6任意一項所述的信息推送方法，其特征在于，在所述獲取各平臺的平臺分值閾值，將所述樓盤分值與各平臺的平臺分值閾值進行比較，把所述樓盤分值大于所述平臺分值閾值的樓盤推送至對應的平臺之前，所述信息推送方法還包括：

獲取各平臺的用戶數量，將用戶數量大于預設數量閾值的平臺作為目標平臺；

相應的，所述獲取各平臺的平臺分值閾值，將所述樓盤分值與各平臺的平臺分值閾值進行比較，把所述樓盤分值大于所述平臺分值閾值的樓盤推送至對應的平臺包括：

所述獲取各平臺的平臺分值閾值，將所述樓盤分值與各平臺的平臺分值閾值進行比較，把所述樓盤分值大于所述平臺分值閾值的樓盤推送至對應的目標平臺。

8.一種用戶設備，其特征在于，所述用戶設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行樓盤推薦程序，所述樓盤推薦程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的信息推送方法的步驟。

9.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有樓盤推薦程序，所述樓盤推薦程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的信息推送方法的步驟。

10.一種信息推送裝置，其特征在于，所述信息推送裝置包括：

獲取模塊，用于獲取預設區域內所有樓盤的樓盤信息，根據預設評估模型及所述樓盤信息對每個城市的樓盤進行評分，生成各樓盤對應的樓盤分值；

推送模塊，用于獲取各平臺的平臺分值閾值，將所述樓盤分值與各平臺的平臺分值閾值進行比較，把所述樓盤分值大于所述平臺分值閾值的樓盤推送至對應的平臺；

展示模塊，用于獲取平臺的預設標簽，按照預設標簽將樓盤在該平臺上進行多維度分類展示。