[發明專利]信息推送方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201911399497.8
• 申請日: 2019-12-30
• 公開（公告）號: CN111125536A
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 莫國龍
• 申請（專利權）人: 北京每日優鮮電子商務有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q30/02;H04L29/08
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 寧立存

本發明公開了一種信息推送方法、裝置、計算機設備及存儲介質，屬于網絡技術領域。本發明實施例通過先基于歷史消費記錄，確定出每個目標用戶的偏好產品；并在多個目標用戶的多種用戶偏好產品中，進一步確定出目標熱銷產品，向目標用戶集合發送該目標熱銷產品的推送信息，實現在該目標用戶集合的群體中推送群體熱銷的產品，從而提高了該信息推送的效率和準確率，提高所推送的產品在群體中轉化為有效產品的轉化率。

技術領域

本發明涉及網絡技術領域，特別涉及一種信息推送方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

隨著網絡技術的蓬勃發展，用戶可以從網絡平臺上瀏覽種類繁多的信息，例如，從新聞平臺瀏覽新聞、從電商平臺瀏覽商品等。其中，各類網絡平臺也可以像用戶推送合適的信息。

相關技術中，信息推送過程可以包括：服務器事先基于大量用戶歷史點擊數據構建推薦模型，在需要進行推送時，可以利用該推薦模型，將用戶的正行為對應的向量和負行為對應的向量輸入該推薦模型中，其中，用戶點擊已推送的消息為正行為、未點擊已推送的消息為負行為，服務器輸出待推送的信息，并向用戶推送該信息。

上述過程需要事先訓練推薦模型，當訓練模型使用的歷史點擊數據較少時，模型過擬合，使得信息推送的效率和準確率較低。另外，上述信息推送過程僅考慮用戶對已推送的消息的點擊行為，然而用戶對已推送的消息還可以進行購買、下載等行為，因此，上述過程使得所推送的信息轉化為有效信息的概率較低，也即是，上述信息推送的轉換率較低。

發明內容

本發明實施例提供了一種信息推送方法、裝置、計算機設備及存儲介質，能夠解決相關技術中信息推送的轉換率較低的問題。所述技術方案如下：

一方面，提供了一種信息推送方法，所述方法包括：

接收目標推送指令，所述目標推送指令用于指示向目標用戶集合推送熱銷產品；

根據所述目標用戶集合中每個目標用戶的歷史消費記錄，確定所述每個目標用戶的用戶偏好產品；

基于多個目標用戶的多種用戶偏好產品，確定每種用戶偏好產品的用戶熱度，所述用戶熱度用于指示用戶偏好產品在所述目標用戶集合中被喜愛程度；

根據所述每種用戶偏好產品的用戶熱度，從所述多種用戶偏好產品中篩選出目標熱銷產品，生成所述目標熱銷產品的推送信息，向所述目標用戶集合中每個目標用戶發送所述推送信息。

在一種可能實現方式中，所述基于多個目標用戶的多種用戶偏好產品，確定每種用戶偏好產品的用戶熱度包括以下任一項：

統計所述每種用戶偏好產品的交易用戶數，將所述交易用戶數確定為所述每種用戶偏好產品的用戶熱度，用戶偏好產品的交易用戶數是指所述目標用戶集合中交易所述用戶偏好產品的目標用戶的數量；

統計所述每種用戶偏好產品的產品交易量，將所述產品交易量確定為所述每種用戶偏好產品的用戶熱度；

統計所述每種用戶偏好產品的交易用戶數和產品交易量，根據所述交易用戶數和產品交易量，確定所述每種用戶偏好產品的用戶熱度。

在一種可能實現方式中，所述根據所述目標用戶集合中每個目標用戶的歷史消費記錄，確定所述每個目標用戶的用戶偏好產品包括：

根據所述目標用戶集合中每個目標用戶的歷史消費記錄，統計所述每個目標用戶歷史交易的每種產品的歷史交易次數；

按照所述每種產品的歷史交易次數，所述每個目標用戶的多種產品進行降序排列，從所述多種產品中篩選出歷史交易次數位于前第一目標數量的多種用戶偏好產品。

在一種可能實現方式中，所述根據所述目標用戶集合中每個目標用戶的歷史消費記錄，統計所述每個目標用戶歷史交易的每種產品的歷史交易次數包括：