[發(fā)明專利]一種消息推送方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010697342.9
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號(hào): CN111881399B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝興波;何雪楓;魏安康
• 申請（專利權(quán)）人: 漢海信息技術(shù)（上海）有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/958
• 分類號(hào): G06F16/958
• 代理公司: 北京曼威知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11709
• 代理人: 方志煒

1.一種消息推送方法，其特征在于，包括：

獲取待執(zhí)行的推送任務(wù)；

根據(jù)所述推送任務(wù)的任務(wù)信息，確定所述推送任務(wù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶的用戶標(biāo)識(shí)以及推送消息；

根據(jù)所述目標(biāo)用戶的用戶標(biāo)識(shí)，確定所述目標(biāo)用戶的用戶數(shù)據(jù)，所述用戶數(shù)據(jù)包含用戶畫像信息以及用戶的歷史行為數(shù)據(jù)；

確定所述推送消息的消息數(shù)據(jù)，所述消息數(shù)據(jù)至少包含預(yù)定推送時(shí)間以及消息內(nèi)容；

根據(jù)所述目標(biāo)用戶的用戶數(shù)據(jù)以及所述推送消息的消息數(shù)據(jù)，確定特征向量；

將確定出的特征向量輸入預(yù)先訓(xùn)練的推送決策模型，確定所述推送決策模型輸出的預(yù)測關(guān)閉概率，所述推送決策模型是根據(jù)歷史上已執(zhí)行的推送任務(wù)以及各推送任務(wù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶的推送通知狀態(tài)訓(xùn)練得到的，所述預(yù)測關(guān)閉概率表征執(zhí)行所述推送任務(wù)后所述目標(biāo)用戶關(guān)閉推送通知的概率；

當(dāng)所述預(yù)測關(guān)閉概率小于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)，執(zhí)行所述推送任務(wù)，向所述目標(biāo)用戶推送所述推送消息。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述推送決策模型的訓(xùn)練過程，具體包括：

獲取歷史上執(zhí)行的若干推送任務(wù)，根據(jù)各推送任務(wù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶的用戶數(shù)據(jù)以及推送消息的消息數(shù)據(jù)，確定各推送任務(wù)對(duì)應(yīng)的特征向量，并將各推送任務(wù)對(duì)應(yīng)的特征向量作為訓(xùn)練樣本；

針對(duì)每個(gè)訓(xùn)練樣本，確定執(zhí)行該訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的推送任務(wù)后，所述推送任務(wù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶的推送通知狀態(tài)；

將確定出的推送通知狀態(tài)作為該訓(xùn)練樣本的標(biāo)注，所述推送通知狀態(tài)包含關(guān)閉狀態(tài)以及開啟狀態(tài)；

將該訓(xùn)練樣本輸入待訓(xùn)練的推送決策模型，確定所述推送決策模型輸出的預(yù)測關(guān)閉概率；

根據(jù)確定出的預(yù)測關(guān)閉概率，確定該訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的預(yù)測狀態(tài)；

以最小化所述預(yù)測狀態(tài)與標(biāo)注的推送通知狀態(tài)之間的差異為目標(biāo)，調(diào)整所述待訓(xùn)練的推送決策模型中的模型參數(shù)。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，確定所述推送任務(wù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶的推送通知狀態(tài)，具體包括：

根據(jù)所述目標(biāo)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，當(dāng)在第一預(yù)設(shè)時(shí)長內(nèi)監(jiān)測到所述目標(biāo)用戶對(duì)所述推送消息未進(jìn)行操作時(shí)，確定所述推送通知狀態(tài)為開啟狀態(tài)；

根據(jù)所述目標(biāo)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，當(dāng)在第二預(yù)設(shè)時(shí)長內(nèi)監(jiān)測到所述目標(biāo)用戶對(duì)所述推送消息進(jìn)行點(diǎn)擊操作時(shí)，確定所述推送通知狀態(tài)為開啟狀態(tài)；

根據(jù)所述目標(biāo)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，確定接收所述推送任務(wù)的推送到達(dá)時(shí)間，當(dāng)在以所述推送到達(dá)時(shí)間為起點(diǎn)的第三預(yù)設(shè)時(shí)長內(nèi)監(jiān)測到所述目標(biāo)用戶關(guān)閉推送通知的操作時(shí)，確定所述目標(biāo)用戶的操作為非自然關(guān)閉，以及確定所述推送通知狀態(tài)為關(guān)閉狀態(tài)；

根據(jù)所述目標(biāo)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，確定接收所述推送任務(wù)的推送到達(dá)時(shí)間，以及監(jiān)測到所述目標(biāo)用戶關(guān)閉推送通知的操作的關(guān)閉時(shí)間，當(dāng)所述推送到達(dá)時(shí)間至所述關(guān)閉時(shí)間的時(shí)間間隔大于第三預(yù)設(shè)時(shí)長時(shí)，確定所述目標(biāo)用戶的操作為自然關(guān)閉，以及確定所述推送通知狀態(tài)為關(guān)閉狀態(tài)。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將確定出的特征向量輸入預(yù)先訓(xùn)練的推送決策模型之前，所述方法還包括：

獲取歷史上執(zhí)行的若干推送任務(wù)，根據(jù)各推送任務(wù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶的用戶數(shù)據(jù)以及推送消息的消息數(shù)據(jù)，確定各推送任務(wù)對(duì)應(yīng)的特征向量，并將各推送任務(wù)對(duì)應(yīng)的特征向量作為測試樣本；

針對(duì)每個(gè)測試樣本，確定執(zhí)行該測試樣本對(duì)應(yīng)的推送任務(wù)后，所述推送任務(wù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶的操作；

根據(jù)確定出的目標(biāo)用戶的操作，確定該訓(xùn)練樣本的標(biāo)注，所述目標(biāo)用戶的操作包含自然關(guān)閉、非自然關(guān)閉、無行為以及點(diǎn)擊；

將該測試樣本輸入預(yù)先訓(xùn)練的推送決策模型，確定所述推送決策模型輸出的預(yù)測關(guān)閉概率；

根據(jù)確定出的預(yù)測關(guān)閉概率，確定該訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的預(yù)測狀態(tài)；

根據(jù)所述預(yù)測關(guān)閉概率大于第二預(yù)設(shè)閾值且標(biāo)注為非自然關(guān)閉的測試樣本的數(shù)量，以及標(biāo)注為非自然關(guān)閉的測試樣本的數(shù)量，確定所述推送決策模型的收益；

根據(jù)所述預(yù)測關(guān)閉概率大于第二預(yù)設(shè)閾值且標(biāo)注為點(diǎn)擊的測試樣本的數(shù)量，以及標(biāo)注為點(diǎn)擊的測試樣本的數(shù)量，確定所述推送決策模型的損失；

根據(jù)確定出的收益與損失，確定所述推送決策模型的增益；

判斷所述推送決策模型的增益是否大于第三預(yù)設(shè)閾值；

若是，將確定出的特征向量輸入預(yù)先訓(xùn)練的推送決策模型；

若否，重新訓(xùn)練所述推送決策模型。