CN106257444A - 一种信息的推送方法和设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种信息的推送方法，该方法包括：服务器根据预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息为所述用户分配标识；所述服务器获取指定时间内用户当前的购物记录信息；所述服务器根据为用户分配的标识和用户当前的购物记录信息为所述用户推送商品信息。本申请用户日常的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息，以及获取预定时间内所述用户当前的购物记录信息为所述用户推荐商品信息，从而增加了推送信息的命中率，提高了用户的体验，同时还可以为用户提供其想要购买的商品的具体信息，使用户减少了寻找其想要商品的时间。

Description

一种信息的推送方法和设备

技术领域

本申请涉及网络技术领域，特别是涉及一种信息的推送方法和设备。

背景技术

对于线下营销为主的商城或店铺，客户的浏览轨迹(浏览的店铺及店铺的次序)往往是描述其购买行为的唯一途径。如图1所示记录了某客户的浏览轨迹，如果所述客户购物目标为H店的商品h，那么所述客户是在经过了很长的路径后才找到了需求的商品。

在现有技术中，当前的大型商城导购以地推人员的举牌、传单来争取客源，或者为所有用户统一发送推荐的商品。

在本申请的实现过程中，申请人发现现有技术至少存在以下问题：

商城或店铺并不能根据每个客户的需求来主动为所述客户推荐商品，使客户在寻找自己需求的商品的过程中使客户浪费大量时间，同时商城或店铺统一发送推荐的商品信息命中率低。

发明内容

本申请提供一种信息的推送方法和设备，以使所述服务器根据用户的日常行为为用户推荐商品，增加了推送信息的命中率，提高了用户的体验，同时还可以为用户提供其想要购买的商品的具体信息，使用户减少了寻找其想要商品的时间。

为了达到上述目的，本申请提供了一种信息的推送方法，所述方法包括：

服务器根据预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息为所述用户分配标识；

所述服务器获取指定时间内所述用户当前的购物记录信息；

所述服务器根据为所述用户分配的标识和所述用户当前的购物记录信息为所述用户推送商品信息。

所述购物记录信息，具体为以下一种或多种的任意组合：

用户的购物路径信息、所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息、所述店铺主营的商品信息、所述用户购买到的商品信息；

所述用户在网络购物时的记录信息，具体为：

所述用户在网络购物时浏览次数超过阈值的浏览记录信息和/或所述用户在网络购物时购买次数超过阈值的购买记录信息。

服务器根据预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息为所述用户分配标识，具体为：

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息时，所述服务器为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户，或购物目标不明确的用户；

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户在网络购物时的记录信息时，所述服务器为所述用户分配的标识为所述用户的偏好信息；

当所述服务器中存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息和所述用户在网络购物时的记录信息时，所述服务器为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户和所述用户的偏好信息，或购物目标不明确的用户和所述用户的偏好信息。

所述服务器根据为用户分配的标识和用户当前的购物记录信息为所述用户推送商品信息，具体为：

当为用户分配的标识为购物目标明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，所述服务器获取用户当前的购物记录信息中的所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息；

所述服务器根据所述店铺信息将所述店铺进行分类；

所述服务器统计每类店铺所包含的店铺数量；

所述服务器根据预设规则将数量大于阈值的店铺信息设定为所述用户的购物目标；

所述服务器根据所述用户的购物目标为所述用户推送商品信息；

当为用户分配的标识为购物目标不明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，所述服务器根据预设的推送规则为所述用户推送商品信息。

当所述服务器中没有存储有所述用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息时，所述方法还包括：

所述服务器根据获取的所述用户当前的购物记录信息查找其他与所述用户具有相同或相似的当前的购物记录信息的用户，所述服务器将为其他用户推送的商品信息推送给所述用户。

一种服务器设备，所述设备包括：

标识分配模块，用于根据预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息为所述用户分配标识；

获取模块，获取指定时间内所述用户当前的购物记录信息；

第一推送模块，用于根据标识分配模块为所述用户分配的标识和获取模块获取的用户当前的购物记录信息为所述用户推送商品信息。

所述购物记录信息，具体为以下一种或多种的任意组合：

用户的购物路径信息、所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息、所述店铺主营的商品信息、所述用户购买到的商品信息；

所述用户在网络购物时的记录信息，具体为：

所述用户在网络购物时浏览次数超过阈值的浏览记录信息和/或所述用户在网络购物时购买次数超过阈值的购买记录信息。

所述标识分配模块，具体用于：

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息时，为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户，或购物目标不明确的用户；

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户在网络购物时的记录信息时，为所述用户分配的标识为所述用户的偏好信息；

当所述服务器中存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息和所述用户在网络购物时的记录信息时，为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户和所述用户的偏好信息，或购物目标不明确的用户和所述用户的偏好信息。

所述第一推送模块，具体用于：

当为用户分配的标识为购物目标明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，获取用户当前的购物记录信息中的所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息；

根据所述店铺信息将所述店铺进行分类；

统计每类店铺所包含的店铺数量；

根据预设规则将数量大于阈值的店铺信息设定为所述用户的购物目标；

根据所述用户的购物目标为所述用户推送商品信息；

当为用户分配的标识为购物目标不明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，根据预设的推送规则为所述用户推送商品信息。

所述设备还包括：

第二推送模块，当所述服务器中没有存储有所述用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息时，用于根据获取模块获取的所述用户当前的购物记录信息查找其他与所述用户具有相同或相似的当前的购物记录信息的用户，将为其他用户推送的商品信息推送给所述用户。

本申请中服务器通过统计预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息，根据用户的日常行为为用户分配标识，再根据用户当前的购物记录信息为用户推荐商品信息，本申请可以增加推送信息的命中率，提高用户的体验，同时还可以为用户提供其想要购买的商品的具体信息，使用户减少寻找其想要商品的时间。

附图说明

为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对本申请或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为现有技术中的一种用户浏览轨迹示意图；

图2为本申请实施例中的一种信息的推送方法示意图；

图3为本申请实施例中的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请中的附图，对本申请中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员获得的其他实施例，都属于本申请保护的范围。

如图2所示，为本申请一种信息的推送方法，所述方法包括以下步骤：

步骤201，服务器根据预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息为所述用户分配标识。

所述购物记录信息，具体为以下一种或多种的任意组合：

用户的购物路径信息、所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息、所述店铺主营的商品信息、所述用户购买到的商品信息；

所述用户在网络购物时的记录信息，具体为：

所述用户在网络购物时浏览次数超过阈值的浏览记录信息和/或所述用户在网络购物时购买次数超过阈值的购买记录信息。

服务器根据存储的预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息为所述用户分配标识，具体为：

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息时，所述服务器为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户，或购物目标不明确的用户；

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户在网络购物时的记录信息时，所述服务器为所述用户分配的标识为所述用户的偏好信息；

当所述服务器中存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息和所述用户在网络购物时的记录信息时，所述服务器为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户和所述用户的偏好信息，或购物目标不明确的用户和所述用户的偏好信息。

具体的，用户在日常购物和网上购物时都会留下其相应的购物记录信息和网络购物记录信息，这些信息中包含了用户的浏览痕迹和购买记录，这些能够表现出用户喜欢看什么类型的东西、用户的偏好，以及用户比较关心哪些商品，在用户的日常购物记录(在商城中铺设了特殊的通信基站，这些基站可以对商城中的店铺进行区分，当一个用户进入某个店铺中的时候，基站可以根据用户的移动终端采集到用户此时在哪个店铺中，以及用户在店铺中停留的时间，同时也可以采集到用户的购物路径，如果用户在购买商品时使用移动终端中的电子钱包或电子银行等可以进行付费的功能时，此时用户的移动终端与基站进行交互，基站就能获取用户的购买记录，根据基站采集到的购物路径和购买记录等信息就能形成用户的日常购物记录信息，同时，商城中的基站获取的用户的购物记录信息可以与电商平台中存储的网络购物记录或其他平台的购物记录信息进行共享使用户的购物记录信息和所述用户的网络购物记录以及其他平台的购物记录存储在相应的服务器中)中可以根据用户的购物路径信息，所逛的店铺可以知道用户是不是有明确的目的，例如：如果用户的购物路径信息显示的是所述用户是直接去某个店铺，证明所述用户对所逛店铺有明确的目的，如果所述用户的购物记录信息显示的是所述用户是没有规律的进入店铺，证明所述用户没有明确要逛的店铺，还可以根据所述店铺的主营商品可以知道所述用户是不是有明确想要的商品，如果用户对所逛店铺和商品有明确的目的，同时还在所述店铺中购买了主营商品，那么表明所述用户的购物目标很明确，在一段时间内如果购物记录信息中能够表明用户的购物目标是明确的次数超过阈值时，那么就能表明所述用户是购物目标明确的用户，反之则说明所述用户为购物目标不明确的用户。同时，电商行业拥有相当多结构化很好，并且全方位刻画客户的数据，用户在进行网络购物时，相应的购物平台能够详细的记录用户的浏览记录和购买记录，浏览记录和购买记录能够表明所述用户都关心哪些商品和需要哪些商品，因此可以根据用户的网络购物记录信息能够找到所述用户的偏好信息。

如果所述服务器中存储有所述用户一段时间内的购物记录信息和在网络购物时的记录信息，那么所述服务器为所述用户分配的是双重标识，以使所述服务器为所述用户推荐两条商品信息，当所述服务器中存储有所述用户一段时间内的购物记录信息和在网络购物时的记录信息其中之一时，那么所述服务器为所述用户分配的是一个标识，以使所述服务器为所述用户推荐一条商品信息。

步骤202，所述服务器获取预定时间内用户当前的购物记录信息。

在用户逛街的过程中的一定时间内根据用户当前的购物记录信息中存在所述用户潜在的心理需求，可以使所述服务器根据预定时间内用户当前的购物记录信息，以及存储的预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息判断出所述用户当前需求的商品。

步骤203，所述服务器根据为用户分配的标识和用户当前的购物记录信息为所述用户推送商品信息。

所述服务器根据为用户分配的标识和用户当前的购物记录信息为所述用户推送商品信息，具体推荐方式有两种：

第一种：

当为用户分配的标识为购物目标明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，所述服务器获取用户当前的购物记录信息中的所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息；

所述服务器根据所述店铺信息将所述店铺进行分类；

所述服务器统计每类店铺所包含的店铺数量；

所述服务器根据预设规则将数量大于阈值的店铺信息设定为所述用户的购物目标；

所述服务器根据所述用户的购物目标为所述用户推送商品信息。

具体的，当用户为购物目标明确的用户时，所述用户在购物时会直接去自己需求的商品种类的店铺中或所逛店铺的种类是以其所购商品的种类为主的店铺，例如：用户A为购物目标明确的用户，所述用户A想要购买男士上衣，其在购物时会直奔专营男士上衣的店铺或所逛的店铺是以男士上衣为主的店铺，因此所述服务器可以将所述用户所逛某类店铺的数量大于阈值的店铺的主营商品设定为所述用户的购物目标，所述服务器将商城中所述类型商品相关的信息推送给所述用户。

当所述服务器为所述用户分配的标识是用户的偏好信息时，如果所述用户所逛某类店铺的数量超过阈值时，并且该类店铺正好与所述用户的偏好信息吻合时，那么就能表明所述用户当前想要购买的商品是与所述用户的偏好有关的商品，那么所述服务器可以将商城中与所述用户的偏好信息有关的商品推荐给所述用户。

当所述用户为购物目标明确的用户，并且所述服务器为所述用户分配的标识是用户的偏好信息时，所述服务器根据所述用户所逛某类超过阈值的店铺为所述用户推荐相应的商品。

当然，如果所述服务器存储的预设时间段内用户的购物记录信息和在网络购物时的记录信息中如果有一种信息特别突出，例如：如果所述用户的购物记录信息中能够表现出所述用户在起所逛的店铺中有80％都是逛的同一类型的店铺，并且基本都是直奔所述类型的店铺的，同时还购买了一定数量的所述商品，如果服务器获取的预定时间内用户当前的购物记录信息与之前存储的信息时相吻合的，那么所述服务器为所述用户推荐商品是可以只为所述用户推荐与所述用户平时需求相同类型的商品，或者可以不根据服务器获取的预定时间内用户当前的购物记录信息直接为所述用户推荐商品，如果所述用户在其的网络购物时的记录信息中表面出其80％都是浏览或购买的同一类型商品，同时如果服务器获取的预定时间内用户当前的购物记录信息与之前存储的信息时相吻合的，那么所述服务器为所述用户推荐商品是可以只为所述用户推荐与所述用户所偏好的商品，或者可以不根据服务器获取的预定时间内用户当前的购物记录信息直接为所述用户的偏好商品。

第二种：

当为用户分配的标识为购物目标不明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，所述服务器根据预设的推送规则为所述用户推送商品信息。

当为用户分配的标识为购物目标不明确的用户时，所述服务器可以根据商城主推销的商品将所述商品信息推荐给所述用户，还可以根据所述用户一段时间内所逛某类超过阈值的商品的主营商品的类型将所述商城该类型的主营商品发送所述用户。

当为用户分配的标识为所述用户的偏好信息时，所述服务器根据所述用户的偏好信息和/或商城主推销的商品为所述用户推荐商品，还可以根据所述用户一段时间内所逛某类超过阈值的商品的主营商品的类型是否与所述用户的偏好信息相吻合来为所述用户推荐商品。

当为用户分配的标识为购物目标不明确的用户和所述用户的偏好信息时，所述服务器根据所述用户的偏好信息和/或商城主推销的商品为所述用户推荐商品，还可以根据所述用户一段时间内所逛某类超过阈值的商品的主营商品的类型将所述商城该类型的主营商品发送所述用户，当然，还可以以根据所述用户一段时间内所逛某类超过阈值的商品的主营商品的类型是否与所述用户的偏好信息相吻合来为所述用户推荐商品。

其中，具体的推荐方式可以根据实际情况来推荐，所有根据为用户分配的标识和用户当前的购物记录信息为所述用户推送商品信息的方法均属于本申请的保护范围。

当所述服务器中没有存储有所述用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息时，所述方法还包括：

所述服务器根据获取的所述用户当前的购物记录信息查找其他与所述用户具有相同或相似的当前的购物记录信息的用户，所述服务器将为其他用户推送的商品信息推送给所述用户。

所述用户当前的购物记录信息如果与其他用户的当前的购物记录信息相同或相似，则表明所述用户与其他用户可能具有相同的目的，因此，在所述服务器中没有存储有所述用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息时，所述服务器还可以根据获取的所述用户当前的购物记录信息查找其他与所述用户具有相同或相似的当前的购物记录信息的用户，根据为其他用户推荐的信息来为所述用户推荐信息。

本申请中服务器通过统计预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息，根据用户的日常行为为用户分配标识，在根据用户当前的购物记录信息为用户推荐商品信息，本申请可以增加推送信息的命中率，提高用户的体验，同时还可以为用户提供其想要购买的商品的具体信息，使用户减少寻找其想要商品的时间。

为了进一步阐述本申请的技术思想，现结合具体的应用场景，对本申请的技术方案进行说明，具体方法如下：

所述服务器在相应的购物网站获取一段时间内用户设备对应的浏览行为和购买记录，以及对应的所述用户设备对应的唯一标识，如：当所述用户设备为手机时，所述用户设备对应的唯一标识是手机号或所述设备的MAC(Media Access Control，媒体访问控制)地址，具体的，获取的信息具体可以为：用户A–138********–商品a–浏览–20150330；用户B–186********–商品b–浏览–20150330；用户B–186********–商品c–浏览–20150330；用户C–159********–商品a–购买–20150330等，其中，只有在所述用户浏览或购买某商品的次数超过阈值时才会被相应的购物网站进行记录并存储。通过购物网站获取一段时间内用户设备对应的浏览行为和购买记录可以确定出所述用户的偏好信息。

所述服务器还可以获取所述用户在实际购物时的购物记录信息，例如：用户A–138********–基站1–20150331 21:00:00；用户B–186********–基站1–20150331 21:00:00；用户A–138********–基站1–2015033121:00:15；用户A–138********–基站2–20150331 21:00:30(只有在某一基站下停留时间超过阈值或有回流信号的用户才会被记录，停留时间过短表明用户只是路过时没有必要记录的，其中，所述基站下的店铺的工作人员的行为是不会被记录的，回流信号是指用户在离开某一店铺下的基站后又回到该基站服务的店铺，该基站再次采集到用户的信号时就是回流信号)，超过阈值的用户的浏览记录和购买记录，以及基站对应的店铺信息和所述店铺的主营商品，根据上述信息将同一用户的购物记录信息进行合并，如：用户A-服饰-浏览2次，用户B-鞋子-浏览3次，用户C-服饰-购买2次，上述信息能够表明出一个用户在购物时的行进路线，和购买期望，例如：一个用户的购物记录中只有出现了一个基站，则表明所述用户只想购买所述基站对应店铺的商品，如果所述用户的购物记录中还有所述用户购买了所述店铺的哪些商品，则更加能说明所述用户是想购买所述店铺中的具体哪个商品，同时，根据所述用户的购物记录还能够表明所述用户是不是一个购物目标明确的用户。

所述服务器可以根据所述用户的购物记录信息将所述用户标识为所述用户是否为购物目标明确的用户，和/或根据所述用户在网络购物时的购物记录了解所述用户的偏好信息。

所述服务器还要获取预设时间内所述用户当前的购物记录。

所述服务器根据获取的所述用户当前的购物记录和所述根据所述用户是否为购物目标明确的用户和用户的偏好信息为所述用户推荐商品信息。

具体的，所述用户在一定时间内在相应的购物网站上只浏览或购买了灯饰，那么表示所述用户的偏好为灯饰，并且预设时间内所述用户当前的购物记录中显示所述用户只浏览了与灯饰有关的店铺，那么表示所述用户想要购买的商品就是灯饰，那么所述服务器可以将灯饰有关的商品信息推荐给所述用户。

如果所述用户在一定时间内在相应的购物网站上浏览或购买的商品中比较突出的商品为鞋子和男士上衣，那么标识所述用户的偏好为鞋子和男士上衣，并且预设时间内所述用户当前的购物记录中显示所述用户浏览的店铺中与鞋子和/或男士上衣有关的店铺超过阈值，那么表明所述用户想要购买的商品为鞋子和/或男士上衣，那么所述服务器将鞋子和男士上衣有关的商品信息推荐给所述用户。

当然，所述服务器还可以直接根据所述用户的偏好信息将所述与所述用户的偏好信息有关的商品信息推荐给所述用户。

如果，所述服务器中存储的用户的购物记录表明所述用户为购物目标明确的用户，并且所述用户在预设时间内所述用户当前的购物记录中显示所述用户浏览超过阈值的有关男士上衣的店铺，那么表明所述用户还想购买男士上衣，所述服务器还可以将男士上衣的有关信息推荐给所述用户。

如果所述服务器中存储的用户的购物记录表明所述用户为购物目标不明确的用户，所述用户可以将所述预先设定的推荐信息推送给所述用户，还可以根据所述用户在预设时间内所述用户当前的购物记录中显示所述用户浏览某类超过阈值的店铺信息将相应的商品信息推荐给所述用户，例如：在预设时间内所述用户当前的购物记录中显示所述用户浏览的店铺中大多是和男士上衣有关的，那么所述服务器将与男士上衣有关的商品信息推荐给所述用户。

当然，所述服务器在给用户推荐商品时可以根据单一信息为所述用户推荐商品信息，还可以根据多种信息为所述用户推荐信息，在根据多种信息为所述用户推荐信息时，还可以主要根据多种信息中相对突出的一种或多种信息为所述用户推荐一种或多种商品信息，在实际应用中，具体使用何种信息或组合信息为所述用户推荐商品信息均在本申请的保护范围内。

当所述服务器中没有存储有所述用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息时，所述方法还包括：

所述服务器根据获取的所述用户当前的购物记录信息查找其他与所述用户具有相同或相似的当前的购物记录信息的用户，所述服务器将为其他用户推送的商品信息推送给所述用户，例如：用户A在所述服务器中没有任何有关其的购物记录，在所述用户A当前的购物记录中，所述服务器通过对比发现用户A的当前购物记录和用户B的当前购物记录相同，那么所述服务器将给用户B推荐的商品信息推荐给所述用户A。

基于与上述方法同样的申请构思，本申请还提出了一种服务器，如图3所述，该设备包括：

标识分配模块31，用于根据预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息为所述用户分配标识；

获取模块32，获取指定时间内用户当前的购物记录信息；

第一推送模块33，用于根据标识分配模块31为所述用户分配的标识和获取模块32获取的用户当前的购物记录信息为所述用户推送商品信息。

所述购物记录信息，具体为以下一种或多种的任意组合：

用户的购物路径信息、所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息、所述店铺主营的商品信息、所述用户购买到的商品信息；

所述用户在网络购物时的记录信息，具体为：

所述用户在网络购物时浏览次数超过阈值的浏览记录信息和/或所述用户在网络购物时购买次数超过阈值的购买记录信息。

所述标识分配模块31，具体用于：

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息时，为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户，或购物目标不明确的用户；

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户在网络购物时的记录信息时，为所述用户分配的标识为所述用户的偏好信息；

当所述服务器中存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息和所述用户在网络购物时的记录信息时，为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户和所述用户的偏好信息，或购物目标不明确的用户和所述用户的偏好信息。

所述第一推送模块33，具体用于：

当为用户分配的标识为购物目标明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，获取用户当前的购物记录信息中的所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息；

根据所述店铺信息将所述店铺进行分类；

统计每类店铺所包含的店铺数量；

根据预设规则将数量大于阈值的店铺信息设定为所述用户的购物目标；

根据所述用户的购物目标为所述用户推送商品信息；

当为用户分配的标识为购物目标不明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，根据预设的推送规则为所述用户推送商品信息。

所述设备还包括：

第二推送模块34，当所述服务器中没有存储有所述用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息时，用于根据获取模块32获取的所述用户当前的购物记录信息查找其他与所述用户具有相同或相似的当前的购物记录信息的用户，将为其他用户推送的商品信息推送给所述用户。

本申请中服务器通过统计预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息，根据用户的日常行为为用户分配标识，在根据用户当前的购物记录信息为用户推荐商品信息，本申请可以增加推送信息的命中率，提高用户的体验，同时还可以为用户提供其想要购买的商品的具体信息，使用户减少寻找其想要商品的时间。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本申请的保护范围。

本领域技术人员可以理解实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述进行分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以集成于一体，也可以分离部署；可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上公开的仅为本申请的几个具体实施例，但是，本申请并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种信息的推送方法，其特征在于，所述方法包括：

服务器根据预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息为所述用户分配标识；

所述服务器获取指定时间内所述用户当前的购物记录信息；

所述服务器根据为所述用户分配的标识和所述用户当前的购物记录信息为所述用户推送商品信息。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，服务器根据预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息为所述用户分配标识，具体为：

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息时，所述服务器为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户，或购物目标不明确的用户；

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户在网络购物时的记录信息时，所述服务器为所述用户分配的标识为所述用户的偏好信息；

当所述服务器中存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息和所述用户在网络购物时的记录信息时，所述服务器为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户和所述用户的偏好信息，或购物目标不明确的用户和所述用户的偏好信息。

3.如权利要求1或2所述方法，其特征在于，所述购物记录信息，具体为以下一种或多种的任意组合：

用户的购物路径信息、所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息、所述店铺主营的商品信息、所述用户购买到的商品信息；

所述用户在网络购物时的记录信息，具体为：

所述用户在网络购物时浏览次数超过阈值的浏览记录信息和/或所述用户在网络购物时购买次数超过阈值的购买记录信息。

4.如权利要求3所述方法，其特征在于，所述服务器根据为用户分配的标识和用户当前的购物记录信息为所述用户推送商品信息，具体为：

当为用户分配的标识为购物目标明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，所述服务器获取用户当前的购物记录信息中的所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息；

所述服务器根据所述店铺信息将所述店铺进行分类；

所述服务器统计每类店铺所包含的店铺数量；

所述服务器根据预设规则将数量大于阈值的店铺信息设定为所述用户的购物目标；

所述服务器根据所述用户的购物目标为所述用户推送商品信息；

当为用户分配的标识为购物目标不明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，所述服务器根据预设的推送规则为所述用户推送商品信息。

5.如权利要求1所述方法，其特征在于，当所述服务器中没有存储有所述用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息时，所述方法还包括：

所述服务器根据获取的所述用户当前的购物记录信息查找其他与所述用户具有相同或相似的当前的购物记录信息的用户，所述服务器将为其他用户推送的商品信息推送给所述用户。

6.一种服务器设备，其特征在于，所述设备包括：

标识分配模块，用于根据预设时间段内用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息为所述用户分配标识；

获取模块，获取指定时间内所述用户当前的购物记录信息；

第一推送模块，用于根据标识分配模块为所述用户分配的标识和获取模块获取的用户当前的购物记录信息为所述用户推送商品信息。

7.如权利要求6所述设备，其特征在于，所述标识分配模块，具体用于：

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息时，为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户，或购物目标不明确的用户；

当所述服务器中只存储了预设时间段内所述用户在网络购物时的记录信息时，为所述用户分配的标识为所述用户的偏好信息；

当所述服务器中存储了预设时间段内所述用户的购物记录信息和所述用户在网络购物时的记录信息时，为所述用户分配的标识为购物目标明确的用户和所述用户的偏好信息，或购物目标不明确的用户和所述用户的偏好信息。

8.如权利要求6或7所述设备，其特征在于，所述购物记录信息，具体为以下一种或多种的任意组合：

用户的购物路径信息、所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息、所述店铺主营的商品信息、所述用户购买到的商品信息；

所述用户在网络购物时的记录信息，具体为：

所述用户在网络购物时浏览次数超过阈值的浏览记录信息和/或所述用户在网络购物时购买次数超过阈值的购买记录信息。

9.如权利要求8所述设备，其特征在于，所述第一推送模块，具体用于：

当为用户分配的标识为购物目标明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，获取用户当前的购物记录信息中的所述用户在所述购物路径上驻留时间和经过次数都大于阈值的店铺信息；

根据所述店铺信息将所述店铺进行分类；

统计每类店铺所包含的店铺数量；

根据预设规则将数量大于阈值的店铺信息设定为所述用户的购物目标；

根据所述用户的购物目标为所述用户推送商品信息；

当为用户分配的标识为购物目标不明确的用户和/或所述用户的偏好信息时，根据预设的推送规则为所述用户推送商品信息。

10.如权利要求6所述设备，其特征在于，所述设备还包括：

第二推送模块，当所述服务器中没有存储有所述用户的购物记录信息和/或在网络购物时的记录信息时，用于根据获取模块获取的所述用户当前的购物记录信息查找其他与所述用户具有相同或相似的当前的购物记录信息的用户，将为其他用户推送的商品信息推送给所述用户。