CN107094166A - 一种业务信息发送方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种业务信息发送方法及装置，该方法包括：针对预设的与第一用户对应的位置范围，获取位于该位置范围内的各第二用户的特征信息，根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选，向筛选出的各第二用户发送所述第一用户所对应的业务推荐信息。通过本方法，能够有效减少发送业务推荐信息的第二用户的数量，同时，经过筛选后的第二用户使用第一用户所提供的业务服务的可能性较高，从而，可以提升业务推荐信息的利用率，并节省投放业务推荐信息的成本。

Description

一种业务信息发送方法及装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种业务信息发送方法及装置。

背景技术

目前，用户可以获得由线下业务提供方(如：商户、银行等)所提供的业务服务。

现有技术中，为了能够使得更多的用户使用或获知线下业务提供方所提供的线下业务，线下业务提供方往往会向用户发送业务推荐信息，具体而言，主要采用两种方式：方式一、线下业务提供方采用线下人工的方式发送上述信息。方式二、采用线上信息投放的方式，向大量用户展示业务推荐信息。

但是，针对现有技术中的上述两种方式，均存在一定的缺陷：

对于方式一而言，采用线下人工的方式，其发送信息的效率通常较低，而且由于人工方式的限制，信息的发送量也较低。

对于方式二而言，虽然在线上投放信息能够使得大量的用户浏览到该信息，然而浏览到该信息的用户的随机性也随之增大，实际上，浏览到上述信息的用户可能分布在任意位置，一定数量的用户可能与业务提供方所在的地理位置相隔较远，致使这部分用户并不能获得该业务提供方所提供的线下业务，进而导致信息的利用率较低。

发明内容

本申请实施例提供一种业务信息发送方法及装置，用以解决现有技术中线下业务提供方发送业务推荐信息的问题。

本申请实施例提供的一种业务信息发送方法，包括：

针对预设的与第一用户对应的位置范围，获取位于该位置范围内的各第二用户的特征信息；

根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选；

向筛选出的各第二用户发送所述第一用户所对应的业务推荐信息。

本申请实施例提供的另一种业务信息发送方法，包括：

针对预设的线下商户的位置范围，获取位于该位置范围内的各用户的特征信息；

根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各用户进行筛选，预估得到潜在消费用户；

向预估得到的潜在消费用户发送所述线下商户的广告信息。

本申请实施例提供的一种业务信息发送装置，包括：

获取模块，针对预设的与第一用户对应的位置范围，获取位于该位置范围内的各第二用户的特征信息；

筛选模块，根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选；

发送模块，向筛选出的各第二用户发送所述第一用户所对应的业务推荐信息。

本申请实施例提供的另一种业务信息发送装置，包括：

获取模块，针对预设的线下商户的位置范围，获取位于该位置范围内的各用户的特征信息；

筛选模块，根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各用户进行筛选，预估得到潜在消费用户；

广告投放模块，向预估得到的潜在消费用户发送所述线下商户的广告信息。

本申请实施例提供一种业务信息发送方法及装置，通过本方法：

业务平台服务器会针对第一用户所对应的位置范围内的第二用户进行监测，一旦当第二用户位于该位置范围内，则业务平台服务器将会获取第二用户的特征信息，并且，业务平台服务器还会基于获取到的特征信息对第二用户进行筛选，以便筛选出符合一定条件的第二用户，经过筛选后的第二用户，其使用第一用户所提供的业务服务的可能性较大，故业务平台服务器针对筛选后的各第二用户，发送第一用户对应的业务推荐信息。

相较于现有技术，能够有效减少发送业务推荐信息的第二用户的数量，同时，经过筛选后的第二用户使用第一用户所提供的业务服务的可能性较高，从而，可以提升业务推荐信息的利用率，并节省投放业务推荐信息的成本。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1a为本申请实施例提供的业务信息发送方法所基于的架构示意图；

图1b为本申请实施例提供的业务信息发送过程；

图2为本申请实施例提供的决策树模型的示意图；

图3为本申请实施例中在第一用户侧的业务信息发送过程；

图4为本申请实施例中在实际应用场景下的业务信息发送过程；

图5为本申请实施例提供的业务信息发送装置结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，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在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

正如前述，线下业务提供方采用线下人工方式向用户发送业务推荐信息或者采用线上投放业务推荐信息的方式，均存在一定的缺陷，即可能造成业务推荐信息的利用率低、资源浪费等问题。

而考虑到目前业务平台(如：网站)得到了广泛应用，业务平台可以将线下业务提供方所提供的业务服务或相关信息发布在该业务平台上，同时可向用户提供相应的客户端(即，业务平台的客户端)，以使得用户通过客户端可以获知业务提供方的相关业务信息，甚至可获得业务提供方所提供的在线业务。

因此，如果基于业务平台，向使用该平台的特定用户发送业务推荐信息，则可能提升业务推荐信息的利用率，同时也可能节省投放业务推荐信息所消耗的成本。

故在本申请实施例中，提供一种信息发送方法，采用如图1a所示的架构。在图1a中可见，业务平台服务器(为便于描述，以下简称为：服务器)向线下业务提供方(如：商户)和用户提供平台式的业务功能，这里为了便于描述及区别，将线下业务提供方称为：第一用户，将用户称为：第二用户。

在上述架构中，第一用户可以将自身的业务信息(如：商户名称、线下场所的地址、所提供的线下业务的详情信息等)发布在该服务器中，相应地，第二用户便可以通过客户端浏览到第一用户的业务信息。

应理解的是，在本申请实施例中，上述的服务器并不仅限于发布第二用户的业务信息

图1b为本申请实施例提供的业务信息发送过程，该过程具体包括以下步骤：

S101，针对预设的与第一用户对应的位置范围，获取位于该位置范围内的各第二用户的特征信息。

在本申请实施例中，所述的第一用户所对应的位置范围，可以认为是该第一用户的实际场所对应的位置范围。其中，实际场所可以如：银行、医院、学校、商户的店铺等，这里不作具体限定。所述的位置范围，是预先设定的范围，应当理解的是，针对不同的实际场所，其设定的位置范围并不相同。

所述的特征信息，可以包含第二用户的用户名、年龄、性别、收入水平、地理位置、对第一用户所发布的业务信息的历史浏览记录等等与该第二用户相关的信息。这里需要说明的是，对第二用户的特征信息的获取，可由服务器(即，业务平台服务器)实现，如：服务器通过第二用户所使用的客户端在历史上的操作获取相应的特征信息，也可以是接收第二用户在客户端中所录入的用户信息，并进一步获得特征信息。当然，这里并不构成对本申请的限定。

当第二用户位于所述的位置范围之内时，这些第二用户便有可能前往第一用户的实际场所，显然，针对这些第二用户发送业务推荐信息，则会增加第二用户前往上述实际场所的可能性，为了进一步精确地预测，则可执行下述步骤S102。

S102：根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选。

在实际应用中，并非所有位于该位置范围内的第二用户，均会前往第一用户的实际场所并使用该第一用户所提供的业务服务。而经过上述过程所获取到的特征信息，能够从不同的角度反映出第二用户的行为习惯，那么，也就可以基于特征信息，对第二用户进行筛选。

作为本申请实施例中一种可行的方式，对第二用户的筛选，可以是采用相应阈值的方式，也即，通过特征信息，可以确定出第二用户使用第一用户所提供的业务服务的可能性，从而排除低于阈值的部分第二用户。当然，在实际应用中，对第二用户的筛选并不限于上述的方式，这里不做具体限定。

S103：向筛选出的各第二用户发送所述第一用户所对应的业务推荐信息。

在本申请实施例中，所述的业务推荐信息，包括但不限于：业务详情信息、电子优惠券、广告等。

在一种方式下，可由服务器直接向筛选出的各第二用户发送业务推荐信息，应理解，该方式中，第一用户会将需要发送的业务推荐信息预先存储在服务器中。

而在另一种方式下，可由服务器将筛选后的各第二用户的用户标识发送给第一用户，再由第一用户根据用户标识，向相应的第二用户发送业务推荐信息。

其中，所述的用户标识，包括但不限于：用户ID、账户号、手机号、用户使用的设备的标识等。

当然，上述两种方式并不构成对本申请的限定。

可以认为，经过筛选后的第二用户，有较大的可能性前往第一用户的实际场所并使用该第一用户所提供的业务服务，那么，如果第一用户针对这部分第二用户发送业务推荐信息，则会增加这些第二用户使用第一用户所提供的业务服务的概率，因此，服务器会将筛选后的第二用户的用户标识，发送给第一用户，这样一来，第一用户便可以针对这些第二用户发送业务推荐信息。

通过上述步骤，业务平台服务器会针对第一用户所对应的位置范围内的第二用户进行监测，一旦当第二用户位于该位置范围内，则业务平台服务器将会获取第二用户的特征信息，并且，业务平台服务器还会基于获取到的特征信息对第二用户进行筛选，以便筛选出符合一定条件的第二用户，经过筛选后的第二用户，其使用第一用户所提供的业务服务的可能性较大，故业务平台服务器针对筛选后的各第二用户，发送第一用户对应的业务推荐信息。

相较于现有技术，能够有效减少发送业务推荐信息的第二用户的数量，同时，经过筛选后的第二用户使用第一用户所提供的业务服务的可能性较高，从而，可以提升业务推荐信息的利用率，并节省投放业务推荐信息的成本。

在本申请实施例所对应的实际应用场景下，第二用户会使用业务平台的客户端，可以认为，该客户端能够采集用户的位置信息，并上传给服务器，因此，获取位于该位置范围内的各第二用户的特征信息，包括：实时获取各第二用户的位置信息，确定所述各第二用户分别所处的位置，当确定出所述位置位于第一用户对应的位置范围内时，获取位于该位置范围内的各第二用户的特征信息。

上述内容中，采集位置信息的方式可以是基于位置服务(Location BasedServices，LBS)等方式，这里并不作具体限定。

在本申请实施例中，可采用决策树模型的方式，来筛选第二用户，具体地，根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选，包括：针对每一用户，将该用户的所述特征信息输入至预先建立的决策树模型中，生成预估结果，根据生成的预估结果，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选。

实际应用中，获取到的特征信息的类型越多，那么，描述第二用户行为习惯的维度也就越多，相应地，对第二用户的行为习惯的描述也就越准确。所以，在本申请实施例中，所述特征信息包括各类特征信息。

例如：在第一用户为餐馆类线下商户的场景下，假设业务平台服务器面向用户提供了在线支付、预定等各类服务，那么，服务器也就可以对用户历史上的行为数据、消费数据等进行记录，并基于此，用户的各类特征信息可以如下表1所示。

表1

当然，上述表1中所示出的特征信息仅是一种可能的情况，在实际应用场景中，还可能具有更多的特征信息，并不构成对本申请的限定。

相应地，可针对不同类别的特征信息建立相应的决策树模型，并基于该决策树模型，来预测第二用户的每一特征信息所对应的可能结果，从而根据预测结果来筛选第二用户。具体而言，预先建立决策树模型，包括：在设定的历史时间段内，获取使用所述第一用户所提供的业务服务的第二用户，作为正样本，获取未使用所述第一用户所提供的业务服务的第二用户，作为负样本，针对每一类特征信息，根据所述正样本、负样本以及该类特征信息，构建与该类特征信息相匹配的决策树模型。

其中，设定的历史时间段，如：从当日起算前两个月作为历史时间段。这样，就可以获得前两个月内使用了第一用户的线下业务以及未使用第一用户的线下业务的用户(即，正样本和负样本)，此后，以得到的正、负样本作为训练样本集，形成决策树的根节点，并以某一特征信息作为分类条件，构建决策树的各叶子节点。

由于具有若干类特征信息，所以本申请实施例中所构建的决策树模型，实际上可认为是决策树森林模型，也即，包含多个决策树模型。

具体例如：假设针对某线下商户，根据前一个月中到店消费的用户(正样本)以及未到店消费的用户(负样本)作为训练样本，并以用户对该线下商户的收藏记录作为分类条件，所形成的决策树，如图2所示。

在上述的决策树形成后，便可以针对各第二用户进行筛选，也即，将该用户的所述特征信息输入至预先建立的决策树模型中，生成预估结果，包括：针对该用户的每一类特征信息，将该类特征信息输入至与该类特征信息相匹配的决策树模型中，生成与该类特征信息相对应的预估结果。

进而，根据生成的预估结果，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选，包括：在生成的所有预估结果中，确定与所述正样本相符合的预估结果的占比，将所述占比超过设定阈值作为筛选条件，筛选位于该位置范围内的各第二用户。

以上是基于服务器侧的描述，正如前述，作为本申请实施例中的一种方式，服务器在筛选出了若干第二用户后，可将这些第二用户的用户标识发送给第一用户，以使得第一用户基于用户标识，向第一用户发送业务推荐信息，在这样的场景下，对于第一用户，本申请实施例中也提供一种业务信息的发送方法，如图3所示，包括：

S301：第一用户接收服务器发送的第二用户的用户标识。

其中，所述用户标识是所述服务器针对预设的与第一用户对应的位置范围，获取位于该位置范围内的各第二用户的各类特征信息，并基于各类特征信息，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选后得到的第二用户的用户标识。

所述的用户标识，应不限于第二用户的账户名、用户ID、手机号、所使用的终端的MAC地址等等。

S302：根据所述用户标识，向与该用户标识对应的第二用户发送业务推荐信息。

在本申请实施例中的一种方式下，第一用户可以通过具有信息发送功能的设备(如：计算机终端、智能手机、平板电脑等)或者安装于该设备中的通讯应用程序，以RFID、广播、点对点传输等通讯方式，向第二用户发送上述的业务推荐信息。

当然，在本申请实施例中的另一种方式下，第一用户也可以通过服务器向第二用户发送业务推荐信息，换言之，第一用户将需要发送的业务推荐信息和第二用户的用户标识一并发送给服务器，以使得服务器基于用户标识，向这些用户标识对应的第二用户发送业务推荐信息。

以上两种方式并不构成对本申请的限定。

关于对第二用户的筛选过程可参考前述内容，这里不再过多赘述。

以上所述的业务信息发送方法，适用于线下商户(如：超市、餐馆等)向用户投放广告的场景。当然，对于其他线下业务提供方向用户发送宣传类信息的场景，诸如：银行向用户发送金融产品的业务推荐信息、医院向用户发送医疗宣传信息等等，也适用于上述的业务信息发送方法，以下仅以线下商户向用户投放广告的场景进行说明。在此场景下，本申请实施例提供了一种业务信息发送方法，仍可基于前述如图1a所示的架构，该方法如图4所示，包括：

S401：针对预设的线下商户的位置范围，获取位于该位置范围内的各用户的特征信息。

S402：根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各用户进行筛选，预估得到潜在消费用户。

S403：向预估得到的潜在消费用户发送所述线下商户的广告信息。

以上为本申请实施例提供的业务信息发送方法，基于同样的思路，本申请实施例还提供一种业务信息发送装置，如图5所示。该装置包括：

获取模块501，针对预设的与第一用户对应的位置范围，获取位于该位置范围内的各第二用户的特征信息；

筛选模块502，根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选；

发送模块503，向筛选出的各第二用户发送所述第一用户所对应的业务推荐信息。

所述筛选模块502，针对每一用户，将该用户的所述特征信息输入至预先建立的决策树模型中，生成预估结果，根据生成的预估结果，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选。

所述特征信息包括各类特征信息，所述装置还包括：模型建立模块504，在设定的历史时间段内，获取使用所述第一用户所提供的业务服务的第二用户，作为正样本，获取未使用所述第一用户所提供的业务服务的第二用户，作为负样本，针对每一类特征信息，根据所述正样本、负样本以及该类特征信息，构建与该类特征信息相匹配的决策树模型。

所述筛选模块502，针对该用户的每一类特征信息，将该类特征信息输入至与该类特征信息相匹配的决策树模型中，生成与该类特征信息相对应的预估结果，并在生成的所有预估结果中，确定与所述正样本相符合的预估结果的占比，将所述占比超过设定阈值作为筛选条件，筛选位于该位置范围内的各第二用户。

所述特征信息至少包括：第二用户对第一用户的浏览记录、收藏记录、关注记录、使用该第一用户的业务的记录、该第二用户自身的基础用户信息。

所述特征信息模块301，用于确定当前操作信息对应的特征信息，作为当前特征信息。

所述历史样本集合模块302，用于确定所述当前特征信息对应的历史样本集合，所述历史样本集合中包含多个历史操作信息。

所述处理模块303，用于当根据所述历史样本集合中包含的异常样本，确定所述当前操作信息为异常操作信息时，对所述当前操作信息进行相应处理。

其中，所述历史样本集合模块302，具体用于确定各历史样本集合包含的历史操作信息所对应的历史特征信息，将所述当前特征信息与所述历史特征信息进行匹配，将与所述当前特征信息匹配的历史特征信息所属的历史样本集合，确定为所述当前特征信息对应的历史样本集合。

在本申请实施例中的另一种方式下，所述历史样本集合模块302，具体用于预先将各历史操作信息按照不同的历史特征信息进行划分，形成决策树，确定所述当前特征信息中的各特征值，按照所述当前特征信息中每一特征值，遍历该决策树，将遍历后确定的唯一叶子节点对应的历史样本集合，确定为所述当前特征信息对应的历史样本集合。

所述处理模块303，具体用于在该历史样本集合包含的所有样本中，统计异常样本的占比，当所述占比大于预设阈值时，确定所述当前操作信息为异常操作信息。

在本申请实施例中，所述当前操作信息包括交易操作信息，所述特征信息包括：所述特征信息包括：账户的累计有交易的天数、账户的累计交易总额、账户的历史日均额度、当前交易额度与累计交易总额之比、当前交易额度与历史日均额度之比、从当前时刻起24小时内累计交易额度与累计交易总额之比以及从当前时刻起24小时内累计交易额度与历史日均额度之比中的至少一种。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(ProgrammableLogic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定事务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行事务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (12)

1.一种业务信息发送方法，其特征在于，包括：

针对预设的与第一用户对应的位置范围，获取位于该位置范围内的各第二用户的特征信息；

根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选；

向筛选出的各第二用户发送所述第一用户所对应的业务推荐信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选，具体包括：

针对每一用户，将该用户的所述特征信息输入至预先建立的决策树模型中，生成预估结果；

根据生成的预估结果，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括各类特征信息；

预先建立决策树模型，具体包括：

在设定的历史时间段内，获取使用所述第一用户所提供的业务服务的第二用户，作为正样本；

获取未使用所述第一用户所提供的业务服务的第二用户，作为负样本；

针对每一类特征信息，根据所述正样本、负样本以及该类特征信息，构建与该类特征信息相匹配的决策树模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将该用户的所述特征信息输入至预先建立的决策树模型中，生成预估结果，具体包括：

针对该用户的每一类特征信息，将该类特征信息输入至与该类特征信息相匹配的决策树模型中，生成与该类特征信息相对应的预估结果；

根据生成的预估结果，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选，具体包括：

在生成的所有预估结果中，确定与所述正样本相符合的预估结果的占比；

将所述占比超过设定阈值作为筛选条件，筛选位于该位置范围内的各第二用户。

5.如权利要求1～4中任一所述的方法，其特征在于：所述特征信息至少包括：第二用户对第一用户的浏览记录、收藏记录、关注记录、使用该第一用户的业务的记录、该第二用户自身的基础用户信息。

6.一种业务信息发送方法，其特征在于，包括：

针对预设的线下商户的位置范围，获取位于该位置范围内的各用户的特征信息；

根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各用户进行筛选，预估得到潜在消费用户；

向预估得到的潜在消费用户发送所述线下商户的广告信息。

7.一种业务信息发送装置，其特征在于，包括：

获取模块，针对预设的与第一用户对应的位置范围，获取位于该位置范围内的各第二用户的特征信息；

筛选模块，根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选；

发送模块，向筛选出的各第二用户发送所述第一用户所对应的业务推荐信息。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述筛选模块，针对每一用户，将该用户的所述特征信息输入至预先建立的决策树模型中，生成预估结果，根据生成的预估结果，对位于该位置范围内的各第二用户进行筛选。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述特征信息包括各类特征信息；

所述装置还包括：模型建立模块，在设定的历史时间段内，获取使用所述第一用户所提供的业务服务的第二用户，作为正样本，获取未使用所述第一用户所提供的业务服务的第二用户，作为负样本，针对每一类特征信息，根据所述正样本、负样本以及该类特征信息，构建与该类特征信息相匹配的决策树模型。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述筛选模块，针对该用户的每一类特征信息，将该类特征信息输入至与该类特征信息相匹配的决策树模型中，生成与该类特征信息相对应的预估结果；

并在生成的所有预估结果中，确定与所述正样本相符合的预估结果的占比，将所述占比超过设定阈值作为筛选条件，筛选位于该位置范围内的各第二用户。

11.如权利要求7～10中任一所述的装置，其特征在于，所述特征信息至少包括：第二用户对第一用户的浏览记录、收藏记录、关注记录、使用该第一用户的业务的记录、该第二用户自身的基础用户信息。

12.一种业务信息发送装置，其特征在于，包括：

获取模块，针对预设的线下商户的位置范围，获取位于该位置范围内的各用户的特征信息；

筛选模块，根据所述特征信息，对位于该位置范围内的各用户进行筛选，预估得到潜在消费用户；

广告投放模块，向预估得到的潜在消费用户发送所述线下商户的广告信息。