CN107332910A - 信息推送方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了信息推送方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取至少一种物品的订单信息，包括物品名称、下单时间和订单量；按照订单量由大到小的顺序从各种物品的订单信息中选取第一预定数目个物品名称组成第一候选物品名称集合；获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，并按照订单量由大到小的顺序从相关联的物品的订单信息中选取第二预定数目个物品名称组成第二候选物品名称集合；将第一候选物品名称集合和第二候选物品名称集合组成待推送物品名称集合，并进行去重处理以去除重复的待推送物品名称；向目标终端推送经去重处理的待推送物品名称集合。该实施方式提高了信息推送的准确性。

Description

信息推送方法和装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及电子商务技术领域，尤其涉及信息推送方法和装置。

背景技术

选品是针对特定的业务场景，在海量的物品中进行属性匹配后返回的物品列表。随着业务的拓展，选品的应用范围已经特别的广泛，从个体用户的市场营销到对公的商家满意度提高，都已经渗透了物品选择的脉动。

现有技术通常通过推荐系统实现选器。推荐系统通常基于多种用户的兴趣偏好和物品进行匹配，然后对匹配的物品按照用户兴趣偏好等信息进行多维度匹配度的排序，最终将排序在前列的物品以列表的形式推荐用户。

推荐系统强依赖于目标用户的行为特征，特征非常严重的影响物品推荐；所以对于特定场景、目标非细粒度的场景，推荐系统很难满足。并且针对粗维度的场景要求，推荐系统的准确率较低。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的信息推送方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种信息推送方法，该方法包括：获取至少一种物品的订单信息，其中，每种物品的订单信息包括物品名称、下单时间和订单量；按照订单量由大到小的顺序从各种物品的订单信息中选取第一预定数目个物品名称组成第一候选物品名称集合；对于第一候选物品名称集合中的每种第一候选物品名称，获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，并按照订单量由大到小的顺序从相关联的物品的订单信息中选取第二预定数目个物品名称组成第二候选物品名称集合；将第一候选物品名称集合和第二候选物品名称集合组成待推送物品名称集合，并对待推送物品名称集合进行去重处理以去除重复的待推送物品名称；向目标终端推送经去重处理的待推送物品名称集合。

在一些实施例中，该方法还包括：获取至少一个用户的用户信息并组成用户信息集合，其中，每个用户的用户信息包括：用户标识、用户类别标签集合和用户订单信息，用户订单信息包括物品名称和订单量；从各用户信息中提取出用户类别标签集合包括预定的用户类别标签的用户所对应的用户订单信息；按照用户订单信息中订单量由大到小的顺序从提取出的用户订单信息中选取第三预定数目个不重复的物品名称；向目标终端推送所选取的第三预定数目个物品名称。

在一些实施例中，该方法还包括：获取当前时间点之前的第二预定时期内的至少一种物品的订单信息和预定时间点之前的第二预定时期内的至少一种物品的订单信息组成订单信息集合，其中，预定时间点在当前时间点之前并且与当前时间点相隔整数年；按照订单信息中订单量由大到小的顺序从订单信息集合中选取第四预定数目个不重复的物品名称；向目标终端推送所选取的第四预定数目个物品名称。

在一些实施例中，该方法还包括：获取至少一种物品的库存量或好评率；按照库存量或好评率由大到小的顺序从待推送的物品名称中选取第五预定数目个不重复的物品名称；向目标终端推送所选取的第五预定数目个物品名称。

在一些实施例中，该方法还包括：根据用户订单信息确定每种所选取的第三预定数目个物品名称对应的物品被具有预定的用户类别标签的用户购买的用户数量；按照用户数量由大到小的顺序从所选取的第三预定数目个物品名称中选取第六预定数目个不重复的物品名称；向目标终端推送所选取的第六预定数目个物品名称。

在一些实施例中，该获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，包括：通过关联规则算法获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息。

第二方面，本申请实施例提供了一种信息推送装置，该装置包括：获取单元，用于获取至少一种物品的订单信息，其中，每种物品的订单信息包括物品名称、下单时间和订单量；第一选取单元，用于按照订单量由大到小的顺序从各种物品的订单信息中选取第一预定数目个物品名称组成第一候选物品名称集合；第二选取单元，用于对于第一候选物品名称集合中的每种第一候选物品名称，获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，并按照订单量由大到小的顺序从相关联的物品的订单信息中选取第二预定数目个物品名称组成第二候选物品名称集合；去重单元，用于将第一候选物品名称集合和第二候选物品名称集合组成待推送物品名称集合，并对待推送物品名称集合进行去重处理以去除重复的待推送物品名称；推送单元，用于向目标终端推送经去重处理的待推送物品名称集合。

在一些实施例中，该装置还包括：第三选取单元，用于获取至少一个用户的用户信息并组成用户信息集合，其中，每个用户的用户信息包括：用户标识、用户类别标签集合和用户订单信息，用户订单信息包括物品名称和订单量；从各用户信息中提取出用户类别标签集合包括预定的用户类别标签的用户所对应的用户订单信息；按照用户订单信息中订单量由大到小的顺序从提取出的用户订单信息中选取第三预定数目个不重复的物品名称；以及推送单元进一步用于向目标终端推送所选取的第三预定数目个物品名称。

在一些实施例中，该装置还包括：第四选取单元，用于获取当前时间点之前的第二预定时期内的至少一种物品的订单信息和预定时间点之前的第二预定时期内的至少一种物品的订单信息组成订单信息集合，其中，预定时间点在当前时间点之前并且与当前时间点相隔整数年；按照订单信息中订单量由大到小的顺序从订单信息集合中选取第四预定数目个不重复的物品名称；以及推送单元进一步用于向目标终端推送所选取的第四预定数目个物品名称。

在一些实施例中，该装置还包括：第五选取单元，用于获取至少一种物品的库存量或好评率；按照库存量或好评率由大到小的顺序从待推送的物品名称中选取第五预定数目个不重复的物品名称；以及推送单元进一步用于向目标终端推送所选取的第五预定数目个物品名称。

在一些实施例中，该装置还包括：第六选取单元，用于根据用户订单信息确定每种所选取的第三预定数目个物品名称对应的物品被具有预定的用户类别标签的用户购买的用户数量；按照用户数量由大到小的顺序从所选取的第三预定数目个物品名称中选取第六预定数目个不重复的物品名称；以及推送单元进一步用于向目标终端推送所选取的第六预定数目个物品名称。

在一些实施例中，第二选取单元进一步用于：通过关联规则算法获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如第一方面中任一的方法。

本申请实施例提供的信息推送方法和装置，通过首先按照订单量由大到小的顺序确定出第一候选物品名称集合，再获取与第一候选物品名称集合相关联的第二候选物品名称集合，将两个候选物品名称集合去重处理后得到的待推送物品名称集合向目标终端推送。从而有效地利用了畅销物品信息和与畅销物品相关联的物品信息，提高了信息推送的准确性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的信息推送方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的信息推送方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的信息推送方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的信息推送装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的信息推送方法或信息推送装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving PictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的产品网页提供支持的选品服务器。选品服务器可以对接收到的选品请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如推荐的产品的网页页面数据)反馈给终端设备。

需要说明的是，本申请实施例所提供的信息推送方法一般由服务器105执行，相应地，信息推送装置一般设置于服务器105中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的信息推送方法的一个实施例的流程200。该信息推送方法，包括以下步骤：

步骤201，获取至少一种物品的订单信息。

在本实施例中，信息推送方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从用户利用其进行购物的终端接收订单请求，统计出每种物品的订单信息，订单信息包括物品名称、下单时间和订单量。也可以从第三方获取至少一种物品的订单信息。订单信息可以是预定时间段内的历史订单记录。例如，一年内、一月内，一周内等。订单量是指物品被不同用户下订单购买的总数量。订单量可以是已经完成支付的物品数量，也可以是加入购物车但最终未支付的数量，或者是收藏量、点击量等可以反映物品热度的统计指标。

步骤202，按照订单量由大到小的顺序从各种物品的订单信息中选取第一预定数目个物品名称组成第一候选物品名称集合。

在本实施例中，选取订单量较大的预定数目种物品作为第一候选物品，并将它们的名称组成第一候选物品名称集合。可通过SQL(Structured Query Language，结构化查询语言)来实现。例如：

SELECT 物品名称

FROM 订单信息

WHERE 下单时间在时间点1和时间点2之间

Order by 订单量降序

Top 预定数目

即，选取了历史热销的物品。对于新上市物品，由于没有历史订单信息，可以根据相应的场景，依靠个人用户消费情况确定。这里的逻辑可能随业务场景的不同而不同，但是核心为找到该业务场景相似或者抽象的个人用户群体进行特殊物品提取。比如所有个人用户第一次购买物品集的热度物品，营销活动同期销量显著高的物品。同时也可以加入部分人为经验选品。

步骤203，对于第一候选物品名称集合中的每种第一候选物品名称，获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，并按照订单量由大到小的顺序从相关联的物品的订单信息中选取第二预定数目个物品名称组成第二候选物品名称集合。

在本实施例中，首先确定与第一候选物品相关联的物品，它们之间的关联性限制在第一预定时期内。例如，对于物品A，确定在一周内与A相关联的物品B。物品之间的相关联性可以通过是否属于同一类别、同一生产商、配套使用的物品等直接或间接关系来确定。可通过数据挖掘获取与第一候选物品相关联的物品，可按照关联性的由大到小的顺序选择预定数目的相关联物品。再获取相关联物品的订单信息，然后按照订单量由大到小的顺序从相关联的物品的订单信息中选取第二预定数目个物品名称组成第二候选物品名称集合。例如，第一候选物品包括A、B、C，A的相关联物品包括A’和A”，B的相关联物品包括B’和B”，C的相关联物品包括C’和C”。若第二预定数目个为3，则从A’和A”、B’和B”、C’和C”中按订单量由大到小的顺序选取3个物品。再将这3个物品的名称组成第二候选物品名称集合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，包括：通过关联规则算法获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息。关联算法是数据挖掘中的一类重要算法。1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顾客交易数据中项目集间的关联规则问题，其核心是基于两阶段频繁集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层及布尔关联规则，典型的算法是Apriori算法。

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。这里可以依赖个人用户近一年的消费数据进行模型计算，由于电商购物过程中订单物品数量较少的原因，可以对购物相关性进行时间轴放大，例如，首选今年订单数据中筛选购买第一候选物品集合的人群做为基础数据，然后对这部分用户购买物品第一候选物品集合]后，后续1周又购买的物品合并为一个超级父单。这样做不仅可以减少数据的量级，而且可以加强数据的关联性。Apriori算法采用连接步和剪枝步两种方式来找出所有的频繁项集。

对于Aprior算法实现，数据挖掘或者机器学习算法框架都有相应的支持，通用的大数据语言R，spark、python都有相应的支持。R中可以通过arules算法包apriori函数实现，函数说明如下：

apriori(data,parameter＝NULL,appearance＝NULL,control＝NULL)

表1

通过关联规则算法获取下单时间在第一预定时期内且与第一候选物品名称相关联的物品的步骤如下所示：

1)数据集加工

该步骤需要加工处理最终参与算法的数据结果集，主要思路为通过第一候选物品名称同个人订单信息表中物品名称进行关联，获得用户购买第一候选物品的同时，在未来一个月内购买物品的物品集合。这里的一个月是为了提高订单宽度，时间范围也可以做调整。最终产出数据格式[事件名称，购买物品名称，购买数据量]，这里的事件名称为用户名称+购买日期。为了缩小数据范围，这里可以提前按事件名称数据聚合，过滤踢除只有一条记录的事件。

2)Apriori算法应用

通过调用R包中的apriori算法进行关联分析。这里的支持度和置信度可以通过数据分析和算法产出的高度相关物品数量综合定义。R中调用算法的接口函数为apriori(data,parameter＝NULL,appearance＝NULL,control＝NULL)

该步骤产出的数据格式为[物品名称1，物品名称2，物品名称3,…]，其中物品名称1为第一候选物品名称，其他物品名称的为高度相关的物品名称。

3)高度相关的物品名称产出

首先对步骤2)产出的高度相关物品名称列表进行按照订单量排名，然后按照订单量由大到小的顺序从所述相关联的物品的订单信息中选取第二预定数目个物品名称组成第二候选物品名称集合。

对于第二候选物品，可能存在相关性物品过多的情况，导致该部分选品物品集过大。这种情况下，我们可以根据第一候选物品集合的每个物品，对相关物品按照订单量级进行倒序排序，然后取第一个。即，对于每种第一候选物品中选取一个相关联物品，可选取出第一预定数目个相关联物品，再从这些相关联物品中按订单量由大到小的顺序选取出第二预定数目个物品，此时第二预定数目小于等于第一预定数目。如果每种第一候选物品中选取的相关联物品的数量大于1，则第二预定数目可以大于第一预定数目。第二预定数目是一个经验值，优选为3，也可以取其他值，这个数值的调整需要根据数据相关系。。第二预定数目越小，数据值的关联性越强，但是也会导致数据稀疏性强，数据量级降低。

步骤204，将第一候选物品名称集合和第二候选物品名称集合组成待推送物品名称集合，并对待推送物品名称集合进行去重处理以去除重复的待推送物品名称。

在本实施例中，一种第一候选物品的相关联物品可能会与另一种第一候选物品相同，因此需要进行去重处理。

步骤205，向目标终端推送经去重处理的待推送物品名称集合。

在本实施例中，在将本申请应用于采购情景时，目标终端可以是电商采购人员用于选品的终端。采购人员可以根据需求设置第一预定数目、第二预定数目、第一预定时期等信息，生成富有针对性的推送。本申请也可用于购物推荐，目标终端可以是用户用于进行网络购物的终端。用户登录购物网站后，网站向用户的终端推送经步骤201-204计算出来的待推送物品名称集合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该方法还包括：获取至少一个用户的用户信息并组成用户信息集合，其中，每个用户的用户信息包括：用户标识、用户类别标签集合和用户订单信息，用户订单信息包括物品名称和订单量；从各用户信息中提取出用户类别标签集合包括预定的用户类别标签的用户所对应的用户订单信息；按照用户订单信息中订单量由大到小的顺序从提取出的用户订单信息中选取第三预定数目个不重复的物品名称；向目标终端推送所选取的第三预定数目个物品名称。所选取的第三预定数目个物品名称对应于特定场景下特定人群购买的畅销物品。这里的特定人群是指物品的受众人群，我们可以通过用户的性别、年龄、职业等相关信息圈定。也可以通过用户画像得到用户类别标签确定特定人群。每个应用场景下的受众都是不同的，所以受众人群的判断和过滤需要结合业务场景进行特定的限制。该方法旨在解决对于无法确定用户群体特定兴趣偏好，行为属性的情况下，个性推荐无法进行的情况下，根据场景对于粗维度数据进行筛选。例如，对于企业选品，一般都是考虑选取的物品需要提供给什么样的人，比如提供给女性，30-40岁，内部白领员工。这样就可以设置预定的用户类别标签为性别女性，年龄30-40。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该方法还包括：获取当前时间点之前的第二预定时期内的至少一种物品的订单信息和预定时间点之前的第二预定时期内的至少一种物品的订单信息组成订单信息集合，其中，预定时间点在当前时间点之前并且与当前时间点相隔整数年；按照订单信息中订单量由大到小的顺序从订单信息集合中选取第四预定数目个不重复的物品名称；向目标终端推送所选取的第四预定数目个物品名称。预定时间点可以是去年、前年等。本实现方式的核心在于解决季节特殊日期相关性商品的筛选，具有极强的将来时效性，该部分商品可以解决用户在未来时间同节假日结合的应用需求。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该方法还包括：根据用户订单信息确定每种所选取的第三预定数目个物品名称对应的物品被具有预定的用户类别标签的用户购买的用户数量；按照用户数量由大到小的顺序从所选取的第三预定数目个物品名称中选取第六预定数目个不重复的物品名称；向目标终端推送所选取的第六预定数目个物品名称。例如购买物品A、B、C的年龄在30-40的女性人数分别为X、Y、Z，按照X、Y、Z由大到小的顺序选2个物品。

继续参见图3，图3是根据本实施例的信息推送方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，用户根据业务场景在终端界面300上选择需要推送哪类的物品名称，可以选择历史热品301、畅销关联302、个人畅销303和季节商品304。如果用户选择了畅销关联302，则终端向服务器发送推荐请求，则服务器获取商品池中的每种物品的订单信息，按照订单量由大到小的顺序选择出历史热品301后，再选择出与历史热品301相关联的订单量位列前矛的商品A和商品B。并向终端300推送商品A和商品B，终端300接收到推送信息后在屏幕上显示。

本申请的上述实施例提供的方法通过将历史热销物品和与历史热销物品相关联的物品相结合，提高了信息推送的准确性。

进一步参考图4，其示出了信息推送方法的又一个实施例的流程400。该信息推送方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取至少一种物品的订单信息。

步骤402，按照订单量由大到小的顺序从各种物品的订单信息中选取第一预定数目个物品名称组成第一候选物品名称集合。

步骤403，对于第一候选物品名称集合中的每种第一候选物品名称，获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，并按照订单量由大到小的顺序从相关联的物品的订单信息中选取第二预定数目个物品名称组成第二候选物品名称集合。

步骤404，将第一候选物品名称集合和第二候选物品名称集合组成待推送物品名称集合，并对待推送物品名称集合进行去重处理以去除重复的待推送物品名称。

步骤401-404与步骤201-204基本相同，因此不再赘述。

步骤405，获取至少一种物品的库存量或好评率。

在本实施例中，获取本地存储的或第三方的物品信息，物品信息中除了订单信息外，还可包括库存量，即该物品可售的量，还可包括好评率，即购买者对该物品的评价。

步骤406，按照库存量或好评率由大到小的顺序从待推送的物品名称中选取第五预定数目个不重复的物品名称。

在本实施例中，待推送的物品名称可以是步骤205中的经去重处理的待推送物品名称集合，或者经去重处理的待推送物品名称集合与所选取的第三预定数目个物品名称组成的集合，或者是经去重处理的待推送物品名称集合与所选取的第三预定数目个物品名称和所选取的第四预定数目个物品名称组成的集合。可按照库存量大小选取不重复的物品名称。也可按照好评率大小选取不重复的物品名称。

步骤407，向所述目标终端推送所选取的第五预定数目个物品名称。

步骤407与步骤205基本相同，因此不再赘述。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的信息推送方法的流程400突出了按照库存量或好评率选品的步骤。由此，本实施例描述的方案可以引入更多的选取条件，从而实现更有效的物品名称选取。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种信息推送装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的信息推送装置500包括：获取单元501、第一选取单元502、第二选取单元503、去重单元504和推送单元505。其中，获取单元501用于获取至少一种物品的订单信息，其中，每种物品的订单信息包括物品名称、下单时间和订单量；第一选取单元502用于按照订单量由大到小的顺序从各种物品的订单信息中选取第一预定数目个物品名称组成第一候选物品名称集合；第二选取单元503用于对于所述第一候选物品名称集合中的每种第一候选物品名称，获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，并按照订单量由大到小的顺序从所述相关联的物品的订单信息中选取第二预定数目个物品名称组成第二候选物品名称集合；去重单元504用于将所述第一候选物品名称集合和所述第二候选物品名称集合组成待推送物品名称集合，并对所述待推送物品名称集合进行去重处理以去除重复的待推送物品名称；推送单元505用于向目标终端推送经去重处理的待推送物品名称集合。

在本实施例中，信息推送装置500的获取单元501、第一选取单元502、第二选取单元503、去重单元504和推送单元505的具体处理可以参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204和步骤205。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该装置还包括：第三选取单元(未示出)，用于获取至少一个用户的用户信息并组成用户信息集合，其中，每个用户的用户信息包括：用户标识、用户类别标签集合和用户订单信息，用户订单信息包括物品名称和订单量；从各用户信息中提取出用户类别标签集合包括预定的用户类别标签的用户所对应的用户订单信息；按照用户订单信息中订单量由大到小的顺序从提取出的用户订单信息中选取第三预定数目个不重复的物品名称；以及推送单元505进一步用于向目标终端推送所选取的第三预定数目个物品名称。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该装置还包括：第四选取单元(未示出)，用于获取当前时间点之前的第二预定时期内的至少一种物品的订单信息和预定时间点之前的第二预定时期内的至少一种物品的订单信息组成订单信息集合，其中，预定时间点在当前时间点之前并且与当前时间点相隔整数年；按照订单信息中订单量由大到小的顺序从订单信息集合中选取第四预定数目个不重复的物品名称；以及推送单元505进一步用于向目标终端推送所选取的第四预定数目个物品名称。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该装置还包括：第五选取单元(未示出)，用于获取至少一种物品的库存量或好评率；按照库存量或好评率由大到小的顺序从待推送的物品名称中选取第五预定数目个不重复的物品名称；以及推送单元505进一步用于向目标终端推送所选取的第五预定数目个物品名称。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该装置还包括：第六选取单元(未示出)，用于根据用户订单信息确定每种所选取的第三预定数目个物品名称对应的物品被具有预定的用户类别标签的用户购买的用户数量；按照用户数量由大到小的顺序从所选取的第三预定数目个物品名称中选取第六预定数目个不重复的物品名称；以及推送单元505进一步用于向目标终端推送所选取的第六预定数目个物品名称。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第二选取单元503进一步用于：通过关联规则算法获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统600的结构示意图。图6示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、第一选取单元、第二选取单元、去重单元和推送单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取至少一种物品的订单信息的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该装置：获取至少一种物品的订单信息，其中，每种物品的订单信息包括物品名称、下单时间和订单量；按照订单量由大到小的顺序从各种物品的订单信息中选取第一预定数目个物品名称组成第一候选物品名称集合；对于第一候选物品名称集合中的每种第一候选物品名称，获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，并按照订单量由大到小的顺序从相关联的物品的订单信息中选取第二预定数目个物品名称组成第二候选物品名称集合；将第一候选物品名称集合和第二候选物品名称集合组成待推送物品名称集合，并对待推送物品名称集合进行去重处理以去除重复的待推送物品名称；向目标终端推送经去重处理的待推送物品名称集合。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (14)

1.一种信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：

获取至少一种物品的订单信息，其中，每种物品的订单信息包括物品名称、下单时间和订单量；

按照订单量由大到小的顺序从各种物品的订单信息中选取第一预定数目个物品名称组成第一候选物品名称集合；

对于所述第一候选物品名称集合中的每种第一候选物品名称，获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，并按照订单量由大到小的顺序从所述相关联的物品的订单信息中选取第二预定数目个物品名称组成第二候选物品名称集合；

将所述第一候选物品名称集合和所述第二候选物品名称集合组成待推送物品名称集合，并对所述待推送物品名称集合进行去重处理以去除重复的待推送物品名称；

向目标终端推送经去重处理的待推送物品名称集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取至少一个用户的用户信息并组成用户信息集合，其中，每个用户的用户信息包括：用户标识、用户类别标签集合和用户订单信息，所述用户订单信息包括物品名称和订单量；

从各用户信息中提取出用户类别标签集合包括预定的用户类别标签的用户所对应的用户订单信息；

按照用户订单信息中订单量由大到小的顺序从提取出的用户订单信息中选取第三预定数目个不重复的物品名称；

向所述目标终端推送所选取的第三预定数目个物品名称。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取当前时间点之前的第二预定时期内的至少一种物品的订单信息和预定时间点之前的所述第二预定时期内的至少一种物品的订单信息组成订单信息集合，其中，所述预定时间点在当前时间点之前并且与当前时间点相隔整数年；

按照订单信息中订单量由大到小的顺序从所述订单信息集合中选取第四预定数目个不重复的物品名称；

向所述目标终端推送所选取的第四预定数目个物品名称。

4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取至少一种物品的库存量或好评率；

按照库存量或好评率由大到小的顺序从待推送的物品名称中选取第五预定数目个不重复的物品名称；

向所述目标终端推送所选取的第五预定数目个物品名称。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据用户订单信息确定每种所选取的第三预定数目个物品名称对应的物品被具有预定的用户类别标签的用户购买的用户数量；

按照用户数量由大到小的顺序从所选取的第三预定数目个物品名称中选取第六预定数目个不重复的物品名称；

向所述目标终端推送所选取的第六预定数目个物品名称。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，包括：

通过关联规则算法获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息。

7.一种信息推送装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取至少一种物品的订单信息，其中，每种物品的订单信息包括物品名称、下单时间和订单量；

第一选取单元，用于按照订单量由大到小的顺序从各种物品的订单信息中选取第一预定数目个物品名称组成第一候选物品名称集合；

第二选取单元，用于对于所述第一候选物品名称集合中的每种第一候选物品名称，获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息，并按照订单量由大到小的顺序从所述相关联的物品的订单信息中选取第二预定数目个物品名称组成第二候选物品名称集合；

去重单元，用于将所述第一候选物品名称集合和所述第二候选物品名称集合组成待推送物品名称集合，并对所述待推送物品名称集合进行去重处理以去除重复的待推送物品名称；

推送单元，用于向目标终端推送经去重处理的待推送物品名称集合。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第三选取单元，用于获取至少一个用户的用户信息并组成用户信息集合，其中，每个用户的用户信息包括：用户标识、用户类别标签集合和用户订单信息，所述用户订单信息包括物品名称和订单量；从各用户信息中提取出用户类别标签集合包括预定的用户类别标签的用户所对应的用户订单信息；按照用户订单信息中订单量由大到小的顺序从提取出的用户订单信息中选取第三预定数目个不重复的物品名称；以及

所述推送单元进一步用于向所述目标终端推送所选取的第三预定数目个物品名称。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第四选取单元，用于获取当前时间点之前的第二预定时期内的至少一种物品的订单信息和预定时间点之前的所述第二预定时期内的至少一种物品的订单信息组成订单信息集合，其中，所述预定时间点在当前时间点之前并且与当前时间点相隔整数年；按照订单信息中订单量由大到小的顺序从所述订单信息集合中选取第四预定数目个不重复的物品名称；以及

所述推送单元进一步用于向所述目标终端推送所选取的第四预定数目个物品名称。

10.根据权利要求7-9之一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第五选取单元，用于获取至少一种物品的库存量或好评率；按照库存量或好评率由大到小的顺序从待推送的物品名称中选取第五预定数目个不重复的物品名称；以及

所述推送单元进一步用于向所述目标终端推送所选取的第五预定数目个物品名称。

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第六选取单元，用于根据用户订单信息确定每种所选取的第三预定数目个物品名称对应的物品被具有预定的用户类别标签的用户购买的用户数量；按照用户数量由大到小的顺序从所选取的第三预定数目个物品名称中选取第六预定数目个不重复的物品名称；以及

所述推送单元进一步用于向所述目标终端推送所选取的第六预定数目个物品名称。

12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二选取单元进一步用于：

通过关联规则算法获取下单时间在第一预定时期内且与该第一候选物品名称相关联的物品的订单信息。

13.一种服务器，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。