CN107682427A - 一种消息推送方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种消息推送方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据；对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果；根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送。采用上述技术方案实现了采用监督控制应用，即可向学习用户对应的监督用户推送有益于学习用户学习的教学信息及相关策略。
Description
技术领域
本发明实施例涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种消息推送方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着计算机技术的发展，利用具有数据处理能力的学习终端(如家教机以及学习机等)来辅助使用者学习成为越来越有效的学习辅助方式。通过学习终端优越的多媒体展示能力以及计算能力，能够为使用者提供多样化的学习内容。
目前，很多学习终端在家长的智能终端上都安装有相应的监督控制应用，家长通过该监督控制应用可以对学习终端的使用权限进行设定，同时可以对孩子基于学习终端的学习情况进行监督管理。然而，现有的监督控制应用仅在监督控制上具有一定的效果，并不能向家长提供更多有益于孩子学习的教学信息。
发明内容
本发明提供一种消息推送方法、装置、设备及存储介质，以实现根据终端用户的学习情况推送相应的学习报告、学习内容以及教育方案。
第一方面，本发明实施例提供了一种消息推送方法，应用在服务器上，该方法包括：
获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据；
对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果；
根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送。
第二方面，本发明实施例还提供了一种消息推送装置，该装置包括：
获取模块，用于获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据；
分析模块，用于对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果；
推送模块，用于根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送。
第三方面，本发明实施例还提供了一种消息推送设备，包括输入装置和输出装置，该设备还包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使用所述一个或多个处理器实现本发明实施例提供的任一消息推送方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明实施例中任一消息推送方法。
本发明实施例通过在服务器上获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据，对该使用行为数据进行分析，获取对应的学习用户的行为分析结果，根据获取的推送需求并结合该行为分析结果，向该学习用户对应的监督用户进行需求关联消息推送，解决了学习终端在家长的智能终端上都安装有相应的监督控制应用仅在对学习用户的监督控制上具有一定的效果，而不能向家长提供更多有益于孩子学习的教学信息的技术问题，实现了采用监督控制应用，即可向学习用户对应的监督用户推送有益于学习用户学习的教学信息及相关策略。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种消息推送方法的流程示意图；
图2A是本发明实施例二中的一种消息推送方法的流程示意图；
图2B是本发明实施例二中的另一种消息推送方法的流程示意图；
图2C是本发明实施例二中的另一种消息推送方法的流程示意图；
图3是本发明实施例三中的一种消息推送装置的结构示意图；
图4是本发明实施例四中的一种消息推送设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明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本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种消息推送方法的流程示意图，本实施例可适用于学习用户使用学习终端进行学习，该学习用户对应的监督者对该学习用户的学习情况进行监督的情况，该方法可以由消息推送装置来执行，该装置由软件和/或硬件执行，并配置于服务器中。该消息推送方法具体包括如下步骤：
S110、获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据。
在该步骤中，服务器获取学习终端上传设定时间段内的使用行为数据，并添加至设定在服务器中的用户使用记录表中。其中，使用行为数据包括：对学习终端中各功能应用的使用时间信息、内容信息以及功能应用自身属性信息。
需要注意的是，学习终端上传使用行为数据的具体上传方式可以是闲时上传，例如可以在用户不适用学习终端的某一预设时间段内进行上传，其中，预设时间段可以由用户自行设置，也可以由学习终端的开发人员人为设定，还可以通过对学习用户的使用情况，基于该学习用户的使用习惯分析确定。
另外，在上传过程中还可以采用分段上传的方式，具体地，可以在学习用户使用学习终端进行学习的解锁时刻开始计时，在固定时间段内判断是否有需要上传的使用行为数据，如果存在带上传的使用行为数据，则向服务器进行上传。需要注意的是，该固定时间段可以由学习用户对应的监督用户自行设定，以方便监督用户对学习用户的学习行为进行监督及学习终端中部分应用的使用权限的限定，还可以由学习终端的研发人员在产品开发的过程中人为限定。
S120、对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果。
在该步骤中，服务器根据获取的使用行为数据，对该使用行为数据进行统计学分析，获取该使用行为数据对应的学习用户的行为分析结果。
示例性地，可以将使用行为数据中各个功能应用的属性信息对应的一级标签数据进行分类，可以将该使用行为数据分类为学习应用、娱乐应用以及游戏应用，并且根据每类应用的使用时间信息统计对应分类应用的使用时长以及使用频率等，形成行为分析结果。
进一步地，还可以将学习应用按照功能应用的二级标签数据进行分类，将学习应用进一步细化为语文、英语、数学、艺术以及科学等子类别，并且根据每个学科分类统计各个学科的使用时长以及使用频率等，形成行为分析结果。进一步地，还可以将娱乐应用按照功能应用的二级标签数据进行分类，将娱乐应用进一步细化为阅读、视频、新闻以及社交等子类别。根据娱乐应用子类别统计各个类别应用的使用时长以及使用频率等，形成行为分析结果。进一步地，还可以将游戏应用按照功能应用的二级标签数据进行分类，将游戏应用进一步细化为射击、益智、养成以及格斗等子类别。根据游戏应用子类别统计各个类别应用的使用时长以及使用频率等，形成行为分析结果。
S130、根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送。
在该步骤中，服务器获取监督者使用家长端监督控制应用发送的推送需求，结合步骤120中的行为分析结果，向使用行为数据的学习用户所对应的监督用户进行需求关联信息的推送。其中，该推送需求至少包括报告推送需求、应用推送需求以及总体比对推送需求等。与上述推送需求相对应的需求关联信息包括用户行为报告、功能应用以及比对分析结果等。
本发明实施例通过在服务器上获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据；对该使用行为数据进行分析，获取对应的学习用户的行为分析结果；根据获取的推送需求并结合该行为分析结果，向该学习用户对应的监督用户进行需求关联消息推送。采用上述技术方案解决了学习终端在家长的智能终端上都安装有相应的监督控制应用仅在对学习用户的监督控制上具有一定的效果，而不能向家长提供更多有益于孩子学习的教学信息的技术问题，实现了采用监督控制应用，即可向监督用户推送有益于学习用户提高学习的教学信息。
实施例二
本实施例在上述各实施例的技术方案的基础上，优选地将步骤“对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果”进一步优化为“基于所述使用行为数据，获取所述学习用户所使用功能应用对应的标签数据以及所述功能应用的使用时间信息和使用频率信息；根据所述标签数据、所述使用时间信息以及所述使用频率信息，对所述学习用户的使用行为进行统计分析，获取临时分析结果；剔除所述临时分析结果中的干扰数据，获取所述行为分析结果”。并且将步骤“根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送”根据推送需求的不同，优化为三种不同的实施方式。
结合附图2A提供的一种消息推送方法的流程示意图，该方法具体包括一下步骤：
S210、获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据。
该步骤与实施例一中的内容一致，在此不再赘述。
S220、对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果。
其中，将“对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果”进一步优化为S221～S223。
S221、基于所述使用行为数据，获取所述学习用户所使用功能应用对应的标签数据以及所述功能应用的使用时间信息和使用频率信息。
在上述步骤中，服务器根据学习用户在学习终端中使用的各个功能应用的自身属性数据获取各个功能应用的标签数据，根据学习用户在学习终端中使用的各个功能应用的使用时间信息获取对应的功能应用的时间信息，进一步统计计算各个功能应用的使用频率信息。
其中，所述标签数据至少包括一级标签数据，该一级标签数据用于将学习终端中包含的各个功能应用分为学习应用、娱乐应用以及游戏应用。所述标签数据还可以包括二级标签数据，用于将学习应用进一步按照学科分为语文、英语、数学、艺术以及科学等子类别；或者将娱乐应用进一步分为阅读、视频、新闻以及社交等子类别；或者将游戏应用进一步分为射击、益智、养成以及格斗等子类别。所述标签数据还可以包括三级标签数据，用于将上述各个子类别进一步细化。举例说明，可以将学习应用中英语类别的应用按照题型细化为单选、填空、完型以及改错等。
S222、根据所述标签数据、所述使用时间信息以及所述使用频率信息，对所述学习用户的使用行为进行统计分析，获取临时分析结果。
在该步骤中，服务器按照标签数据对功能应用进行分类后，将每个类别属性对应的所有功能应用的使用时间信息以及使用频率信息进行统计加和，获取临时分析结果。
S223、剔除所述临时分析结果中的干扰数据，获取所述行为分析结果。
在上一步骤中获取的临时分析结果中，有一部分数据并非有效数据，会对整体的分析结果产生移动的影响，因此需要对临时分析结果进行干扰数据的剔除。需要说明的是，干扰数据可以根据功能应用的属性信息来确定，还可以根据功能应用的使用时间信息来确定。示例性地，部分功能应用既是学习应用，是是游戏应用；部分功能应用既是学习应用，又是娱乐应用；部分功能应用既是娱乐应用，又是游戏应用；部分功能应用既是学习应用，又是娱乐应用，还是游戏应用。对于这种应用类型存在多标签分类的应用可以作为无效干扰数据直接进行剔除。示例性地，学习用户在晚上12点之后，早上8点之前的使用行为可以设定为异常学习数据，将该此类数据也进行剔除。值得注意的是，对异常学习数据的异常学习时间段(如晚上12点之后，早上8点之前)的设定，可以由监督用户自行设定，也可以由开发人员人为设定。将上述干扰数据剔除后获取的分析结果可信度更高，更具参考价值。
S230、根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送。
其中，将“根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送”进一步优化为S231A和S232A。
S231A、在获得的推送需求为报告推送需求时，获取对应设定的第一分析汇总时间。
在该步骤中，服务器从监督用户的监督控制应用中获得的推送需求是报告推送需求时，该推送需求中同时会包含监督用户期望获取的学习用户在某一固定时间段的学习报告。因此，需要在获得的推送需求为报告推送需求时，获取对应该报告推送需求中的第一分析汇总时间，后续将根据该第一分析汇总时间产生对应的用户行为报告。需要说明的是，该第一分析汇总时间可以由监督用户在监督控制应用发起推送需求中自行设定，此时如果该报告推动需求中不包含第一分析汇总时间，服务器将根据默认的第一分析汇总时间产生对应的用户行为报告，或者在监督用户的监督控制应用中进行设定该第一分析汇总时间的提醒。值得注意的是，对具体地提醒方式不做任何限定，可以是弹窗提醒、语音提醒、振动提醒等。另外，该第一分析汇总时间还可以由开发人员认为设定某一固定值。
优选地，上述第一分析汇总时间与S210中的设定时间段相同。
S232A、结合所述学习用户在所述第一分析汇总时间内的行为分析结果形成用户行为报告，并向所述学习用户对应的监督用户推送所述用户行为报告。
在该步骤中，服务器根据学习用户在第一分析汇总时间内的行为分析结果形成用户行为报告，并向学习用户对应的监督用户推送用户行为报告。该用户行为报告可以采用文字进行描述，也可以采用图标的形式进行展示。
本实施例的技术方案通过获取用户使用记录表汇总任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据；并基于该使用行为数据，获取该学习用户使用的功能应用的标签数据以及使用时间信息和使用频率信息；根据该标签数据、使用时间信息和使用频率信息统计分析该学习用户的使用行为获取临时分析结果，并将该临时分析结果中的干扰数据进行剔除，获取该学习用户最终的行为分析结果；在获得推送需求为报告推送需求时，获取该报告推送需求的第一分析汇总时间；结合该学习用户在第一分析汇总时间内的行为分析结果形成用户行为报告，并将该用户行为报告推送至该学习用户对应的监督用户。采用上述技术方案解决了学习终端在家长的智能终端上都安装有相应的监督控制应用仅在对学习用户的监督控制上具有一定的效果，而不能向家长提供更多有益于孩子学习的教学信息的技术问题，实现了采用监督控制应用，结合推送需求，即可向监督用户推送该学习用户在第一分析汇总时间的用户行为报告，使监督用户能够更加清晰的把控学习用户的学习行为。
参见附图2B，在上述实施例的技术方案的基础上，将“根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送”进一步优化为S231B和S232B。
S231B、在获得的推送需求为应用推送需求时，获取对应设定的第二分析汇总时间和应用推送类别。
在该步骤中，服务器从监督用户的监督控制应用中获得的推送需求是应用推送需求时，该推送需求中同时会包含监督用户期望根据学习用户在某一固定时间段的学习情况进行某一类别的应用程序的推送。因此，需要在获得的推送需求为应用推送需求时，获取对应该应用推送需求中的第二分析汇总时间和应用推送类别。后续将根据该第二分析汇总时间产生对应的用户行为报告，并根据应用推送类别推送对应的功能应用。
需要说明的是，该第二分析汇总时间可以由监督用户在监督控制应用发起应用推送需求中自行设定，此时如果该应用推动需求中不包含第二分析汇总时间，服务器将根据默认的第二分析汇总时间产生对应的用户行为报告；或者在监督用户的监督控制应用中进行设定该第二分析汇总时间的提醒。值得注意的是，对具体地提醒方式不做任何限定，可以是弹窗提醒、语音提醒、振动提醒等。另外，该第二分析汇总时间还可以由开发人员认为设定某一固定值。
优选地，上述第二分析汇总时间与S210中的设定时间段相同。
需要说明的是，应用推送类别可以是功能应用的一级类别，如学习应用、游戏应用或者娱乐应用等；该应用推送类别也可以是功能应用的二级类别，如英语、数学、益智或视频等。值得注意的是，如果应用推送需求中不包括应用推送类别时，服务器可以将根据第二分析汇总时间对学习用户的使用行为数据进行分析，产生用户行为报告，后续将根据功能应用的一级标签数据分类推送功能应用；或者，还可以在监督用户的监督控制应用中进行设定应用推送类别的提醒。值得注意的是，对具体地提醒方式不做任何限定，可以是弹窗提醒、语音提醒、振动提醒等。
S232B、结合所述学习用户在所述第二分析汇总时间内的行为分析结果，获得满足所述应用推送类别的功能应用，并推送至所述学习用户对应的监督用户。
在该步骤中，服务器根据学习用户在第二分析汇总时间内的行为分析结果形成用户行为报告，并根据应用推送类别向学习用户对应的监督用户推送相应的应用推送类别的功能应用。
本实施例的技术方案通过获取用户使用记录表汇总任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据；并基于该使用行为数据，获取该学习用户使用的功能应用的标签数据以及使用时间信息和使用频率信息；根据该标签数据、使用时间信息和使用频率信息统计分析该学习用户的使用行为获取临时分析结果，并将该临时分析结果中的干扰数据进行剔除，获取该学习用户最终的行为分析结果；在获得推送需求为应用推送需求时，获取该应用推送需求的第二分析汇总时间和应用推送类别；结合该学习用户在第二分析汇总时间内的行为分析结果，获得满足应用推送类别的功能应用并推送至该学习用户对应的监督用户。采用上述技术方案解决了学习终端在家长的智能终端上都安装有相应的监督控制应用仅在对学习用户的监督控制上具有一定的效果，而不能向家长提供更多有益于孩子学习的教学信息的技术问题，实现了采用监督控制应用，即可向监督用户推送有效的功能应用以提高学习用户的学习质量。
参见附图2C，在上述实施例的技术方案的基础上，将“根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送”进一步优化为S231C和S233C。
S231C、在获得的推送需求为总体比对推送需求时，获取对应设定的第三分析汇总时间。
在该步骤中，服务器从监督用户的监督控制应用中获得的推送需求是总体比对推送需求时，该推送需求中同时会包含监督用户期望根据学习用户在某一固定时间段的学习情况获取对应的比对分析结果。因此，需要在获得的推送需求为总体比对推送需求时，获取对应该总体比对推送需求中的第三分析汇总时间。后续将根据该第三分析汇总时间以及预先获得的群体行为汇总结果产生对应的比对分析结果，并将该比对分析结果推送至该学习用户对应的监督用户。
需要说明的是，该第三分析汇总时间可以由监督用户在监督控制应用发起总体对比推送需求中自行设定，此时如果该总体比对推动需求中不包含第三分析汇总时间，服务器将根据默认的第三分析汇总时间产生对应的用户行为报告；或者在监督用户的监督控制应用中进行设定该第三分析汇总时间的提醒。值得注意的是，对具体地提醒方式不做任何限定，可以是弹窗提醒、语音提醒、振动提醒等。另外，该第二分析汇总时间还可以由开发人员认为设定某一固定值。
优选地，上述第三分析汇总时间与S210中的设定时间段相同。
S232C、结合所述学习用户在所述第三分析汇总时间内的行为分析结果，获得个人行为汇总结果。
在该步骤中，服务器根据学习用户在第三分析汇总时间内的行为分析结果获得个人行为汇总结果。
S233C、将所述个人行为汇总结果与预先获得的群体行为汇总结果进行比对分析，并获得的比对分析结果推送给所述学习用户对应的监督用户。
在该步骤中，将获得的个人行为汇总结果与预先获得的群体行为汇总结果进行对比分析，获得比对分析结果，服务器将该比对分析结果推送至该学习用户对应的监督用户。需要注意的是，对群体行为汇总结果的获取方式不做任何限定，可以是预先存储在服务器中的群体行为汇总结果，也可以根据与本发明各实施例获取行为分析结果类似的方式，对存储至该服务器上的所有学习用户的使用行为数据进行统计分析获取的群体行为汇总结果，还可以是存储在服务器中每个学习用户的用户行为报告汇总形成的群体行为结果。
本实施例的技术方案通过获取用户使用记录表汇总任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据；并基于该使用行为数据，获取该学习用户使用的功能应用的标签数据以及使用时间信息和使用频率信息；根据该标签数据、使用时间信息和使用频率信息统计分析该学习用户的使用行为获取临时分析结果，并将该临时分析结果中的干扰数据进行剔除，获取该学习用户最终的行为分析结果；在获得推送需求为总体比对推送需求时，获取该总体比对推送需求的第三分析汇总时间；结合该学习用户在第三分析汇总时间内的行为分析结果，并将该个人行为汇总结果与预先获得的群体行为汇总结果进行比对分析，获取比对分析结果，并将该比对分析结果推送至该学习用户对应的监督用户。采用上述技术方案解决了学习终端在家长的智能终端上都安装有相应的监督控制应用仅在对学习用户的监督控制上具有一定的效果，而不能向家长提供更多有益于孩子学习的教学信息的技术问题，实现了采用监督控制应用，即可向监督用户推送与使用学习终端的学习用户整体学习情况的比对结果，为监督用户对学习用户的监督和使用权限的设定及线下学习的指导提供了参照。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种消息推送装置的结构示意图，本实施例可适用于学习用户使用学习终端进行学习，该学习用户对应的监督者对该学习用户的学习情况进行监督的情况，该消息推送装置包括获取模块310、分析模块320以及推送模块330。该装置应用在服务器上，具体包括：
获取模块310，用于获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据；
分析模块320，用于对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果；
推送模块330，用于根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送。
本实施例的技术方案通过获取模块310获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的行为数据；通过分析模块320对该使用行为数据进行分析，补得该学习用户的行为分析结果，并根据获得的推送需求，结合行为分析结果推送模块330向该学习用户对应的监督用户推送需求关联信息。采用上述技术方案解决了学习终端在家长的智能终端上都安装有相应的监督控制应用仅在对学习用户的监督控制上具有一定的效果，而不能向家长提供更多有益于孩子学习的教学信息的技术问题，实现了采用监督控制应用，结合推送需求，即可向监督用户推送有益于学习用户提高学习的教学信息。
进一步地，所述分析模块320，具体包括：
获取单元，用于基于所述使用行为数据，获取所述学习用户所使用功能应用对应的标签数据以及所述功能应用的使用时间信息和使用频率信息；
分析单元，用于根据所述标签数据、所述使用时间信息以及所述使用频率信息，对所述学习用户的使用行为进行统计分析，获取临时分析结果；
剔除单元，用于剔除所述临时分析结果中的干扰数据，获取所述行为分析结果。
进一步地，所述推送模块330，具体用于：
在获得的推送需求为报告推送需求时，获取对应设定的第一分析汇总时间；
结合所述学习用户在所述第一分析汇总时间内的行为分析结果形成用户行为报告，并向所述学习用户对应的监督用户推送所述用户行为报告。
进一步地，所述推送模块330，具体用于：
在获得的推送需求为应用推送需求时，获取对应设定的第二分析汇总时间和应用推送类别；
结合所述学习用户在所述第二分析汇总时间内的行为分析结果，获得满足所述应用推送类别的功能应用，并推送至所述学习用户对应的监督用户。
进一步地，所述推送模块330，具体用于：
在获得的推送需求为总体比对推送需求时，获取对应设定的第三分析汇总时间；
结合所述学习用户在所述第三分析汇总时间内的行为分析结果，获得个人行为汇总结果；
将所述个人行为汇总结果与预先获得的群体行为汇总结果进行比对分析，并获得的比对分析结果推送给所述学习用户对应的监督用户。
上述产品可执行本发明任意实施例所提供的消息推送方法，具备执行各消息推送方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种消息推送设备的硬件结构示意图，如图4所示，本发明实施例四提供的消息推送设备包括输入装置410、输出装置420、处理器430以及存储装置440。该消息推送设备具体包括：
输入装置410，用于获取至少一个学习用户的使用行为数据；
输出装置420，用于向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送；
一个或多个处理器430；
存储装置440，用于存储一个或多个程序；
消息推送设备中的处理器可以是一个或多个。
图4中以一个处理器430为例，所述消息推送设备中的输入装置410和输出装置420可以通过总线或其他方式与处理器430以及存储装置440相连，且处理器430和存储装置440也通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
该消息推送设备中的存储装置440作为一种计算机可读存储介质，可用于存储一个或多个程序，所述程序可以是软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中消息推送方法对应的程序指令/模块(例如，附图3所示的消息推送装置中的模块，包括：获取模块310、分析模块320以及推送模块330)。处理器430通过运行存储在存储装置440中的软件程序、指令以及模块，从而执行消息推送设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中消息推送方法。
存储装置440可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等(如上述实施例中的用户使用记录表、学习用户的行为分析结果以及需求关联信息等)。此外，存储装置440可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置440可进一步包括相对于处理器430远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被消息推送装置执行时实现本发明各实施例提供的消息推送方法，该方法包括：获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据；对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果；根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种消息推送方法，其特征在于，应用在服务器上，包括：
获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据；
对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果；
根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果，具体包括：
基于所述使用行为数据，获取所述学习用户所使用功能应用对应的标签数据以及所述功能应用的使用时间信息和使用频率信息；
根据所述标签数据、所述使用时间信息以及所述使用频率信息，对所述学习用户的使用行为进行统计分析，获取临时分析结果；
剔除所述临时分析结果中的干扰数据，获取所述行为分析结果。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送，具体包括：
在获得的推送需求为报告推送需求时，获取对应设定的第一分析汇总时间；
结合所述学习用户在所述第一分析汇总时间内的行为分析结果形成用户行为报告，并向所述学习用户对应的监督用户推送所述用户行为报告。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送，具体包括：
在获得的推送需求为应用推送需求时，获取对应设定的第二分析汇总时间和应用推送类别；
结合所述学习用户在所述第二分析汇总时间内的行为分析结果，获得满足所述应用推送类别的功能应用，并推送至所述学习用户对应的监督用户。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送，具体包括：
在获得的推送需求为总体比对推送需求时，获取对应设定的第三分析汇总时间；
结合所述学习用户在所述第三分析汇总时间内的行为分析结果，获得个人行为汇总结果；
将所述个人行为汇总结果与预先获得的群体行为汇总结果进行比对分析，并获得的比对分析结果推送给所述学习用户对应的监督用户。
6.一种消息推送装置，其特征在于，应用在服务器上，包括：
获取模块，用于获取用户使用记录表中任一学习用户在设定时间段内的使用行为数据；
分析模块，用于对所述使用行为数据进行分析，获得所述学习用户的行为分析结果；
推送模块，用于根据获取的推送需求，结合所述行为分析结果，向所述学习用户对应的监督用户进行需求关联信息推送。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分析模块，具体包括：
获取单元，用于基于所述使用行为数据，获取所述学习用户所使用功能应用对应的标签数据以及所述功能应用的使用时间信息和使用频率信息；
分析单元，用于根据所述标签数据、所述使用时间信息以及所述使用频率信息，对所述学习用户的使用行为进行统计分析，获取临时分析结果；
剔除单元，用于剔除所述临时分析结果中的干扰数据，获取所述行为分析结果。
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述推送模块，具体用于：
在获得的推送需求为报告推送需求时，获取对应设定的第一分析汇总时间；
结合所述学习用户在所述第一分析汇总时间内的行为分析结果形成用户行为报告，并向所述学习用户对应的监督用户推送所述用户行为报告。
9.一种消息推送设备，包括输入装置和输出装置，其特征在于，还包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使用所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一项所述的消息推送方法。
10.一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1-5中任一项所述的消息推送方法。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108648108A (zh) * | 2018-04-08 | 2018-10-12 | 北京大米科技有限公司 | 在线课堂的学习数据聚合方法、服务器组件及服务器 |
| CN109450981A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-03-08 | 盎锐（上海）信息科技有限公司 | 用于教学机构的信息处理装置及方法 |
| CN111950852A (zh) * | 2020-07-12 | 2020-11-17 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种用户行为分析与指导方法、装置、电子设备和可读存储装置 |
| WO2024140339A1 (zh) * | 2022-12-29 | 2024-07-04 | 聚好看科技股份有限公司 | 显示设备及数据处理方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104978425A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-10-14 | 广东小天才科技有限公司 | 一种向用户推送学习内容的方法及装置 |
| CN105023207A (zh) * | 2014-04-30 | 2015-11-04 | 广东小天才科技有限公司 | 一种教师布置家庭作业系统及方法 |
| US20160307448A1 (en) * | 2013-03-24 | 2016-10-20 | Bee Robotics Corporation | Hybrid airship-drone farm robot system for crop dusting, planting, fertilizing and other field jobs |
| US20170036746A1 (en) * | 2015-08-03 | 2017-02-09 | Ocean Lab, Llc | Water drone |
| CN106601036A (zh) * | 2017-03-06 | 2017-04-26 | 广东小天才科技有限公司 | 一种学习监控方法及装置 |
-
2017
- 2017-09-25 CN CN201710876048.2A patent/CN107682427B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160307448A1 (en) * | 2013-03-24 | 2016-10-20 | Bee Robotics Corporation | Hybrid airship-drone farm robot system for crop dusting, planting, fertilizing and other field jobs |
| CN105023207A (zh) * | 2014-04-30 | 2015-11-04 | 广东小天才科技有限公司 | 一种教师布置家庭作业系统及方法 |
| CN104978425A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-10-14 | 广东小天才科技有限公司 | 一种向用户推送学习内容的方法及装置 |
| US20170036746A1 (en) * | 2015-08-03 | 2017-02-09 | Ocean Lab, Llc | Water drone |
| CN106601036A (zh) * | 2017-03-06 | 2017-04-26 | 广东小天才科技有限公司 | 一种学习监控方法及装置 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108648108A (zh) * | 2018-04-08 | 2018-10-12 | 北京大米科技有限公司 | 在线课堂的学习数据聚合方法、服务器组件及服务器 |
| CN109450981A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-03-08 | 盎锐（上海）信息科技有限公司 | 用于教学机构的信息处理装置及方法 |
| CN111950852A (zh) * | 2020-07-12 | 2020-11-17 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种用户行为分析与指导方法、装置、电子设备和可读存储装置 |
| WO2024140339A1 (zh) * | 2022-12-29 | 2024-07-04 | 聚好看科技股份有限公司 | 显示设备及数据处理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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