CN107733775A - 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。所述方法的一具体实施方式包括：接收客户端发送的信息推送请求，其中，所述信息推送请求包括推送信息和与所述推送信息对应的反馈内容；读取预存用户信息列表中的每一条用户信息，对所述用户信息中的行为信息进行统计分析，确定所述用户信息所指示的用户的属性特征，其中，所述用户信息包括所述用户信息所指示的用户的行为信息；确定所述用户信息所指示的用户的属性特征是否与所述反馈内容相匹配，若是，则将所述用户信息所指示的用户作为目标用户；将所述推送信息推送给所述目标用户。该实施方式实现了富于针对性的信息推送。

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，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及信息推送方法和装置。

背景技术

信息推送，又称为“网络广播”，是通过一定的技术标准或协议，在互联网上通过推送用户需要的信息来减少信息过载的一项技术。信息推送技术通过主动推送信息给用户，可以减少用户在网络上搜索所花的时间。

通常，需要用户反馈的推送信息，在用户提交推送信息后，信息推送系统会提供给用户一些反馈内容，例如调研问卷的奖励。在这里，信息推送者进行信息编辑时，已确定了与推送信息对应的反馈内容。

现有技术方案中，一般在信息推送者完成信息编辑后，信息推送系统会将推送信息推送给随机抽取的目标用户。当目标用户对推送信息对应的反馈内容兴趣时，才会参与。然而，这样一方面会浪费目标用户资源。若用户本次未参与，为了不影响用户体验和减少对用户的骚扰，信息推送系统在一定时间内也不会再次将新的推送信息推送给该用户，因此，会造成可用目标用户资源的浪费。另一方面，由于用户对推送信息对应的反馈内容不感兴趣，进而对信息推送系统失去兴趣，造成了潜在目标用户的流失。

现有技术虽然能够回收推送信息，但由于缺乏针对性地进行推送信息的推送，往往导致用户参与度不高，推送信息的回收率较低。

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，本申请提供了一种信息推送方法，所述方法包括：接收客户端发送的信息推送请求，其中，所述信息推送请求包括推送信息和与所述推送信息对应的反馈内容；读取预存用户信息列表中的每一条用户信息，对所述用户信息中的行为信息进行统计分析，确定所述用户信息所指示的用户的属性特征，其中，所述用户信息包括所述用户信息所指示的用户的行为信息；确定所述用户信息所指示的用户的属性特征是否与所述反馈内容相匹配，若是，则将所述用户信息所指示的用户作为目标用户；将所述推送信息推送给所述目标用户。

在一些实施例中，所述行为信息包括以下至少一项：操作动作、操作次数、操作内容的类别。

在一些实施例中，所述对所述用户信息中的行为信息进行统计分析，确定所述用户信息所指示的用户的属性特征，包括：计算所述用户信息中的每一类别的操作内容的分值：

其中，S为所述类别的操作内容的分值，i为操作动作的个数，i为正整数，c为对操作动作预设的权值，c_i为对第i个操作动作预设的权值，A为操作次数，A_i为对所述类别的操作内容进行第i个操作动作的操作次数，B为操作次数阈值，B_i为所述类别的操作内容对应的第i个操作动作的操作次数阈值；

将分值最高的操作内容的类别和分值确定为所述用户信息所指示的用户的属性特征。

在一些实施例中，所述将所述推送信息推送给所述目标用户，包括：通过以下至少一种方式将所述推送信息推送给所述目标用户：网页推送、邮件推送、短信推送。

在一些实施例中，所述方法还包括：接收到所述目标用户发送的更新信息时，将所述反馈内容推送给所述目标用户，其中，所述更新信息是经过所述目标用户处理的推送信息。

第二方面，本申请提供了一种信息推送装置，所述装置包括：接收单元，配置用于接收客户端发送的信息推送请求，其中，所述信息推送请求包括推送信息和与所述推送信息对应的反馈内容；分析单元，配置用于读取预存用户信息列表中的每一条用户信息，对所述用户信息中的行为信息进行统计分析，确定所述用户信息所指示的用户的属性特征，其中，所述用户信息包括所述用户信息所指示的用户的行为信息；用户选取单元，配置用于确定所述用户信息所指示的用户的属性特征是否与所述反馈内容相匹配，若是，则将所述用户信息所指示的用户作为目标用户；推送单元，配置用于将所述推送信息推送给所述目标用户。

在一些实施例中，所述行为信息包括以下至少一项：操作动作、操作次数、操作内容的类别。

在一些实施例中，所述分析单元包括：计算模块，配置用于计算所述用户信息中的每一类别的操作内容的分值：

其中，S为所述类别的操作内容的分值，i为操作动作的个数，i为正整数，c为对操作动作预设的权值，c_i为对第i个操作动作预设的权值，A为操作次数，A_i为对所述类别的操作内容进行第i个操作动作的操作次数，B为操作次数阈值，B_i为所述类别的操作内容对应的第i个操作动作的操作次数阈值；

特征确定模块，配置用于将分值最高的操作内容的类别和分值确定为所述用户信息所指示的用户的属性特征。

在一些实施例中，所述推送单元进一步配置用于：通过以下至少一种方式将所述推送信息推送给所述目标用户：网页推送、邮件推送、短信推送。

在一些实施例中，所述装置还包括：反馈单元，配置用于所述接收单元接收到所述目标用户发送的更新信息时，将所述反馈内容推送给所述目标用户，其中，所述更新信息是经过所述目标用户处理的推送信息。

本申请提供的信息推送方法和装置，通过对用户信息列表中的每一条用户信息所指示的用户的行为信息进行统计分析，以确定每一个用户的属性特征，而后基于各个用户的属性特征与信息推送请求中的反馈内容的匹配关系来确定目标用户，最后将推送信息推送给目标用户，从而有效利用了用户行为信息的大数据，实现了富于针对性的信息推送。

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，以接收或发送信息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、电子商务平台、在线调研平台、信息编辑类应用、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、笔记本电脑和台式计算机等等。

服务器105可以是本地存储数据来应答终端设备请求的服务器。例如，服务器105对终端设备101、102、103上发送的信息推送请求提供支持的后台服务器。后台服务器可以根据上述信息推送请求中包含的推送信息和与上述推送信息对应的反馈内容，可以在本地查找用户信息数据，再对查找的数据分析处理后，确定目标用户，将推送信息推送给目标用户。

服务器105也可以是远程地从第三方服务器取得数据来应答终端设备请求的服务器。例如，用户对终端设备101、102、103上显示的网页进行操作时，服务器105从对终端设备101、102、103上显示的网页内容提供支持的第三方后台服务器(图中未示出)远程地取得用户信息。服务器105在接收终端设备发送的信息推送请求后，再对上述用户信息进行分析处理，以确定用户的属性特征，筛选出符合的目标用户，将推送信息推送给目标用户。

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。所述的信息推送方法，包括以下步骤：

步骤201，接收客户端发送的信息推送请求。

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105)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信息推送的终端接收信息推送请求，其中，上述信息推送请求包括推送信息和与推送信息对应的反馈内容。可选地，信息的内容可以通过各种信息载体来承载，例如：文字、图形、图像、声音、影视、动画等等。用户可以通过键盘、鼠标、扫描仪、话筒和摄像机等输入载体实现信息输入。此外，用户还可以通过显示器、打印机和扬声器等输出载体实现信息的输出。

在本实施例中，反馈内容可以是推送信息的提供者设定的。例如，提供者在编辑推送信息时，已经确定了当用户返回处理后的推送信息时，推送给用户的反馈内容。作为示例，消费者A近期从商家B购买了一款上衣，商家B向消费者A发送了售后评价的页面，当消费者A提交了对上衣进行评价的页面后，商家B向消费者A反馈一条感谢评价的短信。

在本实施例的一些可选的实现方式中，反馈内容也可以是由大数据分析得来的。例如，对于购物类应用提供的优惠信息中，统计被消费者领取最多的优惠的类别，或者被大量消费者浏览的优惠的类别，可以将这些类别的优惠作为调研问卷的奖励，反馈给答题用户。

步骤202，读取预存用户信息列表中的每一条用户信息，对用户信息中的行为信息进行统计分析，确定用户信息所指示的用户的属性特征。

在本实施例中，基于步骤201中接收到的信息推送请求，上述电子设备(例如图1所示的服务器105)可以首先从存储在数据库的用户信息列表中读取每一条用户信息，其中，用户信息包括用户信息所指示的用户的行为信息；之后可以利用数据分析方法(比如列表法)，对用户信息中的行为信息进行分析，从而确定用户的属性特征。其中，用户的属性特征可以是用户的期望内容，比如：用户期望看到的商品内容。

在本实施例中，信息推送方法运行于其上的电子设备上可以预先在用户信息列表中存储多条用户信息。这些用户信息可以是从与上述电子设备通信连接的终端设备获取得到的，也可以是远程地从对用户的终端设备提供支持的第三方服务器获取得到的。此外，用户信息可以是用户过去一段时间内的信息或者用户当前的信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用户信息中的行为信息可以包括以下至少一项：操作动作、操作次数、操作内容的类别。操作动作可以包括以下至少一项：浏览、领取、使用、检索、兑换、购买。操作次数可以是相同操作动作的操作次数，例如：浏览网页3次，浏览文档2次，那么浏览次数为5次；还可以是对相同类别的操作内容进行相同操作动作的操作次数，例如：浏览猫的图片2次，浏览马的图片1次，浏览树的图片4次，那么对动物图片的浏览次数为3次。操作内容的类别可以由人工进行分类，也可以由上述电子设备按照预定分类方式进行分类。作为示例，可以根据商品品类，将电子商务平台上的优惠券分为母婴类优惠券、家电类优惠券、数码类优惠券等。此外，分类方式可以根据不同时期的需求进行调整。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用户信息还可以包括用户标识。用户标识可以是用户登录各种客户端应用的用户名。用户名可以是按照各种客户端应用的命名规则创建的用户名，例如：根据用户名为6-12位的字母和数字组合，不包含其他符号的要求，自定义用户名为“JJ2004”。用户标识还可以是用户的邮箱账号、聊天软件账号、手机号等等。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对用户信息中的行为信息进行统计分析，可以先利用公式计算行为信息中的每一类别的操作内容的分值，其中，S为所述类别的操作内容的分值，i为操作动作的个数，i为正整数，c为对操作动作预设的权值，c_i为对第i个操作动作预设的权值，A为操作次数，A_i为对所述类别的操作内容进行第i个操作动作的操作次数，B为操作次数阈值，B_i为所述类别的操作内容对应的第i个操作动作的操作次数阈值。然后根据每一类别的操作内容的分值的大小，将分值最大的操作内容的类别和分值确定为用户的属性特征。例如：用户在电子商务平台上浏览鞋类优惠活动页面10次，浏览积分赚取活动页面5次，领取8张鞋类优惠券，领取积分5次，使用了1张鞋类优惠券，使用了3次积分。操作动作为浏览、领取和使用，所以操作动作的个数为3。对浏览、领取、使用预设的权值分别为1、2、3，鞋类优惠券和积分的浏览、领取、使用的操作次数阈值(即设定的操作次数的最大值)均为20次。那么，鞋类优惠券的分值为积分的分值为

在本实施例的一些可选的实现方式中，对用户信息中的行为信息进行统计分析，还可以利用加权平均法计算每一类别的操作内容的分值，例如：对于食品类现金券，用户浏览了5次，检索了3次，对浏览和检索预设的权值分别为0.2和1，那么，利用加权平均法计算食品类优惠券的分值为(0.2×5+1×3)/(5+3)＝0.5。

步骤203，确定用户信息所指示的用户的属性特征是否与反馈内容相匹配，若是，则将用户信息所指示的用户作为目标用户。

在本实施例中，上述电子设备可以通过比较法来判断用户的期望内容的类别是否与反馈内容的类别相同，例如：比较用户期望看到的商品的类别与反馈内容的类别。如果类别相同，则将该用户作为信息推送的目标用户。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备可以首先提取反馈内容和用户的属性特征中的类别所对应的操作内容的关键词；然后，根据两者所包含的关键词的数目来确定用户的属性特征与反馈内容的匹配关系；最后，根据匹配关系，确定该用户是否作为信息推送的目标用户。例如，如果某用户的属性特征中的类别所对应的操作内容中包括了上述反馈内容中的所有关键词，则可以确定该用户的属性特征与反馈内容存在完全匹配关系；而如果某用户的属性特征中的类别所对应的操作内容中包括了上述反馈内容中的部分关键词，则可以确定该用户的属性特征与反馈内容存在部分匹配关系；而如果某用户的属性特征中的类别所对应的操作内容中不包括上述反馈内容中的任何关键词，则可以确定该用户的属性特征与反馈内容存在不匹配关系。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备还可以首先提取反馈内容和用户的属性特征中的类别所对应的操作内容的关键词。然后，对两者的关键词进行相似度计算。最后，基于相似度计算结果，确定用户的属性特征是否与反馈内容匹配。作为示例，可以采用余弦相似度(cosine similarity)算法、Jaccard系数之类的公知的信息相似度计算方法来进行相似度计算。以Jaccard系数方法为例，用户的属性特征中的类别所对应的操作内容的关键词与反馈内容的关键词之间的相似度等于两者共有的关键词的数目与两者包含的关键词的总数目的比值。

步骤204，将推送信息推送给目标用户。

在本实施例中，上述电子设备可以将步骤201接收的信息推送请求中的推送信息推送给步骤203确定的目标用户。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备通过以下至少一种方式向目标用户推送上述推送信息：网页推送、邮件推送、短信推送。如果上述电子设备采用网页推送，则可以获取目标用户在网站或应用的登录信息，然后根据上述登录信息，可以采用网页的形式向上述目标用户推送推送信息；如果上述电子设备采用短信推送，则可以获取目标用户的手机号码，然后根据上述手机号码，可以采用短信的形式向上述目标用户推送推送信息；如果上述电子设备采用邮件推送，则可以获取目标用户的邮箱账号，然后根据上述邮箱账号，可以采用邮件的形式向上述目标用户推送推送信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备利用网页推送推送信息时，可以以推送信息与目标用户的属性特征中的操作内容中的相应关键词相关联的方式，推送上述推送信息。作为示例，对于目标用户的属性特征中的操作内容中的某个关键词而言，上述电子设备可以首先确定其在网页页面中的位置；接着，将推送信息与该关键词设置为关联显示，例如，如果目标用户的鼠标悬停在网页页面的上述关键词上时，将弹出相应的推送信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备可以从步骤203确定的目标用户中随机抽取一定数量的用户。还可以将目标用户的属性特征中的分值由大到小进行排列，从分值大的一侧抽取一定数量的用户。将推送信息推送给抽取的目标用户。

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，消费者通过终端设备上安装的购物类应用登录“XX购物平台”，并对该购物平台上提供的奖励(比如：优惠券、积分、会员特权等)进行操作(比如：浏览、领取、使用等)。对该购物平台提供内容支持的服务器接收消费者的操作行为请求，同时，获取消费者的用户名和操作行为信息，并将获取的用户信息存储到本地的用户信息列表。商家通过终端设备上安装的在线调研平台进行问卷设计和奖励的选取(如标号301所示)，向同样对在线调研平台提供内容支持的上述服务器发起问卷推送请求(如标号302所示)，其中，问卷推送请求包括问卷和问卷对应的奖励。上述服务器在接收到问卷推送请求后，首先读取本地存储的用户信息列表中的每一条用户信息，对每一条用户信息对应的消费者的操作行为信息进行统计分析，确定每一位消费者喜欢的奖励类别(如标号303所示)；然后确定每一位消费者喜欢的奖励类别是否符合问卷对应的奖励的类别，若符合，则将该消费者作为目标用户(如标号304所示)；最后将问卷推送给目标用户(如标号305所示)。

本申请的上述实施例提供的方法通过对用户信息进行统计分析，确定用户的属性特征，并将用户的属性特征与推送信息对应的反馈内容进行匹配，实现了富于针对性的信息推送。

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，接收客户端发送的信息推送请求。

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105)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信息编辑的终端接收信息推送请求，其中，上述信息推送请求包括了推送信息和与推送信息对应的反馈内容。

步骤402，计算用户信息中的每一类别的操作内容的分值。

在本实施例中，上述电子设备首先可以读取本地预存的用户信息列表中的每一条用户信息，其中，用户信息可以包括用户信息所指示的用户的行为信息，行为信息可以包括操作动作、操作次数和操作内容的类别。然后，利用公式计算每一类别的操作内容的分值。具体计算公式可参看图2对应实施例中的步骤202，此处不再赘述

步骤403，将分值最高的操作内容的类别和分值确定为用户信息所指示的用户的属性特征。

在本实施例中，根据步骤402计算的每一条用户信息中的每一类别的操作内容的分值，可以对分值由大到小进行排序，将最大的分值对应的操作内容的类别和该分值确定为用户的属性特征。

步骤404，确定用户信息所指示的用户的属性特征是否与反馈内容相匹配，若是，则将用户信息所指示的用户作为目标用户。

在本实施例中，根据步骤403确定的用户的属性特征，可以分析其是否与信息推送请求中的反馈内容匹配。将匹配的属性特征所对应的用户信息所指示的用户作为目标用户。作为示例，可以比较两者的类别是否相同，还可以对两者各自提取的关键词进行相似度计算，计算结果是否满足设定的阈值，还可以根据两者所包含的关键词的数目来确定用户的属性特征与反馈内容的匹配关系。将类别相同或满足设定的阈值或满足匹配关系条件的用户作为目标用户。

步骤405，将推送信息推送给目标用户。

在本实施例中，上述电子设备可以通过以下至少一种方式向步骤404确定的目标用户推送上述推送信息：网页推送、邮件推送、短信推送。此外，上述电子设备还可以根据设定的推送数量从目标用户中抽取相应数量的用户，将推送信息推送给抽取的目标用户。

步骤406，接收到目标用户发送的更新信息时，将反馈内容推送给目标用户。

在本实施例中，上述电子设备可以在接收到目标用户发送的更新信息时，其中，更新信息是经过目标用户处理的推送信息，将与推送信息对应的反馈内容推送给目标用户。

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突出了接收到目标用户发送的更新信息后，将反馈内容推送给目标用户的步骤。由此，本实施例描述的方案可以将与推送信息对应的反馈内容推送给目标用户，提高目标用户的积极性，从而实现更有效的信息推送。

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，本实施例所述的信息推送装置500包括：接收单元501、分析单元502、用户选取单元503和推送单元504。其中，接收单元501配置用于接收客户端发送的信息推送请求，其中，信息推送请求包括推送信息和与上述推送信息对应的反馈内容；分析单元502配置用于读取预存用户信息列表中的每一条用户信息，对上述用户信息中的行为信息进行统计分析，确定上述用户信息所指示的用户的属性特征，其中，上述用户信息包括上述用户信息所指示的用户的行为信息；用户选取单元503配置用于确定上述用户信息所指示的用户的属性特征是否上述反馈内容相匹配，若是，则将上述用户信息所指示的用户作为目标用户；推送单元504配置用于将上述推送信息推送给上述目标用户。

在本实施例中，信息推送装置500中：接收单元501、分析单元502、用户选取单元503和推送单元504的具体处理可参看图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203和步骤204，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，行为信息可以包括以下至少一项：操作动作、操作次数、操作内容的类别。

在本实施例的一些可选的实现方式中，信息推送装置500的分析单元502可以包括：计算模块(图中未示出)和特征确定模块(图中未示出)，其中，计算模块配置用于计算用户信息中的每一类别的操作内容的分值，公式如下：

其中，S为所述类别的操作内容的分值，i为操作动作的个数，i为正整数，c为对操作动作预设的权值，c_i为对第i个操作动作预设的权值，A为操作次数，A_i为对所述类别的操作内容进行第i个操作动作的操作次数，B为操作次数阈值，B_i为所述类别的操作内容对应的第i个操作动作的操作次数阈值；

特征确定模块配置用于将分值最高的操作内容的类别和分值确定为用户信息所指示的用户的属性特征。

在本实施例的一些可选的实现方式中，推送单元504进一步配置用于：通过以下至少一种方式将所述推送信息推送给所述目标用户：网页推送、邮件推送、短信推送。

在本实施例的一些可选的实现方式中，信息推送装置500还包括：反馈单元(图中未示出)配置用于当接收单元501接收到目标用户发送的更新信息，将反馈内容推送给上述目标用户，其中，上述更新信息是经过目标用户处理的推送信息。

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。

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，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述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。

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，所述模块、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：一种处理器包括接收单元、分析单元、用户选取单元和推送单元。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，接收单元还可以被描述为“接收客户端发送的信息推送请求的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质，该非易失性计算机存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的非易失性计算机存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的非易失性计算机存储介质。上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序，当所述一个或者多个程序被一个设备执行时，使得所述设备：接收客户端发送的信息推送请求，其中，所述信息推送请求包括推送信息和与所述推送信息对应的反馈内容；读取预存用户信息列表中的每一条用户信息，对所述用户信息中的行为信息进行统计分析，确定所述用户信息所指示的用户的属性特征，其中，所述用户信息包括所述用户信息所指示的用户的行为信息；确定所述用户信息所指示的用户的属性特征是否与所述反馈内容相匹配，若是，则将所述用户信息所指示的用户作为目标用户；将所述推送信息推送给所述目标用户。

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 (10)

1.一种信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：

接收客户端发送的信息推送请求，其中，所述信息推送请求包括推送信息和与所述推送信息对应的反馈内容；

读取预存用户信息列表中的每一条用户信息，对所述用户信息中的行为信息进行统计分析，确定所述用户信息所指示的用户的属性特征，其中，所述用户信息包括所述用户信息所指示的用户的行为信息；

确定所述用户信息所指示的用户的属性特征是否与所述反馈内容相匹配，若是，则将所述用户信息所指示的用户作为目标用户；

将所述推送信息推送给所述目标用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为信息包括以下至少一项：操作动作、操作次数、操作内容的类别。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述用户信息中的行为信息进行统计分析，确定所述用户信息所指示的用户的属性特征，包括：

计算所述用户信息中的每一类别的操作内容的分值：

<mrow> <mi>S</mi> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&gt;</mo> <mn>0</mn> </mrow> </munder> <msub> <mi>c</mi> <mi>i</mi> </msub> <mfrac> <msub> <mi>A</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>B</mi> <mi>i</mi> </msub> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>

其中，S为所述类别的操作内容的分值，i为操作动作的个数，i为正整数，c为对操作动作预设的权值，c_i为对第i个操作动作预设的权值，A为操作次数，A_i为对所述类别的操作内容进行第i个操作动作的操作次数，B为操作次数阈值，B_i为所述类别的操作内容对应的第i个操作动作的操作次数阈值；

将分值最高的操作内容的类别和分值确定为所述用户信息所指示的用户的属性特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述推送信息推送给所述目标用户，包括：

通过以下至少一种方式将所述推送信息推送给所述目标用户：网页推送、邮件推送、短信推送。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收到所述目标用户发送的更新信息时，将所述反馈内容推送给所述目标用户，其中，所述更新信息是经过所述目标用户处理的推送信息。

6.一种信息推送装置，其特征在于，所述装置包括：

接收单元，配置用于接收客户端发送的信息推送请求，其中，所述信息推送请求包括推送信息和与所述推送信息对应的反馈内容；

分析单元，配置用于读取预存用户信息列表中的每一条用户信息，对所述用户信息中的行为信息进行统计分析，确定所述用户信息所指示的用户的属性特征，其中，所述用户信息包括所述用户信息所指示的用户的行为信息；

用户选取单元，配置用于确定所述用户信息所指示的用户的属性特征是否与所述反馈内容相匹配，若是，则将所述用户信息所指示的用户作为目标用户；

推送单元，配置用于将所述推送信息推送给所述目标用户。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述行为信息包括以下至少一项：操作动作、操作次数、操作内容的类别。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分析单元包括：

计算模块，配置用于计算所述用户信息中的每一类别的操作内容的分值：

<mrow> <mi>S</mi> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&gt;</mo> <mn>0</mn> </mrow> </munder> <msub> <mi>c</mi> <mi>i</mi> </msub> <mfrac> <msub> <mi>A</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>B</mi> <mi>i</mi> </msub> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>

其中，S为所述类别的操作内容的分值，i为操作动作的个数，i为正整数，c为对操作动作预设的权值，c_i为对第i个操作动作预设的权值，A为操作次数，A_i为对所述类别的操作内容进行第i个操作动作的操作次数，B为操作次数阈值，B_i为所述类别的操作内容对应的第i个操作动作的操作次数阈值；

特征确定模块，配置用于将分值最高的操作内容的类别和分值确定为所述用户信息所指示的用户的属性特征。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述推送单元进一步配置用于：

通过以下至少一种方式将所述推送信息推送给所述目标用户：网页推送、邮件推送、短信推送。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

反馈单元，配置用于所述接收单元接收到所述目标用户发送的更新信息时，将所述反馈内容推送给所述目标用户，其中，所述更新信息是经过所述目标用户处理的推送信息。