CN108664492B - 一种向用户推送内容的方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种向用户推送内容的方法、装置、电子设备和存储介质，能够提高目标用户定位的准确性，节约推送资源，根据每个目标用户的推送特征推送内容，提高用户体验。所述方法包括：根据预定义筛选规则从所述用户群中选择样本用户集；对所述样本用户集中的每个用户执行读取该用户的最近时期的日志数据，根据所述日志数据计算该用户的推送特征，所述推送特征指示了该用户最有可能获知被推送内容的推送条件，根据所确定的推送特征对该用户推送内容。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种向用户推送内容的方法、装置、电子设备和储存介质。
背景技术
随着互联网应用的普及，服务商根据运营需求向用户推送各种内容已经成为了常用手段，现有技术普遍采用网络爬虫技术来获取用户信息后统一给所述用户推送内容。
发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
一方面，因用户数量庞大，通过网络爬虫技术获取的用户信息的方式可能造成目标用户定位不明确，将内容推送给非目标用户，浪费推送资源；另一方面，用户被统一推送内容，形式单一，降低了用户体验。
图1是现有技术中向用户推送内容的方法示意图，在现有技术中，普遍采用网络爬虫S11过程来从原始用户数据中选取目标用户群，而后通过统一推送S12过程为所述目标用户群推送内容。由于原始用户数据量庞大，网络爬虫技术对目标用户筛选针对性低，然后再统一将设定内容直接推送给所述目标用户群，以上过程易将内容推送给非目标用户群体，造成推送资源的浪费，目标用户被推送内容的方式方法单一，不能激发用户的兴趣，不能获得满意的用户参与度。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种向用户推送内容的方法、装置、电子设备和存储介质，能够提高目标用户定位的准确性，节约推送资源，根据每个目标用户的推送特征推送内容，提高用户体验。
为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种向用户推送内容的方法。
本发明实施例的一种向用户推送内容的方法，其特征在于，包括：
根据预定义筛选规则从所述用户群中选择样本用户集；
对所述样本用户集中的每个用户，执行如下步骤：
读取该用户的最近时期的日志数据，该最近时期具有预设长度，
根据所述日志数据计算该用户的推送特征，所述推送特征指示了该用户最有可能获知被推送内容的推送条件，
根据所确定的推送特征对该用户推送内容。
可选地，所述推送特征包括推送时间和推送手段，并且计算用户的推送特征包括：
根据所述日志数据统计所述最近时期该用户的登录时间和使用的通信手段，
确定该用户一天中最频繁的登录时段和该用户最常用的通信手段，
选择所述最频繁的登录时段中的时间作为所述推送时间，并且选择所述最常用的通信手段作为所述推送手段。
可选地，所述通信手段包括但不限于：短信、微信、电子邮件。
可选地，根据预定义筛选规则选择所述样本用户集包括：
对所述用户群中每个用户，根据该用户的日志数据计算该用户的优先级；
从所述用户集中选择优先级高于预定值的用户构成用户子集；
根据预定义数量从所述用户子集中随机抽取所述样本用户集，使得所述样本用户集中的用户数量等于所述预定义数量。
可选地，所述日志数据记录用户的行为，用户的各种不同行为的组合根据预定义赋值规则被赋予分值，并且所述优先级根据所述分值计算。
可选地，随机抽取所述样本用户集采用Presto数据查询引擎实现。
可选地，所述行为包括对特定商品品类的浏览、搜索、购买。
可选地，所述推送特征还包括回馈形式，并且计算用户的推送特征还包括：
根据所述日志数据确定在所述最近时期该用户使用次数最多回馈方式和最关注的商品，
选择所确定的回馈方式和最关注的商品的组合作为该用户的推送特征的回馈形式。
可选地，所述回馈方式包括：优惠券、电子现金、积分。
为实现上述目的，根据本发明的另一个方面，提供一种向用户推送内容的装置，包括：
用于根据预定义筛选规则从所述用户群中选择样本用户集的用户筛选模块；
用于读取该用户的最近时期的日志数据作为输入值，该最近时期具有预设长度，根据所述日志数据计算所述每个用户的推送特征作为输出值的推送特征计算模块；
所述推送特征指示了该用户最有可能获知被推送内容的推送条件，根据所确定的推送特征对该用户推送内容。
可选地，所述推送特征包括推送时间和推送手段，并且计算用户的推送特征包括：
根据所述日志数据统计所述最近时期该用户的登录时间和使用的通信手段，
确定该用户一天中最频繁的登录时段和该用户最常用的通信手段，
选择所述最频繁的登录时段中的时间作为所述推送时间，并且选择所述最常用的通信手段作为所述推送手段。
可选地，所述通信手段包括但不限于：短信、微信、电子邮件。
可选地，所述用户筛选模块根据预定义筛选规则选择所述样本用户集包括：
对所述用户群中每个用户，根据该用户的日志数据计算该用户的优先级；
从所述用户集中选择优先级高于预定值的用户构成用户子集；
根据预定义数量从所述用户子集中随机抽取所述样本用户集，使得所述样本用户集中的用户数量等于所述预定义数量。
可选地，所述日志数据记录用户的行为，用户的各种不同行为的组合根据预定义赋值规则被赋予分值，并且所述优先级根据所述分值计算。
可选地，随机抽取所述样本用户集采用Presto数据查询引擎实现。
可选地，所述行为包括对特定商品品类的浏览、搜索、购买。
可选地，所述推送特征还包括回馈形式，并且计算用户的推送特征还包括：
根据所述日志数据确定在所述最近时期该用户使用次数最多回馈方式和最关注的商品，
选择所确定的回馈方式和最关注的商品的组合作为该用户的推送特征的回馈形式。
可选地，所述回馈方式包括：优惠券、电子现金、积分。
为实现上述目的，根据本发明的再一个方面，提供了一种向用户推送内容的电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明所述的向用户推送内容的方法。
为实现上述目的，根据本发明的再一个方面，提供了一种向用户推送内容的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行本发明所述的向用户推送内容的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用分优先级筛选目标用户，并按照每个目标用户的推送特征推送内容的技术手段，所以克服了目标用户定位不明确，浪费推送资源，推送内容形式单一的技术问题，进而达到提高目标用户定位的准确性，节约推送资源，根据每个目标用户的推送特征推送内容，提高用户体验的技术效果。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是现有技术中一种向用户推送内容的方法示意图；
图2是根据本发明实施例的一种向用户推送内容的方法示意图；
图3是根据本发明实施例的一种向用户推送内容的装置示意图；
图4是用来实现本发明实施例的一种向用户推送内容的方法的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图2是根据本发明实施例的一种向用户推送内容的方法示意图。原始用户经过分级筛选S21过程，根据预定义筛选规则，将原始用户按照优先级分成多个样本集(图2中示为7个)，根据预设样本数量，选取最高优先级的用户集进行随机抽样S22，得到目标用户群体；对所述的每个目标用户(如图2中的目标用户A、目标用户B、目标用户C)进行推送特征计算S23，得到所述每个目标用户的推送时间、推送手段和回馈形式，根据以上推送特征为所述每个目标用户进行内容推送S24过程。
其中，分级筛选S21过程可针对所述原始用户群中的每个用户，根据该用户日志中的用户行为的组合来计算用户的优先级，由此定义筛选规则，例如，用户行为可包括对某一商品品类的浏览、搜索和购买。
根据一个示例，针对某个商品的用户行为组合的被赋予的优先级分值如表1所示。
随机抽样S22过程，采用Presto数据查询引擎，进行大数据等概率样本提取。
表1
| 浏览该品类 | 搜索该品类 | 购买该品类 | 用户优先级 |
| Y | N | N | 1 |
| N | Y | N | 2 |
| N | N | Y | 3 |
| Y | Y | N | 4 |
| Y | N | Y | 5 |
| N | Y | Y | 6 |
| Y | Y | Y | 7 |
所述推送特征计算过程S23是根据每个用户的日志计算的，其中：
统计目标用户最近时间内的登录时间，选择目标用户最频繁的登录时段中的时间作为所述推送时间；
统计目标用户最近时间内登录时选用的通信手段，选择目标用户最常用的通信手段作为所述推送手段，例如短信、微信、电子邮件。
统计目标用户最近时间内用户使用次数最多的回馈方式，如优惠券、电子现金、积分。
图3是根据本发明实施例的一种向用户推送内容的装置示意图，向用户推送内容装置30包括两个主要模块：用户筛选模块31和推送特征计算模块32。用户筛选模块31用于实现图2中的S21与S22过程，以原始用户的数据为输入值，输出目标用户数据；推送特征计算模块32用于实现图2中的S23过程，以每个目标用户的数据为输入值，输出值为每个目标用户的推送特征。原始用户数据经过该装置处理后，得到每个目标用户的推送特征，根据以上特征将所要推送的内容推送给目标用户。
根据本发明的实施例，本发明还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
本发明的电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行本发明所提供的一种向用户推送内容的方法。
本发明的非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行本发明所提供的一种向用户推送内容的方法。
如图4所示，是根据本发明实施例的一种向用户推送内容的方法的电子设备的硬件结构示意图。如图4，该电子设备包括：一个或多个处理器41以及存储器42，图4中以一个处理器41为例。其中，存储器42即为本发明所提供的非暂态计算机可读存储介质。
一种向用户推送内容的方法的电子设备还可以包括：输入装置43和输出装置44。
处理器41、存储器42、输入装置43和输出装置44可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器42作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种向用户推送内容的方法对应的程序指令/模块(例如，附图3所示的用户筛选模块31和推送特征计算模块32)。处理器41通过运行存储在存储器42中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的一种向用户推送内容的方法。
存储器42可以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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据一种向用户推送内容的装置的使用所创建的数据等。此外，存储器42可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器42可选包括相对于处理器41远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至一种向用户推送内容的装置。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。
输入装置43可接收输入的数字或字符信息，以及产生与一种向用户推送内容的装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置44可包括显示屏等显示设备。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器42中，当被所述一个或者多个处理器41执行时，执行上述任意方法实施例中的一种向用户推送内容的方法。
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。
根据本发明实施例的技术方案，因为采用分优先级筛选目标用户，并按照每个目标用户的推送特征推送内容的技术手段，所以克服了目标用户定位不明确，浪费推送资源，推送内容形式单一的技术问题，进而达到提高目标用户定位的准确性，节约推送资源，提高用户体验的技术效果。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (12)
1.一种向用户推送内容的方法，包括：
根据预定义筛选规则从用户群中选择样本用户集；其中，根据预定义筛选规则选择所述样本用户集包括：对所述用户群中每个用户，根据该用户的日志数据计算该用户的优先级；根据所述日志数据中的用户行为的组合来计算用户的优先级，用户行为包括对某一类商品品类的浏览、搜索和购买；从所述用户群中选择优先级高于预定值的用户构成用户子集；根据预定义数量从所述用户子集中随机抽取所述样本用户集，使得所述样本用户集中的用户数量等于所述预定义数量；
对所述样本用户集中的每个用户，执行如下步骤：
读取该用户的最近时期的日志数据，该最近时期具有预设长度，
根据所述日志数据计算该用户的推送特征，所述推送特征指示了该用户最有可能获知被推送内容的推送条件，
根据所确定的推送特征对该用户推送内容；
所述推送特征包括推送时间和推送手段，并且计算用户的推送特征包括：根据所述日志数据统计所述最近时期该用户的登录时间和使用的通信手段，确定该用户一天中最频繁的登录时段和该用户最常用的通信手段，选择所述最频繁的登录时段中的时间作为所述推送时间，并且选择所述最常用的通信手段作为所述推送手段；
所述推送特征还包括回馈形式，并且计算用户的推送特征还包括：
根据所述日志数据确定在所述最近时期该用户使用次数最多回馈方式和最关注的商品，选择所确定的回馈方式和最关注的商品的组合作为该用户的推送特征的回馈形式。
2.根据权利要求1所述方法，其中，所述通信手段包括但不限于：短信、微信、电子邮件。
3.根据权利要求1所述方法，其中，所述日志数据记录用户的行为，用户的各种不同行为的组合根据预定义赋值规则被赋予分值，并且所述优先级根据所述分值计算。
4.根据权利要求1所述的方法，其中随机抽取所述样本用户集采用Presto数据查询引擎实现。
5.根据权利要求1所述方法，其中，所述回馈方式包括：优惠券、电子现金、积分。
6.一种向用户推送内容的装置，其特征包括：
用于根据预定义筛选规则从用户群中选择样本用户集的用户筛选模块；其中，所述用户筛选模块根据预定义筛选规则选择所述样本用户集包括：对所述用户群中每个用户，根据该用户的日志数据计算该用户的优先级；根据所述日志数据中的用户行为的组合来计算用户的优先级，用户行为包括对某一类商品品类的浏览、搜索和购买；从所述用户群中选择优先级高于预定值的用户构成用户子集；根据预定义数量从所述用户子集中随机抽取所述样本用户集，使得所述样本用户集中的用户数量等于所述预定义数量；
用于对所述样本用户集中的每个用户计算该用户的推送特征并根据所确定的推送特征对该用户推送内容的推送模块，其中所述推送模块读取该用户的最近时期的日志数据，并根据所述日志数据计算该用户的推送特征，其中，所述最近时期具有预设长度，
所述用户的推送特征指示了该用户最有可能获知被推送内容的推送条件；
所述推送特征包括推送时间和推送手段，并且计算用户的推送特征包括：根据所述日志数据统计所述最近时期该用户的登录时间和使用的通信手段，确定该用户一天中最频繁的登录时段和该用户最常用的通信手段，选择所述最频繁的登录时段中的时间作为所述推送时间，并且选择所述最常用的通信手段作为所述推送手段；
所述推送特征还包括回馈形式，并且计算用户的推送特征还包括：
根据所述日志数据确定在所述最近时期该用户使用次数最多回馈方式和最关注的商品，选择所确定的回馈方式和最关注的商品的组合作为该用户的推送特征的回馈形式。
7.根据权利要求6所述装置，其中，所述通信手段包括但不限于：短信、微信、电子邮件。
8.根据权利要求6所述装置，其中，所述日志数据记录用户的行为，用户的各种不同行为的组合根据预定义赋值规则被赋予分值，并且所述优先级根据所述分值计算。
9.根据权利要求6所述的装置，其中随机抽取所述样本用户集采用Presto数据查询引擎实现。
10.根据权利要求6所述装置，其中，所述回馈方式包括：优惠券、电子现金、积分。
11.一种向用户推送内容的电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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