CN109034855A - 一种广告信息推送的方法及服务器 - Google Patents

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CN109034855A CN201710439063.0A CN201710439063A CN109034855A CN 109034855 A CN109034855 A CN 109034855A CN 201710439063 A CN201710439063 A CN 201710439063A CN 109034855 A CN109034855 A CN 109034855A
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郭天晨
程路
王易风
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Abstract

本发明实施例提供一种广告信息推送的方法及服务器，所述方法包括：获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间；根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果；根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员；根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。所述服务器执行上述方法。本发明实施例提供的广告信息推送的方法及服务器，提高了推送广告的精准度。

Description

一种广告信息推送的方法及服务器
技术领域
本发明实施例涉及大数据分析技术领域，具体涉及一种广告信息推送的方法及服务器。
背景技术
在当今的大数据时代，随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于为用户提供精准的广告推送服务。
为了更加有针对性地为用户推送广告，现有技术为用户设置用户标签，用户标签可以体现出用户个人相关信息(个人基本信息、经济能力、消费情况等)，但是对于一些消费行为，例如购房、购车、装修等，都与家庭整体的经济能力和财务规划相关联。以购房为例，某家庭用户男主人经济实力很强，为高消费能力人群，但是女主人为家庭主妇，月话费额较低，手机终端型号较老，为低消费能力人群。然而现实中购房事件的实际主导者却是该户的女主人，如果仅根据基于个人的用户标签将低端楼盘和二手房不断推荐给该女主人，不仅不能起到应有广告营销的效果，很可能还会招致用户反感继而引发用户投诉。
因此，如何针对家庭用户并提高推送广告的精准度，成为亟须解决的问题。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种广告信息推送的方法及服务器。
第一方面，本发明实施例提供一种广告信息推送的方法，所述方法包括：
获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间；
根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果；
根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员；
根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
第二方面，本发明实施例提供一种广告信息推送的服务器，所述服务器包括：
获取模块，用于获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间；
计算模块，用于根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果；
区分模块，用于根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员；
推送模块，用于根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
第三方面，本发明实施例提供另一种广告信息推送的服务器，包括：处理器、存储器和总线，其中，
所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：
获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间；
根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果；
根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员；
根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括：
所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如下方法：
获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间；
根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果；
根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员；
根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
本发明实施例提供的广告信息推送的方法及服务器，通过有针对性地向家庭用户推送广告信息，并考虑到了该家庭用户上网行为发生时间对推送广告信息的影响，从而提高了推送广告的精准度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例广告信息推送的方法流程示意图；
图2为本发明实施例广告信息推送的服务器结构示意图；
图3为本发明实施例提供的服务器实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例广告信息推送的方法流程示意图，如图1所示，本发明实施例提供的一种广告信息推送的方法，包括以下步骤：
S1：获取家庭用户的基本信息和上网行为信息和上网行为发生时间。
具体的，服务器获取家庭用户的基本信息和上网行为信息和上网行为发生时间。家庭用户办理家庭宽带业务会得到一个账号，使用这个账号通过家里的路由器设置wifi上网，wifi连接的多个上网用户可以作为家庭用户。家庭用户的基本信息可以包括家庭成员的组成(丁克家庭、典型三口之家、2孩家庭)、家庭成员的教育水平(本科、硕士、博士等)、居住档次(安置房、中端楼盘、顶级别墅等)、家庭用户的基本信息的获取可以通过办理家庭宽带业务等渠道获取，上网行为信息可以包括购物消费信息和购物搜索信息，但不作具体限定。
S2：根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果。
具体的，服务器根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果。设有权重衰减因子的计算模型考虑到了用户上网行为的实效性对家庭用户的消费测评结果的影响，表征了基本信息、购物消费信息、购物搜索信息分别受用户上网行为发生时间的影响程度。基本信息受时间影响最小，可以将基本信息的权重衰减因子r1的权重衰减初始值R1设置为1(认为不受上网行为发生时间影响)、购物消费信息、购物搜索信息受时间影响相对较大，可以将权重衰减因子的权重衰减初始值R2和R3设置为<1，一般来说，用户刚刚完成购物消费，不会马上对相类似的产品进行再次消费，而进行购物搜索则可能马上要消费，因此购物消费信息比购物搜索信息受上网行为发生时间的影响更小，故而购物消费信息的R2>购物搜索信息的R3，权重衰减因子ri＝Rim，ri的权重衰减指数m表征了随上网行为发生时间对应的天数权重衰减的程度。以家庭用户搜索某处房产为例：权重衰减初始值R3为0.95，若搜索行为发生在昨天，权重衰减值为0.951＝0.95，一个月之后此次搜索行为的权重衰减因子就是0.9530＝0.21。从而对计算模型中的购物搜索信息的预设权重进行了动态地调节。
S3：根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员。
具体的，服务器根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员。用户身份标识信息可以是国际移动用户识别码(International Mobile Subscriber Identification Number，以下简称IMSI)，IMSI是区别移动用户的标志，储存在SIM卡中，可用于区别移动用户的有效信息，区分家庭用户的家庭成员是确认此时家庭中具体是谁在使用互联网，尽量避免向孩童推荐汽车、股票，向家庭女性推荐IT、游戏等。
S4：根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
具体的，服务器根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。可以针对每个家庭成员准备多个与该家庭成员浏览的上网内容相关联、且符合该家庭用户的消费层次的弹窗广告，可以根据关键词检索触发上述对应类的广告弹窗，并反馈该家庭成员点击情况，以形成营销闭环，将家庭成员直接关闭的广告弹窗加入到该家庭成员的弹窗黑名单当中，避免反复推送该家庭成员无兴趣的内容。
本发明实施例提供的广告信息推送的方法，通过有针对性地向家庭用户推送广告信息，并考虑到了该家庭用户上网行为发生时间对推送广告信息的影响，从而提高了推送广告的精准度。
在上述实施例的基础上，所述上网行为信息包括购物消费信息和购物搜索信息，相应的，所述根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果，包括：
根据如下公式计算所述家庭用户的消费测评结果：
消费测评结果＝C1*r1*D1+C2*r2*D2+C3*r3*D3；
其中，C1、C2、C3分别对应所述基本信息、所述购物消费信息、所述购物搜索信息的预设权重；D1、D2、D3分别对应所述基本信息、所述购物消费信息、所述购物搜索信息的预设分值；r1、r2、r3分别对应所述基本信息、所述购物消费信息、所述购物搜索信息的权重衰减因子。
具体的，服务器根据如下公式计算所述家庭用户的消费测评结果：
消费测评结果＝C1*r1*D1+C2*r2*D2+C3*r3*D3；
其中，C1、C2、C3分别对应所述基本信息、所述购物消费信息、所述购物搜索信息的预设权重；D1、D2、D3分别对应所述基本信息、所述购物消费信息、所述购物搜索信息的预设分值；r1、r2、r3分别对应所述基本信息、所述购物消费信息、所述购物搜索信息的权重衰减因子。C1、C2、C3和D1、D2、D3的数值可以根据实际情况自主设置，r1、r2、r3的说明可参照上述实施例，此处不再赘述。
本发明实施例提供的广告信息推送的方法，通过计算家庭用户的消费测评结果，可以对家庭用户的消费水平进行有效评估。
在上述实施例的基础上，所述权重衰减因子的计算公式为：ri＝Rim；
其中，i＝1、2、3；Ri为权重衰减初始值、R1＝1，R2、R3为0～1之间的小数、且R2>R3；m为权重衰减指数，根据上网行为发生时间来确定。
具体的，服务器中所述权重衰减因子的计算公式为：ri＝Rim；
其中，i＝1、2、3；Ri为权重衰减初始值、R1＝1，R2、R3为0～1之间的小数、且R2>R3；m为权重衰减指数，根据上网行为发生时间来确定。可参照上述实施例，此处不再赘述。
本发明实施例提供的广告信息推送的方法，通过计算权重衰减因子，可以有效地考虑到家庭用户上网行为发生时间对推送广告信息的影响，更进一步地实现了广告信息的准确推送。
在上述实施例的基础上，所述方法还包括：
提取所述权重衰减因子r3。
具体的，服务器提取所述权重衰减因子r3。
根据所述购物搜索信息所在的网站，确定反映所述家庭用户消费偏好的网站子权重因子s3，其中，s3的取值范围为0～1。
具体的，服务器根据所述购物搜索信息所在的网站，确定反映所述家庭用户消费偏好的网站子权重因子s3，其中，s3的取值范围为0～1。举例说明如下：以一个家庭用户浏览的网站为例，此家庭用户昨天在梅赛德斯—奔驰官方网站浏览了GLC系列SUV的信息。因为是昨天的行为，权重衰减因子r3＝R3＝0.95(R3的权重衰减初始值为0.95)，用户很可能对于奔驰品牌很认同，并且具有一定的购买倾向性，才会去奔驰官网浏览，因此可以将奔驰官方网页的网站子权重因子s3确定为较高的数值0.9；此用户昨天还在汽车之家网页浏览了GLC系列SUV的信息，由于汽车之家是综合汽车网站，用户很可能对于奔驰品牌了解很有限，因此可以将汽车之家的网站子权重因子s3确定为较低的数值0.7。
根据如下公式计算所述家庭用户的偏好测评结果：
偏好测评结果＝r3*s3。
具体的，服务器根据如下公式计算所述家庭用户的偏好测评结果：
偏好测评结果＝r3*s3。参照上述举例：奔驰官方网页的网站子权重因子对应的该家庭用户偏好测评结果＝r3*s3＝0.95*0.9＝0.855；汽车之家的网站子权重因子对应的该家庭用户偏好测评结果＝r3*s3＝0.95*0.7＝0.665，从而可以体现出该家庭用户对于消费购物的购买偏好。
根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员。
具体的，服务器根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员。可参照上述实施例，此处不再赘述。
根据所述家庭成员的上网行为信息、所述家庭用户的消费测评结果和所述家庭用户的偏好测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
具体的，服务器根据所述家庭成员的上网行为信息、所述家庭用户的消费测评结果和所述家庭用户的偏好测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。举例说明如下：不同家庭用户的消费测评结果分别为90分和50分、则确定90分的家庭用户为高消费层次家庭用户、确定50分的家庭用户为中等消费层次家庭用户。
该90分的家庭用户的对GLC系列SUV偏好测评结果为0.855、对上汽通用五菱偏好测评结果为0.472；该50分的家庭用户的对GLC系列SUV偏好测评结果为0.665、对上汽通用五菱偏好测评结果为0.776，则服务器向该90分的家庭用户推送与GLC系列SUV价格相当的其他车型，向该50分的家庭用户推送与上汽通用五菱价格相当的其他车型。
本发明实施例提供的广告信息推送的方法，通过家庭用户的偏好测评结果，可以获取家庭用户的偏好，有助于进一步地实现了广告信息的准确推送。
在上述实施例的基础上，所述方法还包括：
若所述家庭成员的上网方式为PC端上网，则根据所述家庭成员所浏览的上网内容及其对应的时间段、以及学习训练过的SVM模型区分所述家庭成员。
具体的，服务器若判断获知所述家庭成员的上网方式为PC端上网，则根据所述家庭成员所浏览的上网内容及其对应的时间段、以及学习训练过的SVM模型区分所述家庭成员。若该家庭成员的上网方式为PC端上网，则根据预先学习训练过的SVM模型、该家庭成员所浏览的上网内容及其对应的时间段，区分该家庭成员。该SVM模型根据该家庭用户中每一个家庭成员的历史数据(在什么时间、在PC端上网浏览了什么内容)区分出每一个家庭成员，举例说明如下：一个三口之家每个周末都有家庭成员在PC端玩网络游戏，而正常工作日没有家庭成员在PC端玩网络游戏，则将在周末经常使用PC端上网的该家庭成员预测为孩童。当周末获知有家庭成员通过PC端上网和上网浏览的内容，则根据预先学习训练过的SVM模型，获知该家庭成员就是该家庭中的孩童。
本发明实施例提供的广告信息推送的方法，通过区分家庭用户的家庭成员，能够进一步有针对性地向家庭成员推送广告信息。
在上述实施例的基础上，所述根据所述家庭成员的上网行为信息、所述家庭用户的消费测评结果和所述家庭用户的偏好测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息，包括：
根据所述家庭用户的消费测评结果，确定所述家庭用户的消费层次。
具体的，服务器根据所述家庭用户的消费测评结果，确定所述家庭用户的消费层次。可参照上述实施例，此处不再赘述。
根据所述家庭用户的偏好测评结果，确定所述家庭用户的消费偏好。
具体的，服务器根据所述家庭用户的偏好测评结果，确定所述家庭用户的消费偏好。可参照上述实施例，此处不再赘述。
根据所述家庭成员浏览的上网内容、以及所述家庭用户的消费层次和消费偏好，向区分后的家庭成员推送与所述浏览的上网内容相关联、且符合所述家庭用户的消费层次和消费偏好的广告信息。
具体的，服务器根据所述家庭成员浏览的上网内容、以及所述家庭用户的消费层次和消费偏好，向区分后的家庭成员推送与所述浏览的上网内容相关联、且符合所述家庭用户的消费层次和消费偏好的广告信息。可参照上述实施例，此处不再赘述。
本发明实施例提供的广告信息推送的方法，通过向家庭成员推送与浏览的上网内容相关联、且符合家庭用户的消费层次和消费偏好的广告信息，极大地提高了推送广告的精准度。
在上述实施例的基础上，所述方法还包括：
若判断获知所述购物消费信息或所述购物搜索信息对应的物品价格高于预设门限值，根据所述家庭用户的消费测评结果向所述家庭用户的全部家庭成员推送相应的广告信息。
具体的，服务器若判断获知所述购物消费信息或所述购物搜索信息对应的物品价格高于预设门限值，根据所述家庭用户的消费测评结果向所述家庭用户的全部家庭成员推送相应的广告信息。预设门限值可以根据实际情况自主设置，举例说明如下：预设门限值设置为10万元，当该家庭用户中的某一家庭成员进行了对住房的搜索，住房的价格高于10万元，服务器会认定高于预设门限值的物品(住房)是家庭消费的大宗物品，就向该家庭用户的所有家庭成员都推送与该家庭用户的消费测评结果匹配的有关住房的广告信息。
本发明实施例提供的广告信息推送的方法，通过向全部的家庭成员推送家庭消费的大宗物品，且符合家庭用户的消费层次和消费偏好的广告信息，进一步提高了推送广告的精准度。
图2为本发明实施例广告信息推送的服务器结构示意图，如图2所示，本发明实施例提供了一种广告信息推送的服务器，包括：获取模块1、计算模块2、区分模块3和推送模块4，其中：
获取模块1用于获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间，计算模块2用于根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果，区分模块3用于根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员，推送模块4用于根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
具体的，获取模块1用于获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间，计算模块2用于根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果，区分模块3用于根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员，推送模块4用于根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
本发明实施例提供的广告信息推送的服务器，通过有针对性地向家庭用户推送广告信息，并考虑到了该家庭用户上网行为发生时间对推送广告信息的影响，从而提高了推送广告的精准度。
本发明实施例提供的广告信息推送的服务器具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述方法实施例的详细描述。
图3为本发明实施例提供的服务器实体结构示意图，如图3所示，所述服务器包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303；
其中，所述处理器301、存储器302通过总线303完成相互间的通信；
所述处理器301用于调用所述存储器302中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间；根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果；根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员；根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间；根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果；根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员；根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
本实施例提供一种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，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间；根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果；根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员；根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的服务器等实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述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ROM/RAM、磁碟、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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明的实施例进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明的实施例各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种广告信息推送的方法，其特征在于，包括：
获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间；
根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果；
根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员；
根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述上网行为信息包括购物消费信息和购物搜索信息，相应的，所述根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果，包括：
根据如下公式计算所述家庭用户的消费测评结果：
消费测评结果＝C1*r1*D1+C2*r2*D2+C3*r3*D3；
其中，C1、C2、C3分别对应所述基本信息、所述购物消费信息、所述购物搜索信息的预设权重；D1、D2、D3分别对应所述基本信息、所述购物消费信息、所述购物搜索信息的预设分值；r1、r2、r3分别对应所述基本信息、所述购物消费信息、所述购物搜索信息的权重衰减因子。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述权重衰减因子的计算公式为：ri＝Rim；
其中，i＝1、2、3；Ri为权重衰减初始值、R1＝1，R2、R3为0～1之间的小数、且R2>R3；m为权重衰减指数，根据上网行为发生时间来确定。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
提取所述权重衰减因子r3；
根据所述购物搜索信息所在的网站，确定反映所述家庭用户消费偏好的网站子权重因子s3，其中，s3的取值范围为0～1；
根据如下公式计算所述家庭用户的偏好测评结果：
偏好测评结果＝r3*s3；
根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员；
根据所述家庭成员的上网行为信息、所述家庭用户的消费测评结果和所述家庭用户的偏好测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述家庭成员的上网方式为PC端上网，则根据所述家庭成员所浏览的上网内容及其对应的时间段、以及学习训练过的SVM模型区分所述家庭成员。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述家庭成员的上网行为信息、所述家庭用户的消费测评结果和所述家庭用户的偏好测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息，包括：
根据所述家庭用户的消费测评结果，确定所述家庭用户的消费层次；
根据所述家庭用户的偏好测评结果，确定所述家庭用户的消费偏好；
根据所述家庭成员浏览的上网内容、以及所述家庭用户的消费层次和消费偏好，向区分后的家庭成员推送与所述浏览的上网内容相关联、且符合所述家庭用户的消费层次和消费偏好的广告信息。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若判断获知所述购物消费信息或所述购物搜索信息对应的物品价格高于预设门限值，根据所述家庭用户的消费测评结果向所述家庭用户的全部家庭成员推送相应的广告信息。
8.一种广告信息推送的服务器，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取家庭用户的基本信息、上网行为信息和上网行为发生时间；
计算模块，用于根据所述基本信息、所述上网行为信息、所述上网行为发生时间和设有权重衰减因子的计算模型，计算所述家庭用户的消费测评结果；
区分模块，用于根据所述家庭用户中的家庭成员上网时所用的移动终端用户身份标识信息，区分所述家庭用户的家庭成员；
推送模块，用于根据所述家庭成员的上网行为信息和所述家庭用户的消费测评结果，向区分后的家庭成员推送相应的广告信息。
9.一种广告信息推送的服务器，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，
所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一所述的方法。
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