CN109299387A - 一种基于智能推荐的消息推送方法、装置及终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能推荐技术领域，揭示了一种基于智能推荐的消息推送方法、装置及终端设备。所述方法包括：统计推送节点之前预设时长内用户关联的推送渠道的特征数据，该特征数据至少包括提醒优先级、推送消息到达率、用户对推送消息的点击率以及用户对推送消息的转化率；依据特征数据从推送渠道中确定目标推送渠道；通过目标推送渠道推送目标推送消息。实施该方法可以在降低对用户造成信息干扰的前提下，提高用户对推送消息的感知度。

Description

一种基于智能推荐的消息推送方法、装置及终端设备

技术领域

本发明涉及智能推荐技术领域，特别涉及一种基于智能推荐的消息推送方法、装置及终端设备。

背景技术

为了增强用户粘稠度，大多数的网购平台往往会定时向用户推送消息。在实践中发现，以单一推送渠道推送消息，用户对消息的感知度通常较低。为了提高用户对消息的感知度，通常可以采用多消息推送渠道推送消息，即将一个消息通过多种推送渠道(如短信、电子邮箱、手机APP、微信、QQ等)进行推送，这种消息推送方式虽然极大的保证了用户对消息的感知度，但重复接收到相同消息会对用户造成信息干扰。因此，如何以最少的推送渠道推送消息，且用户对消息的感知度最大就成为了一个亟需解决的问题。

发明内容

为了解决利用现有消息推送方法推送消息时用户感知度低或者对用户造成信息干扰的技术问题，本发明提供了一种基于智能推荐的消息推送方法、装置及终端设备。

一种基于智能推荐的消息推送方法，所述方法包括：

统计推送节点之前预设时长内用户关联的推送渠道的特征数据，所述特征数据至少包括提醒优先级、推送消息到达率、用户对所述推送消息的点击率以及用户对所述推送消息的转化率；

依据所述特征数据从所述推送渠道中确定目标推送渠道；

通过所述目标推送渠道推送所述目标推送消息。

一种基于智能推荐的消息推送装置，包括：

统计单元，用于统计推送节点之前预设时长内用户关联的推送渠道的特征数据，所述特征数据至少包括提醒优先级、推送消息到达率、用户对所述推送消息的点击率以及用户对所述推送消息的转化率；

确定单元，用于依据所述特征数据从所述推送渠道中确定目标推送渠道；

推送单元，用于通过所述目标推送渠道推送所述目标推送消息。

一种终端设备，所述终端设备包括：

处理器；

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如前所述的方法。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明所提供的基于智能推荐的消息推送方法包括如下步骤，统计推送节点之前预设时长内用户关联的推送渠道的特征数据，该特征数据至少包括提醒优先级、推送消息到达率、用户对推送消息的点击率以及用户对推送消息的转化率；依据特征数据从推送渠道中确定目标推送渠道；通过目标推送渠道推送所述目标推送消息。

此方法下，若当前节点为目标推送消息的推送节点，基于推送渠道的特征数据确认目标推送渠道，可以提高用户对目标推送消息的感知度，此外，通过目标推送渠道推送目标推送消息相较于通过用户关联的所有推送渠道推送而言，极大地降低了对用户造成信息干扰的概率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种基于智能推荐的消息推送装置的示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种基于智能推荐的消息推送方法的流程图；

图3是根据另一示例性实施例示出的一种基于智能推荐的消息推送方法的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种基于智能推荐的消息推送装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本发明的实施环境可以是便携式终端设备，例如智能手机、平板电脑、台式电脑。图1是根据一示例性实施例示出的一种基于智能推荐的消息推送装置的示意图。基于智能推荐的消息推送装置100可以是上述便携式终端设备。如图1所示，基于智能推荐的消息推送装置100可以包括以下一个或多个组件：处理组件102，存储器104，电源组件106，多媒体组件108，音频组件110，传感器组件114以及通信组件116。

处理组件102通常控制基于智能推荐的消息推送装置100的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作以及记录操作相关联的操作等。处理组件102可以包括一个或多个处理器118来执行指令，以完成下述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件102可以包括一个或多个模块，用于便于处理组件102和其他组件之间的交互。例如，处理组件102可以包括多媒体模块，用于以方便多媒体组件108和处理组件102之间的交互。

存储器104被配置为存储各种类型的数据以支持在基于智能推荐的消息推送装置100的操作。这些数据的示例包括用于在基于智能推荐的消息推送装置100上操作的任何应用程序或方法的指令。存储器104可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储器104中还存储有一个或多个模块，用于该一个或多个模块被配置成由该一个或多个处理器118执行，以完成如下所示方法中的全部或者部分步骤。

电源组件106为基于智能推荐的消息推送装置100的各种组件提供电力。电源组件106可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为基于智能推荐的消息推送装置100生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件108包括在基于智能推荐的消息推送装置100和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(Liquid Crystal Display，简称LCD)和触摸面板。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。屏幕还可以包括有机电致发光显示器(Organic Light Emitting Display，简称OLED)。

音频组件110被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件110包括一个麦克风(Microphone，简称MIC)，当基于智能推荐的消息推送装置100处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器104或经由通信组件116发送。在一些实施例中，音频组件110还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

传感器组件114包括一个或多个传感器，用于为基于智能推荐的消息推送装置100提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件114可以检测到基于智能推荐的消息推送装置100的打开/关闭状态，组件的相对定位，传感器组件114还可以检测基于智能推荐的消息推送装置100或基于智能推荐的消息推送装置100一个组件的位置改变以及基于智能推荐的消息推送装置100的温度变化。在一些实施例中，该传感器组件114还可以包括磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件116被配置为便于基于智能推荐的消息推送装置100和其他设备之间有线或无线方式的通信。基于智能推荐的消息推送装置100可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi(Wireless-Fidelity，无线保真)。在一个示例性实施例中，通信组件116经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件116还包括近场通信(Near Field Communication，简称NFC)模块，用于以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(Radio Frequency Identification，简称RFID)技术，红外数据协会(Infrared Data Association，简称IrDA)技术，超宽带(UltraWideband，简称UWB)技术，蓝牙技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，基于智能推荐的消息推送装置100可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器、数字信号处理设备、可编程逻辑器件、现场可编程门阵列、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行下述方法。

图2是根据一示例性实施例示出的一种基于智能推荐的消息推送方法的流程图。如图2所示，此方法包括以下步骤。

步骤210，统计推送节点之前预设时长内用户关联的推送渠道的特征数据，其中，特征数据至少包括提醒优先级、推送消息到达率、用户对推送消息的点击率以及用户对推送消息的转化率。

在本发明实施例中，推送节点之前预设时长内用户关联的推送渠道的特征数据可以是以该推送节点为预设时长的终止时间点，也可以是以该推送节点之前的某一时间点作为预设时长的终止时间点，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，用户关联的推送渠道可以是邮箱、QQ、微信或者短信等等。推送渠道的特征数据至少包括提醒优先级、推送消息到达率、用户对推送消息的点击率以及用户对推送消息的转化率，下面对推送渠道示例出的特征数据进行说明：提醒优先级，每一推送渠道的提醒消息的输出优先级即为提醒优先级。举例来说，用户的终端设备可以同时运行邮箱、QQ以及微信，且邮箱、QQ以及微信为用户关联的推送渠道，同一推送消息同时发送给用户的邮箱、QQ以及微信时，邮箱、QQ以及微信在接收到推送消息时，用户的终端设备通常会生成针对邮箱、QQ以及微信的提醒消息，并按照预先设置的提醒消息的输出优先级进行输出；推送消息达到率，即预设时长内每一推送渠道成功推送消息的次数与该推送渠道推送消息总次数的比值；用户对推送消息的点击率，即用户对每一推送渠道成功推送消息的点击次数与该推送渠道推送消息总次数的比值；用户对推送消息的转化率，即用户购买每一推送渠道推送消息所示产品的次数与该推送渠道推送消息总次数的比值。

需要说明的是，在本发明实施例中，用户关联的推送渠道还可以为应用程序(邮箱、QQ以及微信)的不同消息推送模块，以微信为例，微信中的消息推送模块可以包括订阅号模块和公众号模块，本发明实施例可以将微信中的订阅号模块和公众号模块作为与用户关联的不同推送渠道，即用户的终端设备运行有微信时，同一推送消息可以同时发送给微信的订阅号模块和公众号模块，那么，推送渠道的特征数据可以为针对订阅号模块和公众号模块的提醒消息的输出优先级、消息到达率、用户对推送消息的点击率以及用户对推送消息的转化率。

可选的，在一示例性实施例中，在执行步骤210之前，还可以通过分析用户登记信息获得用户标签，其中，用户登记信息至少包括用户年龄信息、性别信息、职业信息以及喜好信息；将若干待推送消息中与用户标签匹配的待推送消息确定为目标推送消息。通过实施该示例性实施例，可以基于用户标签有针对性的向用户推送消息，从而达到提高用户体验的目的。

步骤220，依据特征数据从推送渠道中确定目标推送渠道。

在一示例性实施例中，依据特征数据从推送渠道中确定目标推送渠道可以包括：依据特征数据获得推送渠道的综合分值；将综合分值中分值最高的推送渠道确定为目标推送渠道。其中，需要说明的是，步骤220中提及的推送渠道可以是用户关联的所有推送渠道，也可以是部分推送渠道，本发明实施例不做限定，根据每一推送渠道的综合分值从用户关联的所有推送渠道或者部分推送渠道中确定目标推送渠道，由于每一推送渠道的综合分值是基于其特征数据得到的，所以确定出的目标推送渠道可以极大地提高用户对消息的感知度。

若步骤220所提及的推送渠道为部分推送渠道，那么，需要从用户关联的所有推送渠道中按照预设规则确定出部分推送渠道。其中，该预设规则包括用户预先设置的若干时间段，以及每一时间段对应的若干推送渠道。基于该方法，在从用户关联的所有推送渠道中按照预设规则确定出部分推送渠道之前，还需要从预设规则所包括的若干时间段中确定出当前时间点所处的目标时间段，以及将目标时间段对应的若干推送渠道作为上述部分推送渠道。通过实施该方法，从用户关联的部分推送渠道中确定出目标推送渠道，可以提高目标推送渠道的确定效率，还可以达到降低系统负担的目的。

基于上述示例性实施例，依据特征数据获得推送渠道的综合分值可以包括：获取特征数据的权重值；将特征数据和其权重值相乘得到特征数据乘积，对特征数据乘积进行累加获得推送渠道的综合分值。上述特征数据(提醒优先级、推送消息到达率、用户对推送消息的点击率以及用户对推送消息的转化率)分别对应有权重值，在本发明实施例中，将特征数据和其权重值相乘得到特征数据乘积，对特征数据乘积进行累加获得推送渠道的综合分值的具体实现方式可以是，将推送渠道的每一特征数据与其对应的权重值相乘得到每一特征数据的特征数据乘积，将每一特征数据乘积累加得到推送渠道的综合分值。可选的，推送渠道的综合分值还可以由部分特征数据的特征数据乘积累加得到。具体的计算公式如下:假设提醒优先级、推送消息到达率、用户对推送消息的点击率、用户对推送消息的转化率以及推送渠道的综合分值分别用A、B、C、D、S表示，提醒优先级的权重值为a,推送消息到达率的权重值为b,用户对推送消息的点击率的权重值为c,用户对推送消息的转化率的权重值为d，那么，S＝A×a+B×b+C×c+D×d。

步骤230，通过目标推送渠道推送上述目标推送消息。

通过执行步骤210～步骤230，基于推送渠道的特征数据确认目标推送渠道，可以提高用户对目标推送消息的感知度，通过目标推送渠道推送目标推送消息极大地降低了对用户造成信息干扰的概率。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种基于智能推荐的消息推送方法的流程图。如图3所示，除图2所示的步骤210～步骤230之外，此实施例中基于智能推荐的消息推送方法还包括以下步骤：

其中，针对步骤310～步骤330的详细描述，请图2所示的基于智能推荐的消息推送方法中步骤210～步骤230的描述，本发明实施例不再赘述。

步骤340，检测通过上述目标推送渠道是否成功推送目标推送消息，如果是，执行步骤350；如果否，执行步骤360。

步骤350，对上述目标推送渠道进行标记。

在一示例性实施例中，在步骤350执行完毕之后，还可以将带有标记的上述目标推送渠道设置为某一固定时间段内专属的目标推送渠道，通过实施该实施方式，在该某一固定时间段内不需要依据特征数据从上述推送渠道中确定目标推送渠道，提高了该某一固定时间段内目标推送消息的效率。需要说明的是，该某一固定时间段为当前节点之后的时间段，该某一固定时间段的时长通常较短，可以是一周、一个月或者一个季度等。

步骤360，按照预设规则更新上述目标推送渠道，以及通过更新后的目标推送渠道推送目标推送消息。

执行步骤340～步骤360，在通过上述目标推送渠道推送目标推送消息之后，还可以进行进一步追踪目标推送消息的到达情况，以及在目标推送消息未到达情况下，可以通过更换推送渠道实现目标推送消息的多次推送，从而保证目标推送消息的到达率。

可选的，在一示例性实施例中，按照预设规则更新上述目标推送渠道，以及通过更新后的目标推送渠道推送目标推送消息，可以包括：获取推送渠道列表，该推送渠道列表中的推送渠道分别对应有优先级等级，且目标推送渠道对应的优先级等级最高；依据推送渠道对应的优先级等级，从推送渠道列表中确定第一推送渠道，该第一推送渠道的优先级等级仅低于目标推送渠道的优先级等级；利用第一推送渠道更新目标推送渠道，以及将目标推送渠道从推送渠道列表中删除以实现对推送渠道列表的更新。基于该示例性实施例，获取推送渠道列表，可以包括：根据推送渠道的综合分值由大到小的顺序对推送渠道进行排序得到针对推送渠道的排序序列和推送渠道对应的序列号；其中，综合分值越大的推送渠道对应的序列号越小；根据排序序列得到推送渠道列表，以及依据推送渠道对应的序列号设置推送渠道列表中推送渠道对应的优先级等级；其中，推送渠道列表中序列号越小的推送渠道对应的优先级等级越高。

以下是本发明公开的基于智能推荐的消息推送装置实施例。

图4是根据一示例性实施例示出的一种基于智能推荐的消息推送装置的框图。如图4所示，该基于智能推荐的消息推送装置可以包括：

统计单元401，用于统计推送节点之前预设时长内用户关联的推送渠道的特征数据，该特征数据至少包括提醒优先级、推送消息到达率、用户对推送消息的点击率以及用户对推送消息的转化率。

需要说明的是，针对推送渠道的特征数据的描述，请参照图2所示的基于智能推荐的消息推送方法中步骤210下的描述，本发明实施例不再赘述。

可选的，在一示例性实施例中，统计单元401，还可以用于统计推送节点之前预设时长内用户关联的推送渠道的特征数据之前，通过分析用户登记信息获得用户标签，其中，用户登记信息至少包括用户年龄信息、性别信息、职业信息以及喜好信息，以及将若干待推送消息中与用户标签匹配的待推送消息确定为目标推送消息。通过实施该示例性实施例，可以基于用户标签有针对性的向用户推送消息，从而达到提高用户体验的目的。

确定单元402，用于依据特征数据从上述推送渠道中确定目标推送渠道。

在一示例性实施例中，确定单元402用于依据特征数据从推送渠道中确定目标推送渠道的方式具体可以为：确定单元402，用于依据特征数据获得推送渠道的综合分值，以及将综合分值中分值最高的推送渠道确定为目标推送渠道。其中，需要说明的是，上述所提及的推送渠道可以是用户关联的所有推送渠道，也可以是部分推送渠道，本发明实施例不做限定。根据每一推送渠道的综合分值从用户关联的所有推送渠道或者部分推送渠道中确定目标推送渠道，由于每一推送渠道的综合分值是基于其特征数据得到的，所以确定出的目标推送渠道可以极大地提高用户对消息的感知度。

若上述所提及的推送渠道为部分推送渠道，那么，确定单元402，还可以用于依据特征数据从上述推送渠道中确定目标推送渠道之前，从用户关联的所有推送渠道中按照预设规则确定出部分推送渠道。其中，该预设规则包括用户预先设置的若干时间段，以及每一时间段对应的若干推送渠道。基于实施方式，，上述确定单元402在从用户关联的所有推送渠道中按照预设规则确定出部分推送渠道之前，还需要从预设规则所包括的若干时间段中确定出当前时间点所处的目标时间段，以及将目标时间段对应的若干推送渠道作为上述部分推送渠道。通过实施该实施方式，从用户关联的部分推送渠道中确定出目标推送渠道，可以提高目标推送渠道的确定效率，还可以达到降低系统负担的目的。

基于上述示例性实施例，上述确定单元402用于依据特征数据获得推送渠道的综合分值的方式具体可以为：上述确定单元402，用于获取特征数据的权重值；将特征数据和其权重值相乘得到特征数据乘积，对特征数据乘积进行累加获得推送渠道的综合分值。上述特征数据(提醒优先级、推送消息到达率、用户对推送消息的点击率以及用户对推送消息的转化率)分别对应有权重值，在本发明实施例中，将特征数据和其权重值相乘得到特征数据乘积，对特征数据乘积进行累加获得推送渠道的综合分值的具体实现方式可以是，将推送渠道的每一特征数据与其对应的权重值相乘得到每一特征数据的特征数据乘积，将每一特征数据乘积累加得到推送渠道的综合分值。可选的，推送渠道的综合分值还可以由部分特征数据的特征数据乘积累加得到。

推送单元403，用于通过目标推送渠道推送目标推送消息。

通过实施上述基于智能推荐的消息推送装置，确定单元402基于推送渠道的特征数据确认目标推送渠道，可以提高用户对目标推送消息的感知度，通过目标推送渠道推送目标推送消息极大地降低了对用户造成信息干扰的概率。

可选的，在另一示例性实施例中，上述推送单元403，还可以用于通过所述目标推送渠道推送目标推送消息之后，检测通过目标推送渠道是否成功推送目标推送消息，以及当成功推送目标推送消息时，对目标推送渠道进行标记，以及当未成功推送目标推送消息时，按照预设规则更新目标推送渠道，以及通过更新后的目标推送渠道推送目标推送消息。

其中，上述推送单元403用于当未成功推送目标推送消息时，按照预设规则更新目标推送渠道的具体方式可以为：上述推送单元403，用于当未成功推送目标推送消息时，获取推送渠道列表，该推送渠道列表中的推送渠道分别对应有优先级等级，且目标推送渠道对应的优先级等级最高；依据推送渠道对应的优先级等级，从推送渠道列表中确定第一推送渠道，该第一推送渠道的优先级等级仅低于目标推送渠道的优先级等级；利用第一推送渠道更新目标推送渠道，以及将目标推送渠道从推送渠道列表中删除以实现对推送渠道列表的更新。基于该示例性实施例，上述推送单元403用于当未成功推送目标推送消息时，获取推送渠道列表的方式具体可以为：上述推送单元403，用于根据推送渠道的综合分值由大到小的顺序对推送渠道进行排序得到针对推送渠道的排序序列和推送渠道对应的序列号；其中，综合分值越大的推送渠道对应的序列号越小；根据排序序列得到推送渠道列表，以及依据推送渠道对应的序列号设置推送渠道列表中推送渠道对应的优先级等级；其中，推送渠道列表中序列号越小的推送渠道对应的优先级等级越高。

在一示例性实施例中，上述推送单元403，还可以用于对目标推送渠道进行标记之后，将带有标记的上述目标推送渠道设置为某一固定时间段内专属的目标推送渠道。通过实施该实施方式，在该某一固定时间段内不需要确定单元402依据特征数据从上述推送渠道中确定目标推送渠道，提高了该某一固定时间段内目标推送消息的效率。需要说明的是，该某一固定时间段为当前节点之后的时间段，该某一固定时间段的时长通常较短，可以是一周、一个月或者一个季度等。

本发明还提供一种终端设备，该终端设备包括：

处理器；

存储器，该存储器上存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，实现如前所示的基于智能推荐的消息推送方法。

该终端设备可以是图1所示的基于智能推荐的消息推送装置100。

在一示例性实施例中，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如前所示的基于智能推荐的消息推送方法。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于智能推荐的消息推送方法，其特征在于，所述方法包括：

统计推送节点之前预设时长内用户关联的推送渠道的特征数据，所述特征数据至少包括提醒优先级、推送消息到达率、用户对所述推送消息的点击率以及用户对所述推送消息的转化率；

依据所述特征数据从所述推送渠道中确定目标推送渠道；

通过所述目标推送渠道推送所述目标推送消息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述特征数据从所述推送渠道中确定目标推送渠道，包括：

依据所述特征数据获得所述推送渠道的综合分值；

将所述综合分值中分值最高的所述推送渠道确定为目标推送渠道。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述特征数据获得所述推送渠道的综合分值，包括：

获取所述特征数据的权重值；

将所述特征数据和其权重值相乘得到特征数据乘积，对所述特征数据乘积进行累加获得所述推送渠道的综合分值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标推送渠道推送所述目标推送消息之后，所述方法还包括：

检测通过所述目标推送渠道是否成功推送所述目标推送消息；

当成功推送所述目标推送消息时，对所述目标推送渠道进行标记；

当未成功推送所述目标推送消息时，按照预设规则更新所述目标推送渠道，以及通过更新后的目标推送渠道推送所述目标推送消息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当未成功推送所述目标推送消息时，按照预设规则更新所述目标推送渠道，包括：

当未成功推送所述目标推送消息时，获取推送渠道列表；其中，所述推送渠道列表中的所述推送渠道分别对应有优先级等级，且所述目标推送渠道对应的优先级等级最高；

依据所述推送渠道对应的优先级等级，从所述推送渠道列表中确定第一推送渠道；其中，所述第一推送渠道的优先级等级仅低于所述目标推送渠道的优先级等级；

利用所述第一推送渠道更新所述目标推送渠道，以及将所述目标推送渠道从所述推送渠道列表中删除以实现对所述推送渠道列表的更新。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述当未成功推送所述目标推送消息时，获取推送渠道列表，包括：

当未成功推送所述目标推送消息时，根据所述综合分值由大到小的顺序对所述推送渠道进行排序得到针对所述推送渠道的排序序列和所述推送渠道对应的序列号；其中，所述综合分值越大的所述推送渠道对应的序列号越小；

根据所述排序序列得到推送渠道列表，以及依据所述推送渠道对应的序列号设置所述推送渠道列表中所述推送渠道对应的优先级等级；其中，所述推送渠道列表中序列号越小的所述推送渠道对应的优先级等级越高。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若当前节点为目标推送消息的推送节点，统计所述当前节点之前预设时长内用户关联的推送渠道的特征数据之前，所述方法还包括：

通过分析用户登记信息获得用户标签，所述用户登记信息至少包括用户年龄信息、性别信息、职业信息以及喜好信息；

将若干待推送消息中与所述用户标签匹配的待推送消息确定为目标推送消息。

8.一种基于智能推荐的消息推送装置，其特征在于，包括：

统计单元，用于统计推送节点之前预设时长内用户关联的推送渠道的特征数据，所述特征数据至少包括提醒优先级、推送消息到达率、用户对所述推送消息的点击率以及用户对所述推送消息的转化率；

确定单元，用于依据所述特征数据从所述推送渠道中确定目标推送渠道；

推送单元，用于通过所述目标推送渠道推送所述目标推送消息。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1～7任一项所述的基于智能推荐的消息推送方法。

10.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：

处理器；

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1～7任一项所述的基于智能推荐的消息推送方法。