CN111597447A - 对象推送方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了一种对象推送方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定目标用户获取目标资源的目标地区；在对象推送时间处于与目标地区具有第一映射关系的一个或多个资源推送时段内时，确定目标用户对应于资源推送时段的资源获取概率；在资源获取概率高于概率阈值时，从候选实体对象集中确定向目标用户的客户端推送的目标对象；候选实体对象能够在目标地区内向目标用户提供与资源推送时段具有第二映射关系的目标资源，候选实体对象集中候选实体对象被确定为目标对象的概率与目标用户对应于资源推送时段的前一时段的资源获取信息有关，资源获取信息至少包括目标用户是否获取过候选实体对象相关的资源。

Description

对象推送方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及对象推送技术领域，具体涉及一种对象推送方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，越来越多的线上平台应运而生。为了提高对用户的服务质量，线上平台越来越多的依赖大数据分析技术，根据用户的需求为用户推荐对象，使得用户能够在线上平台快速命中所需要的对象。但是如何快速而精准的为用户推荐其所需的对象一直是线上平台致力于要解决的重要问题之一。

发明内容

本公开实施例提供一种对象推送方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例中提供了一种对象推送方法，包括：

确定目标用户获取目标资源的目标地区；在对象推送时间处于与所述目标地区具有第一映射关系的一个或多个资源推送时段内时，确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的资源获取概率；在所述资源获取概率高于概率阈值时，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象；其中，所述候选实体对象能够在所述目标地区内向所述目标用户提供与所述资源推送时段具有第二映射关系的目标资源；所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为目标对象的概率与所述目标用户对应于所述资源推送时段的前一时段的资源获取信息有关，所述资源获取信息至少包括所述目标用户是否获取过所述候选实体对象相关的资源。

结合第一方面，本公开在第一方面的第一种实现方式中，还包括：根据样本用户在所述目标地区内的第一资源获取数据确定一个或多个所述资源推送时段；其中，所述第一资源获取数据包括所述样本用户在第一历史时间段内获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；建立所述目标地区与所述资源推送时段之间的第一映射关系。

结合第一方面和/或第一方面的第一种实现方式，本公开在第一方面的第二种实现方式中，根据样本用户在所述目标地区内的第一资源获取数据确定一个或多个所述资源推送时段，包括：获取所述第一历史时间段内所述样本用户从所述目标地区获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；根据所述时间属性相匹配的所述样本资源的所述获取时间确定所述资源推送时段。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式和/或第一方面的第二种实现方式，本公开在第一方面的第三种实现方式中，还包括：获取所述目标用户的第二资源获取数据；所述第二资源获取数据包括在第二历史时间段内所述目标用户获取的历史资源以及历史资源的获取时间；根据所述第二资源获取数据确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的所述资源获取概率。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式和/或第一方面的第三种实现方式，本公开在第一方面的第四种实现方式中，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象，还包括：确定在所述资源推送时段内所述目标用户从所述候选实体对象集中的候选实体对象获取资源时的配送信息；根据所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式、第一方面的第三种实现方式和/或第一方面的第四种实现方式，本公开在第一方面的第五种实现方式中，根据所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率，包括：确定所述目标用户的配送需求类别；其中，所述配送需求类别预先根据所述目标用户从配送维度对实体对象的选择数据划分得到；根据所述配送需求类别以及所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式、第一方面的第三种实现方式、第一方面的第四种实现方式和/或第一方面的第五种实现方式，本公开在第一方面的第六种实现方式中，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象，还包括：确定所述目标用户对目标资源的需求信息；其中，所述需求信息包括预先根据所述目标用户的历史数据得到的资源类别相关的信息；根据所述需求信息调整所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

第二方面，本公开实施例中提供了一种对象推送装置，包括：第一确定模块，被配置为确定目标用户获取目标资源的目标地区；第二确定模块，被配置为在对象推送时间处于与所述目标地区具有第一映射关系的一个或多个资源推送时段内时，确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的资源获取概率；第三确定模块，被配置为在所述资源获取概率高于概率阈值时，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象；其中，所述候选实体对象能够在所述目标地区内向所述目标用户提供与所述资源推送时段具有第二映射关系的目标资源；所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为目标对象的概率与所述目标用户对应于所述资源推送时段的前一时段的资源获取信息有关，所述资源获取信息至少包括所述目标用户是否获取过所述候选实体对象相关的资源。

结合第二方面，本公开在第二方面的第一种实现方式中，还包括：第四确定模块，被配置为根据样本用户在所述目标地区内的第一资源获取数据确定一个或多个所述资源推送时段；其中，所述第一资源获取数据包括所述样本用户在第一历史时间段内获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；建立模块，被配置为建立所述目标地区与所述资源推送时段之间的第一映射关系。

结合第二方面和/或第二方面的第一种实现方式，本公开在第二方面的第二种实现方式中，所述第四确定模块，包括：第一获取子模块，被配置为获取所述第一历史时间段内所述样本用户从所述目标地区获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；第一确定子模块，被配置为根据所述时间属性相匹配的所述样本资源的所述获取时间确定所述资源推送时段。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式和/或第二方面的第二种实现方式，本公开在第二方面的第三种实现方式中，还包括：获取模块，被配置为获取所述目标用户的第二资源获取数据；所述第二资源获取数据包括在第二历史时间段内所述目标用户获取的历史资源以及历史资源的获取时间；第五确定模块，被配置为根据所述第二资源获取数据确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的所述资源获取概率。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式、第二方面的第二种实现方式和/或第二方面的第三种实现方式，本公开在第二方面的第四种实现方式中，所述第三确定模块，还包括：第二确定子模块，被配置为确定在所述资源推送时段内所述目标用户从所述候选实体对象集中的候选实体对象获取资源时的配送信息；第一调整子模块，被配置为根据所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式、第二方面的第二种实现方式、第二方面的第三种实现方式和/或第二方面的第四种实现方式，本公开在第二方面的第五种实现方式中，所述第一调整子模块，包括：第三确定子模块，被配置为确定所述目标用户的配送需求类别；其中，所述配送需求类别预先根据所述目标用户从配送维度对实体对象的选择数据划分得到；第二调整子模块，被配置为根据所述配送需求类别以及所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式、第二方面的第二种实现方式、第二方面的第三种实现方式、第二方面的第四种实现方式和/或第二方面的第五种实现方式，本公开在第二方面的第六种实现方式中，所述第三确定模块，还包括：第四确定子模块，被配置为确定所述目标用户对目标资源的需求信息；其中，所述需求信息包括预先根据所述目标用户的历史数据得到的资源类别相关的信息；第三调整子模块，被配置为根据所述需求信息调整所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。

在一个可能的设计中，对象推送装置的结构中包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条支持对象推送装置执行上述第一方面中对象推送方法的计算机指令，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的计算机指令。所述对象推送装置还可以包括通信接口，用于对象推送装置与其他设备或通信网络通信。

第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括存储器和至少一个处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述至少一个处理器执行以实现上述任一方法。

第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于存储对象推送装置所用的计算机指令，其包含用于执行上述任一方法所涉及的计算机指令。

本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过本公开实施例，能够在与目标地区具有第一映射关系的资源推送时段为目标用户推送目标对象，而该目标对象所提供的目标资源与资源推送时段具有第二映射关系，也即本公开实施方式根据目标资源的时间属性以及各个地区对于目标资源的获取时段的不同，预先建立目标地区与资源推送时段之间的第一映射关系、资源推送时段与目标资源之间的第二映射关系，进而通过目标地区与该第一映射关系、第二映射关系之间的联系，确定相应的目标对象，此外还根据目标用户在资源推送时段的前一时段是否获取过资源的信息调整候选实体对象被确定为目标对象的概率，最终确定的目标对象推送至目标用户的客户端，使得目标用户能够快速而有效的从线上平台获取所需的资源，提高用户在线上平台的使用体验。

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和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：

图1示出根据本公开一实施方式的对象推送方法的流程图；

图2示出根据图1所示实施方式的步骤S103的流程图；

图3示出根据图2所示实施方式的步骤S202的流程图；

图4示出根据图1所示实施方式的步骤S103的又一流程图；

图5示出根据本公开一实施方式在外卖点餐平台中为用户推送下午茶的应用流程示意图；

图6是适于用来实现根据本公开一实施方式的对象推送方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施方式，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施方式无关的部分。

在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。

另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开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公开。

一些实体对象通过线上平台所提供的资源具有时间属性，也即一些资源在一天中的特定时段提供，用户也仅在这些特定时段会获取这些资源。而不同用户由于受生活习惯的影响或者当前实际情况的变化对实体对象提供的资源的需求有所不同。相关技术中通过用户的历史数据分析用户的偏好，并基于用户的偏好为用户推荐对应的实体对象和/或实体对象所提供的资源。但是，相关技术中并未考虑用户在不同时段的个性化需求，并且对于一些具有地域性特定的资源而言，不同地区的用户获取资源的时段也有所不同，因此相关技术在不考虑时段、地区等属性的情况下为用户推送的对象和/或资源并不一定适用于处于当前地区的用户在当前时段的需求，因此会导致用户无法快速而有效地从线上平台获取所需的资源，并且还降低了用户的使用体验。

因此，本公开实施例提出了一种对象推送方法。该方法中，在对目标用户推送对象时，首先确定目标用户获取资源的目标地区，进而确定对象推送时间是否处于与目标地区具有第一映射关系的资源推送时段内，如果对象推送时间处于该资源推送时段内，则通过确定该目标用户对应于该资源推送时段的资源获取概率，如果该资源获取概率高于概率阈值，则从候选实体对象集中确定向目标用户的客户端推送的目标对象，以便将该目标对象推送至目标用户的客户端，其中该候选实体对象集能够在目标地区内向目标用户提供与资源推送时段具有第二映射关系的目标资源，并且在从后续实体对象集中确定向目标用户的客户端推送的目标对象时，确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的前一时段的资源获取信息；所述资源获取信息至少包括所述目标用户是否获取过资源；根据所述资源获取信息调整所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。通过上述实施方式，能够在与目标地区具有第一映射关系的资源推送时段为目标用户推送目标对象，而该目标对象所提供的目标资源与资源推送时段具有第二映射关系，也即本公开实施方式根据目标资源的时间属性以及各个地区对于目标资源的获取时段的不同，预先建立目标地区与资源推送时段之间的第一映射关系、资源推送时段与目标资源之间的第二映射关系，进而通过目标地区与该第一映射关系、第二映射关系之间的联系，确定相应的目标对象，此外还根据目标用户在资源推送时段的前一时段是否获取过资源的信息调整候选实体对象被确定为目标对象的概率，最终确定的目标对象推送至目标用户的客户端，使得目标用户能够快速而有效的从线上平台获取所需的资源，提高用户在线上平台的使用体验。

图1示出根据本公开一实施方式的对象推送方法的流程图。如图1所示，所述对象推送方法包括以下步骤：

在步骤S101中，确定目标用户获取目标资源的目标地区；

在步骤S102中，在对象推送时间处于与所述目标地区具有第一映射关系的一个或多个资源推送时段内时，确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的资源获取概率；

在步骤S103中，在所述资源获取概率高于概率阈值时，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象；其中，所述候选实体对象能够在所述目标地区内向所述目标用户提供与所述资源推送时段具有第二映射关系的目标资源；所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为目标对象的概率与所述目标用户对应于所述资源推送时段的前一时段的资源获取信息有关，所述资源获取信息至少包括所述目标用户是否获取过所述候选实体对象相关的资源。

本实施例中，目标用户可以是线上平台的任一用户。目标地区可以目标用户要获取资源的地区，例如目标用户当前所在的地区。目标地区包括但不限于省、城市、城镇等。资源推送时段可以是一天中的某个时段，具体可以根据实际情况而设定，在此不做限制。例如，对于外卖点餐平台而言，可以将一天划分成多个时段，比如早餐时段、午餐时段、下午茶时段、晚餐时段和宵夜时段，资源推送时段可以是多个时段中的一个或多个，例如外卖点餐平台中的早餐时段、下午茶时段和/或宵夜时段。

在一些实施例中，针对类似外卖点餐平台这类线上平台，由于不同地区的用餐习惯有所不同，因此可以根据用户用餐数据建立不同地区与资源推送时段之间的映射关系，资源推送时段可以对应一个具体的时间区间，例如早上6点至10点。用餐数据可以包括该地区内用户集中在哪个时间段享用早餐、午餐、下午茶、晚餐和或宵夜等。例如，东北地区、西北地区等的地方时间与北京时间有所不同，因此这些地区的用餐时间与其他地区的用餐时间也有所不同，因此可以根据各个地区的实际用餐数据通过统计分析等方式为不同地区划分不同的资源推送时段对应的时间区间，例如东北地区的下午茶时段对应的时间区间为15：00～18：00，而北京地区的下午茶时段对应的时间区间为14：00～17：00。由于餐品这类资源具有时间属性，因此通过这种方式为不同地区绑定不同的资源推送时段，可以在推送提供类似餐品的目标资源的目标对象时，能够提高推送的准确率。

在一些实施例中，与目标地区具有第一映射关系的资源推送时段可以是大多数用户在线上平台进行资源获取不太频繁的时段，或者说资源推送时段可以是用户获取资源的可选时段，而非必选时段。例如，外卖点餐平台中，资源推送时段可以是早餐时段、下午茶时段、夜宵时段等，并且这些时段对应的具体时间区间因地区的不同而不同。用户获取资源的时间大多数位于非资源推送时段，但是也有部分用户会在资源推送时段获取资源。

目标用户地区可以根据从目标用户所使用的客户端得到的位置定位数据确定。目标地区可以是线上平台根据实际应用情况而预先划分出的地区，例如东北地区、西部地区、新疆、西藏等，例如按照行政区域划分或者按照经纬度划分。在划分好地区之后，可以确定每个地区对应的资源推送时段，进而建立资源推送时段与不同地区之间的第一映射关系。

对象推送时间可以是触发本公开实施例中的对象推送方法的时间，例如目标用户上线后，即可触发上述对象推送方法，此时对象推送时间可以是线上平台的当前时间；当然，对象推送时间也可以不是当前时间，例如可以根据预设一对象推送时间确定为目标对象推送的目标对象，并在该对象推送时间到达之后将目标对象推送至目标用户的客户端。

资源推送时段内的资源获取概率可以表征目标用户在资源推送时段内获取对应资源的可能性。假如目标用户在过去一段时间内经常在资源推送时段从实体对象获取相应的目标资源，例如在外卖点餐平台，目标用户经常预定早餐、下午茶或夜宵等，则可以确定该目标用户在资源推送时段内的资源获取概率较大，反之，如果目标用户在过去一段时间内未在资源推送时段从实体对象获取过相应的资源，则可以确定该目标用户在资源推送时段内的资源获取概率较小。

在一些实施例中，可以根据目标用户的历史数据确定目标用户对应于资源推送时段的资源获取概率。例如，可以预先训练机器学习模型，利用该机器学习模型对目标用户的用户特征数据进行识别后，确定目标用户对应于资源推送时段的资源获取概率。用户特征数据可以包括但不限于线上平台根据目标用户的历史行为数据等统计分析而得到的用户特征，例如用户性别、用户年龄、用户学历、用户客单价、用户下单频次、用户兴趣爱好等。

在一些实施例中，可以根据实际需要预先设定概率阈值，以便能够根据概率阈值划分出在资源推送时段有获取资源意图的用户和无获取资源意图的用户。例如，概率阈值可以设置为0，在资源获取概率大于0时即可认为目标用户有意图在资源推送时段获取目标资源，因此可以通过本公开实施例中的对象推送方法向目标用户推送能够在资源推送时段提供目标资源的目标对象。

候选实体对象集中可以包括多个候选实体对象，候选实体对象可以是线上平台中为用户提供资源的对象，例如内容提供者、商户等。候选实体对象所提供的资源可以包括但不限于产品、服务等，例如商品、菜品、文章、视频、维修服务、配送服务等。

在一些实施例中，候选对象集中的候选实体对象可以是能够在所述目标地区内向目标用户提供与资源推送时段具有第二映射关系的目标资源。例如，对于外卖点餐平台，候选对象集可以包括根据目标用户的位置筛选出的在配送范围内、且在资源推送时段内提供菜品的商户。目标资源具有时间属性和地区属性，也即目标资源的时间属性可以对应于该目标资源的供应时间，而目标资源的地区属性可以对应于该目标资源的供应地区。在不同地区的资源推送时段确定后，可以根据目标资源的供应时间以及地区确定该目标资源对应的资源推送时段，进而建立目标资源与资源推送资源之间的第二映射关系。例如，目标资源的供应地区为地区A，而与地区A具有第一映射关系的资源推送时段包括t1、t2；目标资源的供应时间位于t1，则可以建立目标资源与资源推送时段t1之间的第二映射关系。在推送对象时，根据目标用户获取目标资源的目标地区以及第一映射关系确定了资源推送时段之后，可以根据资源推送时段与第二映射关系筛选出能够在目标地区内、资源推送时段向目标用户提供目标资源的一个或多个候选实体对象。

在一些实施例中，可以根据预设策略从候选实体对象集中筛选出目标对象。预设策略可以是专门针对资源推送时段所制定的对象排序策略，例如预设策略可以包括但不限于利用在资源推送时段内获取过资源的用户样本数据训练得到的机器学习模型和/或根据资源推送时段内获取资源的用户特点设定的排序调整策略等。在目标用户的资源获取概率高于概率阈值时，可以通过提取目标用户的用户特征数据以及候选实体对象的对象特征数据，进而将用户特征数据和候选实体对象的对象特征数据输入至上述机器学习模型中进行处理，机器学习模型可以输出候选实体对象集中各个候选实体对象作为目标对象的概率，可以根据该概率大小从候选实体对象确定目标对象，例如可以将该概率较大的一个或多个候选实体对象确定为目标对象。

在一些实施例中，由于一些线上平台中实体对象提供的资源具有时间属性，也即在不同时段实体对象可能提供的资源有所不同。例如，外卖点餐平台中，商户在早餐、午餐、下午茶、晚餐和/或宵夜时段所提供的菜品有所不同，并且有些菜品仅在特定时段才提供。此外，不同用户对于不同时段资源的需求也可能会根据习惯或者实际情况的不同有所不同，例如外卖点餐平台中，一些用户不习惯吃早餐，而希望在午餐时段多点餐；而有些用户可能由于生活规律或者工作等原因导致午餐时段没法正常用餐，而更希望在下午茶时段补上。因此，本公开实施例中，可以通过确定目标用户在资源推送时段的前一时段的资源获取信息，进而根据该资源获取信息调整候选实体对象集中候选实体对象被确定为目标对象的概率。资源获取信息可以包括但不限于在资源推送时段的前一时段目标用户是否获取资源的信息以及获取资源的数量等。以外卖点餐平台以及资源推送时段为下午茶为例说明，如果线上平台确定目标用户当天未吃午餐(例如目标用户在以往午餐时段都会通过支付工具购买午餐，而线上平台通过比较以往的数据和当前的数据发现，目标用户并未在当前午餐时段付款购买食物，则可以确定目标用户在当前未吃午餐)，则可以确定该目标用户对下午茶的需求强烈，因此这种情况下可以适当的提高与用户对下午茶的需求相匹配的候选实体对象作为目标对象的概率。

通过本公开实施例提出的上述对象推送方法，能够在与目标地区具有第一映射关系的资源推送时段为目标用户推送目标对象，而该目标对象所提供的目标资源与资源推送时段具有第二映射关系，也即本公开实施方式根据目标资源的时间属性以及各个地区对于目标资源的获取时段的不同，预先建立目标地区与资源推送时段之间的第一映射关系、资源推送时段与目标资源之间的第二映射关系，进而通过目标地区与该第一映射关系、第二映射关系之间的联系，确定相应的目标对象，此外还根据目标用户在资源推送时段的前一时段是否获取过资源的信息调整候选实体对象被确定为目标对象的概率，最终确定的目标对象推送至目标用户的客户端，使得目标用户能够快速而有效的从线上平台获取所需的资源，提高用户在线上平台的使用体验。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述方法进一步包括以下步骤：

根据样本用户在所述目标地区内的第一资源获取数据确定一个或多个所述资源推送时段；其中，所述第一资源获取数据包括所述样本用户在第一历史时间段内获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；

建立所述目标地区与所述资源推送时段之间的第一映射关系。

该可选的实现方式中，样本用户可以是通过线上平台从目标地区内提供目标资源的实体对象获取过样本资源的用户，第一资源获取数据可以包括但不限于该样本用户在第一历史时间段内获取过的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间。第一历史时间段可以是过去的一段时间，例如过去三个月、半年等时间。样本资源可以是实体对象通过线上平台所提供的产品和/或服务等，且该样本资源在第一历史时间段内被样本用户所获取过。

样本资源的时间属性可以对应于样本资源的供应时间，时间属性可以是时间区间或者时间区间的标识；例如外卖点餐平台中，样本资源可以是菜品，菜品的时间属性可以对应于早餐时段、午餐时段、下午茶时段、晚餐时段和/或夜宵时段等。可以理解的是，一个样本资源可以对应一个或多个时间属性。样本资源的获取时间为该第一资源获取数据中样本用户从线上平台获取该样本资源的具体时间，例如下单时间。通过统计分析目标地区内样本用户针对具有同一时间属性的样本资源的获取时间段，进而确定目标地区对应于该时间属性的资源推送时段。例如，外卖点餐平台中，通过统计分析过去三个月东北地区的用户从线上平台订购下午茶的时间在下午16：00～18：00之间，则可以根据该结果可以确定东北地区的下午茶时段为“16：00～18：00”，并且建立东北地区与下午茶时段“16：00～18：00”之间的第一映射关系。通过这种方式，可以通过大数据分析准确地获得不同地区对应的资源推送时段。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述根据样本用户在所述目标地区内的第一资源获取数据确定一个或多个所述资源推送时段的步骤，进一步包括以下步骤：

获取所述第一历史时间段内所述样本用户从所述目标地区获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；

根据所述时间属性相匹配的所述样本资源的所述获取时间确定所述资源推送时段。

该可选的实现方式中，针对目标地区中的样本用户，获取在第一历史时间段样本用户通过线上平台所获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间后，可以将时间属性相匹配的样本资源划分为一个分组，时间属性相匹配可以理解为时间属性相同或者相近、或者时间属性在同一个时间区间内。通过统计同一分组中样本资源的获取时间所在的时间区间确定该分组中样本资源的时间属性对应的资源推送时段。通过这张方式，能够准确地获得不同地区对应的资源推送时段。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述方法进一步包括以下步骤：

获取所述目标用户的第二资源获取数据；所述第二资源获取数据包括在第二历史时间段内所述目标用户获取的历史资源以及历史资源的获取时间；

根据所述第二资源获取数据确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的所述资源获取概率。

该可选的实现方式中，可以预先针对线上平台的每个用户，确定该用户对应于资源推送时段的资源获取概率。在资源推送时段为多个时，可以分别确定同一用户对应于不同资源推送时段的资源获取概率。针对目标用户，可以获取目标用户在第二历史时间段内获取的历史资源、历史资源的时间属性以及历史资源的获取时间。第二历史时间段可以是过去的一段时间，例如过去一周、半个月、一个月等。历史资源可以是实体对象通过线上平台所提供的产品和/或服务等，且在第二历史时间段内被目标用户所获取过。

由于针对不同地区预先确定了资源推送时段，因此在资源推送时段确定了的情况下，可以通过历史资源的获取时间确定在第二历史时间段内目标用户在资源推送时段所获取的历史资源的数量等，进而根据该数量确定目标用户在资源推送时段的资源获取概率，如果该数量较大，则可以认为该资源获取概率较大，而该数量较小，则可以认为该资源获取概率较小。通过这种方式，可以根据目标用户的历史行为数据准确地确定目标用户的资源获取概率。

在本实施例的一个可选实现方式中，如图2所示，所述步骤S103，即从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象的步骤，进一步还包括以下步骤：

在步骤S201中，确定在所述资源推送时段内所述目标用户从所述候选实体对象集中的候选实体对象获取资源时的配送信息；

在步骤S202中，根据所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

该可选的实现方式中，配送信息可以包括但不限于配送费用和/或配送时长等。不同实体对象对于目标用户的配送信息如配送费用、配送时长等有所不同。而不同目标用户对于配送费用、配送时长等配送信息的敏感程度也有所不同。因此，可以根据配送信息调整候选实体对象作为目标对象的概率。以外卖点餐平台为例，资源推送时段为早餐时，由于早餐的费用通常会较低，而配送费用较高的早餐可能会使用户的使用体验不佳，因此这种情况下可以设置将相对于目标用户而言配送费用较低的候选实体对象也即商户作为目标对象的概率提升，使得在早餐时段推荐给目标用户的菜品的配送费用都较低，以便平台为用户推送的早餐菜品能够进一步贴近用户的早餐需求。通过这种方式，可以进一步提高用户在线上平台获取资源的效率，提高用户的使用体验。

在本实施例的一个可选实现方式中，如图3所示，所述步骤S202，即根据所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率的步骤，进一步还包括以下步骤：

在步骤S301中，确定所述目标用户的配送需求类别；其中，所述配送需求类别预先根据所述目标用户从配送维度对实体对象的选择数据划分得到；

在步骤S302中，根据所述配送需求类别以及所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

该可选的实现方式中，可以根据历史数据确定目标用户在选择实体对象时配送维度的选择数据，进而根据该选择数据将目标用户划分到对应配送需求类别中。在一些实施例中，配送维度可以包括但不限于配送费用和/或配送时长等。比如有些用户在获取资源时可能会倾向于选择配送费用低的实体对象，而有些用户则倾向于选择配送时间短的实体对象。因此，可以预先通过分析目标用户的历史数据，进而从中分析确定目标用户的配送需求类别。配送需求类别可以根据实际情况而划分成多种，例如配送费用低、配送时间短等类别。

在确定了候选实体对象相对于目标用户的配送费用、配送时间等配送信息之后，根据目标用户被划分至的配送需求类别调整候选实体对象作为目标对象的概率。在一些实施例中，可以先将目标用户的配送需求类别与候选实体对象相对于目标用户的配送信息进行匹配，之后可以通过将匹配度较高的候选实体对象作为目标对象的概率进行提权的方式调整，和/或可以通过将匹配度较低的候选实体对象作为目标对象的概率进行降权的方式调整。例如，目标用户被划分到要求配送费用低的配送需求类别下，此时可以提升相对于目标用户配送费用低的候选实体对象作为目标对象的概率，而提升的幅度可以与该候选实体对象相对于目标用户的配送费用相关，配送费用越低，提升的幅度则可以越大。通过这种方式，能够筛选出更加符合目标用户需求的目标对象，进而能够提高目标用户在线上平台获取资源的效率。

在本实施例的一个可选实现方式中，如图4所示，所述步骤S103，即从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象的步骤，进一步还包括以下步骤：

在步骤S401中，确定所述目标用户在所述资源推送时段内对目标资源的需求信息；其中，所述需求信息包括预先根据所述目标用户的历史数据得到的资源类别相关的信息；

在步骤S402中，根据所述需求信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

该可选的实现方式中，可以预先根据目标用户的历史数据例如在线上平台的历史订单数据等确定目标用户对资源的需求信息，该需求信息可以包括但不限于目标用户获取过的资源类别相关的信息，例如目标用户在过去一段时间内经常获取某种类别的资源，则可以认为该目标用户对该类别的资源的需求较为强烈。以外卖点餐平台为例，可以收集目标用户在过去几个月内的订单数据，并通过统计分析确定目标用户偏好的菜品种类，例如目标用户偏好西餐、中餐、汉堡、米饭、面条等，并且还可以针对目标用户偏好的菜品种类设置一定的权重，比如可以通过用户对菜品种类的偏好程度设置上述权重，以便在调整候选实体对象作为目标对象的概率时根据该权重的不同而调整不同的幅度。可见，目标用户对资源的需求信息可以包括但不限于目标用户偏好的资源类别和/或目标用户对该资源类别的偏好程度或者偏好权重。在为目标用户推送资源推送时段内的目标对象时，可以根据候选实体对象所提供资源的类别与该需求信息的匹配程度调整该候选实体对象作为目标对象的概率。在候选实体对象提供的资源类别与目标用户所偏好的资源类别相匹配时，可以提升该候选实体对象作为目标对象的概率，且提升的幅度与该目标用户对于该资源类别的偏好权重相关。通过这种方式，能够筛选出更加符合目标用户需求的目标对象，进而能够提高目标用户在线上平台获取资源的效率。

下面以外卖点餐平台为例说明本公开实施例提出的上述对象推送方法的实施过程。

图5示出根据本公开一实施方式在外卖点餐平台中为用户推送下午茶的应用流程示意图。如图5所示，服务器端501可以预先根据用户数据训练得到下午茶意图识别模型，该下午茶意图识别模型用于识别在线用户是否有订购下午茶的意图，也即可以理解为该下午茶意图识别模型用于识别在线用户订购下午茶的概率。服务器端501还可以预先根据各个地区的不同用餐习惯，建立不同地区与下午茶时段之间的映射关系。在下午茶推送过程中，服务器端501针对在线用户，首先确定该在线用户所在地区，进而再确定与该地区具有第一映射关系的下午茶时段，假如在线用户为东北地区的用户，则可以根据预先建立的第一映射关系确定与该东北地区具有第一映射关系的下午茶时段为15：00～18：00。而服务器端501由于预先根据该在线用户在过去几个月内在15：00～18：00之间的历史订单数据，确定出了该在线用户的下午茶意图。因此，该在线用户具有下午茶意图时，则可以根据与下午茶时段对应的预设策略确定为该在线用户推送的下午茶商户。首先，从外卖点餐平台获取在该目标用户的配送范围内的候选商户，之后可以根据预先训练好的概率识别模型识别相对于该目标用户各个候选商户作为推送商户的概率。该概率识别模型可以预先根据线上平台样本用户的用户特征数据以及商户的对象特征数据训练得到。在识别得到各个候选商户作为推送商户的概率之后，可以根据预设的调整策略调整识别模型输出的概率。这些预设的调整策略可以专门针对下午茶时段的特点而设置。例如，可以根据在线用户对于下午茶类目的偏好程度调整，假如某个商户提供的菜品类别与在线用户特别喜欢的食物类别相匹配，则可以将该商户作为推送商户的概率提高，以便能够在同等条件下优先推送该商户给在线用户的客户端502。

服务器端501确定了各个候选商户作为推送商户的概率之后，可以根据该概率的大小从中选择一个或者多个商户推送至在线用户的客户端502，使得在线用户能够在客户端502上优先查看到服务器端501推送的商户以及商户所提供的菜品。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。

根据本公开一实施方式的对象推送装置，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。该对象推送装置包括：

第一确定模块，被配置为确定目标用户获取目标资源的目标地区；

第二确定模块，被配置为在对象推送时间处于与所述目标地区具有第一映射关系的一个或多个资源推送时段内时，确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的资源获取概率；

第三确定模块，被配置为在所述资源获取概率高于概率阈值时，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象；其中，所述候选实体对象能够在所述目标地区内向所述目标用户提供与所述资源推送时段具有第二映射关系的目标资源；所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为目标对象的概率与所述目标用户对应于所述资源推送时段的前一时段的资源获取信息有关，所述资源获取信息至少包括所述目标用户是否获取过所述候选实体对象相关的资源

本实施例中，目标用户可以是线上平台的任一用户。目标地区可以目标用户要获取资源的地区，例如目标用户当前所在的地区。目标地区包括但不限于省、城市、城镇等。资源推送时段可以是一天中的某个时段，具体可以根据实际情况而设定，在此不做限制。例如，对于外卖点餐平台而言，可以将一天划分成多个时段，比如早餐时段、午餐时段、下午茶时段、晚餐时段和宵夜时段，资源推送时段可以是多个时段中的一个或多个，例如外卖点餐平台中的早餐时段、下午茶时段和/或宵夜时段。

在一些实施例中，针对类似外卖点餐平台这类线上平台，由于不同地区的用餐习惯有所不同，因此可以根据用户用餐数据建立不同地区与资源推送时段之间的映射关系，资源推送时段可以对应一个具体的时间区间，例如早上6点至10点。用餐数据可以包括该地区内用户集中在哪个时间段享用早餐、午餐、下午茶、晚餐和或宵夜等。例如，东北地区、西北地区等的地方时间与北京时间有所不同，因此这些地区的用餐时间与其他地区的用餐时间也有所不同，因此可以根据各个地区的实际用餐数据通过统计分析等方式为不同地区划分不同的资源推送时段对应的时间区间，例如东北地区的下午茶时段对应的时间区间为15：00～18：00，而北京地区的下午茶时段对应的时间区间为14：00～17：00。由于餐品这类资源具有时间属性，因此通过这种方式为不同地区绑定不同的资源推送时段，可以在推送提供类似餐品的目标资源的目标对象时，能够提高推送的准确率。

在一些实施例中，与目标地区具有第一映射关系的资源推送时段可以是大多数用户在线上平台进行资源获取不太频繁的时段，或者说资源推送时段可以是用户获取资源的可选时段，而非必选时段。例如，外卖点餐平台中，资源推送时段可以是早餐时段、下午茶时段、夜宵时段等，并且这些时段对应的具体时间区间因地区的不同而不同。用户获取资源的时间大多数位于非资源推送时段，但是也有部分用户会在资源推送时段获取资源。

目标用户地区可以根据从目标用户所使用的客户端得到的位置定位数据确定。目标地区可以是线上平台根据实际应用情况而预先划分出的地区，例如东北地区、西部地区、新疆、西藏等，例如按照行政区域划分或者按照经纬度划分。在划分好地区之后，可以确定每个地区对应的资源推送时段，进而建立资源推送时段与不同地区之间的第一映射关系。

对象推送时间可以是触发本公开实施例中的对象推送装置的时间，例如目标用户上线后，即可触发上述对象推送装置，此时对象推送时间可以是线上平台的当前时间；当然，对象推送时间也可以不是当前时间，例如可以根据预设一对象推送时间确定为目标对象推送的目标对象，并在该对象推送时间到达之后将目标对象推送至目标用户的客户端。

资源推送时段内的资源获取概率可以表征目标用户在资源推送时段内获取对应资源的可能性。假如目标用户在过去一段时间内经常在资源推送时段从实体对象获取相应的目标资源，例如在外卖点餐平台，目标用户经常预定早餐、下午茶或夜宵等，则可以确定该目标用户在资源推送时段内的资源获取概率较大，反之，如果目标用户在过去一段时间内未在资源推送时段从实体对象获取过相应的资源，则可以确定该目标用户在资源推送时段内的资源获取概率较小。

在一些实施例中，可以根据目标用户的历史数据确定目标用户对应于资源推送时段的资源获取概率。例如，可以预先训练机器学习模型，利用该机器学习模型对目标用户的用户特征数据进行识别后，确定目标用户对应于资源推送时段的资源获取概率。用户特征数据可以包括但不限于线上平台根据目标用户的历史行为数据等统计分析而得到的用户特征，例如用户性别、用户年龄、用户学历、用户客单价、用户下单频次、用户兴趣爱好等。

在一些实施例中，可以根据实际需要预先设定概率阈值，以便能够根据概率阈值划分出在资源推送时段有获取资源意图的用户和无获取资源意图的用户。例如，概率阈值可以设置为0，在资源获取概率大于0时即可认为目标用户有意图在资源推送时段获取目标资源，因此可以通过本公开实施例中的对象推送装置向目标用户推送能够在资源推送时段提供目标资源的目标对象。

候选实体对象集中可以包括多个候选实体对象，候选实体对象可以是线上平台中为用户提供资源的对象，例如内容提供者、商户等。候选实体对象所提供的资源可以包括但不限于产品、服务等，例如商品、菜品、文章、视频、维修服务、配送服务等。

在一些实施例中，候选对象集中的候选实体对象可以是能够在所述目标地区内向目标用户提供与资源推送时段具有第二映射关系的目标资源。例如，对于外卖点餐平台，候选对象集可以包括根据目标用户的位置筛选出的在配送范围内、且在资源推送时段内提供菜品的商户。目标资源具有时间属性和地区属性，也即目标资源的时间属性可以对应于该目标资源的供应时间，而目标资源的地区属性可以对应于该目标资源的供应地区。在不同地区的资源推送时段确定后，可以根据目标资源的供应时间以及地区确定该目标资源对应的资源推送时段，进而建立目标资源与资源推送资源之间的第二映射关系。例如，目标资源的供应地区为地区A，而与地区A具有第一映射关系的资源推送时段包括t1、t2；目标资源的供应时间位于t1，则可以建立目标资源与资源推送时段t1之间的第二映射关系。在推送对象时，根据目标用户获取目标资源的目标地区以及第一映射关系确定了资源推送时段之后，可以根据资源推送时段与第二映射关系筛选出能够在目标地区内、资源推送时段向目标用户提供目标资源的一个或多个候选实体对象。

在一些实施例中，可以根据预设策略从候选实体对象集中筛选出目标对象。预设策略可以是专门针对资源推送时段所制定的对象排序策略，例如预设策略可以包括但不限于利用在资源推送时段内获取过资源的用户样本数据训练得到的机器学习模型和/或根据资源推送时段内获取资源的用户特点设定的排序调整策略等。在目标用户的资源获取概率高于概率阈值时，可以通过提取目标用户的用户特征数据以及候选实体对象的对象特征数据，进而将用户特征数据和候选实体对象的对象特征数据输入至上述机器学习模型中进行处理，机器学习模型可以输出候选实体对象集中各个候选实体对象作为目标对象的概率，可以根据该概率大小从候选实体对象确定目标对象，例如可以将该概率较大的一个或多个候选实体对象确定为目标对象。

在一些实施例中，由于一些线上平台中实体对象提供的资源具有时间属性，也即在不同时段实体对象可能提供的资源有所不同。例如，外卖点餐平台中，商户在早餐、午餐、下午茶、晚餐和/或宵夜时段所提供的菜品有所不同，并且有些菜品仅在特定时段才提供。此外，不同用户对于不同时段资源的需求也可能会根据习惯或者实际情况的不同有所不同，例如外卖点餐平台中，一些用户不习惯吃早餐，而希望在午餐时段多点餐；而有些用户可能由于生活规律或者工作等原因导致午餐时段没法正常用餐，而更希望在下午茶时段补上。因此，本公开实施例中，可以通过确定目标用户在资源推送时段的前一时段的资源获取信息，进而根据该资源获取信息调整候选实体对象集中候选实体对象被确定为目标对象的概率。资源获取信息可以包括但不限于在资源推送时段的前一时段目标用户是否获取资源的信息以及获取资源的数量等。以外卖点餐平台以及资源推送时段为下午茶为例说明，如果线上平台确定目标用户当天未吃午餐(例如目标用户在以往午餐时段都会通过支付工具购买午餐，而线上平台通过比较以往的数据和当前的数据发现，目标用户并未在当前午餐时段付款购买食物，则可以确定目标用户在当前未吃午餐)，则可以确定该目标用户对下午茶的需求强烈，因此这种情况下可以适当的提高与用户对下午茶的需求相匹配的候选实体对象作为目标对象的概率。

通过本公开实施例提出的上述对象推送装置，能够在与目标地区具有第一映射关系的资源推送时段为目标用户推送目标对象，而该目标对象所提供的目标资源与资源推送时段具有第二映射关系，也即本公开实施方式根据目标资源的时间属性以及各个地区对于目标资源的获取时段的不同，预先建立目标地区与资源推送时段之间的第一映射关系、资源推送时段与目标资源之间的第二映射关系，进而通过目标地区与该第一映射关系、第二映射关系之间的联系，确定相应的目标对象，此外还根据目标用户在资源推送时段的前一时段是否获取过资源的信息调整候选实体对象被确定为目标对象的概率，最终确定的目标对象推送至目标用户的客户端，使得目标用户能够快速而有效的从线上平台获取所需的资源，提高用户在线上平台的使用体验。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述装置进一步包括：

第四确定模块，被配置为根据样本用户在所述目标地区内的第一资源获取数据确定一个或多个所述资源推送时段；其中，所述第一资源获取数据包括所述样本用户在第一历史时间段内获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；

建立模块，被配置为建立所述目标地区与所述资源推送时段之间的第一映射关系。

该可选的实现方式中，样本用户可以是通过线上平台从目标地区内提供目标资源的实体对象获取过样本资源的用户，第一资源获取数据可以包括但不限于该样本用户在第一历史时间段内获取过的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间。第一历史时间段可以是过去的一段时间，例如过去三个月、半年等时间。样本资源可以是实体对象通过线上平台所提供的产品和/或服务等，且该样本资源在第一历史时间段内被样本用户所获取过。

样本资源的时间属性可以对应于样本资源的供应时间，时间属性可以是时间区间或者时间区间的标识；例如外卖点餐平台中，样本资源可以是菜品，菜品的时间属性可以对应于早餐时段、午餐时段、下午茶时段、晚餐时段和/或夜宵时段等。可以理解的是，一个样本资源可以对应一个或多个时间属性。样本资源的获取时间为该第一资源获取数据中样本用户从线上平台获取该样本资源的具体时间，例如下单时间。通过统计分析目标地区内样本用户针对具有同一时间属性的样本资源的获取时间段，进而确定目标地区对应于该时间属性的资源推送时段。例如，外卖点餐平台中，通过统计分析过去三个月东北地区的用户从线上平台订购下午茶的时间在下午16：00～18：00之间，则可以根据该结果可以确定东北地区的下午茶时段为“16：00～18：00”，并且建立东北地区与下午茶时段“16：00～18：00”之间的第一映射关系。通过这种方式，可以通过大数据分析准确地获得不同地区对应的资源推送时段。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述第四确定模块，包括：

第一获取子模块，被配置为获取所述第一历史时间段内所述样本用户从所述目标地区获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；

第一确定子模块，被配置为根据所述时间属性相匹配的所述样本资源的所述获取时间确定所述资源推送时段。

该可选的实现方式中，针对目标地区中的样本用户，获取在第一历史时间段样本用户通过线上平台所获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间后，可以将时间属性相匹配的样本资源划分为一个分组，时间属性相匹配可以理解为时间属性相同或者相近、或者时间属性在同一个时间区间内。通过统计同一分组中样本资源的获取时间所在的时间区间确定该分组中样本资源的时间属性对应的资源推送时段。通过这张方式，能够准确地获得不同地区对应的资源推送时段。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述装置进一步包括：

获取模块，被配置为获取所述目标用户的第二资源获取数据；所述第二资源获取数据包括在第二历史时间段内所述目标用户获取的历史资源以及历史资源的获取时间；

第五确定模块，被配置为根据所述第二资源获取数据确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的所述资源获取概率。

该可选的实现方式中，可以预先针对线上平台的每个用户，确定该用户对应于资源推送时段的资源获取概率。在资源推送时段为多个时，可以分别确定同一用户对应于不同资源推送时段的资源获取概率。针对目标用户，可以获取目标用户在第二历史时间段内获取的历史资源、历史资源的时间属性以及历史资源的获取时间。第二历史时间段可以是过去的一段时间，例如过去一周、半个月、一个月等。历史资源可以是实体对象通过线上平台所提供的产品和/或服务等，且在第二历史时间段内被目标用户所获取过。

由于针对不同地区预先确定了资源推送时段，因此在资源推送时段确定了的情况下，可以通过历史资源的获取时间确定在第二历史时间段内目标用户在资源推送时段所获取的历史资源的数量等，进而根据该数量确定目标用户在资源推送时段的资源获取概率，如果该数量较大，则可以认为该资源获取概率较大，而该数量较小，则可以认为该资源获取概率较小。通过这种方式，可以根据目标用户的历史行为数据准确地确定目标用户的资源获取概率。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述第三确定模块，还包括：

第二确定子模块，被配置为确定在所述资源推送时段内所述目标用户从所述候选实体对象集中的候选实体对象获取资源时的配送信息；

第一调整子模块，被配置为根据所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

该可选的实现方式中，配送信息可以包括但不限于配送费用和/或配送时长等。不同实体对象对于目标用户的配送信息如配送费用、配送时长等有所不同。而不同目标用户对于配送费用、配送时长等配送信息的敏感程度也有所不同。因此，可以根据配送信息调整候选实体对象作为目标对象的概率。以外卖点餐平台为例，资源推送时段为早餐时，由于早餐的费用通常会较低，而配送费用较高的早餐可能会使用户的使用体验不佳，因此这种情况下可以设置将相对于目标用户而言配送费用较低的候选实体对象也即商户作为目标对象的概率提升，使得在早餐时段推荐给目标用户的菜品的配送费用都较低，以便平台为用户推送的早餐菜品能够进一步贴近用户的早餐需求。通过这种方式，可以进一步提高用户在线上平台获取资源的效率，提高用户的使用体验。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述第一调整子模块，包括：

第三确定子模块，被配置为确定所述目标用户的配送需求类别；其中，所述配送需求类别预先根据所述目标用户从配送维度对实体对象的选择数据划分得到；

第二调整子模块，被配置为根据所述配送需求类别以及所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

该可选的实现方式中，可以根据历史数据确定目标用户在选择实体对象时配送维度的选择数据，进而根据该选择数据将目标用户划分到对应配送需求类别中。在一些实施例中，配送维度可以包括但不限于配送费用和/或配送时长等。比如有些用户在获取资源时可能会倾向于选择配送费用低的实体对象，而有些用户则倾向于选择配送时间短的实体对象。因此，可以预先通过分析目标用户的历史数据，进而从中分析确定目标用户的配送需求类别。配送需求类别可以根据实际情况而划分成多种，例如配送费用低、配送时间短等类别。

在确定了候选实体对象相对于目标用户的配送费用、配送时间等配送信息之后，根据目标用户被划分至的配送需求类别调整候选实体对象作为目标对象的概率。在一些实施例中，可以先将目标用户的配送需求类别与候选实体对象相对于目标用户的配送信息进行匹配，之后可以通过将匹配度较高的候选实体对象作为目标对象的概率进行提权的方式调整，和/或可以通过将匹配度较低的候选实体对象作为目标对象的概率进行降权的方式调整。例如，目标用户被划分到要求配送费用低的配送需求类别下，此时可以提升相对于目标用户配送费用低的候选实体对象作为目标对象的概率，而提升的幅度可以与该候选实体对象相对于目标用户的配送费用相关，配送费用越低，提升的幅度则可以越大。通过这种方式，能够筛选出更加符合目标用户需求的目标对象，进而能够提高目标用户在线上平台获取资源的效率。

在本实施例的一个可选实现方式中，所述第三确定模块，还包括：

第四确定子模块，被配置为确定所述目标用户对目标资源的需求信息；其中，所述需求信息包括预先根据所述目标用户的历史数据得到的资源类别相关的信息；

第三调整子模块，被配置为根据所述需求信息调整所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

该可选的实现方式中，可以预先根据目标用户的历史数据例如在线上平台的历史订单数据等确定目标用户对资源的需求信息，该需求信息可以包括但不限于目标用户获取过的资源类别相关的信息，例如目标用户在过去一段时间内经常获取某种类别的资源，则可以认为该目标用户对该类别的资源的需求较为强烈。以外卖点餐平台为例，可以收集目标用户在过去几个月内的订单数据，并通过统计分析确定目标用户偏好的菜品种类，例如目标用户偏好西餐、中餐、汉堡、米饭、面条等，并且还可以针对目标用户偏好的菜品种类设置一定的权重，比如可以通过用户对菜品种类的偏好程度设置上述权重，以便在调整候选实体对象作为目标对象的概率时根据该权重的不同而调整不同的幅度。可见，目标用户对资源的需求信息可以包括但不限于目标用户偏好的资源类别和/或目标用户对该资源类别的偏好程度或者偏好权重。在为目标用户推送资源推送时段内的目标对象时，可以根据候选实体对象所提供资源的类别与该需求信息的匹配程度调整该候选实体对象作为目标对象的概率。在候选实体对象提供的资源类别与目标用户所偏好的资源类别相匹配时，可以提升该候选实体对象作为目标对象的概率，且提升的幅度与该目标用户对于该资源类别的偏好权重相关。通过这种方式，能够筛选出更加符合目标用户需求的目标对象，进而能够提高目标用户在线上平台获取资源的效率。

本公开实施方式还提供了一种电子设备，如图6所示，包括至少一个处理器601；以及与至少一个处理器601通信连接的存储器602；其中，存储器602存储有可被至少一个处理器601执行的指令，指令被至少一个处理器601执行以实现：

确定目标用户获取目标资源的目标地区；

在对象推送时间处于与所述目标地区具有第一映射关系的一个或多个资源推送时段内时，确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的资源获取概率；

在所述资源获取概率高于概率阈值时，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象；其中，所述候选实体对象能够在所述目标地区内向所述目标用户提供与所述资源推送时段具有第二映射关系的目标资源；所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为目标对象的概率与所述目标用户对应于所述资源推送时段的前一时段的资源获取信息有关，所述资源获取信息至少包括所述目标用户是否获取过所述候选实体对象相关的资源。

其中，还包括：根据样本用户在所述目标地区内的第一资源获取数据确定一个或多个所述资源推送时段；其中，所述第一资源获取数据包括所述样本用户在第一历史时间段内获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；建立所述目标地区与所述资源推送时段之间的第一映射关系。

其中，根据样本用户在所述目标地区内的第一资源获取数据确定一个或多个所述资源推送时段，包括：获取所述第一历史时间段内所述样本用户从所述目标地区获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；根据所述时间属性相匹配的所述样本资源的所述获取时间确定所述资源推送时段。

其中，还包括：获取所述目标用户的第二资源获取数据；所述第二资源获取数据包括在第二历史时间段内所述目标用户获取的历史资源以及历史资源的获取时间；根据所述第二资源获取数据确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的所述资源获取概率。

其中，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象，还包括：确定在所述资源推送时段内所述目标用户从所述候选实体对象集中的候选实体对象获取资源时的配送信息；根据所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

其中，根据所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率，包括：确定所述目标用户的配送需求类别；其中，所述配送需求类别预先根据所述目标用户从配送维度对实体对象的选择数据划分得到；根据所述配送需求类别以及所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

其中，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象，还包括：确定所述目标用户对目标资源的需求信息；其中，所述需求信息包括预先根据所述目标用户的历史数据得到的资源类别相关的信息；根据所述需求信息调整所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

具体地，处理器601、存储器602可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。存储器602作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。处理器601通过运行存储在存储器602中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现本公开实施例中的上述方法。

存储器602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；存储数据区可存储航运网络运输的历史数据等。此外，存储器602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。在一些实施方式中，电子设备可选地包括通信组件603，存储器602可选地包括相对于处理器601远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过通信组件603连接至外接设备。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。

一个或者多个模块存储在存储器602中，当被一个或者多个处理器601执行时，执行本公开实施例中的上述方法。

上述产品可执行本公开实施方式所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在本实施方式中详尽描述的技术细节，可参见本公开实施方式所提供的方法。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施方式的系统、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，路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。

描述于本公开实施方式中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。

作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施方式中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。

以上描述仅为本公开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，本公开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。例如上述特征与本公开中公开的(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)

1.一种对象推送方法，其特征在于，包括：

确定目标用户获取目标资源的目标地区；

在对象推送时间处于与所述目标地区具有第一映射关系的一个或多个资源推送时段内时，确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的资源获取概率；

在所述资源获取概率高于概率阈值时，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象；其中，所述候选实体对象能够在所述目标地区内向所述目标用户提供与所述资源推送时段具有第二映射关系的目标资源；所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为目标对象的概率与所述目标用户对应于所述资源推送时段的前一时段的资源获取信息有关，所述资源获取信息至少包括所述目标用户是否获取过所述候选实体对象相关的资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据样本用户在所述目标地区内的第一资源获取数据确定一个或多个所述资源推送时段；其中，所述第一资源获取数据包括所述样本用户在第一历史时间段内获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；

建立所述目标地区与所述资源推送时段之间的第一映射关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据样本用户在所述目标地区内的第一资源获取数据确定一个或多个所述资源推送时段，包括：

获取所述第一历史时间段内所述样本用户从所述目标地区获取的样本资源、样本资源的时间属性以及样本资源的获取时间；

根据所述时间属性相匹配的所述样本资源的所述获取时间确定所述资源推送时段。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述目标用户的第二资源获取数据；所述第二资源获取数据包括在第二历史时间段内所述目标用户获取的历史资源以及历史资源的获取时间；

根据所述第二资源获取数据确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的所述资源获取概率。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象，还包括：

确定在所述资源推送时段内所述目标用户从所述候选实体对象集中的候选实体对象获取资源时的配送信息；

根据所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率，包括：

确定所述目标用户的配送需求类别；其中，所述配送需求类别预先根据所述目标用户从配送维度对实体对象的选择数据划分得到；

根据所述配送需求类别以及所述配送信息调整所述候选实体对象集中所述候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象，还包括：

确定所述目标用户对目标资源的需求信息；其中，所述需求信息包括预先根据所述目标用户的历史数据得到的资源类别相关的信息；

根据所述需求信息调整所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为所述目标对象的概率。

8.一种对象推送装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，被配置为确定目标用户获取目标资源的目标地区；

第二确定模块，被配置为在对象推送时间处于与所述目标地区具有第一映射关系的一个或多个资源推送时段内时，确定所述目标用户对应于所述资源推送时段的资源获取概率；

第三确定模块，被配置为在所述资源获取概率高于概率阈值时，从候选实体对象集中确定向所述目标用户的客户端推送的目标对象；其中，所述候选实体对象能够在所述目标地区内向所述目标用户提供与所述资源推送时段具有第二映射关系的目标资源；所述候选实体对象集中候选实体对象被确定为目标对象的概率与所述目标用户对应于所述资源推送时段的前一时段的资源获取信息有关，所述资源获取信息至少包括所述目标用户是否获取过所述候选实体对象相关的资源。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和至少一个处理器；其中，

所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述至少一个处理器执行以实现权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被至少一个处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法。

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