CN111787042A - 用于推送信息的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于推送信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取用户在群组中发送的用户输入文本；获取所述用户的用户行为信息；基于所述用户输入文本和所述用户行为信息，确定待推送信息；向所述群组推送所述待推送信息。该实施方式可以提高向群组进行信息推送的针对性。

Description

用于推送信息的方法和装置

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于推送信息的方法和装置。

背景技术

随着大数据和互联网的发展，社区团购在经济活动中扮演着越来越重要的角色。社区团购是网络团购的一种新形态，是一种在虚拟社区中团长组织消费者以低价购买商品的方式。社区团购一方面提供了一些聚合的消费者，另一方面可以实现用户之间的协同互助。在社区团购场景中，相关的信息推送方式通常是由团长根据用户在群组中的用户输入文本确定用户需求，从而向群组进行信息推送。

发明内容

本申请实施例提出了用于推送信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于推送信息的方法，包括：获取用户在群组中发送的用户输入文本；获取用户的用户行为信息；基于用户输入文本和用户行为信息，确定待推送信息；向群组推送待推送信息。

在一些实施例中，待推送信息包括待推送物品信息；以及基于用户输入文本和用户行为信息，确定待推送信息，包括：从用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值；确定用户行为信息中是否包括与槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息；若是，则基于提取出的槽位值和关键信息，确定待推送物品信息。

在一些实施例中，从用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值，包括：从用户输入文本中提取出用户意图；基于用户意图，确定目标槽位。

在一些实施例中，待推送信息包括待推送的询问信息；以及基于用户输入文本和用户行为信息，确定待推送信息，包括：从用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值；确定用户行为信息中是否包括与槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息；若否，则基于提取出的槽位值，确定待询问关键词，以及基于待询问关键词，确定待推送的询问信息。

在一些实施例中，该方法还包括：基于用户行为信息，确定用于对用户进行打分的打分信息，其中，打分信息包括以下至少一项：用于表征用户是否分享目标二维码的信息、用于表征其它用户是否利用用户分享的目标二维码执行下单操作的信息和用户在向其他用户分享目标二维码的过程中的推荐信息；将打分信息输入到预先训练的用户打分模型中，得到用户的分数；将与分数对应的优惠信息添加到用户的用户账户中。

在一些实施例中，用户行为信息包括至少一个订单的订单信息；以及该方法还包括：基于至少一个订单的订单信息，生成至少一个订单标识集合，其中，订单标识集合中的订单标识所指示的物品属于同一类别或者同一品牌。

在一些实施例中，获取用户在群组中发送的用户输入文本，包括：获取用户在群组中发送的用户输入语音，将用户输入语音转换成用户输入文本。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于推送信息的装置，包括：第一获取单元，被配置成获取用户在群组中发送的用户输入文本；第二获取单元，被配置成获取用户的用户行为信息；第一确定单元，被配置成基于用户输入文本和用户行为信息，确定待推送信息；推送单元，被配置成向群组推送待推送信息。

在一些实施例中，待推送信息包括待推送物品信息；以及第一确定单元进一步被配置成通过如下方式基于用户输入文本和用户行为信息，确定待推送信息：从用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值；确定用户行为信息中是否包括与槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息；若是，则基于提取出的槽位值和关键信息，确定待推送物品信息。

在一些实施例中，第一确定单元进一步被配置成通过如下方式从用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值：从用户输入文本中提取出用户意图；基于用户意图，确定目标槽位。

在一些实施例中，待推送信息包括待推送的询问信息；以及第一确定单元进一步被配置成通过如下方式基于用户输入文本和用户行为信息，确定待推送信息：从用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值；确定用户行为信息中是否包括与槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息；若否，则基于提取出的槽位值，确定待询问关键词，以及基于待询问关键词，确定待推送的询问信息。

在一些实施例中，该装置还包括：第二确定单元，被配置成基于用户行为信息，确定用于对用户进行打分的打分信息，其中，打分信息包括以下至少一项：用于表征用户是否分享目标二维码的信息、用于表征其它用户是否利用用户分享的目标二维码执行下单操作的信息和用户在向其他用户分享目标二维码的过程中的推荐信息；输入单元，被配置成将打分信息输入到预先训练的用户打分模型中，得到用户的分数；添加单元，被配置成将与分数对应的优惠信息添加到用户的用户账户中。

在一些实施例中，用户行为信息包括至少一个订单信息；以及该装置还包括：生成单元，被配置成基于至少一个订单信息，生成至少一个订单信息子集合，其中，订单信息子集合中的订单信息所指示的物品属于同一类别或者同一品牌。

在一些实施例中，第一获取单元进一步被配置成通过如下方式获取用户在群组中发送的用户输入文本：获取用户在群组中发送的用户输入语音，将用户输入语音转换成用户输入文本。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本申请的上述实施例提供的用于推送信息的方法和装置，通过首先获取用户在群组中发送的用户输入文本；之后，可以获取上述用户的用户行为信息；而后，可以基于上述用户输入文本和上述用户行为信息，确定待推送信息；最后，可以向上述群组推送上述待推送信息。通过这种方式可以提高向群组进行信息推送的针对性，减少与用户之间的交互次数。

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是本申请的各个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于推送信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于推送信息的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于推送信息的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于推送信息的方法的另一个实施例的流程图；

图6是根据本申请的用于推送信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图7是适于用来实现本申请实施例的电子设备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用于推送信息的方法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1011、1012、1013，网络102和服务器103。网络102用以在终端设备1011、1012、1013和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102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1011、1012、1013通过网络102与服务器103交互，以发送或接收消息等，例如，终端设备1011、1012、1013可以将用户在群组中发送的用户输入文本发送给服务器103。终端设备1011、1012、1013上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、即时通讯软件等。

终端设备1011、1012、1013可以是硬件，也可以是软件。当终端设备1011、1012、1013为硬件时，可以是具有扬声器并且支持信息交互的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机等。当终端设备1011、1012、1013为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器103可以是提供各种服务的服务器。例如，可以对终端设备1011、1012、1013发送的用户在群组中发送的用户输入文本进行处理的服务器。服务器103可以首先获取用户在群组中发送的用户输入文本；之后，可以获取上述用户的用户行为信息；而后，可以基于上述用户输入文本和上述用户行为信息，确定待推送信息；最后，可以向上述群组推送上述待推送信息。

需要说明的是，服务器103可以是硬件，也可以是软件。当服务器103为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器103为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于推送信息的方法通常由服务器103执行。

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用于推送信息的方法的一个实施例的流程200。该用于推送信息的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取用户在群组中发送的用户输入文本。

在本实施例中，用于推送信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器)可以获取用户在群组中发送的用户输入文本。上述群组通常为聊天软件中的群组或者社交网站中的群组。聊天软件中的群组可以是具有相同爱好或者特征的人群集合到一起可以聊天和交流的平台。社交网站中的群组是将有着相同爱好的朋友聚集在一起组成的聚集地，群组里的用户可以是你现实生活中认识的朋友，也可以是从未见过的陌生人，大家可以在群组里讨论感兴趣的话题，交流自己的经验心得。群组也是各种各样话题的发源地。每个人都可以创建自己的小组，选你自己喜欢的话题。在这里，上述群组可以为社区拼购群，上述用户输入文本可以为用户针对物品或订单的相关询问文本，例如，用户输入文本可以是“麻烦给我推荐一款拍照效果好的手机”、“我前天拍下的那个订单物流到哪了”等。

步骤202，获取用户的用户行为信息。

在本实施例中，上述执行主体可以获取上述用户的用户行为信息。上述用户行为信息可以是指用户在网站上发生的所有行为的相关信息。上述用户行为信息可以包括但不限于以下至少一项：用户搜索信息(例如，搜索词、搜索时间等)，用户点击信息(例如，点击位置)，用户购买信息(例如，所购买的物品的物品信息(物品价格、是否为促销物品、物品类别)、购买时间、购买频率等)，用户的来源地区，用户在网站的停留时间、跳出率、回访次数、回访相隔天数，用户访问网站流程，用户对网站的访问时间。

在这里，上述执行主体也可以获取上述群组中除上述用户之外的其它用户的用户行为信息。

步骤203，基于用户输入文本和用户行为信息，确定待推送信息。

在本实施例中，上述执行主体可以基于步骤201中获取到的用户输入文本和步骤202中获取到的用户行为信息，确定待推送信息。作为示例，上述执行主体可以从上述用户输入文本中提取关键词。例如，可以基于Text-Rank的关键词提取算法从用户输入文本中提取出关键词。上述执行主体中可以存储有文本关键词与待推送信息之间的对应关系的对应关系表。上述执行主体可以从上述对应关系表中查找与从上述用户输入文本中提取出的关键词相对应的待推送信息作为确定出的待推送信息。

作为另一种示例，上述执行主体可以从上述用户输入文本中提取关键词。之后，上述执行主体可以通过获取到的用户行为信息，确定上述用户的用户画像信息。上述用户画像信息可以是根据用户人口统计学信息、社交关系、偏好习惯和消费行为等信息而抽象出的标签化画像信息，用户画像信息可以包括至少一个用户标签，用户标签可以包括但不限于以下至少一项：性别、年龄、购物类型、品牌偏好、促销敏感度、消费水平、购买力。而后，上述执行主体可以在预设的待推送信息集合中选取与上述关键词匹配的待推送信息组成待推送信息子集合。在这里，上述待推送信息子集合中的待推送信息对应有信息标签。针对上述待推送信息子集合中的待推送信息，上述执行主体可以将上述至少一个用户标签与该待推送信息对应的信息标签进行匹配，可以按照匹配度由大到小的顺序选取预设数目个待推送信息。

在这里，上述执行主体也可以基于上述用户输入文本、上述用户行为信息和上述其它用户的用户行为信息，确定待推送信息。通过这种方式，可以增加待推送的物品信息的点击率。

步骤204，向群组推送待推送信息。

在本实施例中，上述执行主体可以向上述群组推送步骤203中确定出的待推送信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过如下方式获取用户在群组中发送的用户输入文本：上述执行主体可以获取用户在群组中发送的用户输入语音，之后可以将上述用户输入语音转换成用户输入文本。上述执行主体可以从上述用户输入语音中识别出用户输入文本。作为示例，上述执行主体可以通过模式匹配法进行语音识别。具体地，在训练阶段，用户可以将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。在识别阶段，上述执行主体可以从上述用户输入语音中提取特征矢量，之后可以将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出，输出的识别结果即为用户输入文本。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述用户行为信息可以包括至少一个订单的订单信息。订单信息可以包括但不限于以下至少一项：订单物品标识、订单物品数量、订单中每个物品的价格、订单总价格、订单日期、订单物品的品牌和订单物品所属的类别。上述执行主体可以基于上述至少一个订单的订单信息，生成至少一个订单标识集合，其中，上述订单标识集合中的订单标识所指示的物品可以属于同一类别或者同一品牌。具体地，上述执行主体可以获取每个订单中的物品所属的品牌，将属于同一品牌的物品所来源的订单的订单标识添加到同一订单标识集合中，之后，上述执行主体可以将订单标识集合与品牌关联存储。上述执行主体也可以获取每个订单中的物品所属的类别，将属于同一类别的物品所来源的订单的订单标识添加到同一订单标识集合中，之后，上述执行主体可以将订单标识集合与类别关联存储。上述订单标识可以是订单编号或者自定义的编号。若上述用户输入文本为“帮忙查看一下数码产品的订单”，上述执行主体可以向上述群组推送与类别“数码产品”相对应的订单标识集合。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于推送信息的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，用户终端301接收到用户A在“社区团购群”中发送的用户输入文本302之后，服务器303可以获取用户输入文本302。在这里，用户输入文本302为“我想买大米，有什么推荐吗？”。之后，服务器303可以获取用户A的用户行为信息304，用户行为信息304可以包括用户搜索词“哈尔滨红肠”、“冷面”、“东北黑木耳”。而后，服务器303可以基于用户输入文本302和用户行为信息304，确定待推送信息305。在这里，服务器303可以从用户输入文本302“我想买大米，有什么推荐吗？”中提取出关键词“大米”，通过用户行为信息304“哈尔滨红肠”、“冷面”和“东北黑木耳”等用户搜索词确定用户画像信息包括用户为东北人、用户偏好东北口味。服务器303可以从预设的待推送信息集合中选取出五常大米的购买链接和盘锦大米的购买链接作为待推送信息305。最后，服务器303可以向获取到用户输入文本302的“社区团购群”推送待推送信息305。用户终端301可以对“社区团购群”所接收到的推送待推送信息305进行呈现，如图标306所示，用户终端301的社区团购群中呈现有五常大米的购买链接和盘锦大米的购买链接。

本申请的上述实施例提供的方法通过利用用户行为信息确定待推送信息，从而提高了向群组进行信息推送的针对性，可以减少与用户之间的交互次数，节省了用户时间，减少了对群组资源的占用。

进一步参考图4，其示出了用于推送信息的方法的又一个实施例的流程400。该用于推送信息的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取用户在群组中发送的用户输入文本。

步骤402，获取用户的用户行为信息。

在本实施例中，步骤401-402可以按照与步骤201-202类似的方式执行，在此不再赘述。

步骤403，从用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值。

在本实施例中，上述执行主体可以从上述用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值。槽位是系统需要向用户收集的关键信息。槽填充则是收集用户信息的过程，是用户将模糊或缺失的意图补全的过程，槽位值就是用户表达的具体关键信息。在这里，目标槽位可以是预先设置的、待向用户收集的关键信息。例如，目标槽位可以包括但不限于以下至少一项：物品名称、品牌名称和订单编号。

步骤404，确定用户行为信息中是否包括与槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息。

在本实施例中，上述执行主体可以确定上述用户行为信息中是否包括与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息。通常来说，与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息可以为从上述用户针对上述槽位值执行相关操作时的行为信息中提取的关键信息。作为示例，若所提取出的槽位值为手机，则“手机”相关的、用于确定待推送信息的关键信息可以为用户针对手机执行相关操作(例如，针对“手机”执行的搜索操作、点击电子产品活动页面的操作、将手机标识添加到购物车中的操作)时的关键信息，例如，若用户在搜索框中搜索“手机高像素”，则关键信息可以包括高像素；若用户在手机搜索结果界面进行点击时，总点击次数为8次，其中有6次点击的均为A品牌的手机，则关键信息可以包括A品牌。若确定出上述用户行为信息中包括与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息，则上述执行主体可以执行步骤405；若确定出上述用户行为信息中不包括与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息，则上述执行主体可以执行步骤406。

步骤405，响应于确定出用户行为信息中包括与槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息，基于提取出的槽位值和关键信息，确定待推送物品信息。

在本实施例中，若在步骤404中确定出上述用户行为信息中包括与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息，则上述执行主体可以基于提取出的槽位值和关键信息，确定待推送物品信息。上述待推送物品信息可以包括但不限于以下至少一项：物品的购买链接、物品描述文字、物品描述图片、物品的描述视频。具体地，上述执行主体可以在预设的用于表征槽位值和关键信息这两者与待推送物品信息之间的对应关系的对应关系表中，查找与步骤403中提取出的槽位值和步骤404中确定出的关键信息这两者对应的待推送物品信息。

步骤406，响应于确定出用户行为信息中不包括与槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息，基于提取出的槽位值，确定待询问关键词，以及基于待询问关键词，确定待推送的询问信息。

在本实施例中，若在步骤404中确定出上述用户行为信息中不包括与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息，则上述执行主体可以基于提取出的槽位值，确定待询问关键词。具体地，上述执行主体可以将提取出的槽位值输入预先训练的询问关键词确定模型中，得到待询问关键词。上述询问关键词确定模型可以表征为槽位值与待询问关键词之间的对应关系的对应关系表。

在这里，上述询问关键词确定模型可以通过如下方式训练得到：

步骤S1，可以获取第一样本集，其中，第一样本可以包括样本槽位值和与样本槽位值对应的样本待询问关键词；

步骤S2，可以基于第一样本集执行以下训练步骤：首先，可以将第一样本集中的至少一个第一样本的样本槽位值分别输入至第一初始神经网络，得到上述至少一个第一样本中的每个第一样本对应的待询问关键词。其中，上述第一初始神经网络可以是能够根据槽位值得到待询问关键词的各种神经网络，例如，卷积神经网络、深度神经网络等等。其次，可以将上述至少一个第一样本中的每个第一样本对应的待询问关键词与对应的样本待询问关键词进行比较。然后，根据比较结果确定上述第一初始神经网络是否达到预设的优化目标。此时，上述优化目标可以是指上述第一初始神经网络生成的待询问关键词的准确率大于预设的第一准确率阈值。最后，响应于确定上述第一初始神经网络达到上述优化目标，可以将上述第一初始神经网络作为训练完成的询问关键词确定模型；

步骤S3，响应于确定上述第一初始神经网络未达到上述优化目标，可以调整上述第一初始神经网络的网络参数，以及使用未用过的样本组成样本集，继续执行上述训练步骤。作为示例，可以采用反向传播算法(Back Propgation Algorithm，BP算法)和梯度下降法(例如小批量梯度下降算法)对上述第一初始神经网络的网络参数进行调整。需要说明的是，反向传播算法和梯度下降法是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。

作为示例，若槽位值为“床单”，则询问关键词可以为“尺寸”、“材质”、“颜色”等。上述用户行为信息中不包括与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息的情况可以包括上述用户为新用户或者上述用户未针对上述槽位置执行相关操作。

之后，上述执行主体可以基于待询问关键词，确定待推送的询问信息。在这里，上述执行主体可以将待询问关键词输入预先训练的询问信息确定模型中，得到询问信息。上述询问信息确定模型可以表征为待询问关键词与询问信息之间的对应关系的对应关系表。

在这里，上述询问信息确定模型也可以通过如下方式训练得到：

步骤S1，可以获取第二样本集，其中，第二样本可以包括样本待询问关键词和与样本待询问关键词对应的样本询问信息；

步骤S1，可以基于第二样本集执行以下训练步骤：首先，可以将第二样本集中的至少一个第二样本的样本待询问关键词分别输入至第二初始神经网络，得到上述至少一个第二样本中的每个第二样本对应的询问信息。其中，上述第二初始神经网络可以是能够根据待询问关键词得到询问信息的各种神经网络，例如，卷积神经网络、深度神经网络等等。其次，可以将上述至少一个第二样本中的每个第二样本对应的询问信息与对应的样本询问信息进行比较。然后，根据比较结果确定上述第二初始神经网络是否达到预设的优化目标。此时，上述优化目标可以是指上述第二初始神经网络生成的询问信息的准确率大于预设的第二准确率阈值。最后，响应于确定上述第二初始神经网络达到上述优化目标，可以将上述第二初始神经网络作为训练完成的询问信息确定模型；

步骤S3，响应于确定上述第二初始神经网络未达到上述优化目标，可以调整上述第二初始神经网络的网络参数，以及使用未用过的样本组成样本集，继续执行上述训练步骤。作为示例，可以采用反向传播算法和梯度下降法对上述第二初始神经网络的网络参数进行调整。需要说明的是，反向传播算法和梯度下降法是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。

作为示例，若槽位值为“床单”、待询问关键词为“尺寸”，则待推送的询问信息可以为“请问您需要多大的床单尺寸”。

步骤407，向群组推送待推送信息。

在本实施例中，步骤407可以按照与步骤204类似的方式执行，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过如下方式从上述用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值：上述执行主体可以从上述用户输入文本中提取出用户意图。具体地，上述执行主体可以将上述用户输入文本输入到预先训练的用户意图识别模型中，得到用户意图。在这里，用户意图可以包括物品询问、订单查询、售后处理、闲聊等。之后，上述执行主体可以基于上述用户意图，确定目标槽位。上述执行主体中可以存储有用户意图与目标槽位之间的对应关系的对应关系表，上述执行主体可以在用户意图与目标槽位之间的对应关系的对应关系表中查找确定出的用户意图所对应的目标槽位。作为示例，若用户意图为物品查询，对应的目标槽位可以包括物品名称和品牌名称；若用户意图为订单查询，对应的目标槽位可以包括但不限于以下至少一项：订单编码、订单日期和订单物品名称。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于推送信息的方法的流程400体现了确定用户行为信息中是否包括与从用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息；若包括，则基于提取出的槽位值和上述关键信息，确定待推送物品信息；若不包括，则基于提取出的槽位值，确定待询问关键词，以及基于所述待询问关键词，确定待推送的询问信息的步骤。由此，本实施例描述的方案可以在确定出用户行为信息中包括关键信息时，基于提取的槽位值和确定出的关键信息，确定待推送物品信息，从而提高了所推送的物品信息的针对性；在确定出用户行为信息中不包括关键信息时，确定待推送的询问信息，从而有针对性地对用户进行询问。

进一步参考图5，其示出了用于推送信息的方法的另一个实施例的流程500。该用于推送信息的方法的流程500，包括以下步骤：

步骤501，获取用户在群组中发送的用户输入文本。

步骤502，获取用户的用户行为信息。

步骤503，基于用户输入文本和用户行为信息，确定待推送信息。

步骤504，向群组推送待推送信息。

在本实施例中，步骤501-504可以按照与步骤201-204类似的方式执行，在此不再赘述。

步骤505，基于用户行为信息，确定用于对用户进行打分的打分信息。

在本实施例中，上述执行主体可以基于上述用户行为信息，确定用于对用户进行打分的打分信息。在这里，上述打分信息可以包括以下至少一项：用于表征上述用户是否分享目标二维码的信息、用于表征其它用户是否利用上述用户分享的目标二维码执行下单操作的信息和上述用户在向其他用户分享目标二维码的过程中的推荐信息。用户可以利用上述目标二维码购买物品。具体地，用户可以利用用户终端对上述目标二维码进行识别，之后可以呈现目标物品的购买页面。

在本实施例中，上述执行主体可以从上述用户行为信息中提取用户行为和用户行为的相关对象，若提取出的用户行为为分享操作且分享操作的相关对象为目标二维码，则可以确定出上述用户对目标二维码执行了分享操作。在这里，可以用1表征上述用户对目标二维码执行了分享操作，可以用0表征上述用户未对目标二维码执行分享操作。

在本实施例中，若上述用户对目标二维码执行了分享操作，上述执行主体可以在被分享目标二维码的其它用户的用户行为信息中提取其它用户行为和其它用户行为的相关对象。若提取出的其它用户行为为识别二维码的操作以及下单操作，且识别的二维码为上述用户所分享的目标二维码，下单所购买的物品为目标二维码所指示的物品，则可以确定出其它用户利用上述用户分享的目标二维码执行下单操作。

在本实施例中，上述执行主体可以获取上述用户在预设时间段内与被分享目标二维码的其它用户的对话信息。上述预设时间段可以是基于用户向其它用户分享目标二维码的时刻所确定的，例如可以是分享目标二维码之前的一分钟和分享目标二维码之后的一分钟所组成的时间段。上述执行主体可以对获取到的对话信息进行分析，从上述对话信息中提取出上述用户在向其他用户分享目标二维码的过程中的推荐信息。

步骤506，将打分信息输入到预先训练的用户打分模型中，得到用户的分数。

在本实施例中，上述执行主体可以将步骤505中确定出的打分信息输入到预先训练的用户打分模型中，得到上述用户的分数。在这里，用户打分模型可以用于表征打分信息与用户的分数之间的对应关系，电子设备可以通过多种方式训练出用于表征打分信息与用户的分数之间的对应关系的用户打分模型。上述用户的分数可以处于0至1之间，也可以处于0至10之间，还可以处于0至100之间。上述用户的分数也可以表征为分数等级，例如，A级、B级、C级、D级和E级。

作为一种示例，用户打分模型可以是技术人员基于对大量的打分信息和用户的分数进行统计而预先制定的、存储有多个打分信息和用户的分数的对应关系的对应关系表。

作为另一种示例，上述用户打分模型可以是上述执行主体或者其他用于训练上述用户打分模型的执行主体通过以下方式训练得到：

步骤S1，可以获取第三样本集，其中，第三样本可以包括样本打分信息，以及与样本打分信息对应的用户的样本分数；

步骤S2，可以基于第三样本集执行以下训练步骤：首先，可以将第三样本集中的至少一个第三样本的样本打分信息分别输入至第三初始神经网络，得到上述至少一个第三样本中的每个第三样本对应的用户的分数。其中，上述第三初始神经网络可以是能够根据打分信息得到用户的分数的各种神经网络，例如，卷积神经网络、深度神经网络等等。其次，可以将上述至少一个第三样本中的每个第三样本对应的用户的分数与对应的用户的样本分数进行比较。然后，根据比较结果确定上述第三初始神经网络是否达到预设的优化目标。此时，上述优化目标可以是指上述第三初始神经网络生成的用户的分数的准确率大于预设的第三准确率阈值。最后，响应于确定上述第三初始神经网络达到上述优化目标，可以将上述第三初始神经网络作为训练完成的用户打分模型；

步骤S3，响应于确定上述第三初始神经网络未达到上述优化目标，可以调整上述第三初始神经网络的网络参数，以及使用未用过的样本组成样本集，继续执行上述训练步骤。作为示例，可以采用反向传播算法和梯度下降法对上述第三初始神经网络的网络参数进行调整。需要说明的是，反向传播算法和梯度下降法是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。

步骤507，将与分数对应的优惠信息添加到用户的用户账户中。

在本实施例中，上述执行主体可以将与步骤506中得到的分数对应的优惠信息添加到上述用户的用户账户中。在这里，上述执行主体中可以存储有分数与优惠信息之间的对应关系的对应关系表。上述执行主体可以在上述对应关系表中查找上述用户的分数所对应的优惠信息，将查找到的优惠信息添加到上述用户的用户账户中。优惠信息可以为满减信息，例如，满38元减5元的信息；优惠信息也可以为折扣信息，例如，针对服装类物品，打8折的信息；优惠信息还可以为赠品信息，例如，满88元赠送指定物品的信息。

从图5中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于推送信息的方法的流程500体现了对用户进行打分，以及将与分数对应的优惠信息添加到用户的用户账户中的步骤。由此，本实施例描述的方案可以增加目标二维码所指示的物品的物品信息的被浏览量以及目标二维码所指示的物品的被购买次数。

进一步参考图6，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于推送信息的装置的一个实施例，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6所示，本实施例的用于推送信息的装置600包括：第一获取单元601、第二获取单元602、第一确定单元603和推送单元604。其中，第一获取单元601被配置成获取用户在群组中发送的用户输入文本；第二获取单元602被配置成获取用户的用户行为信息；第一确定单元603被配置成基于用户输入文本和用户行为信息，确定待推送信息；推送单元604被配置成向群组推送待推送信息。

在本实施例中，用于推送信息的装置600的第一获取单元601、第二获取单元602、第一确定单元603和推送单元604的具体处理可以参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203和步骤204。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述待推送物品信息可以包括但不限于以下至少一项：物品的购买链接、物品描述文字、物品描述图片、物品的描述视频。上述第一确定单元603可以从上述用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值。槽位是系统需要向用户收集的关键信息。槽填充则是收集用户信息的过程，是用户将模糊或缺失的意图补全的过程，槽位值就是用户表达的具体关键信息。在这里，目标槽位可以是预先设置的、待向用户收集的关键信息。例如，目标槽位可以包括但不限于以下至少一项：物品名称、品牌名称和订单编号。上述第一确定单元603可以确定上述用户行为信息中是否包括与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息。通常来说，与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息可以为从上述用户针对上述槽位值执行相关操作时的行为信息中提取的关键信息。作为示例，若所提取出的槽位值为手机，则“手机”相关的、用于确定待推送信息的关键信息可以为用户针对手机执行相关操作(例如，针对“手机”执行的搜索操作、点击电子产品活动页面的操作、将手机标识添加到购物车中的操作)时的关键信息，例如，若用户在搜索框中搜索“手机高像素”，则关键信息可以包括高像素；若用户在手机搜索结果界面进行点击时，总点击次数为8次，其中有6次点击的均为A品牌的手机，则关键信息可以包括A品牌。若确定出上述用户行为信息中包括与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息，则上述第一确定单元603可以基于提取出的槽位值和关键信息，确定待推送物品信息。具体地，上述第一确定单元603可以在预设的用于表征槽位值和关键信息这两者与待推送物品信息之间的对应关系的对应关系表中，查找与提取出的槽位值和确定出的关键信息这两者对应的待推送物品信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述第一确定单元603可以通过如下方式从上述用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值：上述第一确定单元603可以从上述用户输入文本中提取出用户意图。具体地，上述第一确定单元603可以将上述用户输入文本输入到预先训练的用户意图识别模型中，得到用户意图。在这里，用户意图可以包括物品询问、订单查询、售后处理、闲聊等。之后，上述第一确定单元603可以基于上述用户意图，确定目标槽位。上述第一确定单元603中可以存储有用户意图与目标槽位之间的对应关系的对应关系表，上述第一确定单元603可以在用户意图与目标槽位之间的对应关系的对应关系表中查找确定出的用户意图所对应的目标槽位。作为示例，若用户意图为物品查询，对应的目标槽位可以包括物品名称和品牌名称；若用户意图为订单查询，对应的目标槽位可以包括但不限于以下至少一项：订单编码、订单日期和订单物品名称。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述待推送信息可以包括待推送的询问信息。上述第一确定单元603可以从上述用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值。槽位是系统需要向用户收集的关键信息。槽填充则是收集用户信息的过程，是用户将模糊或缺失的意图补全的过程，槽位值就是用户表达的具体关键信息。在这里，目标槽位可以是预先设置的、待向用户收集的关键信息。例如，目标槽位可以包括但不限于以下至少一项：物品名称、品牌名称和订单编号。上述第一确定单元603可以确定上述用户行为信息中是否包括与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息。通常来说，与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息可以为从上述用户针对上述槽位值执行相关操作时的行为信息中提取的关键信息。作为示例，若所提取出的槽位值为手机，则“手机”相关的、用于确定待推送信息的关键信息可以为用户针对手机执行相关操作(例如，针对“手机”执行的搜索操作、点击电子产品活动页面的操作、将手机标识添加到购物车中的操作)时的关键信息，例如，若用户在搜索框中搜索“手机高像素”，则关键信息可以包括高像素；若用户在手机搜索结果界面进行点击时，总点击次数为8次，其中有6次点击的均为A品牌的手机，则关键信息可以包括A品牌。若确定出上述用户行为信息中不包括与上述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息，则上述第一确定单元603可以基于提取出的槽位值，确定待询问关键词。具体地，上述第一确定单元603可以将提取出的槽位值输入预先训练的询问关键词确定模型中，得到待询问关键词。上述询问关键词确定模型可以表征为槽位值与待询问关键词之间的对应关系的对应关系表。之后，上述第一确定单元603可以基于待询问关键词，确定待推送的询问信息。在这里，上述第一确定单元603可以将待询问关键词输入预先训练的询问信息确定模型中，得到询问信息。上述询问信息确定模型可以表征为待询问关键词与询问信息之间的对应关系的对应关系表。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述用于推送信息的装置600还可以包括第二确定单元(图中未示出)、输入单元(图中未示出)和添加单元(图中未示出)。上述第二确定单元可以基于上述用户行为信息，确定用于对用户进行打分的打分信息。在这里，上述打分信息可以包括以下至少一项：用于表征上述用户是否分享目标二维码的信息、用于表征其它用户是否利用上述用户分享的目标二维码执行下单操作的信息和上述用户在向其他用户分享目标二维码的过程中的推荐信息。用户可以利用上述目标二维码购买物品。具体地，用户可以利用用户终端对上述目标二维码进行识别，之后可以呈现目标物品的购买页面。上述第二确定单元可以从上述用户行为信息中提取用户行为和用户行为的相关对象，若提取出的用户行为为分享操作且分享操作的相关对象为目标二维码，则可以确定出上述用户对目标二维码执行了分享操作。在这里，可以用1表征上述用户对目标二维码执行了分享操作，可以用0表征上述用户未对目标二维码执行分享操作。若上述用户对目标二维码执行了分享操作，上述第二确定单元可以在被分享目标二维码的其它用户的用户行为信息中提取其它用户行为和其它用户行为的相关对象。若提取出的其它用户行为为识别二维码的操作以及下单操作，且识别的二维码为上述用户所分享的目标二维码，下单所购买的物品为目标二维码所指示的物品，则可以确定出其它用户利用上述用户分享的目标二维码执行下单操作。上述第二确定单元可以获取上述用户在预设时间段内与被分享目标二维码的其它用户的对话信息。上述预设时间段可以是基于用户向其它用户分享目标二维码的时刻所确定的，例如可以是分享目标二维码之前的一分钟和分享目标二维码之后的一分钟所组成的时间段。上述第二确定单元可以对获取到的对话信息进行分析，从上述对话信息中提取出上述用户在向其他用户分享目标二维码的过程中的推荐信息。上述输入单元可以将确定出的打分信息输入到预先训练的用户打分模型中，得到上述用户的分数。在这里，用户打分模型可以用于表征打分信息与用户的分数之间的对应关系，电子设备可以通过多种方式训练出用于表征打分信息与用户的分数之间的对应关系的用户打分模型。上述添加单元可以将得到的分数对应的优惠信息添加到上述用户的用户账户中。在这里，上述添加单元中可以存储有分数与优惠信息之间的对应关系的对应关系表。上述添加单元可以在上述对应关系表中查找上述用户的分数所对应的优惠信息，将查找到的优惠信息添加到上述用户的用户账户中。优惠信息可以为满减信息，例如，满38元减5元的信息；优惠信息也可以为折扣信息，例如，针对服装类物品，打8折的信息；优惠信息还可以为赠品信息，例如，满88元赠送指定物品的信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述用于推送信息的装置600还可以包括生成单元(图中未示出)。上述用户行为信息可以包括至少一个订单的订单信息。订单信息可以包括但不限于以下至少一项：订单物品标识、订单物品数量、订单中每个物品的价格、订单总价格、订单日期、订单物品的品牌和订单物品所属的类别。上述生成单元可以基于上述至少一个订单的订单信息，生成至少一个订单标识集合，其中，上述订单标识集合中的订单标识所指示的物品可以属于同一类别或者同一品牌。具体地，上述生成单元可以获取每个订单中的物品所属的品牌，将属于同一品牌的物品所来源的订单的订单标识添加到同一订单标识集合中，之后，上述生成单元可以将订单标识集合与品牌关联存储。上述生成单元也可以获取每个订单中的物品所属的类别，将属于同一类别的物品所来源的订单的订单标识添加到同一订单标识集合中，之后，上述生成单元可以将订单标识集合与类别关联存储。上述订单标识可以是订单编号或者自定义的编号。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述第一获取单元601可以通过如下方式获取用户在群组中发送的用户输入文本：上述第一获取单元601可以获取用户在群组中发送的用户输入语音，之后可以将上述用户输入语音转换成用户输入文本。上述第一获取单元601可以从上述用户输入语音中识别出用户输入文本。作为示例，上述第一获取单元601可以通过模式匹配法进行语音识别。具体地，在训练阶段，用户可以将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。在识别阶段，上述第一获取单元601可以从上述用户输入语音中提取特征矢量，之后可以将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出，输出的识别结果即为用户输入文本。

下面参考图7，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的服务器)700结构示意图。图7出的服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，电子设备700可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有电子设备700操作所需的各种程序和数据。处理装置701、ROM 702以及RAM703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

通常，以下装置可以连接至I/O接口705：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置707；包括例如磁带、硬盘等的存储装置708；以及通信装置709。通信装置709可以允许电子设备700与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备700，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图7中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

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，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该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装置709从网络上被下载和安装，或者从存储装置708被安装，或者从ROM 702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取用户在群组中发送的用户输入文本；获取用户的用户行为信息；基于用户输入文本和用户行为信息，确定待推送信息；向群组推送待推送信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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，该模块、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。

描述于本公开的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：一种处理器包括第一获取单元、第二获取单元、第一确定单元和推送单元。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，第一获取单元还可以被描述为“获取用户在群组中发送的用户输入文本的单元”。

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，本公开的实施例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上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的实施例中公开的(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 (16)

1.一种用于推送信息的方法，包括：

获取用户在群组中发送的用户输入文本；

获取所述用户的用户行为信息；

基于所述用户输入文本和所述用户行为信息，确定待推送信息；

向所述群组推送所述待推送信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待推送信息包括待推送物品信息；以及

所述基于所述用户输入文本和所述用户行为信息，确定待推送信息，包括：

从所述用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值；

确定所述用户行为信息中是否包括与所述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息；

若是，则基于提取出的槽位值和所述关键信息，确定待推送物品信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述从所述用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值，包括：

从所述用户输入文本中提取出用户意图；

基于所述用户意图，确定目标槽位。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待推送信息包括待推送的询问信息；以及

所述基于所述用户输入文本和所述用户行为信息，确定待推送信息，包括：

从所述用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值；

确定所述用户行为信息中是否包括与所述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息；

若否，则基于提取出的槽位值，确定待询问关键词，以及基于所述待询问关键词，确定待推送的询问信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

基于所述用户行为信息，确定用于对所述用户进行打分的打分信息，其中，所述打分信息包括以下至少一项：用于表征所述用户是否分享目标二维码的信息、用于表征其它用户是否利用所述用户分享的目标二维码执行下单操作的信息和所述用户在向其他用户分享目标二维码的过程中的推荐信息；

将所述打分信息输入到预先训练的用户打分模型中，得到所述用户的分数；

将与所述分数对应的优惠信息添加到所述用户的用户账户中。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户行为信息包括至少一个订单的订单信息；以及

所述方法还包括：

基于所述至少一个订单的订单信息，生成至少一个订单标识集合，其中，订单标识集合中的订单标识所指示的物品属于同一类别或者同一品牌。

7.根据权利要求1-6之一所述的方法，其中，所述获取用户在群组中发送的用户输入文本，包括：

获取用户在群组中发送的用户输入语音，将所述用户输入语音转换成用户输入文本。

8.一种用于推送信息的装置，包括：

第一获取单元，被配置成获取用户在群组中发送的用户输入文本；

第二获取单元，被配置成获取所述用户的用户行为信息；

第一确定单元，被配置成基于所述用户输入文本和所述用户行为信息，确定待推送信息；

推送单元，被配置成向所述群组推送所述待推送信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述待推送信息包括待推送物品信息；以及

所述第一确定单元进一步被配置成通过如下方式基于所述用户输入文本和所述用户行为信息，确定待推送信息：

从所述用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值；

确定所述用户行为信息中是否包括与所述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息；

若是，则基于提取出的槽位值和所述关键信息，确定待推送物品信息。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述第一确定单元进一步被配置成通过如下方式从所述用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值：

从所述用户输入文本中提取出用户意图；

基于所述用户意图，确定目标槽位。

11.根据权利要求8所述的装置，其中，所述待推送信息包括待推送的询问信息；以及

所述第一确定单元进一步被配置成通过如下方式基于所述用户输入文本和所述用户行为信息，确定待推送信息：

从所述用户输入文本中提取出目标槽位的槽位值；

确定所述用户行为信息中是否包括与所述槽位值相关的、用于确定待推送信息的关键信息；

若否，则基于提取出的槽位值，确定待询问关键词，以及基于所述待询问关键词，确定待推送的询问信息。

12.根据权利要求8所述的装置，其中，所述装置还包括：

第二确定单元，被配置成基于所述用户行为信息，确定用于对所述用户进行打分的打分信息，其中，所述打分信息包括以下至少一项：用于表征所述用户是否分享目标二维码的信息、用于表征其它用户是否利用所述用户分享的目标二维码执行下单操作的信息和所述用户在向其他用户分享目标二维码的过程中的推荐信息；

输入单元，被配置成将所述打分信息输入到预先训练的用户打分模型中，得到所述用户的分数；

添加单元，被配置成将与所述分数对应的优惠信息添加到所述用户的用户账户中。

13.根据权利要求8所述的装置，其中，所述用户行为信息包括至少一个订单信息；以及

所述装置还包括：

生成单元，被配置成基于所述至少一个订单信息，生成至少一个订单信息子集合，其中，订单信息子集合中的订单信息所指示的物品属于同一类别或者同一品牌。

14.根据权利要求8-13之一所述的装置，其中，所述第一获取单元进一步被配置成通过如下方式获取用户在群组中发送的用户输入文本：

获取用户在群组中发送的用户输入语音，将所述用户输入语音转换成用户输入文本。

15.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

16.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

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