CN111814030A

CN111814030A - 推送方法、装置、设备和介质

Info

Publication number: CN111814030A
Application number: CN201910285740.7A
Authority: CN
Inventors: 任磊
Original assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2019-04-10
Filing date: 2019-04-10
Publication date: 2020-10-23
Anticipated expiration: 2039-04-10
Also published as: CN111814030B

Abstract

本发明实施例公开了一种推送方法、装置、设备和介质，涉及互联网技术领域。该方法包括：根据获取的用户数据挖掘用户需求内容；根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求类型，其中所述需求类型包括周期性需求、长期需求和刚性需求中的至少一种；根据所述用户需求类型，向用户推送消息。本发明实施例提供了一种推送方法、装置、设备和介质，实现了根据不同需求类型进行消息的推送，从而进一步提高消息的推送效率。

Description

推送方法、装置、设备和介质

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种推送方法、装置、设备和介质。

背景技术

各个行业的商家会在各大互联网平台投放产品或活动信息，目的是为了吸引更多的核心用户和潜在用户。

当前对产品或活动信息的投放方法主要是：根据收集的用户数据确定用户喜好和需求，根据确定的用户喜好和需求对用户进行相关产品或活动的推送。

上述方法一定程度的提高了产品或活动的推送效率。但是产品或活动的推送效率仍有很大的提升空间。

发明内容

本发明实施例提供一种推送方法、装置、设备和介质，以实现根据不同需求类型进行消息推送，从而进一步提高消息的推送效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种推送方法，该方法包括：

根据获取的用户数据挖掘用户需求内容；

根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求类型，其中所述需求类型包括周期性需求、长期需求和刚性需求中的至少一种；

根据所述用户需求类型，向用户推送消息。

第二方面，本发明实施例还提供了一种推送装置，该装置包括：

需求挖掘模块，用于根据获取的用户数据挖掘用户需求内容；

类型确定模块，用于根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求类型，其中所述需求类型包括周期性需求、长期需求和刚性需求中的至少一种；

消息推送模块，用于根据所述用户需求类型，向用户推送消息。

第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

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本发明实施例中任一所述的推送方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的推送方法。

本发明实例通过根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求类型，其中所述需求类型包括周期性需求、长期需求和刚性需求中的至少一种；根据所述用户需求类型，向用户推送消息。从而实现对用户需求内容的周期性需求、长期需求和刚性需求的分类，并基于分类结果对用户进行消息的推送。进而提高消息推送的准确率。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种推送方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种推送方法的流程图；

图3是本发明实施例三提供的一种推送方法的流程图；

图4是本发明实施例三提供的一种需求和推送消息所属服务的匹配示意图；

图5是本发明实施例四提供的一种推送装置的结构示意图；

图6是本发明实施例五提供的一种设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明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本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种推送方法的流程图。本实施例可适用于根据用户需求对用户进行信息推送的情况。该方法可以由一种推送装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现。参见图1，本实施例提供的推送方法包括：

S110、根据获取的用户数据挖掘用户需求内容。

具体地，用户数据包括用户的多方面的行为数据。典型地，用户数据可以包括，用户登录时间、浏览网页、网页点击、主动分享、发布内容、提问、回答、下载、付费和关注热点话题中至少一种行为的，时间、频次和内容中的至少一种。

用户需求内容是根据用户数据挖掘的任意需求。

S120、根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求类型，其中所述需求类型包括周期性需求、长期需求和刚性需求中的至少一种。

具体地，可以通过匹配用户需求内容与预设需求类型中的各需求，将匹配成功的需求所属的需求类型作为用户需求类型。

典型地，所述根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求类型包括：

根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求的发生频率信息；

根据所述发生频率信息，确定用户需求类型。

具体地，若根据用户数据确定用户在周期性地检索相似内容，则根据检索频率确定基于该用户数据挖掘出的用户需求的发生频率。

若用户需求内容为考试类内容，则根据考试频率确定用户需求的发生频率。

典型地，根据所述发生频率信息，确定用户需求类型包括：

若根据发生频率信息确定用户需求为周期性的，则确定用户需求为周期性需求；

若根据发生频率信息确定用户需求的发生次数大于设定次数阈值，且为非周期性的，则确定用户需求为长期需求；

若根据发生频率信息确定用户需求的发生次数小于等于设定次数阈值，则确定用户需求为刚性需求。

S130、根据所述用户需求类型，向用户推送消息。

具体地，根据所述用户需求类型，向用户推送消息包括：

根据所述用户需求类型，确定用户的推送参数；

根据用户的推送参数，向用户推送消息。

其中，推送参数可以包括推送中涉及到的任意参数。具体可以包括：推送时间、推送频率和推送内容等。推送时间是指推送的时间点或时间段。

典型地，根据所述用户需求类型，确定用户的推送参数，包括：

若用户需求类型为周期性需求，则根据需求的周期确定用户的周期性推送时间和频率；

若用户需求为长期需求，则将预设的推送时间和频率作为用户的推送时间和推送频率；

若用户需求为刚性需求，则根据用户需求确定用户的推送内容。

具体地，若用户需求为刚性需求，则立即响应该需求，对用户进行消息的推荐。

本发明实例的技术方案，通过根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求类型，其中所述需求类型包括周期性需求、长期需求和刚性需求中的至少一种；根据所述用户需求类型，向用户推送消息。从而实现对用户需求内容的周期性需求、长期需求和刚性需求的分类，并基于分类结果对用户进行消息的推送。进而提高消息推送的准确率。

进一步地，在向用户推送消息之前，还包括：

根据基于原用户数据确定用户需求的概率，和/或新采集的用户数据，对同一用户的至少两个用户需求进行排序；

根据排序结果确定推送顺序。

进一步地，所述根据获取的用户数据挖掘用户需求之后，还包括：

根据新采集的用户数据，对基于原用户数据挖掘出的用户需求进行过滤。

通过根据新采集的用户数据，对基于原用户数据挖掘出的用户需求进行过滤，可以实现对历史需求的过滤，以及对当前需求的确定。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的一种推送方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上提出的一种可选方案。参见图2，本实施提供的推送方法包括:

S210、根据目标维度的用户数据，确定用户需求内容。

S220、根据辅助维度的用户数据，对所述用户需求内容进行检验。

辅助维度是用户数据中除目标维度以外的维度。

S230、若检验有误，则调整用户数据的目标维度。

具体地，若经检验发现用户需求内容确定有误，则根据辅助维度对用户数据的目标维度进行调整。

典型地，从目标维度中确定，导致产生错误的用户需求的错误数据维度；

降低错误数据维度的权重或从目标维度中删除错误数据维度。

典型地，所述根据正确的用户需求，对目标维度进行调整，包括：

确定辅助维度的用户数据与检验有误的用户需求内容的更正结果之间的关联度；

若关联度大于设定关联阈值，则将对应辅助维度的用户数据添加至目标维度的用户数据中。

S240、采用调整后的目标维度的用户数据，确定用户需求内容。

S250、根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求类型，其中所述需求类型包括周期性需求、长期需求和刚性需求中的至少一种。

S260、根据所述用户需求类型，向用户推送消息。

本发明实施例的技术方案，通过根据辅助维度的用户数据，对所述用户需求内容进行检验。并在检验有误时，调整用户数据的目标维度。从而提高用户需求内容的确定准确率。

需要说明的是，经过本实施例的技术教导，本领域技术人员有动机将上述实施例中描述的任一种实施方式进行方案的组合，以实现根据用户需求对用户进行信息推送。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的一种推送方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上提出的一种可选方案。参见图3，本实施例提供的推送方法包括：

S310、用户数据采集。

系统收集和抓取用户数据。主要针对用户的行为数据进行收集和抓取。用户数据包括行为数据和用户的属性信息。其中行为数据包括操作行为、发表评论、输出信息和提问内容等信息。用户的属性信息包括个人基本信息。

示例性地，行为数据包括用户提出的问题、查询的文档资料、编辑过的词条、关注哪些类型的理财产品、阅读什么书、留言内容和关注的贴吧等。

为提升数据采集的精细化程度。采集的用户数据覆盖用户的多方面的行为，包括用户登录时间、浏览网页、网页点击、主动分享、发布内容、提问、回答、下载、付费、关注热点话题等行为的时间和频次。

为让数据过滤更加高效，保证数据的高效过滤，设计过滤恶意评价、粉丝刷榜、水军评论等行为数据的筛选机制。用登录、点击、搜索、评论等行为内容、频次、时段避免混入无效的、有误导性的数据，建立更加完善关联规则的制定算法。制定数据是否为真实可靠的关联数据的判断标准。

为提升多产品线数据汇总效率。充分考察不同数据的特点，设计通用、可扩展的数据结构和接入标准，让多方产品线数据可以快速接入、并且适应统一的数据存储结构；建立结构化、可扩展的数据仓库，方便进行数据运算和分析。

S320、根据用户数据，挖掘用户需求内容。

根据用户使用的设备信息、账户注册信息、登录信息等，将已经收集到的和抓取到的行为和属性数据定位到唯一的归属人。

利用数据挖掘和机器学习的技术，对这个归属人的全部数据进行数据分析和数据挖掘，建立关联规则和学习模型，输出对这个数据归属人的潜在需求和隐形需求。并且统一对需求强度进行划分，每个需求都标注具体的场景。

为了提高需求挖掘的准确性和高效性，需要对模型进行如下优化：(1)实时获取、搜集用户新产生的数据行为数据，快速分析用户的需求变化，对模型进行模块的快速优化和迭代；(2)结合用户对相应推广的反馈，搜集匹配度低的异常情况案例，结合用户数据的变化趋势，进行归纳总结，通过增强人工干预，辅助算法调优，对模型进行人性化调整，提高判断关联规则的有效性，同时再进行新一轮的反馈、迭代和升级。

同时对不同场景的需求进行交叉分析确定当前需求和后续需求。结合机器学习的模型优化，推测出用户的不同场景下的周期性需求、长期需求和刚性需求等。

示例性地，周期性需求可以包括如下需求：还未走出校园的学生，对课程学习和培训的需求，随着用户年级提高，课程内容和学习资料也会随之发生变化，学习和教辅的需求，会成为以学期和学年为周期的周期性需求。

再比如，每年国定节假日的旅游出行需求，出行票务、旅行攻略、地方美食、酒店预定、签证办理、购买保险等等出游相关需求，这些按照时间产生周期性需求。每年巧逢固定的升学考试、出国留学申请、托福雅思考试的月份，参与这些考试的用户都会在每年固定时期产生周期性需求。租房一般是一年的合同期，到期后可能需要换房，会有租房的周期性需求。

长期需求包括如下需求：职场人群关注行业的职业技能学习和培训、行业信息相关的咨询和业内资深人士的文章。一般职业发展和从事领域在几年内会相对稳定，职场上专业知识和专业技能的学习、职场技能的精进等，都是职场人士的长期需求。

另外，如果能定位用户初为人父母，在婴幼儿成长过程中，用户会产生很多需求，比如婴幼儿的饮食、养护、智力开发，这些育儿需求也属于长期需求。再比如，科研学者检索知名学者的最新论文、国际期刊、会议论文和书籍，相关的论坛、峰会、研讨活动等信息，这些用户对于科研相关资讯和服务也是长期需求。

刚性需求主要解决用户急需解决的问题，比如手机、电脑、家电、数码设备出现故障需要维修；身体抱恙，需要寻医问诊、对比不同的医师和医院，包括一些挂号服务等等。往往是一些突发的、临时的问题需要解决。

比如某位用户经常提问英语学习相关的问题，会在文库下载英语学习资料，阅读英语相关的图书等等。根据上述数据的出现频次基本定位到一位英语学习者或爱好者的用户形象。

定位过程就是建立不同种类数据间的关联规则，不同的关联规则之间进行关联、补充，拓展出新的规则和联系。通过对用户的属性数据和行为数据进行清洗、整理、分类、合理扩展后，通过深度学习的相关算法建立学习模型，学习这些复杂的关联规则，能够对需求的强度、类型、场景进行划分，最终提炼出用户不同场景和不同类型的需求。同时，要注意结合用户的动态数据，对需求进行相应的重新学习和判断，进行相应的调整。

如果最终可判断用户在备考，那么获取相关的教辅书和工具书、课程培训信息、考试大纲、学习资料就很有可能成为刚性需求；如果判断用户提升职场竞争力，用户的需求就是持续的长期需求，同时职业发展和个人成长相关的知识和资料，就可能是用户的隐形需求，需求的强度还要结合用户所处的人生阶段，平时关注的新闻和文章的内容去做进一步的细化和判断。

S330、根据用户需求内容确定推送消息的内容，并进行消息推送。

参见图4，将投放广告的商家，按照商家提供产品和服务，提炼出满足的需求类型和种类。将利用数据挖掘和机器学习技术识别出来的用户不同场景和类型的需求进行最优匹配。为需求匹配的用户和商家建立连接，商家为用户提供的咨询服务更有针对性，用户购买商家产品和服务的意愿也更高。

其中针对不同类型的需求，需要制定符合需求特点并高效匹配的推广策略。针对用户需求进行分类、排序，并且根据用户后续的行为数据对需求进行删除、优先级更新等，以使确定的用户需求逐渐接近用户的真实需求。从而精准匹配优质产品和服务。

针对周期性需求，需要按照重要日期或时间段的具体时间、周期和频率，制定个性化、灵活性、可配置的推广策略。根据用户反馈做出策略的合理调整。

针对刚性需求，要保证推广的时效性，如果用户后续没有相关可证实刚性需求的行为数据，要及时停止相关推广，兼顾用户的体验和广告主的利益。

针对长期需求，要设置好灵活的推广频率，要结合用户后续数据进行动态调整。

本实施例的技术方案，通过对用户多产品、多场景、多维度数据的搜集，使得用户的信息更加丰富全面。利用数据挖掘和机器学习技术，挖掘和发现有着不用场景下、不同类型、不同强度的需求的潜在用户。并提炼出用户不同层次的需求，进而更好地匹配到商家的服务和产品，提高推广的效率。

此外，通过用户浏览和点击广告的情况来定位潜在用户的准确率，提高了推广效率，同时也避免了用户实时搜索和点击内容的低频和随机性对判断结果造成的干扰，避免了为用户推荐不感兴趣的广告链接和页面，让用户的需求和商家的服务和产品达到更好的契合和匹配。

实施例四

图5是本发明实施例四提供的一种推送装置的结构示意图。参见图5，本实施例提供的推送装置包括：需求挖掘模块10、类型确定模块20和消息推送模块30。

其中，需求挖掘模块10，用于根据获取的用户数据挖掘用户需求内容；

类型确定模块20，用于根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求类型，其中所述需求类型包括周期性需求、长期需求和刚性需求中的至少一种；

消息推送模块30，用于根据所述用户需求类型，向用户推送消息。

进一步地，所述类型确定模块包括：频率确定单元和类型确定单元。

频率确定单元，用于根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求的发生频率信息；

类型确定单元，用于根据所述发生频率信息，确定用户需求类型。

进一步地，消息推送模块包括：推送参数确定单元和消息推送单元。

推送参数确定单元，用于根据所述用户需求类型，确定用户的推送参数；

消息推送单元，用于根据用户的推送参数，向用户推送消息。

进一步地，推送参数确定单元具体用于：

进一步地，需求挖掘模块包括：第一需求确定单元、需求检验单元、维度调整单元和第二需求确定单元。

第一需求确定单元，用于根据目标维度的用户数据，确定用户需求内容；

需求检验单元，用于根据辅助维度的用户数据，对所述用户需求内容进行检验；

维度调整单元，用于若检验有误，则调整用户数据的目标维度；

第二需求确定单元，用于采用调整后的目标维度的用户数据，确定用户需求内容。

进一步地，类型确定单元具体用于：

进一步地，所述装置还包括：需求排序模块和推送顺序确定模块。

其中，需求排序模块，用于在向用户推送消息之前，根据基于原用户数据确定用户需求的概率，和/或新采集的用户数据，对同一用户的至少两个用户需求进行排序；

推送顺序确定模块，用于根据排序结果确定推送顺序。

本发明实施例所提供的推送装置可执行本发明任意实施例所提供的推送方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图6是本发明实施例五提供的一种设备的结构示意图。图6示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性设备12的框图。图6显示的设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，设备12以通用计算设备的形式表现。设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备12交互的设备通信，和/或与使得该设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的推送方法。

实施例七

本发明实施例七还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的推送方法。该方法包括：

根据获取的用户数据挖掘用户需求内容；

根据所述用户需求类型，向用户推送消息。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。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。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(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(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。在本文件中，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。

计算机可读的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。计算机可读的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——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

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发明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)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims

1.一种推送方法，其特征在于，包括：

根据获取的用户数据挖掘用户需求内容；

根据所述用户需求类型，向用户推送消息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户数据和/或所述用户需求内容，确定用户需求类型包括：

根据所述发生频率信息，确定用户需求类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述发生频率信息，确定用户需求类型包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户需求类型，向用户推送消息包括：

根据所述用户需求类型，确定用户的推送参数；

根据用户的推送参数，向用户推送消息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述用户需求类型，确定用户的推送参数，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据获取的用户数据挖掘用户需求内容包括：

根据目标维度的用户数据，确定用户需求内容；

根据辅助维度的用户数据，对所述用户需求内容进行检验；

若检验有误，则调整用户的目标维度；

采用调整后的目标维度的用户数据，确定用户需求内容。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在向用户推送消息之前，还包括：

根据排序结果确定推送顺序。

8.一种推送装置，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述类型确定模块包括：

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，消息推送模块包括：

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，推送参数确定单元具体用于：

12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，需求挖掘模块包括：

13.一种设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

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中任一所述的推送方法。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的推送方法。