CN112133431A - 一种健康资讯消息推送方法、装置、介质及终端设备 - Google Patents

一种健康资讯消息推送方法、装置、介质及终端设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种健康资讯消息推送方法，包括：获取用户基本信息，根据所述用户基本信息对用户进行分类，得到多个用户类别；通过第一算法对各个用户类型中所对应的用户基本信息进行分析处理，得到各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果；获取用户行为轨迹并根据所述用户行为轨迹建立逻辑回归模型，将所述各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果作为输入数据传输至所述逻辑回归模型进行调整，得到各个用户类型中每个用户的优化预测结果；通过所述第一算法对待推送消息进行分类，得到不同类型的待推送消息；根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在不同类型的待推送消息中匹配相应的待推送消息并发送至相应的用户终端。

Description

一种健康资讯消息推送方法、装置、介质及终端设备
技术领域
本发明涉及信息推送技术领域，尤其涉及一种健康资讯消息推送方法、装置、介质及终端设备。
背景技术
传统的消息推送方案是通过用户的行为轨迹形成用户画像，然后推送相应的资讯消息。但是在药品在线销售平台中，往往需要给用户推送药品或疾病相关的专业知识，如果直接将传统的消息推送方案应用到药品在线销售平台中时，由于实际应用中用户很少会浏览药品相关资讯，形成的用户画像丰富度不足。因此，传统的消息推送方案在对药品在线销售平台进行消息推送时，无法针对性地完成准确的健康相关专业知识推送。
发明内容
本发明提供了一种健康资讯消息推送方法，以解决传统的消息推送方案在对药品在线销售平台进行消息推送时，无法针对性地完成准确的健康相关专业知识推送的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种健康资讯消息推送方法，包括：
获取用户基本信息，根据所述用户基本信息对用户进行分类，得到多个用户类别；
通过第一算法对各个用户类型中所对应的用户基本信息进行分析处理，得到各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果；
获取用户行为轨迹并根据所述用户行为轨迹建立逻辑回归模型，将所述各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果作为输入数据传输至所述逻辑回归模型进行调整，得到各个用户类型中每个用户的优化预测结果；
通过所述第一算法对待推送消息进行分类，得到不同类型的待推送消息；
根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在不同类型的待推送消息中匹配相应的待推送消息并发送至相应的用户终端。
作为优选方案，所述健康资讯消息推送方法还包括：
获取商城顾问人员信息，根据所述商城顾问人员信息对顾问人员进行分类，得到多个顾问人员类别；
根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在所述顾问人员类型中对各个用户匹配相应的顾问人员。
作为优选方案，所述第一算法为朴素贝叶斯算法。
作为优选方案，所述根据所述用户基本信息对用户进行分类的步骤中，通过决策树算法对用户进行分类。
相应地，本发明另一实施例提供了一种健康资讯消息推送装置，包括：
第一分类模块，用于获取用户基本信息，根据所述用户基本信息对用户进行分类，得到多个用户类别；
预测结果模块，用于通过第一算法对各个用户类型中所对应的用户基本信息进行分析处理，得到各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果；
结果优化模块，用于获取用户行为轨迹并根据所述用户行为轨迹建立逻辑回归模型，将所述各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果作为输入数据传输至所述逻辑回归模型进行调整，得到各个用户类型中每个用户的优化预测结果；
消息分类模块，用于通过所述第一算法对待推送消息进行分类，得到不同类型的待推送消息；
消息推送模块，用于根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在不同类型的待推送消息中匹配相应的待推送消息并发送至相应的用户终端。
作为优选方案，所述健康资讯消息推送装置还包括：
第二分类模块，用于获取商城顾问人员信息，根据所述商城顾问人员信息对顾问人员进行分类，得到多个顾问人员类别；
类型匹配模块，用于根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在所述顾问人员类型中对各个用户匹配相应的顾问人员。
作为优选方案，所述第一算法为朴素贝叶斯算法。
作为优选方案，所述第一分类模块用于根据所述用户基本信息对用户进行分类的步骤中，通过决策树算法对用户进行分类。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如上述任一项所述的健康资讯消息推送方法。
本发明实施例还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的健康资讯消息推送方法。
相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
本发明技术方案对用户基本信息进行分析处理得到各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果，在优化结果之后完成对待推送消息的匹配，从而准确识别用户在健康资讯方面的真实需求，解决传统的消息推送方案在对药品在线销售平台进行消息推送时，无法针对性地完成准确的健康相关专业知识推送的技术问题，提供了一种精准、高效的健康相关专业知识推送方案。
附图说明
图1：为本发明实施例提供的一种健康资讯消息推送方法的步骤流程图；
图2：为本发明另一实施例提供的一种健康资讯消息推送装置的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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。
实施例一
请参照图1，为本发明实施例提供的一种健康资讯消息推送方法的步骤流程图，该方法包括步骤101至步骤105，各步骤具体如下：
步骤101，获取用户基本信息，根据所述用户基本信息对用户进行分类，得到多个用户类别。在本实施例中，所述根据所述用户基本信息对用户进行分类的步骤中，通过决策树算法对用户进行分类。
具体地，客户下载注册APP后，根据应用埋点搜集用户的行为轨迹，喜好兴趣，购物记录，咨询详情等行为数据进行分析挖掘(根据客户的地域，性别、年龄、兴趣、健康状况，日常生活习惯和消费能力分析出画像给出推送建议)，输出用户画像、客户标签、客户分级(如新客、潜客、删除等)。
步骤102，通过第一算法对各个用户类型中所对应的用户基本信息进行分析处理，得到各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果。在本实施例中，所述第一算法为朴素贝叶斯算法。
步骤103，获取用户行为轨迹并根据所述用户行为轨迹建立逻辑回归模型，将所述各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果作为输入数据传输至所述逻辑回归模型进行调整，得到各个用户类型中每个用户的优化预测结果。
步骤104，通过所述第一算法对待推送消息进行分类，得到不同类型的待推送消息。
步骤105，根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在不同类型的待推送消息中匹配相应的待推送消息并发送至相应的用户终端。
具体地，结合用户的咨询、成交数据、喜好及行为数据分析、APP为用户精准推送科普资讯和知识(后台监测客户咨询健康类别和客户的成交信息，为客户推送咨询和订单相关的科普资讯，如客户咨询减肥降脂且成功下单，系统监测到信息将为客户在APP资讯版块推送减肥相关科普、饮食、运动等相关资讯)，如慢病健康专题，情趣百科等。根据产品服用周期、效果反馈、节假日等场景，系统为用户推送优惠活动、注意事项、节日问候等有温度的关怀，提升用户对壹健康品牌认知，对产品及服务的满意度。通过对客户历史成交数据和行为数据(用户咨询、购买记录，效果反馈及推测服用周期)智能推送复购率高的产品，促进用户复购行为。如：A客户在12月1日购买了固元益气类等产品，通过用户效果反馈和数据分析，预计该客户在7天后将服用完毕，系统12月7日为A客户自动推送固元益气类相关信息，提醒客户可以通过魅力商城进行复购。“xxx您的xxx即将服用完毕，最受欢迎的xxx恭候在线，移步魅力商城享受优惠，坚持服用，功效加倍哦！”
在另一实施例中，所述健康资讯消息推送方法还包括：
步骤106，获取商城顾问人员信息，根据所述商城顾问人员信息对顾问人员进行分类，得到多个顾问人员类别。
步骤107，根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在所述顾问人员类型中对各个用户匹配相应的顾问人员。
具体地，根据客户地域、年龄、消费能力、生活习惯等标签，结合顾问服务响应速度、回复时长、评价评分等机制，根据用户标签建立智能匹配机制，从而提升整体顾问的服务质量。如：A客户是湖南人，想要解决慢病(三高)问题，系统将会为他优先分配湖南籍及服务慢病客户评价相对较优的顾问。
本发明技术方案对用户基本信息进行分析处理得到各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果，在优化结果之后完成对待推送消息的匹配，从而准确识别用户在健康资讯方面的真实需求，解决传统的消息推送方案在对药品在线销售平台进行消息推送时，无法针对性地完成准确的健康相关专业知识推送的技术问题，提供了一种精准、高效的健康相关专业知识推送方案。
实施例二
相应地，请参照图2，为本发明另一实施例提供的一种健康资讯消息推送装置的结构示意图，包括：
第一分类模块，用于获取用户基本信息，根据所述用户基本信息对用户进行分类，得到多个用户类别；
预测结果模块，用于通过第一算法对各个用户类型中所对应的用户基本信息进行分析处理，得到各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果；
结果优化模块，用于获取用户行为轨迹并根据所述用户行为轨迹建立逻辑回归模型，将所述各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果作为输入数据传输至所述逻辑回归模型进行调整，得到各个用户类型中每个用户的优化预测结果；
消息分类模块，用于通过所述第一算法对待推送消息进行分类，得到不同类型的待推送消息；
消息推送模块，用于根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在不同类型的待推送消息中匹配相应的待推送消息并发送至相应的用户终端。
在另一实施例中，所述健康资讯消息推送装置还包括：
第二分类模块，用于获取商城顾问人员信息，根据所述商城顾问人员信息对顾问人员进行分类，得到多个顾问人员类别；
类型匹配模块，用于根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在所述顾问人员类型中对各个用户匹配相应的顾问人员。
在本实施例中，所述第一算法为朴素贝叶斯算法。
在本实施例中，所述第一分类模块用于根据所述用户基本信息对用户进行分类的步骤中，通过决策树算法对用户进行分类。
实施例三
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行上述任一实施例所述的健康资讯消息推送方法。
实施例四
本发明实施例还提供了一种终端设备，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述的健康资讯消息推送方法。
优选地，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元(如计算机程序、计算机程序)，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。
所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以是微处理器，或者所述处理器也可以是任何常规的处理器，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接所述终端设备的各个部分。
所述存储器主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等，数据存储区可存储相关数据等。此外，所述存储器可以是高速随机存取存储器，还可以是非易失性存储器，例如插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡和闪存卡(Flash Card)等，或所述存储器也可以是其他易失性固态存储器件。
需要说明的是，上述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器，本领域技术人员可以理解，上述终端设备仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种健康资讯消息推送方法，其特征在于，包括：
获取用户基本信息，根据所述用户基本信息对用户进行分类，得到多个用户类别；
通过第一算法对各个用户类型中所对应的用户基本信息进行分析处理，得到各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果；
获取用户行为轨迹并根据所述用户行为轨迹建立逻辑回归模型，将所述各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果作为输入数据传输至所述逻辑回归模型进行调整，得到各个用户类型中每个用户的优化预测结果；
通过所述第一算法对待推送消息进行分类，得到不同类型的待推送消息；
根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在不同类型的待推送消息中匹配相应的待推送消息并发送至相应的用户终端。
2.如权利要求1所述的健康资讯消息推送方法，其特征在于，还包括：
获取商城顾问人员信息，根据所述商城顾问人员信息对顾问人员进行分类，得到多个顾问人员类别；
根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在所述顾问人员类型中对各个用户匹配相应的顾问人员。
3.如权利要求1所述的健康资讯消息推送方法，其特征在于，所述第一算法为朴素贝叶斯算法。
4.如权利要求1所述的健康资讯消息推送方法，其特征在于，所述根据所述用户基本信息对用户进行分类的步骤中，通过决策树算法对用户进行分类。
5.一种健康资讯消息推送装置，其特征在于，包括：
第一分类模块，用于获取用户基本信息，根据所述用户基本信息对用户进行分类，得到多个用户类别；
预测结果模块，用于通过第一算法对各个用户类型中所对应的用户基本信息进行分析处理，得到各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果；
结果优化模块，用于获取用户行为轨迹并根据所述用户行为轨迹建立逻辑回归模型，将所述各个用户类型中每个用户的健康风险预测结果作为输入数据传输至所述逻辑回归模型进行调整，得到各个用户类型中每个用户的优化预测结果；
消息分类模块，用于通过所述第一算法对待推送消息进行分类，得到不同类型的待推送消息；
消息推送模块，用于根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在不同类型的待推送消息中匹配相应的待推送消息并发送至相应的用户终端。
6.如权利要求5所述的健康资讯消息推送装置，其特征在于，还包括：
第二分类模块，用于获取商城顾问人员信息，根据所述商城顾问人员信息对顾问人员进行分类，得到多个顾问人员类别；
类型匹配模块，用于根据所述各个用户类型中每个用户的优化预测结果在所述顾问人员类型中对各个用户匹配相应的顾问人员。
7.如权利要求5所述的健康资讯消息推送装置，其特征在于，所述第一算法为朴素贝叶斯算法。
8.如权利要求5所述的健康资讯消息推送装置，其特征在于，所述第一分类模块用于根据所述用户基本信息对用户进行分类的步骤中，通过决策树算法对用户进行分类。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1-4中任一项所述的健康资讯消息推送方法。
10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的健康资讯消息推送方法。
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