CN112667897A - 信息推送方法、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了信息推送方法、设备以及存储介质。该方法的一具体实施方式包括：确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组；分析第二用户组中的第二用户的店铺喜好信息；基于店铺喜好信息，向第一用户推送店铺信息。该实施方式提供了一种基于社交关系的店铺推荐方式，基于与第一用户存在社交关系的第二用户对店铺的喜好，为第一用户推荐店铺，能够利用社交关系来完善店铺推荐的精准度。
Description
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及信息推送方法、设备以及存储介质。
背景技术
随着移动互联网的普及，本地生活平台已经成为了我们日常生活中的一部分。本地生活平台可以入驻大量店铺，用户可以在本地生活平台入驻的店铺中下单物品。通常，用户在本地生活平台上搜索店铺时，本地生活平台一般是按照搜索文字的相关程度以及店铺本身的热度对搜索结果进行排序，并为用户进行推荐。
发明内容
本申请实施例提出了信息推送方法、设备以及存储介质。
第一方面，本申请实施例提供了一种信息推送方法，包括：确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组；分析第二用户组中的第二用户的店铺喜好信息；基于店铺喜好信息，向第一用户推送店铺信息。
在一些实施例中，分析第二用户组中的第二用户的店铺喜好信息，包括：对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列；对于第二用户组中的第二用户，基于店铺喜好对第二用户下单过的店铺进行排序，得到第二用户的店铺序列；以及基于店铺喜好信息，向第一用户推送店铺信息，包括：基于用户排序序号和店铺排序序号，向第一用户推送店铺信息。
在一些实施例中，对第二用户组中的第二用户进行排序，包括：基于社交关系亲密度，对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，与第一用户存在社交关系的第二用户包括第一用户在社交网络中可联系到的用户；以及基于社交关系亲密度，对第二用户组中的第二用户进行排序，包括：计算第一用户与第二用户组中的第二用户在社交网络中的跳数距离，其中，跳数距离与第一用户在社交网络中联系到第二用户所经过的用户数正相关；基于跳数距离对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，与第一用户存在社交关系的第二用户包括与第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户；以及基于社交关系亲密度，对第二用户组中的第二用户进行排序，包括：统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同参与的资源分享活动数量；基于资源分享活动数量对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，与第一用户存在社交关系的第二用户包括与第一用户共同关注同一店铺的用户；以及基于社交关系亲密度，对第二用户组中的第二用户进行排序，包括：统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同关注的店铺数量；基于店铺数量对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，该方法还包括：确定第一用户附近的至少一个第二用户，加入第二用户组。
在一些实施例中，基于社交关系亲密度，对第二用户组中的第二用户进行排序，包括：计算第一用户与第二用户组中的第二用户之间的地理位置距离；联合社交关系亲密度和地理位置距离，对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，与第一用户存在社交关系的第二用户包括与第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户、第一用户在社交网络中可联系到的用户、与第一用户共同关注同一店铺的用户；以及联合社交关系亲密度和地理位置距离，对第二用户组中的第二用户进行排序，包括：计算第一用户与第二用户组中的第二用户在社交网络中的跳数距离，其中，跳数距离与第一用户在社交网络中联系到第二用户所经过的用户数正相关；统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同参与的资源分享活动数量；统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同关注的店铺数量；对第二用户组中的第二用户对应的地理位置距离、跳数距离、资源分享活动数量和店铺数量进行加权求和，得到第二用户组中的第二用户的评价标量；基于评价标量对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，基于店铺喜好对第二用户下单过的店铺进行排序，包括：获取第二用户下单过的店铺的属性标签；基于属性标签对第二用户下单过的店铺进行汇总，得到每种属性标签对应的店铺集合；基于当前时间和/或环境信息，确定目标属性标签对应的店铺集合；基于店铺热度和/或第二用户的下单频次，对目标属性标签对应的店铺集合中的店铺进行排序。
在一些实施例中，与第一用户存在社交关系的第二用户包括以下至少一种：与第一用户在同一话题中活跃评论的用户、与第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户、与第一用户在店铺评论中进行互动的用户、第一用户在社交网络中可联系到的用户、与第一用户共同关注同一店铺的用户。
第二方面，本申请实施例提供了一种信息推送装置，包括：第一确定单元，被配置成确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组；分析单元，被配置成分析第二用户组中的第二用户的店铺喜好信息；推送单元，被配置成基于店铺喜好信息，向第一用户推送店铺信息。
在一些实施例中，分析单元包括：用户排序子单元，被配置成对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列；店铺排序子单元，被配置成对于第二用户组中的第二用户，基于店铺喜好对第二用户下单过的店铺进行排序，得到第二用户的店铺序列；以及推送单元进一步被配置成：基于用户排序序号和店铺排序序号，向第一用户推送店铺信息。
在一些实施例中，用户排序子单元包括：用户排序模块，被配置成基于社交关系亲密度，对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，与第一用户存在社交关系的第二用户包括第一用户在社交网络中可联系到的用户；以及用户排序模块进一步被配置成：计算第一用户与第二用户组中的第二用户在社交网络中的跳数距离，其中，跳数距离与第一用户在社交网络中联系到第二用户所经过的用户数正相关；基于跳数距离对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，与第一用户存在社交关系的第二用户包括与第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户；以及用户排序模块进一步被配置成：统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同参与的资源分享活动数量；基于资源分享活动数量对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，与第一用户存在社交关系的第二用户包括与第一用户共同关注同一店铺的用户；以及用户排序模块进一步被配置成：统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同关注的店铺数量；基于店铺数量对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，该装置还包括：第二确定单元，被配置成确定第一用户附近的至少一个第二用户，加入第二用户组。
在一些实施例中，用户排序模块进一步被配置成：计算第一用户与第二用户组中的第二用户之间的地理位置距离；联合社交关系亲密度和地理位置距离，对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，与第一用户存在社交关系的第二用户包括与第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户、第一用户在社交网络中可联系到的用户、与第一用户共同关注同一店铺的用户；以及用户排序模块进一步被配置成：计算第一用户与第二用户组中的第二用户在社交网络中的跳数距离，其中，跳数距离与第一用户在社交网络中联系到第二用户所经过的用户数正相关；统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同参与的资源分享活动数量；统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同关注的店铺数量；对第二用户组中的第二用户对应的地理位置距离、跳数距离、资源分享活动数量和店铺数量进行加权求和，得到第二用户组中的第二用户的评价标量；基于评价标量对第二用户组中的第二用户进行排序。
在一些实施例中，店铺排序子单元进一步被配置成：获取第二用户下单过的店铺的属性标签；基于属性标签对第二用户下单过的店铺进行汇总，得到每种属性标签对应的店铺集合；基于当前时间和/或环境信息，确定目标属性标签对应的店铺集合；基于店铺热度和/或第二用户的下单频次，对目标属性标签对应的店铺集合中的店铺进行排序。
在一些实施例中，与第一用户存在社交关系的第二用户包括以下至少一种：与第一用户在同一话题中活跃评论的用户、与第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户、与第一用户在店铺评论中进行互动的用户、第一用户在社交网络中可联系到的用户、与第一用户共同关注同一店铺的用户。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得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，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。
本申请实施例提供的信息推送方法、设备以及存储介质，首先确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组；然后分析第二用户组中的第二用户的店铺喜好信息；最后基于店铺喜好信息，向第一用户推送店铺信息。提供了一种基于社交关系的店铺推荐方式，基于与第一用户存在社交关系的第二用户对店铺的喜好，为第一用户推荐店铺，能够利用社交关系来完善店铺推荐的精准度。
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是本申请可以应用于其中的示例性系统架构；
图2是根据本申请的信息推送方法的第一个实施例的流程图；
图3是根据本申请的信息推送方法的第二个实施例的流程图；
图4是根据本申请的信息推送方法的第三个实施例的流程图；
图5是根据本申请的信息推送方法的第四个实施例的流程图；
图6是根据本申请的信息推送方法的第五个实施例的流程图；
图7是根据本申请的信息推送方法的第六个实施例的流程图；
图8是适于用来实现本申请实施例的计算机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信息推送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中可以包括设备101、102和网络103。网络103用以在设备101、102之间提供通信链路的介质。网络103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。
设备101、102可以是支持网络连接从而提供各种网络服务的硬件设备或软件。当设备为硬件时，其可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、台式计算机和服务器等等。这时，作为硬件设备，其可以实现成多个设备组成的分布式设备群，也可以实现成单个设备。当设备为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。这时，作为软件，其可以实现成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。
在实践中，设备可以通过安装相应的客户端应用或服务端应用来提供相应的网络服务。设备在安装了客户端应用之后，其可以在网络通信中体现为客户端。相应地，在安装了服务端应用之后，其可以在网络通信中体现为服务端。
作为示例，在图1中，设备101体现为客户端，而设备102体现为服务端。例如，设备101可以是本地生活平台的客户端，设备102可以是本地生活平台的服务端。
需要说明的是，本申请实施例所提供的信息推送方法可以由设备102执行。
应该理解，图1中的网络和设备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网络和设备。
继续参考图2，其示出了根据本申请的信息推送方法的第一个实施例的流程200。该信息推送方法包括以下步骤：
步骤201，确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组。
在本实施例中，信息推送方法的执行主体(例如图1所示的设备102)可以确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组。
通常，第一用户可以是本地生活平台的注册用户。本地生活平台上可以入驻大量店铺，第一用户可以在本地生活平台上入驻的店铺中下单物品。例如，本地生活平台上可以入驻大量餐饮店铺，第一用户可以在本地生活平台上入驻的餐饮店铺中订餐。此外，第一用户还可以与本地生活平台上的其他注册用户进行社交。因此，上述执行主体可以获取与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户。
这里的社交关系是一种比较宽泛的概念。通常，在本地生活平台上交流过的用户之间就存在社交关系。因此，与第一用户存在社交关系的第二用户可以包括但不限于以下至少一种：
1、与第一用户在同一话题中活跃评论的用户。通常，用户在本地生活平台上可以发布话题，以供本地生活平台上的用户参与讨论。其中，参与同一话题讨论的用户之间存在社交关系。
2、与第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户。其中，资源可以是能够在互联网上进行消费的虚拟物品，包括但不限于红包、优惠券、抵扣券等等。通常，用户在本地生活平台入驻的店铺中下单物品之后，可以得到一个资源。用户可以将资源分享给其他用户，其他用户领取资源之后还可以进一步分享资源，待资源被全部领取时，领取资源的用户可以获取部分资源。其中，分享过同一资源的用户之间存在社交关系。
3、与第一用户在店铺评论中进行互动的用户。通常，用户在本地生活平台入驻的店铺中下单物品之后，可以对购买的物品进行评论，其他用户可以基于该评论进行互动。其中，在同一店铺的同一物品的评论中进行互动的用户之间存在社交关系。
4、第一用户在社交网络中可联系到的用户。通常，用户可以通过本地生活平台直接或间接联系其他用户。其中，在本地生活平台上为好友关系的用户可以直接联系，在本地生活平台上拥有共同好友的用户可以通过其共同好友间接联系。
5、与第一用户共同关注同一店铺的用户。通常，用户可以在本地生活平台上关注入驻的店铺。同时关注同一店铺的用户之间存在社交关系。
步骤202，分析第二用户组中的第二用户的店铺喜好信息。
在本实施例中，上述执行主体可以分析第二用户组中的第二用户的店铺喜好信息。其中，店铺喜好信息可以记录用户对店铺的喜好。第二用户下单过的店铺或关注过的店铺可以是第二用户喜好的店铺。并且，下单频次越高，喜好程度也越高。此外，与第二用户下单过的店铺或关注过的店铺类似的店铺也可以是第二用户喜好的店铺。
步骤203，基于店铺喜好信息，向第一用户推送店铺信息。
在本实施例中，上述执行主体可以基于店铺喜好信息，向第一用户推送店铺信息。通常，上述执行主体可以将第二用户组中的第二用户喜好的至少部分店铺的信息推送给第一用户。例如，上述执行主体可以将第二用户组中的第二用户喜好的全部店铺的信息推送给第一用户。又例如，上述执行主体可以将第二用户组中的第二用户喜好程度高的店铺的信息推送给第一用户。
本申请实施例提供的信息推送方法，首先确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组；然后分析第二用户组中的第二用户的店铺喜好信息；最后基于店铺喜好信息，向第一用户推送店铺信息。提供了一种基于社交关系的店铺推荐方式，基于与第一用户存在社交关系的第二用户对店铺的喜好，为第一用户推荐店铺，能够利用社交关系来完善店铺推荐的精准度。
进一步参考图3，其示出了是根据本申请的信息推送方法的第二个实施例的流程300。该信息推送方法包括以下步骤：
步骤301，确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组。
在本实施例中，步骤301具体操作已在图2所示的实施例中步骤201进行了详细的介绍，在此不再赘述。
步骤302，对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列。
在本实施例中，信息推送方法的执行主体(例如图1所示的设备102)可以对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列。
通常，对第二用户组中的第二用户进行排序的方式多样。在一些实施例中，上述执行主体可以基于社交关系亲密度，对第二用户组中的第二用户进行排序。其中，社交关系亲密度越高，对应的第二用户在第二用户序列中的排序越靠前，向第一用户推送其对应的店铺序列中的店铺的信息的概率越高，从而提升第一用户对推荐店铺的下单概率。在一些实施例中，第二用户组中还可以包括第一用户附近的第二用户。具体地，上述执行主体可以确定第一用户附近的至少一个第二用户，加入第二用户组。此时，上述执行主体还可以计算第一用户与第二用户组中的第二用户之间的地理位置距离；联合社交关系亲密度和地理位置距离，对第二用户组中的第二用户进行排序。基于地理位置和社交关系进行用户排序，能够联合地理位置和社交关系来完善店铺推荐的精准度。
步骤303，对于第二用户组中的第二用户，基于店铺喜好对第二用户下单过的店铺进行排序，得到第二用户的店铺序列。
在本实施例中，对于第二用户组中的第二用户，上述执行主体可以基于店铺喜好对第二用户下单过的店铺进行排序，得到第二用户的店铺序列。通常，店铺喜好越高，对应的店铺在店铺序列中的排序越靠前。
步骤304，基于用户排序序号和店铺排序序号，向第一用户推送店铺信息。
在本实施例中，上述执行主体可以基于用户排序序号和店铺排序序号，向第一用户推送店铺信息。通常，上述执行主体可以将第二用户组中的第二用户喜好的至少部分店铺的信息推送给第一用户。在将全部店铺的信息推送给第一用户的情况下，店铺信息可以按照用户排序序号和店铺排序序号进行排序。其中，用户排序序号越靠前、店铺排序序号越靠前，对应的店铺信息推送顺序越靠前。在将部分店铺的信息推送给第一用户的情况下，上述执行主体可以将用户排序序号靠前的用户的店铺排序序号靠前的店铺信息推送给第一用户。
从图3中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的信息推送方法的流程300突出了用户排序步骤和店铺排序步骤。由此，本实施例描述的方案基于用户排序序号和店铺排序序号，向第一用户推送店铺信息，能够确保第一用户优先获取与其存在社交关系的第二用户喜好度高的店铺的信息，进而提升第一用户在本地生活平台上的下单概率。
进一步参考图4，其示出了是根据本申请的信息推送方法的第三个实施例的流程400。该实施例中的与第一用户存在社交关系的第二用户可以包括第一用户在社交网络中可联系到的用户，该信息推送方法包括以下步骤：
步骤401，确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组。
在本实施例中，步骤401具体操作已在图3所示的实施例中步骤301进行了详细的介绍，在此不再赘述。
步骤402，计算第一用户与第二用户组中的第二用户在社交网络中的跳数距离。
在本实施例中，信息推送方法的执行主体(例如图1所示的设备102)可以计算第一用户与第二用户组中的第二用户在社交网络中的跳数距离。其中，与第一用户存在社交关系的第二用户可以包括第一用户在社交网络中可联系到的用户。跳数距离可以与第一用户在社交网络中联系到第二用户所经过的用户数正相关。例如，如果第一用户与第二用户在本地生活平台为好友关系，则第一用户可以直接联系到第二用户，其跳数距离为1。如果第一用户与第二用户在本地生活平台上不是好友关系，则第一用户可以间接联系到第二用户。如果第一用户通过一个用户可以联系到第二用户，则其跳数距离为2。如果第一用户通过两个用户可以联系到第二用户，则其跳数距离为3。以此类推。
步骤403，基于跳数距离对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列。
在本实施例中，上述执行主体可以基于跳数距离对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列。通常，跳数距离越小，对应的第二用户在第二用户序列中的排序越靠前。
步骤404，对于第二用户组中的第二用户，获取第二用户下单过的店铺的属性标签。
在本实施例中，对于第二用户组中的第二用户，上述执行主体可以获取第二用户下单过的店铺的属性标签。其中，属性标签可以用于记录店铺的类别。例如，对于销售烧烤的餐饮店铺，其属性标签是烧烤。对于销售辣菜的餐饮店铺，其属性标签是辣菜。
步骤405，基于属性标签对第二用户下单过的店铺进行汇总，得到每种属性标签对应的店铺集合。
在本实施例中，上述执行主体可以基于属性标签对第二用户下单过的店铺进行汇总，得到每种属性标签对应的店铺集合。其中，一种属性标签对应一个店铺集合。例如，对于烧烤属性标签，其对应的店铺集合可以是[AA烧烤,BB烧烤,…]。对于辣菜属性标签，其对应的店铺可以是[CC川菜,DD香菜,…]。
步骤406，基于当前时间和/或环境信息，确定目标属性标签对应的店铺集合。
在本实施例中，上述执行主体可以基于当前时间和/或环境信息，确定目标属性标签对应的店铺集合。其中，目标属性标签可以是与当前时间和/或环境信息匹配的属性标签。当前时间可以包括但不限于早餐时间、午餐时间、晚餐时间、宵夜时间等等。例如，当前时间是早餐时间，与其匹配的属性标签可以是早餐属性标签。环境信息可以包括但不限于晴天、阴天、雨天、雪天等等。例如，环境信息是雪天，与其匹配的属性标签可以是火锅属性标签。
步骤407，基于店铺热度和/或第二用户的下单频次，对目标属性标签对应的店铺集合中的店铺进行排序，得到第二用户的店铺序列。
在本实施例中，上述执行主体可以基于店铺热度和/或第二用户的下单频次，对目标属性标签对应的店铺集合中的店铺进行排序，得到店铺序列。通常，店铺热度越高、下单频次越高，对应的店铺在店铺序列中的排序越靠前。
步骤408，基于用户排序序号和店铺排序序号，向第一用户推送店铺信息。
在本实施例中，步骤408具体操作已在图3所示的实施例中步骤304进行了详细的介绍，在此不再赘述。
从图4中可以看出，与图3对应的实施例相比，本实施例中的信息推送方法的流程400突出了用户排序步骤和店铺排序步骤。由此，本实施例描述的方案将跳数距离作为一种社交关系进行用户排序，提升了用户排序的准确度。基于店铺热度和/或下单频次进行店铺排序，提升了店铺排序的准确度。
进一步参考图5，其示出了根据本申请的信息推送方法的第四个实施例的流程500。该实施例中的与第一用户存在社交关系的第二用户可以包括与第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户，该信息推送方法包括以下步骤：
步骤501，确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组。
在本实施例中，步骤501具体操作已在图3所示的实施例中步骤301进行了详细的介绍，在此不再赘述。
步骤502，统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同参与的资源分享活动数量。
在本实施例中，信息推送方法的执行主体(例如图1所示的设备102)可以统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同参与的资源分享活动数量。其中，资源可以是能够在互联网上进行消费的虚拟物品，包括但不限于红包、优惠券、抵扣券等等。通常，用户在本地生活平台入驻的店铺中下单物品之后，可以得到一个资源。用户可以将资源分享给其他用户，其他用户领取资源之后可以进一步分享资源，待资源被全部领取时，领取资源的用户可以获取部分资源。其中，分享过同一资源的用户之间存在社交关系。
步骤503，基于资源分享活动数量对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列。
在本实施例中，上述执行主体可以基于资源分享活动数量对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列。通常，资源分享活动数量越多，对应的第二用户在第二用户序列中的排序越靠前。
步骤504，对于第二用户组中的第二用户，获取第二用户下单过的店铺的属性标签。
步骤505，基于属性标签对第二用户下单过的店铺进行汇总，得到每种属性标签对应的店铺集合。
步骤506，基于当前时间和/或环境信息，确定目标属性标签对应的店铺集合。
步骤507，基于店铺热度和/或第二用户的下单频次，对目标属性标签对应的店铺集合中的店铺进行排序，得到店铺序列。
步骤508，基于用户排序序号和店铺排序序号，向第一用户推送店铺信息。
在本实施例中，步骤504-508具体操作已在图4所示的实施例中步骤404-408进行了详细的介绍，在此不再赘述。
从图5中可以看出，与图3对应的实施例相比，本实施例中的信息推送方法的流程500突出了用户排序步骤。由此，本实施例描述的方案将资源分享活动数量作为一种社交关系进行用户排序，提升了用户排序的准确度。
进一步参考图6，其示出了是根据本申请的信息推送方法的第五个实施例的流程600。该实施例中的与第一用户存在社交关系的第二用户可以包括与第一用户共同关注同一店铺的用户，该信息推送方法包括以下步骤：
步骤601，确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组。
在本实施例中，步骤601具体操作已在图3所示的实施例中步骤301进行了详细的介绍，在此不再赘述。
步骤602，统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同关注的店铺数量。
在本实施例中，信息推送方法的执行主体(例如图1所示的设备102)可以统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同关注的店铺数量。通常，用户可以在本地生活平台上关注入驻的店铺。同时关注同一店铺的用户之间存在社交关系。
步骤603，基于店铺数量对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列。
在本实施例中，上述执行主体可以基于店铺数量对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列。通常，店铺数量越多，对应的第二用户在第二用户序列中的排序越靠前。
步骤604，对于第二用户组中的第二用户，获取第二用户下单过的店铺的属性标签。
步骤605，基于属性标签对第二用户下单过的店铺进行汇总，得到每种属性标签对应的店铺集合。
步骤606，基于当前时间和/或环境信息，确定目标属性标签对应的店铺集合。
步骤607，基于店铺热度和/或第二用户的下单频次，对目标属性标签对应的店铺集合中的店铺进行排序，得到店铺序列。
步骤608，基于用户排序序号和店铺排序序号，向第一用户推送店铺信息。
在本实施例中，步骤604-608具体操作已在图4所示的实施例中步骤404-408进行了详细的介绍，在此不再赘述。
从图6中可以看出，与图3对应的实施例相比，本实施例中的信息推送方法的流程600突出了用户排序步骤。由此，本实施例描述的方案将店铺数量作为一种社交关系进行用户排序，提升了用户排序的准确度。
进一步参考图7，其示出了是根据本申请的信息推送方法的第六个实施例的流程700。该实施例中，与第一用户存在社交关系的第二用户包括与第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户、第一用户在社交网络中可联系到的用户和与第一用户共同关注同一店铺的用户，该信息推送方法包括以下步骤：
步骤701，确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组。
在本实施例中，步骤701具体操作已在图3所示的实施例中步骤301进行了详细的介绍，在此不再赘述。
步骤702，确定第一用户附近的至少一个第二用户，加入第二用户组。
在本实施例中，信息推送方法的执行主体(例如图1所示的设备102)可以确定第一用户附近的至少一个第二用户，加入第二用户组。其中，与第一用户的地理位置距离小于预设距离的第二用户是第一用户附近的第二用户。
例如，第一用户是A，第二用户组是B[B1,B2,B3,…,Bx,…,Bn]。其中，第二用户组B包括n个第二用户，n与x为正整数，1≤x≤n。
步骤703，计算第一用户与第二用户组中的第二用户之间的地理位置距离。
在本实施例中，上述执行主体可以计算第一用户与第二用户组中的第二用户之间的地理位置距离。
例如，对于第二用户组B中的第二用户Bx，上述执行主体可以计算第一用户A与第二用户Bx之间的地理位置距离D1。
步骤704，计算第一用户与第二用户组中的第二用户在社交网络中的跳数距离。
在本实施例中，上述执行主体可以计算第一用户与第二用户组中的第二用户在社交网络中的跳数距离。其中，与第一用户存在社交关系的第二用户可以包括第一用户在社交网络中可联系到的用户。跳数距离可以与第一用户在社交网络中联系到第二用户所经过的用户数正相关。例如，如果第一用户与第二用户在本地生活平台为好友关系，则第一用户可以直接联系到第二用户，其跳数距离为1。如果第一用户与第二用户在本地生活平台上不是好友关系，则第一用户可以间接联系到第二用户。如果第一用户通过一个用户可以联系到第二用户，则其跳数距离为2。如果第一用户通过两个用户可以联系到第二用户，则其跳数距离为3。以此类推。
例如，对于第二用户组B中的第二用户Bx，上述执行主体可以计算第一用户A与第二用户Bx在社交网络中的跳数距离D2。
步骤705，统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同参与的资源分享活动数量。
在本实施例中，上述执行主体可以统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同参与的资源分享活动数量。其中，资源可以是能够在互联网上进行消费的虚拟物品，包括但不限于红包、优惠券、抵扣券等等。通常，用户在本地生活平台入驻的店铺中下单物品之后，可以得到一个资源。用户可以将资源分享给其他用户，其他用户领取资源之后可以进一步分享资源，待资源被全部领取时，领取资源的用户可以获取部分资源。其中，分享过同一资源的用户之间存在社交关系。
例如，对于第二用户组B中的第二用户Bx，上述执行主体可以统计第一用户A与第二用户Bx共同参与的资源分享活动数量，记为距离D3。
步骤706，统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同关注的店铺数量。
在本实施例中，上述执行主体可以统计第一用户与第二用户组中的第二用户共同关注的店铺数量。通常，用户可以在本地生活平台上关注入驻的店铺。同时关注同一店铺的用户之间存在社交关系。
例如，对于第二用户组B中的第二用户Bx，上述执行主体可以统计第一用户A与第二用户Bx共同关注的店铺数量，记为距离D4。
步骤707，对第二用户组中的第二用户对应的地理位置距离、跳数距离、资源分享活动数量和店铺数量进行加权求和，得到第二用户组中的第二用户的评价标量。
在本实施例中，上述执行主体可以对第二用户组中的第二用户对应的地理位置距离、跳数距离、资源分享活动数量和店铺数量进行加权求和，得到第二用户组中的第二用户的评价标量。其中，地理位置距离和跳数距离对应的权重可以为负值，资源分享活动数量和店铺数量对应的权重可以为正值。
例如，对于第二用户组B中的第二用户Bx，地理位置距离D1、跳数距离D2、资源分享活动数量对应的距离D3和店铺数量对应的距离D4可以用来衡量第一用户A与第二用户Bx之间的关系属性，得到一个关系向量[D1,D2,D3,D4]。这个关系向量在数学上代表了第一用户A与第二用户Bx之间的关系属性。此外，通过运营经验预设关系权重向量，用以描述上述4个关系属性的重要程度：[Q1,Q2,Q3,Q4]。对[D1,D2,D3,D4]以及[Q1,Q2,Q3,Q4]进行乘法运算，运算的方法为：D1×Q1+D2×Q2+D3×Q3+D4×Q4，运算的结果为一个评价标量Bq。
需要说明的是，社交关系的种类可以进一步扩展。在社交关系种类扩展的情况下，只需对应增加关系向量和关系权重向量的维度即可。
步骤708，基于评价标量对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列。
在本实施例中，上述执行主体可以基于评价标量对第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列。通常，评价标量越大，对应的第二用户在第二用户序列中的排序越靠前。
例如，评价标量Bq的大小，对第二用户组B进行排序，得到排序后的结果为：[B5,Bx,B3,…,B1]。
步骤709，对于第二用户组中的第二用户，获取第二用户下单过的店铺的属性标签。
在本实施例中，对于第二用户组B中的第二用户Bx，上述执行主体可以获取第二用户Bx下单过的店铺的属性标签。其中，属性标签可以用于记录店铺的类别。例如，对于销售烧烤的餐饮店铺，其属性标签是烧烤。对于销售辣菜的餐饮店铺，其属性标签是辣菜。
步骤710，基于属性标签对第二用户下单过的店铺进行汇总，得到每种属性标签对应的店铺集合。
在本实施例中，上述执行主体可以基于属性标签对第二用户Bx下单过的店铺进行汇总，得到每种属性标签对应的店铺集合。其中，一种属性标签对应一个店铺集合。例如，对于烧烤属性标签，其对应的店铺集合可以是[AA烧烤,BB烧烤,…]。对于辣菜属性标签，其对应的店铺可以是[CC川菜,DD香菜,…]。
步骤711，基于当前时间和/或环境信息，确定目标属性标签对应的店铺集合。
在本实施例中，上述执行主体可以基于当前时间和/或环境信息，确定目标属性标签对应的店铺集合。其中，目标属性标签可以是与当前时间和/或环境信息匹配的属性标签。当前时间可以包括但不限于早餐时间、午餐时间、晚餐时间、宵夜时间等等。例如，当前时间是早餐时间，与其匹配的属性标签可以是早餐属性标签。环境信息可以包括但不限于晴天、阴天、雨天、雪天等等。例如，环境信息是雪天，与其匹配的属性标签可以是火锅属性标签。
例如，对于第二用户组B中的第二用户Bx，上述执行主体可以确定目标属性标签对应的店铺集合S[S1,S2,S3,…,Sx,…,Sm]。其中，店铺集合S包括m个店铺，m与x为正整数，1≤x≤m。
步骤712，基于店铺热度和/或第二用户的下单频次，对目标属性标签对应的店铺集合中的店铺进行排序，得到第二用户的店铺序列。
在本实施例中，上述执行主体可以基于店铺热度和/或第二用户的下单频次，对目标属性标签对应的店铺集合中的店铺进行排序，得到店铺序列。通常，店铺热度越高、下单频次越高，对应的店铺在店铺序列中的排序越靠前。
例如，第二用户组B对应的店铺序列可以是{[S1-B5,S2-B5,…,Sn-B5],[S1-Bx,S2-Bx,…,Sn-Bx],[S1-B3,S2-B3,…,Sn-B3],…,[S1-B1,S2-B1,…,Sn-B1]}。
步骤713，基于用户排序序号和店铺排序序号，向第一用户推送店铺信息。
在本实施例中，上述执行主体可以基于用户排序序号和店铺排序序号，向第一用户推送店铺信息。通常，上述执行主体可以将第二用户组中的第二用户喜好的至少部分店铺的信息推送给第一用户。在将全部店铺的信息推送给第一用户的情况下，店铺信息可以按照用户排序序号和店铺排序序号进行排序。其中，用户排序序号越靠前、店铺排序序号越靠前，对应的店铺信息推送顺序越靠前。在将部分店铺的信息推送给第一用户的情况下，上述执行主体可以将用户排序序号靠前的用户的店铺排序序号靠前的店铺信息推送给第一用户。
例如，上述执行主体可以将第二用户B5的店铺集合中的店铺S1、S2的信息推送给第一用户A。
从图7中可以看出，与图3对应的实施例相比，本实施例中的信息推送方法的流程700突出了用户排序步骤。由此，本实施例描述的方案基于地理位置和社交关系进行用户排序，能够联合地理位置和社交关系来完善店铺推荐的精准度。
下面参考图8，其示出了适于用来实现本申请实施例的计算机设备(例如图1所示的设备102)的计算机系统800的结构示意图。图8示出的计算机设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示，计算机系统800包括中央处理单元(CPU)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还存储有系统800操作所需的各种程序和数据。CPU 801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
以下部件连接至I/O接口805：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。
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部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)801执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本申请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。在本申请中，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。而在本申请中，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申请的操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向目标的程序设计语言—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电子设备上执行。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，图示了按照本申请各种实施例的系统、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。
描述于本申请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确定单元、分析单元和推送单元。其中，这些单元的名称在种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一确定单元还可以被描述为“确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组的单元”。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的计算机设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该计算机设备中。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计算机设备执行时，使得该计算机设备：确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组；分析第二用户组中的第二用户的店铺喜好信息；基于店铺喜好信息，向第一用户推送店铺信息。
以上描述仅为本申请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，本申请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。例如上述特征与本申请中公开的(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 (13)
1.一种信息推送方法，包括：
确定与第一用户存在社交关系的至少一个第二用户，生成第二用户组；
分析所述第二用户组中的第二用户的店铺喜好信息；
基于所述店铺喜好信息，向所述第一用户推送店铺信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分析所述第二用户组中的第二用户的店铺喜好信息，包括：
对所述第二用户组中的第二用户进行排序，得到第二用户序列；
对于所述第二用户组中的第二用户，基于店铺喜好对所述第二用户下单过的店铺进行排序，得到所述第二用户的店铺序列；以及
所述基于所述店铺喜好信息，向所述第一用户推送店铺信息，包括：
基于用户排序序号和店铺排序序号，向所述第一用户推送店铺信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述第二用户组中的第二用户进行排序，包括：
基于社交关系亲密度，对所述第二用户组中的第二用户进行排序。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，与所述第一用户存在社交关系的第二用户包括所述第一用户在社交网络中可联系到的用户；以及
所述基于社交关系亲密度，对所述第二用户组中的第二用户进行排序，包括：
计算所述第一用户与所述第二用户组中的第二用户在社交网络中的跳数距离，其中，所述跳数距离与所述第一用户在社交网络中联系到所述第二用户所经过的用户数正相关；
基于所述跳数距离对所述第二用户组中的第二用户进行排序。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，与所述第一用户存在社交关系的第二用户包括与所述第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户；以及
所述基于社交关系亲密度，对所述第二用户组中的第二用户进行排序，包括：
统计所述第一用户与所述第二用户组中的第二用户共同参与的资源分享活动数量；
基于所述资源分享活动数量对所述第二用户组中的第二用户进行排序。
6.根据权利要求3所述的方法，其中，与所述第一用户存在社交关系的第二用户包括与所述第一用户共同关注同一店铺的用户；以及
所述基于社交关系亲密度，对所述第二用户组中的第二用户进行排序，包括：
统计所述第一用户与所述第二用户组中的第二用户共同关注的店铺数量；
基于所述店铺数量对所述第二用户组中的第二用户进行排序。
7.根据权利要求3所述的方法，还包括：
确定所述第一用户附近的至少一个第二用户，加入所述第二用户组。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于社交关系亲密度，对所述第二用户组中的第二用户进行排序，包括：
计算所述第一用户与所述第二用户组中的第二用户之间的地理位置距离；
联合所述社交关系亲密度和所述地理位置距离，对所述第二用户组中的第二用户进行排序。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述与所述第一用户存在社交关系的第二用户包括与所述第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户、所述第一用户在社交网络中可联系到的用户、与所述第一用户共同关注同一店铺的用户；以及
所述联合所述社交关系亲密度和所述地理位置距离，对所述第二用户组中的第二用户进行排序，包括：
计算所述第一用户与所述第二用户组中的第二用户在社交网络中的跳数距离，其中，所述跳数距离与所述第一用户在社交网络中联系到所述第二用户所经过的用户数正相关；
统计所述第一用户与所述第二用户组中的第二用户共同参与的资源分享活动数量；
统计所述第一用户与所述第二用户组中的第二用户共同关注的店铺数量；
对所述第二用户组中的第二用户对应的地理位置距离、跳数距离、资源分享活动数量和店铺数量进行加权求和，得到所述第二用户组中的第二用户的评价标量；
基于所述评价标量对所述第二用户组中的第二用户进行排序。
10.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于店铺喜好对所述第二用户下单过的店铺进行排序，包括：
获取所述第二用户下单过的店铺的属性标签；
基于所述属性标签对所述第二用户下单过的店铺进行汇总，得到每种属性标签对应的店铺集合；
基于当前时间和/或环境信息，确定目标属性标签对应的店铺集合；
基于店铺热度和/或所述第二用户的下单频次，对所述目标属性标签对应的店铺集合中的店铺进行排序。
11.根据权利要求1-10之一所述的方法，其中，与所述第一用户存在社交关系的第二用户包括以下至少一种：与所述第一用户在同一话题中活跃评论的用户、与所述第一用户在同一资源分享活动中产生分享行为的用户、与所述第一用户在店铺评论中进行互动的用户、所述第一用户在社交网络中可联系到的用户、与所述第一用户共同关注同一店铺的用户。
12.一种计算机设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储一个或多个程序；
当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如权利要求1-11中任一的方法。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-11中任一的方法。
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