CN113329058A - 一种数据推送方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种数据推送方法、装置及存储介质。方法包括：获取预设时间段内来自于外部电商平台的商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息；构建多个积分模型；针对每一积分模型，若积分总值大于预设阈值，则推送商品信息至用户。本发明可实现商品信息更为精准的推送，减少了用户接收的垃圾信息，降低了平台的推广成本。且，积分模型包括购买者的基本信息、多种标签行为及积分总值，因此可知，当将本发明适用于某种特殊场景(例如特殊商品的套购分析)时，可对每一用户的套购积分进行分析，不仅节约了人工成本，而且可以实现对购买特殊商品的人员进行购买行为监控，从而提高了对套购行为的监控，更加利于相关部门对套购行为进行监管。

Description

一种数据推送方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及计算机软件技术领域，具体涉及一种数据推送方法、装置及存储介质。
背景技术
随着互联网的广泛普及，越来越多的人选择网上购物。但现有的平台只是简单的挖掘用户购买同类或相关数据，根据挖掘结果进行信息推送，并没有实现用户精准定位，容易造成推广资源的浪费。同时，也使得用户接受到过多的垃圾信息。
发明内容
针对上述技术缺陷，本发明实施例的目的在于提供一种数据推送方法、装置及存储介质。
为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种数据推送方法，包括：
获取预设时间段内来自于外部电商平台的商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息；
根据所述商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息构建多个积分模型；所述积分模型包括购买者的基本信息、多种标签行为及积分总值；
针对每一积分模型，若所述积分总值大于预设阈值，则根据购买者的基本信息及所述标签行为推送商品信息至用户。
作为本申请的一种具体实施方式，构建积分模型具体为：
针对每一购买者，根据多条订单数据分类得到每一购买者的多种标签行为，并根据多条订单数据统计出每种标签行为的数值；
针对每一种标签行为，根据预设的标签规则、标签权重分、每日递增系数及每日衰减系数计算得到积分；
将多种标签行为的积分相加得到所述积分总值。
其中，所述标签行为包括他人代订票、化妆品顶格购买、单次高额消费和当日往返购物。
进一步地，在本申请的某些优选实施方式中，构建多个积分模型之后，所述方法还包括：
按所述积分总值由高到低的顺序展示多个所述积分模型；
根据所述积分总值标注对应的所述积分模型的置信度，并标注该积分模型对应的用户基本信息。
第二方面，本发明实施例提供了一种数据推送装置，包括：
获取单元，用于获取预设时间段内来自于外部电商平台的商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息；
构建单元，用于根据所述商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息构建多个积分模型；所述积分模型包括购买者的基本信息、多种标签行为及积分总值；
推送单元，用于针对每一积分模型，若所述积分总值大于预设阈值，则根据购买者的基本信息及所述标签行为推送商品信息至用户。
第三方面，本发明实施例提供了另一种数据推送装置，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。
实施本发明实施例，根据商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息构建多个积分模型，若积分总值大于预设阈值，则根据购买者的基本信息及标签行为推送商品信息至用户，可以实现商品信息更为精准的推送，减少了用户接收的垃圾信息，同时降低了平台的推广成本。
进一步地，该积分模型包括购买者的基本信息、多种标签行为及积分总值，因此可知，当将本发明适用于某种特殊场景(例如特殊商品的套购分析)时，可对每一用户的套购积分进行分析，不仅节约了人工成本，而且可以实现对购买特殊商品的人员进行购买行为监控，从而提高了对套购行为的监控，更加利于相关部门对套购行为进行监管。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本发明实施例的提供的数据推送方法的流程图；
图2是积分模型展示图；
图3是本发明第一实施例提供的数据推送装置的结构图；
图4是本发明第二实施例提供的数据推送装置的结构图。
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做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。
请参考图1，本发明实施例所提供的数据推送方法可以包括：
S101，获取预设时间段内来自于外部电商平台的商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息。
具体地，后台可接入过去半年内的平台商品数据、订单数据及购买者的基本信息，并存储至本地数据库。
进一步地，为了保证数据分析的可靠性，平台的全量商品及订单数据会同步到本地数据库后，还需要确保数据的完整性，定时任务每半小时会执行python脚本同步平台最新数据更新至本地数据库。
S102，根据商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息构建多个积分模型。
其中，积分模型包括购买者的基本信息、多种标签行为及积分总值，如图2所示。在图2中，展示了两个积分模型，在第一个积分模型中，购买者的基本信息已被隐藏，多种标签行为分别包括他人代订票、化妆品顶格购买、单次高额消费和当日往返购物，积分总值为433。
需要说明的是，在图2中，每一种标签行为也可以看成是一个模型。
具体地，在本实施例中，构建积分模型具体为：
针对每一购买者，根据多条订单数据分类得到每一购买者的多种标签行为，并根据多条订单数据统计出每种标签行为的数值；
针对每一种标签行为，根据预设的标签规则、标签权重分、每日递增系数及每日衰减系数计算得到积分；
将多种标签行为的积分相加得到所述积分总值。
以单次高额消费标签进行举例：首先设置标签规则，每天单次购买金额达到，然后设置标签权重分为10分，设置标签每日递增系数为0.6，每日衰减系数为0.4，那这这个标签的计算规则就是当一个用户在一天时间内下单的总金额超过20000元(包含20000)时就满足该标签，那么在第一次满足标签时该用户的分数为10分，第二天如果该用户不满足那就以(上一天的得分)10-(衰减系数)0.4*10(上一天得分)＝6，第二天如果满足则为(上一天的得分)10+(递增系数)0.6*10(上一天得分)＝16，同一天内多次满足标签行为按一次标签得分计算。
S103，按所述积分总值由高到低的顺序在web页面展示多个所述积分模型。
如图2所示，展示了两个积分模型，分数高的排在前面。
S104，根据所述积分总值标注对应的所述积分模型的置信度，并标注该积分模型对应的用户基本信息。
S105，针对每一积分模型，若所述积分总值大于预设阈值，则根据购买者的基本信息及所述标签行为推送商品信息至用户。
请参考图2，例如积分总值为433，预设阈值为300，此时将化妆品及其相关类型的商品信息推送给用户。
实施本发明实施例的数据推送方法，根据商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息构建多个积分模型，若积分总值大于预设阈值，则根据购买者的基本信息及标签行为推送商品信息至用户，可以实现商品信息更为精准的推送，减少了用户接收的垃圾信息，提高了用户体验，同时降低了平台的推广成本。
进一步地，该积分模型包括购买者的基本信息、多种标签行为及积分总值，因此可知，当将本发明适用于某种特殊场景(例如特殊商品的套购分析)时，可对每一用户的套购积分进行分析，不仅节约了人工成本，而且可以实现对购买特殊商品的人员进行购买行为监控，从而提高了对套购行为的监控，更加利于相关部门对套购行为进行监管。
基于相同的发明构思，本发明实施例提供了一种数据推送装置。如图3所示，该数据推送装置包括：
获取单元10，用于获取预设时间段内来自于外部电商平台的商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息；
构建单元11，用于根据所述商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息构建多个积分模型；所述积分模型包括购买者的基本信息、多种标签行为及积分总值；
推送单元12，用于针对每一积分模型，若所述积分总值大于预设阈值，则根据购买者的基本信息及所述标签行为推送商品信息至用户。
其中，所述构建单元11具体用于：
针对每一购买者，根据多条订单数据分类得到每一购买者的多种标签行为，并根据多条订单数据统计出每种标签行为的数值；
针对每一种标签行为，根据预设的标签规则、标签权重分、每日递增系数及每日衰减系数计算得到积分；
将多种标签行为的积分相加得到所述积分总值。
进一步地，该数据推送装置还包括：
展示单元，用于按所述积分总值由高到低的顺序展示多个所述积分模型；
标注单元，根据所述积分总值标注对应的所述积分模型的置信度，并标注该积分模型对应的用户基本信息。
可选地，在本发明的另一优选实施例中，如图4所示，该数据推送装置可以包括：一个或多个处理器101、一个或多个输入设备102、一个或多个输出设备103和存储器104，上述处理器101、输入设备102、输出设备103和存储器104通过总线105相互连接。存储器104用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器101被配置用于调用所述程序指令执行上述方法实施例部分的方法。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器101可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，深度学习显卡(如：华为NPU,英伟达GPU,谷歌TPU)该处理器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该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备102可以包括键盘等，输出设备103可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。
该存储器104可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器101提供指令和数据。存储器104的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器104还可以存储设备类型的信息。
具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器101、输入设备102、输出设备103可执行本发明实施例提供的数据推送方法实施例中所描述的实现方式，在此不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例中数据推送装置更为具体工作流程及相关细节，请参考前述方法实施例部分，在此不再赘述。
进一步地，对应于前述检测方法及检测装置，本发明实施例还提供了一种可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现：上述数据推送方法。
所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的系统的内部存储单元，例如系统的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述系统的外部存储设备，例如所述系统上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述系统的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述系统所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种数据推送方法，其特征在于，包括：
获取预设时间段内来自于外部电商平台的商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息；
根据所述商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息构建多个积分模型；所述积分模型包括购买者的基本信息、多种标签行为及积分总值；
针对每一积分模型，若所述积分总值大于预设阈值，则根据购买者的基本信息及所述标签行为推送商品信息至用户。
2.如权利要求1所述的数据推送方法，其特征在于，构建积分模型具体为：
针对每一购买者，根据多条订单数据分类得到每一购买者的多种标签行为，并根据多条订单数据统计出每种标签行为的数值；
针对每一种标签行为，根据预设的标签规则、标签权重分、每日递增系数及每日衰减系数计算得到积分；
将多种标签行为的积分相加得到所述积分总值。
3.如权利要求2所述的数据推送方法，其特征在于，所述标签行为包括他人代订票、化妆品顶格购买、单次高额消费和当日往返购物。
4.如权利要求1所述的数据推送方法，其特征在于，构建多个积分模型之后，所述方法还包括：
按所述积分总值由高到低的顺序展示多个所述积分模型。
5.如权利要求1所述的数据推送方法，其特征在于，构建多个积分模型之后，所述方法还包括：
根据所述积分总值标注对应的所述积分模型的置信度，并标注该积分模型对应的用户基本信息。
6.一种数据推送装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取预设时间段内来自于外部电商平台的商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息；
构建单元，用于根据所述商品数据、多条订单数据及购买者的基本信息构建多个积分模型；所述积分模型包括购买者的基本信息、多种标签行为及积分总值；
推送单元，用于针对每一积分模型，若所述积分总值大于预设阈值，则根据购买者的基本信息及所述标签行为推送商品信息至用户。
7.如权利要求6所述的数据推送装置，其特征在于，所述构建单元具体用于：
针对每一购买者，根据多条订单数据分类得到每一购买者的多种标签行为，并根据多条订单数据统计出每种标签行为的数值；
针对每一种标签行为，根据预设的标签规则、标签权重分、每日递增系数及每日衰减系数计算得到积分；
将多种标签行为的积分相加得到所述积分总值。
8.如权利要求6或7所述的数据推送装置，其特征在于，所述装置还包括：
展示单元，用于按所述积分总值由高到低的顺序展示多个所述积分模型。
9.一种数据推送装置，其特征在于，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
10.一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存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
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