CN113496423A - 信息推送方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

信息推送方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN113496423A CN202010192063.7A CN202010192063A CN113496423A CN 113496423 A CN113496423 A CN 113496423A CN 202010192063 A CN202010192063 A CN 202010192063A CN 113496423 A CN113496423 A CN 113496423A
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Beijing Jingdong Century Trading Co Ltd
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Abstract

本发明提供一种信息推送方法、装置、设备及存储介质，该方法，包括：获取用户的历史下单数据；所述用户的历史下单数据中包括至少一个物品价值属性区间范围的值；所述物品价值属性区间范围的值与物品所属的类目属性信息相关；对至少一个所述物品价值属性区间范围的值进行分析，确定用户的物品价值属性阈值；将满足所述用户的物品价值属性阈值的物品信息发送给目标终端。从而能够充分考虑物品类目对物品价值的影响，准确评估用户感兴趣的物品价值范围，便于向用户进行精准地信息推送，提高用户粘性。

Description

信息推送方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种信息推送方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的快速发展，线上和线下业务的交互更加频繁多样。
目前，对于线下门店的用户管理，一般是由门店管理者根据用户消费的物品价值，按照经验将用户划分为不同的价值区间，然后基于该价值区间评估用户的消费能力。
但是，一个物品类目下可以包含规格众多的物品，上述方式很难对物品的价值进行准确地划分，导致用户消费能力的评估结果与实际不符，从而无法向用户进行精准地信息推送。
发明内容
本发明实施例提供一种信推送方法、装置、设备及存储介质，能够充分考虑物品类目对物品价值的影响，准确评估用户的感兴趣的物品价值范围，便于向用户进行精准地信息推送，提高用户粘性。
第一方面，本发明实施例提供一种信息推送方法，包括：
获取用户的历史下单数据；所述用户的历史下单数据中包括至少一个物品价值属性区间范围的值；所述物品价值属性区间范围的值与物品所属的类目属性信息相关；
对至少一个所述物品价值属性区间范围的值进行分析，确定用户的物品价值属性阈值；
将满足所述用户的物品价值属性阈值的物品信息发送给目标终端。
在一种可能的设计中，所述获取用户的历史下单数据，包括：
确定用户在预设时间段内下单的各个物品的类目属性信息；
根据所述物品的类目属性信息，确定各个门店中属于对应类目属性的所有物品价值；
根据所述类目属性的所有物品价值，确定物品价值属性区间范围的值。
在一种可能的设计中，所述对至少一个所述物品价值属性区间范围的值进行分析，确定用户的物品价值属性阈值，包括：
对所述类目属性的所有物品价值进行异常值检测处理；
将检测到的异常值替换为所述类目属性的所有物品价值的中值，得到处理后的物品价值；
根据处理后的物品价值，确定用户的物品价值属性阈值。
在一种可能的设计中，所述将满足所述用户的物品价值属性阈值的物品信息发送给目标终端，包括：
确定用户感兴趣的物品类目属性信息；
从属于所述类目属性的物品中，确定满足所述用户的物品价值属性阈值的目标物品；
向目标终端推送目标物品信息，所述目标物品信息包括：目标物品的品牌信息、目标物品的规格信息、目标物品的优惠信息。
在一种可能的设计中，所述确定用户感兴趣的物品类目属性信息，包括：
根据用户的历史行为数据，确定用户感兴趣的物品类目属性信息，所述历史行为数据包括：用户的历史浏览记录、收藏记录。第二方面，本发明实施例提供一种信息推送装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取用户的历史下单数据；所述用户的历史下单数据中包括至少一个物品价值属性区间范围的值；所述物品价值属性区间范围的值与物品所属的类目属性信息相关；
分析模块，用于对至少一个所述物品价值属性区间范围的值进行分析，确定用户的物品价值属性阈值；
发送模块，用于将满足所述用户的物品价值属性阈值的物品信息发送给目标终端。
在一种可能的设计中，所述获取模块，具体用于：
确定用户在预设时间段内下单的各个物品的类目属性信息；
根据所述物品的类目属性信息，确定各个门店中属于对应类目属性的所有物品价值；
根据所述类目属性的所有物品价值，确定物品价值属性区间范围的值。
在一种可能的设计中，所述分析模块，具体用于：
对所述类目属性的所有物品价值进行异常值检测处理；
将检测到的异常值替换为所述类目属性的所有物品价值的中值，得到处理后的物品价值；
根据处理后的物品价值，确定用户的物品价值属性阈值。
在一种可能的设计中，所述发送模块，具体用于：
确定用户感兴趣的物品类目属性信息；
从属于所述类目属性的物品中，确定满足所述用户的物品价值属性阈值的目标物品；
向目标终端推送目标物品信息，所述目标物品信息包括：目标物品的品牌信息、目标物品的规格信息、目标物品的优惠信息。
在一种可能的设计中，所述确定用户感兴趣的物品类目属性信息，包括：
根据用户的历史行为数据，确定用户感兴趣的物品类目属性信息，所述历史行为数据包括：用户的历史浏览记录、收藏记录。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，存储器中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面中任一项所述的信息推送方法。
第四方面，本发明实施例提供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第一方面中任一项所述的信息推送方法。
第五方面，本发明实施例提供一种程序产品，所述程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，服务器的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得服务器执行第一方面中任一所述的信息推送方法。
本发明实施例提供一种信息推送方法、装置、设备及存储介质，通过获取用户的历史下单数据；所述用户的历史下单数据中包括至少一个物品价值属性区间范围的值；所述物品价值属性区间范围的值与物品所属的类目属性信息相关；对至少一个所述物品价值属性区间范围的值进行分析，确定用户的物品价值属性阈值；将满足所述用户的物品价值属性阈值的物品信息发送给目标终端。从而能够充分考虑物品类目对物品价值的影响，准确评估用户感兴趣的物品价值范围，便于向用户进行精准地信息推送，提高用户粘性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一应用场景的原理示意图；
图2为本发明实施例一提供的信息推送方法的流程图；
图3为本发明实施例二提供的信息推送装置的结构示意图；
图4为本发明实施例三提供的电子设备的结构示意图。
通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
随着互联网技术的快速发展，线上和线下业务的交互更加频繁多样。目前，对于线下门店的用户管理，一般是由门店管理者根据用户购买的物品的价值，按照经验将用户划分为不同的价值区间，然后基于该价值区间评估用户的购买能力。但是，一个物品类目下可以包含规格众多的物品，上述方式很难对物品的价值进行准确地划分，导致用户消费能力的评估结果与实际不符，从而无法向用户进行精准地信息推送。
针对上述技术问题，本发明提供一种信息推送方法、装置、设备及存储介质，能够充分考虑物品类目对物品价值的影响，准确评估用户的消费能力，便于向用户进行精准地信息推送，提高用户粘性。本发明提供的方法可以应用于服务器，例如各种购物应用的后台服务器。图1为本发明一应用场景的原理示意图，如图1所示，价值区间(Price Zone)指各个商品品种销售价值的上限与下限之间的范围。在店铺内，为了满足顾客对既丰富又有效的商品构成的需要，以某种商品为例，有5个规格，分别是5元、10元、20元、30元、50元共计5种价值。价值区间为5元～50元，价值区间决定顾客购买空间的范围，而价值点(Price Point)是决定顾客心目中品类定位的基点，体现了用户的消费能力。因此，服务器10可以获取用户20在预设时间段内的历史订单数据，历史订单数据包括：用户ID、订单日期、订单ID、商品ID。然后，服务器10根据历史订单数据，确定各个物品所属的类目。进而，根据物品所属的类目，确定各个门店中类目下的所有物品价值，从而确定物品的价值区间。服务器10还可以获取用户20在各个价值区间内购买的物品数量，并根据物品的价值区间，以及物品数量，确定用户20的消费能力数据。最后，服务器10根据用户20的历史浏览记录、收藏记录、购物车添加记录等确定用户感兴趣的物品类目。从而进一步从物品类目中，确定符合用户消费能力数据的目标物品，并将目标物品的品牌信息、目标物品的规格信息、目标物品的优惠信息等推送给用户20。
应用上述方法能够充分考虑物品类目对物品价值的影响，准确评估用户的消费能力，便于向用户进行精准地信息推送，提高用户粘性。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。
图2为本发明实施例一提供的信息推送方法的流程图，如图2所示，本实施例中的方法可以包括：
S101、获取用户的历史下单数据；用户的历史下单数据中包括至少一个物品价值属性区间范围的值；物品价值属性区间范围的值与物品所属的类目属性信息相关。
本实施例中，物品的价值属性区间范围的值与物品所属的类目属性信息相关。因此，可以获取用户在预设时间段内的历史下单数据，历史下单数据一般包括用户ID、订单日期、订单ID、商品ID等等；根据历史下单数据，确定各个物品所属的类目属性信息；根据物品所属的类目属性，确定各个门店中该类目属性的所有物品价值；根据类目属性的所有物品价值，确定物品的价值属性区间范围的值。
具体地，价值属性区间范围的值(Price Zone)指各个商品品种销售价值的上限与下限之间的范围。在店铺内，为了满足顾客对既丰富又有效的商品构成的需要，以某种商品为例，有5个规格，分别是5元、10元、20元、30元、50元共计5种价值。价值区间为5元～50元，价值区间决定顾客购买空间的范围，而价值点(Price Point)是决定顾客心目中品类定位的基点，体现了用户的消费能力。因此，服务器首先获取用户在预设时间段内的历史下单数据。以某个用户为例，获取的历史下单数据如表1所示，表中记录了用户ID、订单日期、订单ID、商品ID信息，也可以根据需求增加其他信息，例如销售渠道、区域等信息。
表1
用户ID 订单日期 订单ID 商品ID
1000000 2019-01-01 10000000 100001
1000000 2019-01-02 10000001 100002
同时，服务器还记录了物品的基本信息，以某个门店为例，物品的基本信息如表2所示，表中记录了门店ID、类目ID、商品ID、商品价值等信息。
表2
门店ID 类目ID 商品ID 商品价值
1000 10001 100001 13.8
1000 10001 100002 12.3
1000 10002 100003 14.0
1000 10001 100004 15.3
根据表1历史订单数据中的商品ID为100001、100002，在表2物品的基本信息中可以确定物品的类目ID为10001，并确定类目ID为10001的所有商品为100001、100002、100004，对应的商品价值分别为13.8、12.3、15.3。因此，可以确定出物品的价值属性区间范围的值。
可选地，对类目属性的所有物品价值进行异常值检测处理；将检测到的异常值替换为类目属性的所有物品价值的中值，得到处理后的物品价值；根据处理后的物品价值，确定用户的物品价值属性阈值。
具体地，为了解决特殊商品价值对价值区间的影响，例如奢侈商品、价值异常商品对价值区间的影响，采用算法模型对原始商品价值正态化处理，然后采用3δ准则检测特殊商品，最后用商品所属类目的价值中位数代替特殊商品价值。异常值检测处理主要步骤如下：
1).价值分布正态化
本发明采用如下算法模型进行类目价值分布正态化:
Figure BDA0002416280350000071
其中：
Y为正态化后的商品价值；
X为原始商品价值；
μ为商品所属类目X的均值；
δ为商品所属类目X的标准差；
α为商品所属类目X的中位数。
2).异常值检测与处理
本发明采用如下算法模型进行异常值检测：
Y<u'-3δ'or Y>u'+3δ'
其中：
Y为正态化后的商品价值；
u'为商品所属类目Y的均值；
δ'为商品所属类目Y的标准差。
采用上述算法模型检测出异常值后，本发明采用商品所属类目X的中位数α替代异常值。
物品的价值区间计算，其步骤如下：
1).规格统一化
同一类目不同商品规格影响用户价值区间计算，本发明采用如下算法模型解决商品规格对用户消费能力的影响。
newprice＝(price/spec)*newspec
其中：
newprice为规格统一化后的商品价值；
price为商品原始价值；
spec为商品规格；
newspec为业务专家给出的统一规格。
2).商品价值区间计算
本发明采用如下算法模型计算商品所属价值区间：
Figure BDA0002416280350000091
其中：
rn为商品newprice在所属类目下的排名；
rn_count为商品所属类目下的商品总数；
l,h为商品所属类目商品价值区间高、中、低阈值，由类目专家提供；
i商品所属价值区间。
S102、对至少一个物品价值属性区间范围的值进行分析，确定用户的物品价值属性阈值。
本实施例中，获取对类目属性的所有物品价值进行异常值检测处理；将检测到的异常值替换为类目属性的所有物品价值的中值，得到处理后的物品价值；根据处理后的物品价值，确定用户的物品价值属性阈值。
具体地，首先通过用户下单信息和商品价值区间计算用户每类价值区间的商品数量sku_count(i)，然后通过如下算法模型计算用户价值带：
Figure BDA0002416280350000092
其中：
i为商品所属价值区间；
i*为用户的消费能力。
S103、将满足用户的物品价值属性阈值的物品信息发送给目标终端。
本实施例中，确定用户感兴趣的物品类目；从物品类目中，确定符合用户消费能力数据的目标物品；向用户推送目标物品信息，目标物品信息包括：目标物品的品牌信息、目标物品的规格信息、目标物品的优惠信息。
具体地，用户消费能力数据体现了用户的消费能力，顾客心目中对品类定位的基点。在确定用户感兴趣的物品类目之后，可以从该物品类目中选取符合用户消费能力数据的目标物品，并将目标物品的品牌信息、目标物品的规格信息、目标物品的优惠信息等推送给用户。以某种商品为例，有5个规格，分别是5元、10元、20元、30元、50元共计5种价值。价值区间为5元～50元，用户的消费能力数据表明用户对该类别的心理价位为15元～25元，则将价值为20元的商品作为目标商品，向用户推送物品信息。
可选地，确定用户感兴趣的物品类目属性信息，包括：根据用户的历史行为数据，确定用户感兴趣的物品类目属性信息，历史行为数据包括：用户的历史浏览记录、收藏记录。
具体地，可以根据用户的历史浏览记录、收藏记录、购物车添加记录等确定用户感兴趣的物品类目，从而进一步向用户推送相关类目的物品。
本实施例，通过根据用户的历史订单数据，确定物品的价值区间；其中，价值区间与物品所属的类目相关；根据物品的价值区间，确定用户的消费能力数据；根据消费能力数据，向用户推送目标物品信息。从而能够充分考虑物品类目对物品价值的影响，准确评估用户的消费能力，便于向用户进行精准地信息推送，提高用户粘性。
图3为本发明实施例二提供的信息推送装置的结构示意图，如图3所示，本实施例的信息推送装置可以包括：
获取模块31，用于获取用户的历史下单数据；用户的历史下单数据中包括至少一个物品价值属性区间范围的值；物品价值属性区间范围的值与物品所属的类目属性信息相关；
分析模块32，用于对至少一个物品价值属性区间范围的值进行分析，确定用户的物品价值属性阈值；
发送模块33，用于将满足用户的物品价值属性阈值的物品信息发送给目标终端。
在一种可能的设计中，获取模块31，具体用于：
确定用户在预设时间段内下单的各个物品的类目属性信息；
根据物品的类目属性信息，确定各个门店中属于对应类目属性的所有物品价值；
根据类目属性的所有物品价值，确定物品价值属性区间范围的值。
在一种可能的设计中，分析模块32，具体用于：
对类目属性的所有物品价值进行异常值检测处理；
将检测到的异常值替换为类目属性的所有物品价值的中值，得到处理后的物品价值；
根据处理后的物品价值，确定用户的物品价值属性阈值。
在一种可能的设计中，发送模块33，具体用于：
确定用户感兴趣的物品类目属性信息；
从属于类目属性的物品中，确定满足用户的物品价值属性阈值的目标物品；
向目标终端推送目标物品信息，目标物品信息包括：目标物品的品牌信息、目标物品的规格信息、目标物品的优惠信息。
在一种可能的设计中，确定用户感兴趣的物品类目属性信息，包括：
根据用户的历史行为数据，确定用户感兴趣的物品类目属性信息，历史行为数据包括：用户的历史浏览记录、收藏记录。
本实施例的信息推送装置，可以执行图2所示方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理参见图2所示方法中的相关描述，此处不再赘述。
本实施例，通过获取用户的历史下单数据；用户的历史下单数据中包括至少一个物品价值属性区间范围的值；物品价值属性区间范围的值与物品所属的类目属性信息相关；对至少一个物品价值属性区间范围的值进行分析，确定用户的物品价值属性阈值；将满足用户的物品价值属性阈值的物品信息发送给目标终端。从而能够充分考虑物品类目对物品价值的影响，准确评估用户感兴趣的物品价值范围，便于向用户进行精准地信息推送，提高用户粘性。
图4为本发明实施例三提供的电子设备的结构示意图，如图4所示，本实施例的电子设备40可以包括：处理器41和存储器42。
存储器42，用于存储程序；存储器42，可以包括易失性存储器(英文：volatilememory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：RAM)，如静态随机存取存储器(英文：static random-access memory，缩写：SRAM)，双倍数据率同步动态随机存取存储器(英文：Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory，缩写：DDR SDRAM)等；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)。存储器42用于存储计算机程序(如实现上述方法的应用程序、功能模块等)、计算机指令等，上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器42中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器41调用。
上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器42中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器41调用。
处理器41，用于执行存储器42存储的计算机程序，以实现上述实施例涉及的方法中的各个步骤。
具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
处理器41和存储器42可以是独立结构，也可以是集成在一起的集成结构。当处理器41和存储器42是独立结构时，存储器42、处理器41可以通过总线43耦合连接。
本实施例的电子设备可以执行图2所示方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理参见图2所示方法中的相关描述，此处不再赘述。
此外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当用户设备的至少一个处理器执行该计算机执行指令时，用户设备执行上述各种可能的方法。
其中，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。
本申请还提供一种程序产品，程序产品包括计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，服务器的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得服务器实施上述本发明实施例任一的方法。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种信息推送方法，其特征在于，包括：
获取用户的历史下单数据；所述用户的历史下单数据中包括至少一个物品价值属性区间范围的值；所述物品价值属性区间范围的值与物品所属的类目属性信息相关；
对至少一个所述物品价值属性区间范围的值进行分析，确定用户的物品价值属性阈值；
将满足所述用户的物品价值属性阈值的物品信息发送给目标终端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的历史下单数据，包括：
确定用户在预设时间段内下单的各个物品的类目属性信息；
根据所述物品的类目属性信息，确定各个门店中属于对应类目属性的所有物品价值；
根据所述类目属性的所有物品价值，确定物品价值属性区间范围的值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对至少一个所述物品价值属性区间范围的值进行分析，确定用户的物品价值属性阈值，包括：
对所述类目属性的所有物品价值进行异常值检测处理；
将检测到的异常值替换为所述类目属性的所有物品价值的中值，得到处理后的物品价值；
根据处理后的物品价值，确定用户的物品价值属性阈值。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述将满足所述用户的物品价值属性阈值的物品信息发送给目标终端，包括：
确定用户感兴趣的物品类目属性信息；
从属于所述类目属性的物品中，确定满足所述用户的物品价值属性阈值的目标物品；
向目标终端推送目标物品信息，所述目标物品信息包括：目标物品的品牌信息、目标物品的规格信息、目标物品的优惠信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定用户感兴趣的物品类目属性信息，包括：
根据用户的历史行为数据，确定用户感兴趣的物品类目属性信息，所述历史行为数据包括：用户的历史浏览记录、收藏记录。
6.一种信息推送装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户的历史下单数据；所述用户的历史下单数据中包括至少一个物品价值属性区间范围的值；所述物品价值属性区间范围的值与物品所属的类目属性信息相关；
分析模块，用于对至少一个所述物品价值属性区间范围的值进行分析，确定用户的物品价值属性阈值；
发送模块，用于将满足所述用户的物品价值属性阈值的物品信息发送给目标终端。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于：
确定用户在预设时间段内下单的各个物品的类目属性信息；
根据所述物品的类目属性信息，确定各个门店中属于对应类目属性的所有物品价值；
根据所述类目属性的所有物品价值，确定物品价值属性区间范围的值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分析模块，具体用于：
对所述类目属性的所有物品价值进行异常值检测处理；
将检测到的异常值替换为所述类目属性的所有物品价值的中值，得到处理后的物品价值；
根据处理后的物品价值，确定用户的物品价值属性阈值。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器，存储器中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-5所述的信息推送方法。
10.一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权利要求1-5所述的信息推送方法。
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