CN113744010A - 一种信息推送的方法、装置和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种信息推送的方法、装置和存储介质，具体为获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息，第一属性信息和所述第二属性信息均包括待推送目标物品的第一数量信息和第二数量信息；将第一属性信息和第二属性信息输入预先训练的推送信息预测模型，确定待推送目标物品的推送信息，推送信息预测模型基于第一数量信息和第二数量信息进行训练；基于推送信息，对待推送目标物品进行排序，并将其中预设数量的待推送目标物品确定为推送目标物品，以将推送目标物品在预设区域进行展示。本申请实施例通过提升待推送目标物品的推送信息的准确度，进而提高用户粘性和用户活跃度。

Description

一种信息推送的方法、装置和存储介质
技术领域
本申请涉及电子商务技术领域，尤其涉及一种信息推送的方法、装置和存储介质。
背景技术
新零售门店一般包括线上和线下销售渠道。为了提升线下店内用户活跃度和提升用户购买兴趣以增大商品销量，门店人气商品推销活动逐渐成为门店吸引用户浏览的重要手段。人气商品的正确推荐和陈列是提升店铺活跃度的重要手段，同时也是提升商品收益的重要途径。通过人气商品推荐，将商品推荐到应用程序首页人气商品位置，同时在门店大屏进行人气商品展示，并进行人气商品的销售。但现有的门店人气商品推荐方案一般只是满足门店需求或应用程序中的单一需求，且判断准确度较低，降低了用户服务体验。
发明内容
本申请实施例提供了一种信息推送的方法，克服了信息推送信息不准确，以使用户服务体验降低的问题。
该方法包括：
获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息，其中，所述第一属性信息和所述第二属性信息均包括所述待推送目标物品的第一数量信息和第二数量信息，所述第一数量信息用于表示所述待推送物品的推送数量，以及所述第二数量信息用于表示所述待推送物品的需求数量；
将所述第一属性信息和所述第二属性信息输入预先训练的推送信息预测模型，确定所述待推送目标物品的推送信息，其中，所述推送信息预测模型基于所述第一数量信息和所述第二数量信息进行训练；
基于所述推送信息，对所述待推送目标物品进行排序，并将其中预设数量的所述待推送目标物品确定为推送目标物品，以将所述推送目标物品在预设区域进行展示。
可选地，在商品库中选取至少一个所述待推送目标物品，并获取所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述第一属性信息和所述第二属性信息，其中，所述第一属性信息和所述第二属性信息均包括第二数量信息和所述第一数量信息，以及所述第一属性信息还包括待推送目标物品的浏览时间，所述第二属性信息还包括用户停留时间。
可选地，判断所述待推送目标物品的所述待推送目标物品的浏览时间和所述用户停留时间与预设时间阈值的大小，并在所述待推送目标物品的浏览时间或所述用户停留时间中的任一小于所述预设时间阈值时，剔除该所述待推送目标物品。
可选地，判断所述销售数量的数值与预设数值的大小；
当所述销售数量小于预设数值时，基于获取的所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述第一数量信息，通过所述推送信息预测模型生成所述待推送目标物品的所述推送信息。
当所述销售数量大于预设数值时，基于获取的所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述销售数量，通过所述推送信息预测模型生成所述待推送目标物品的所述推送信息。
在本发明的另一个实施例中，提供了一种信息推送的装置，该装置包括：
获取模块，用于获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息，其中，所述第一属性信息和所述第二属性信息均包括所述待推送目标物品的第一数量信息和第二数量信息，所述第一数量信息用于表示所述待推送物品的推送数量，以及所述第二数量信息用于表示所述待推送物品的需求数量；
确定模块，用于将所述第一属性信息和所述第二属性信息输入预先训练的推送信息预测模型，确定所述待推送目标物品的推送信息，其中，所述推送信息预测模型基于所述第一数量信息和所述第二数量信息进行训练；
展示模块，用于基于所述推送信息，对所述待推送目标物品进行排序，并将其中预设数量的所述待推送目标物品确定为推送目标物品，以将所述推送目标物品在预设区域进行展示。
可选地，所述获取模块用于：
在商品库中选取至少一个所述待推送目标物品，并获取所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述第一属性信息和所述第二属性信息，其中，所述第一属性信息和所述第二属性信息均包括第二数量信息和所述第一数量信息，以及所述第一属性信息还包括待推送目标物品的浏览时间，所述第二属性信息还包括用户停留时间。
可选地，所述获取模块还用于：
判断所述待推送目标物品的所述待推送目标物品的浏览时间和所述用户停留时间与预设时间阈值的大小，并在所述待推送目标物品的浏览时间或所述用户停留时间中的任一小于所述预设时间阈值时，剔除该所述待推送目标物品。
可选地，所述确定模块包括：
判断单元，用于判断所述销售数量的数值与预设数值的大小；
第一生成单元，用于当所述销售数量小于预设数值时，基于获取的所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述第一数量信息，通过所述推送信息预测模型生成所述待推送目标物品的所述推送信息。
第二生成单元，用于当所述销售数量大于预设数值时，基于获取的所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述销售数量，通过所述推送信息预测模型生成所述待推送目标物品的所述推送信息。
在本发明的另一个实施例中，提供了一种非瞬时计算机可读存储介质，所述非瞬时计算机可读存储介质存储指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行上述一种信息推送的方法中的各个步骤。
在本发明的另一个实施例中，提供了一种终端设备，包括处理器，所述处理器用于执行上述一种信息推送的方法中的各个步骤。
基于上述实施例，首先获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息，其中，第一属性信息和第二属性信息均包括待推送目标物品的第一数量信息，第一数量信息用于表示待推送物品的推送数量，以及第二数量信息用于表示待推送物品的需求数量，其次，将第一属性信息和第二属性信息输入预先训练的推送信息预测模型，确定待推送目标物品的推送信息，其中，推送信息预测模型基于第一数量信息进行训练，最后，基于推送信息，对待推送目标物品进行排序，并将其中预设数量的待推送目标物品确定为推送目标物品，以将推送目标物品在预设区域进行展示。本申请实施例通过提升待推送目标物品的推送信息的准确度，进而提高用户粘性和用户活跃度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本申请实施例100所提供的一种信息推送的方法的流程示意图；
图2示出了本申请实施例200提供的一种信息推送的方法的具体流程的示意图；
图3示出了本申请实施例300还提供一种信息推送的装置的示意图；
图4示出了本申请实施例400所提供的一种终端设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
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他步骤或单元。
基于现有技术中的问题，本申请实施例提供了一种信息推送的方法，主要适用于电子商务技术领域。通过将商品的第一属性信息和线下数据进行整合，同时用于判断商品的推送信息。同时，基于待推送目标物品的第一属性信息和第二属性信息，利用第一数量信息和第二数量信息训练的推送信息预测模型对待推送目标物品的推送信息进行预测，并基于预测的推送信息，确定推送目标物品并展示。下面以具体实施例对本发明的技术方案进行详细说明，以实现一种信息推送的方法。以下几个具体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。如图1所示，为本申请实施例100提供的一种信息推送的方法的流程示意图。其中，详细步骤如下：
S11，获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息，其中，第一属性信息和第二属性信息均包括待推送目标物品的第一数量信息和第二数量信息，第一数量信息用于表示待推送物品的推送数量，以及第二数量信息用于表示待推送物品的需求数量。
本步骤中，在商品库中选取至少一个待推送目标物品后，基于业务需要确定预设时间范围，并在预设时间范围内获取该待推送目标物品的第一属性信息和第二属性信息。其中，预设时间范围为一段时间段，如设定预设时间范围为2020年4月4日至2020年4月14日之间，则获取该预设时间范围内的某一待推送目标物品的第一属性信息和第二属性信息。具体的，第一属性信息一般为待推送目标物品在线上如应用程序或电子商务网站上的线上销售数据，包括表示待推送物品的需求数量(销售规模)的第二数量信息和待推送物品的推送数量(新用户购买数量)的第一数量信息。第二属性信息一般为待推送目标物品在线下如实体门店或商场的第二属性信息，也包含第一数量信息和第二数量信息。
S12，将第一属性信息和第二属性信息输入预先训练的推送信息预测模型，确定待推送目标物品的推送信息，其中，推送信息预测模型基于第一数量信息和第二数量信息进行训练。
本步骤中，第一数量信息在一定程度上表明商品的用户沾性，因此，基于待推送目标物品的第一数量信息与推送信息的正相关性，通过第一数量信息和第二数量信息训练推送信息预测模型。进一步地，将经过数据初始化处理的待推送目标物品的第一属性信息和第二属性信息输入预先训练的推送信息预测模型，对待推送目标物品的推送信息进行预测。
S13，基于推送信息，对待推送目标物品进行排序，并将其中预设数量的待推送目标物品确定为推送目标物品，以将推送目标物品在预设区域进行展示。
本步骤中，在得到各个待推送目标物品的推送信息后，基于推送信息数值的大小，对各个待推送目标物品进行排序。进一步地，基于业务需要，选取其中的待推送目标物品作为推送目标物品在线上的特定区域如应用程序的热门商品位置进行展示，以及在线下的特定区域如实体门店中的特定位置进行展示。
如上所述，基于上述实施例，首先获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息，其中，第一属性信息和第二属性信息均包括待推送目标物品的第一数量信息，，第一数量信息用于表示待推送物品的推送数量，以及第二数量信息用于表示待推送物品的需求数量，其次，将第一属性信息和第二属性信息输入预先训练的推送信息预测模型，确定待推送目标物品的推送信息，其中，推送信息预测模型基于第一数量信息进行训练，最后，基于推送信息，对待推送目标物品进行排序，并将其中预设数量的待推送目标物品确定为推送目标物品，以将推送目标物品在预设区域进行展示。本申请实施例通过提升待推送物品的推送信息的准确度，进而提高用户粘性和门店用户活跃度。
如图2所示，为本申请实施例200提供的一种信息推送的方法的具体流程的示意图。其中，该具体流程的详细过程如下：
S201，选取待推送目标物品并进行运营配置的初始化。
这里，基于业务需要(如对季节性商品或者高利润商品等进行推荐)在商品库中选取符合推荐条件的商品作为待推送目标物品sku，推荐条件基于业务需要进行设定。另外，商品库中一般包括所有商品。
进一步地，基于业务需要进行运营配置的基础数据初始化。具体的，初始化待推送目标物品所在的商品白名单池skuPond，设置基础数据抓取的预设时间范围windowPan，完成初始化商品池工作，即为待推送目标物品的数据在商品池内进行线上线下的打通。
S202，获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息。
这里，在商品库中选取至少一个待推送目标物品，并获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息，其中，第一属性信息包括第二数量信息和第一数量信息，以及待推送目标物品的浏览时间。具体的，待推送目标物品的第一属性信息和第二属性信息均采集存储至数据库。按照滑动窗口跨度windowPan来抓取，开始时间到当前时间的跨度为windowPan范围，同时需要逆序列在数据库中直接抓取与待推送目标物品相应的预设时间范围windowPan内的第二数量信息sellNum、拉新数量newNum以及采集到的用户对该待推送目标物品的待推送目标物品的浏览时间等信息。
S203，获取待推送目标物品在预设时间范围内的第二属性信息。
这里，与获取待推送目标物品的第一属性信息类似的，获取与待推送目标物品相应的预设时间范围windowPan内的第二数量信息sellNum、拉新数量newNum、摄像头监控到的用户停留时间stateTime等信息。
上述步骤S202和S203不区分前后步骤，可以分别或同时进行。通过上述步骤，将待推送目标物品的第一属性信息和第二属性信息整合，是后续对商品的推送信息的预测更加准确。解决了现有技术中基于线上线下不同渠道的销售区别，无法同时满足线上渠道以及线下渠道的使用，以及线上因素与线下因素无法整合可能导致的推送信息判断不充分的问题。
S204，过滤待推送目标物品。
这里，判断待推送目标物品的待推送目标物品的浏览时间和用户停留时间与预设时间阈值的大小，并在待推送目标物品的浏览时间或用户停留时间中的任一小于预设时间阈值时，剔除该待推送目标物品。当用户在某个待推送目标物品的页面或货架前的待推送目标物品的浏览时间或用户停留时间不能满足预设时间阈值的范围时，一般表明该商品的推送信息偏小，可以剔除该数据。
S205，将第一属性信息和第二属性信息输入预先训练的推送信息预测模型。
这里，推送信息预测模型基于第二数量信息和第一数量信息进行训练。具体的，推送信息预测模型由以下公式组成：
skuFireValue(推送信息)＝skufFireBase(人气基础值)×k(人气系数值)；
skufFireBase＝newNum(第一数量信息)+skuGetNum(收益信息)；
Figure BDA0002515282930000061
skuGetNum(收益信息)＝skuGetEffect(收益效率值)×skuGetRatio(收益系数)；
Figure BDA0002515282930000071
Figure BDA0002515282930000072
其中，k、a、b的具体数值可以基于业务需要进行具体确定。
S206，判断第一数量信息的数值与预设数值的大小。
这里，基于
Figure BDA0002515282930000073
其中，预设数值可以基于业务需要进行设置，其在本申请实施例中的最优值为600。
S207，当第一数量信息小于预设数值时，基于获取的待推送目标物品在预设时间范围内的第一数量信息，通过推送信息预测模型生成待推送目标物品的推送信息。
这里，第一数量信息在销售数量较少时，对待推送目标物品的推荐值影响较大；第一数量信息在销售数量较多时，对待推送目标物品的推荐值影响变小。
S208，当销售数量大于预设数值时，基于获取的待推送目标物品在预设时间范围内的销售数量，通过推送信息预测模型生成待推送目标物品的推送信息。
S209，对待推送目标物品进行排序。
S210，将确定的推送目标物品在线上和线下的预设区域进行展示。
这里，将其中预设数量的待推送目标物品确定为推送目标物品，以将推送目标物品在线上和线下的预设区域进行展示。运营人员可根据排序结果，选择预设数量的待推送目标物品作为推送目标物品进行展示。
本申请基于上述步骤实现一种信息推送的方法。通过待推送目标物品的第二数量信息及第一数量信息的数据进行计算，提升线上和线下新零售门店人气商品的推送信息的准确度，提高用户粘度和门店用户活跃度，增大人气商品的销售额度，提升收益值。
基于同一发明构思，本申请实施例300还提供一种信息推送的装置，其中，如图3所示，该装置包括：
获取模块31，用于获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息，其中，第一属性信息和第二属性信息均包括待推送目标物品的第一数量信息和第二数量信息，第一数量信息用于表示待推送物品的推送数量，以及第二数量信息用于表示待推送物品的需求数量；
确定模块32，用于将第一属性信息和第二属性信息输入预先训练的推送信息预测模型，确定待推送目标物品的推送信息，其中，推送信息预测模型基于第一数量信息和第二数量信息进行训练；
展示模块33，用于基于推送信息，对待推送目标物品进行排序，并将其中预设数量的待推送目标物品确定为推送目标物品，以将推送目标物品在线上和线下的预设区域进行展示。
本实施例中，获取模块31、确定模块32和展示模块33的具体功能和交互方式，可参见图1对应的实施例的记载，在此不再赘述。
可选地，获取模块31用于：
在商品库中选取至少一个待推送目标物品，并获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息，其中，第一属性信息和第二属性信息均包括第二数量信息和第一数量信息，以及第一属性信息还包括待推送目标物品的浏览时间，第二属性信息还包括用户停留时间。
可选地，获取模块31还用于：
判断待推送目标物品的待推送目标物品的浏览时间和用户停留时间与预设时间阈值的大小，并在待推送目标物品的浏览时间或用户停留时间中的任一小于预设时间阈值时，剔除该待推送目标物品。
可选地，确定模块32包括：
判断单元，用于判断销售数量的数值与预设数值的大小；
第一生成单元，用于当销售数量小于预设数值时，基于获取的待推送目标物品在预设时间范围内的第一数量信息，通过推送信息预测模型生成待推送目标物品的推送信息。
第二生成单元，用于当销售数量大于预设数值时，基于获取的待推送目标物品在预设时间范围内的销售数量，通过推送信息预测模型生成待推送目标物品的推送信息。
如图4所示，本申请的又一实施例400还提供一种终端设备，包括处理器401，其中，处理器401用于执行上述一种信息推送的方法的步骤。从图4中还可以看出，上述实施例提供的终端设备还包括非瞬时计算机可读存储介质402，该非瞬时计算机可读存储介质402上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器401运行时执行上述一种信息推送的方法的步骤。实际应用中，该终端设备可以是一台或多台计算机，只要包括上述计算机可读介质和处理器即可。
具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘和FLASH等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述的一种信息推送的方法中的各个步骤。实际应用中，所述的计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或多个程序被执行时，能够执行上述的一种信息推送的方法中的各个步骤。
根据本申请公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：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)、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，但不用于限制本申请保护的范围。在本申请公开的实施例中，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。
本申请附图中的流程图和框图，示出了按照本申请公开的各种实施例的系统、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、或者代码的一部分，上述模块、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。也应该注意，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附图中所标注的顺序发生。例如，两个连接地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按照相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或者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。
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本申请中。特别地，在不脱离本申请精神和教导的情况下，本申请的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，所有这些组合和/或结合均落入本申请公开的范围。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行变更或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些变更、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种信息推送的方法，其特征在于，包括：
获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息，其中，所述第一属性信息和所述第二属性信息均包括所述待推送目标物品的第一数量信息和第二数量信息，所述第一数量信息用于表示所述待推送物品的推送数量，以及所述第二数量信息用于表示所述待推送物品的需求数量；
将所述第一属性信息和所述第二属性信息输入预先训练的推送信息预测模型，确定所述待推送目标物品的推送信息，其中，所述推送信息预测模型基于所述第一数量信息和所述第二数量信息进行训练；
基于所述推送信息，对所述待推送目标物品进行排序，并将其中预设数量的所述待推送目标物品确定为推送目标物品，以将所述推送目标物品在预设区域进行展示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息的步骤包括：
在商品库中选取至少一个所述待推送目标物品，并获取所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述第一属性信息和所述第二属性信息，其中，所述第一属性信息和所述第二属性信息均包括第一数量信息和所述第二数量信息，以及所述第一属性信息还包括对所述待推送目标物品的浏览时间，所述第二属性信息还包括用户停留时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息的步骤进一步包括：
判断所述待推送目标物品的所述待推送目标物品的浏览时间和所述用户停留时间与预设时间阈值的大小，并在所述待推送目标物品的浏览时间或所述用户停留时间中的任一小于所述预设时间阈值时，剔除该所述待推送目标物品。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述推送信息预测模型的预测步骤包括：
判断所述销售数量的数值与预设数值的大小；
当所述销售数量小于预设数值时，基于获取的所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述第一数量信息，通过所述推送信息预测模型生成所述待推送目标物品的所述推送信息；
当所述销售数量大于预设数值时，基于获取的所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述销售数量，通过所述推送信息预测模型生成所述待推送目标物品的所述推送信息。
5.一种信息推送的装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取待推送目标物品在预设时间范围内的第一属性信息和第二属性信息，其中，所述第一属性信息和所述第二属性信息均包括所述待推送目标物品的第一数量信息和第二数量信息，所述第一数量信息用于表示所述待推送物品的推送数量，以及所述第二数量信息用于表示所述待推送物品的需求数量；
确定模块，用于将所述第一属性信息和所述第二属性信息输入预先训练的推送信息预测模型，确定所述待推送目标物品的推送信息，其中，所述推送信息预测模型基于所述第一数量信息和所述第二数量信息进行训练；
展示模块，用于基于所述推送信息，对所述待推送目标物品进行排序，并将其中预设数量的所述待推送目标物品确定为推送目标物品，以将所述推送目标物品在预设区域进行展示。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取模块用于：
在商品库中选取至少一个所述待推送目标物品，并获取所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述第一属性信息和所述第二属性信息，其中，所述第一属性信息和所述第二属性信息均包括第二数量信息和所述第一数量信息，以及所述第一属性信息还包括待推送目标物品的浏览时间，所述第二属性信息还包括用户停留时间。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取模块还用于：
判断所述待推送目标物品的所述待推送目标物品的浏览时间和所述用户停留时间与预设时间阈值的大小，并在所述待推送目标物品的浏览时间或所述用户停留时间中的任一小于所述预设时间阈值时，剔除该所述待推送目标物品。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：
判断单元，用于判断所述销售数量的数值与预设数值的大小；
第一生成单元，用于当所述销售数量小于预设数值时，基于获取的所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述第一数量信息，通过所述推送信息预测模型生成所述待推送目标物品的所述推送信息；
第二生成单元，用于当所述销售数量大于预设数值时，基于获取的所述待推送目标物品在所述预设时间范围内的所述销售数量，通过所述推送信息预测模型生成所述待推送目标物品的所述推送信息。
9.一种非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述非瞬时计算机可读存储介质存储指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行如权利要求1至4任一项所述的一种信息推送的方法中的各个步骤。
10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于执行如权利要求1至4中任一项所述的一种信息推送的方法中的各个步骤。
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