CN113822708B - 通知信息的处理方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种通知信息的处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取应用程序推送的通知信息；对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型、点击预测效果和相关的商业信息的至少一种。获取了上述的内容之后，可以把上述的内容提供给数据需要的企业，单位等，为各大企业的推送运营团队、用研部门、市场部门提供数据支撑。提高了通知信息的再利用价值，有助于网络的管理者、商家、企业、销售推广团队等来了解网络中的各个商家应用程序发送的通知信息。有助于实时掌握分析应用程序在全国各地发送的通知内容，从而可以为用户提供更有价值的通知信息数据处理分析结果。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种通知信息的处理方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
网络中，各种应用程序App都会向用户发送各种通知信息，比如，各种商业广告，对于网络中的各个通知信息，当前还缺乏一种有效的分析处理方法来提高通知信息的利用价值。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种通知信息的处理方法、装置、设备和存储介质，以解决上述问题。
为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种通知信息的处理方法，包括：
获取应用程序推送的通知信息；
对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型、点击预测效果和相关的商业信息的至少一种。
在一种实施方式中，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型，包括：
将所述通知信息输入到预先训练的通知信息类型分析模型中，得到所述通知信息的类型。
在一种实施方式中，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的点击预测效果，包括：
确定影响用户点击所述通知信息的影响因素；
根据预先设定的每个影响因素的权重确定所述通知信息的点击效果等级；
所述通知信息的影响因素包括：发送所述通知信息的应用程序、所述通知信息的发送时间、所述通知信息中的热门词、所述通知信息的重复发送次数。
在一种实施方式中，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的相关的商业信息，包括：
将所述通知信息输入到预先训练的关键词提取模型中，得到所述通知信息相关的商业信息；
所述商业信息包括所述通知信息相关的企业名称、商品名称、商品种类。
在一种实施方式中，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的点击预测效果后，所述方法还包括：
根据点击效果等级确定点击效果等级对应的标识；
在显示界面上显示所述通知信息的点击效果等级对应的标识，以提醒用户根据所述标识查看所述通知信息。
在一种实施方式中，还包括：
根据所述通知信息确定接收所述通知信息的用户的用户画像；
根据所述用户的用户画像确定相关的应用程序；
向相关的应用程序发送所述用户的相关信息，以使相关的商家应用程序向用户推送与画像相关的通知信息。
在一种实施方式中，根据所述通知信息确定接收所述通知信息的用户的用户画像，包括：
统计所述用户在预定时间段内接收到的通知信息的总的数量M；
获取每个通知信息相关的商业信息；
对于任意的一类商品，统计所述用户接收到的所述种类商品相关的通知信息的数量N；
计算所述通知信息的数量N与所述通知信息总的数量M的比值；
如果比值大于预定比例阈值，则根据所述商品的种类确定用户画像。
在一种实施方式中，所述方法还包括：
统计在预先设定的时间段中获取的通知信息的数量；
统计当天获取的通知信息的总的数量；
根据所述预先设定的时间段中获取的通知信息的数量和所述当天获取的通知信息的总的数量计算所述预先设定的时间段的通知占比。
在一种实施方式中，所述方法还包括：
分别统计得到每个类型的通知信息数量；
根据每个类型的通知信息数量计算总的通知信息数量；
根据所述每个类型的通知信息数量和所述总的通知信息数量生成环形占比示意图。
在一种实施方式中，所述方法还包括：
统计每个地区的通知信息数量；
根据所述每个地区的通知信息数量生成通知信息的地区分布示意图；
所述地区包括省级地区，或者市级地区。
在一种实施方式中，所述方法还包括：根据通知信息中的内容确定热门词汇；生成所述历史时期内的热门词汇的分布示意图。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种通知信息的处理装置，该装置包括：
获取模块，用于获取应用程序推送的通知信息；
处理模块，用于对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型、点击预测效果和相关的商业信息的至少一种。
在一种实施方式中，处理模块还用于，将所述通知信息输入到预先训练的通知信息类型分析模型中，得到所述通知信息的类型。
在一种实施方式中，处理模块还用于，确定影响用户点击所述通知信息的影响因素；
根据预先设定的每个影响因素的权重确定所述通知信息的点击效果等级；
所述通知信息的影响因素包括：发送所述通知信息的应用程序、所述通知信息的发送时间、所述通知信息中的热门词、所述通知信息的重复发送次数。
在一种实施方式中，处理模块还用于，将所述通知信息输入到预先训练的关键词提取模型中，得到所述通知信息相关的商业信息；
所述商业信息包括所述通知信息相关的企业名称、商品名称、商品种类。
在一种实施方式中，处理模块还用于，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的点击预测效果后，根据点击效果等级确定点击效果等级对应的标识；
在显示界面上显示所述通知信息的点击效果等级对应的标识，以提醒用户根据所述标识查看所述通知信息。
在一种实施方式中，处理模块还用于，根据所述通知信息确定接收所述通知信息的用户的用户画像；
根据所述用户的用户画像确定相关的应用程序；
向相关的应用程序发送所述用户的相关信息，以使相关的商家应用程序向用户推送与画像相关的通知信息。
在一种实施方式中，处理模块还用于，统计所述用户在预定时间段内接收到的通知信息的总的数量M；
获取每个通知信息相关的商业信息；
对于任意的一类商品，统计所述用户接收到的所述种类商品相关的通知信息的数量N；
计算所述通知信息的数量N与所述通知信息总的数量M的比值；
如果比值大于预定比例阈值，则根据所述商品的种类确定用户画像。
在一种实施方式中，还包括计算模块，用于统计在预先设定的时间段中获取的通知信息的数量；
统计当天获取的通知信息的总的数量；
根据所述预先设定的时间段中获取的通知信息的数量和所述当天获取的通知信息的总的数量计算所述预先设定的时间段的通知占比。
在一种实施方式中，计算模块还用于，分别统计得到每个类型的通知信息数量；
根据每个类型的通知信息数量计算总的通知信息数量；
根据所述每个类型的通知信息数量和所述总的通知信息数量生成环形占比示意图。
在一种实施方式中，计算模块还用于，统计每个地区的通知信息数量；
根据所述每个地区的通知信息数量生成通知信息的地区分布示意图；
所述地区包括省级地区，或者市级地区。
在一种实施方式中，还包括词汇模块，用于根据通知信息中的内容确定热门词汇；生成所述历史时期内的热门词汇的分布示意图。
为了实现上述目的，根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备；包括至少一个处理器和至少一个存储器；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行上述任一项所述的步骤。
根据本申请的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行上述任意一项所述的步骤。
在本申请上述的实施例中，获取应用程序推送的通知信息；对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型、点击预测效果和相关的商业信息的至少一种。为各大企业的推送运营团队、用研部门、市场部门提供数据支撑。提高了通知信息的再利用价值，有助于网络的管理者、商家、企业、销售推广团队等来了解网络中的各个商家应用程序发送的通知信息。有助于实时掌握分析应用程序在全国各地发送的通知内容，从而可以为用户提供更有价值的通知信息数据处理分析结果。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的一种通知信息的处理方法的流程图；
图2是根据本申请实施例的模型结构示意图；
图3是根据本申请实施例的通知分类的示意图；
图4是根据本申请实施例的一种通知信息统计界面示意图；
图5是根据本申请实施例的一种通知信息的处理装置的结构示意图；
图6是根据本申请实施例的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本申请的实施例。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。
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。
本申请提出了一种通知信息的处理方法，参见附图1所示的一种通知信息的处理方法的流程图；该方法包括：
步骤S102，大数据平台获取网络中的应用程序推送的通知信息；
具体的，大数据平台获取网络中的应用程序App发送的通知信息有多种方式。
示例性的，大数据平台可以与用户的智能手机进行数据交互，获取各个智能手机上接收到的各个应用程序App发送的通知信息。
示例性的，通知内容为各大应用程序APP在手机通知栏上展示的通知文本。
步骤S104，大数据平台对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型、点击预测效果和相关的商业信息的至少一种。
具体的，对于通知信息的类型，可以采用经过训练的通知分类模型确定每个通知信息的类型。对于点击预测效果，可以采用具体的算法进行计算实现。对于相关的商业信息，可以采用经过训练的关键词提取模型实现。
本发明的上述的方法，可以确定出通知信息的类型，点击预测效果，以及相关的商业信息。得到了上述的类型，点击预测效果，以及相关的商业信息，就可以把上述的类型、点击预测效果，以及相关的商业信息发送给相关的商家、网络研究管理单位等，为各大企业的推送运营团队、用研部门、市场部门提供数据支撑。客户可以根据上述的内容进行进一步的分析研究工作，或者进行商行广告推广活动。
下面分别对上述的相关的内容进行介绍说明。
对于通知信息的类型，在一种实施方式中，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型时，将所述通知信息输入到预先训练的通知信息类型分析模型中，得到所述通知信息的类型。
具体的，基于全量的通知数据人为定义分类标准，几乎涵盖了所有常见的使用场景，并区分了大量的样本数据，组成自有的模型训练语料库，为通知分类模型提供训练学习。
通知分类模型基于自有的语料库，不断总结及分析每个分类下各特征，主要采用的技术有机器学习算法、特征词抽取，语义解析，句法解析，依存分析等长期积累的自然语言处理(NLP)技术。
示例性的，通知信息为：上天猫就够了。参见附图2所示的模型结构示意图。输入阶段，定义上述通知信息中的各字符和字符bigram(字符组合)作为特征输入。模型计算阶段，采用多层Dense+激活函数，每个字符及字符组合向量化表示的矩阵，将生成的通知文本中的词及n-gram向量叠加取均值获得通知文本向量表示，然后使用文档向量进行向量投影(全连接层)及softmax多分类预测得到分类结果，如图显示，概率最高的分类为最终结果，最终结果为广告。
得到每条通知信息的类型后，大数据平台在显示界面上显示每个通知信息的类型。
其中，通知信息的类型包括但不限于：广告促销、财经、游戏、新闻咨询类、下载、红包、物流、版本更新等。
参见附图3所示的通知分类的示意图；类型包括：拉活、营销、咨询、功能和其他。当然，具体的类型可以灵活进行设定。
还可以根据通知信息进行行业方面的细分，如图3所示，行业包括：便捷生活、出行导航、儿童、购物比价、教育、金融理财、旅游住宿、美食、拍摄美化、汽车、商务等。
行业的分类可以根据实际需要灵活进行设定。
本发明的上述方法，大数据服务平台获取到网络中的所有的，或者部分应用程序App发送的通知信息后，在显示界面上显示每个通知信息的类型。本申请的上述的方法，可以积累和掌握实时的或者非实时的，所有的或者部分的应用程序推送通知数据。提高了对于网络中的应用程序App发送的通知信息的监控性，使得网络的管理者，或者相关的企业用户能够了解网络中的通知信息的大概情况。有助于网络中的相关的管理工作人员管理网络安全，或者，为企业用户制定广告策略打下了良好的基础，有助于企业进行商业广告活动。也有助于网络安全管理者，或者市场管理者能够规范商业广告活动。
关于点击预测效果，为了预测用户是否愿意点击该通知信息的意愿，在一种实施方式中，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的点击预测效果时采取以下的步骤：
确定影响用户点击所述通知信息的影响因素；
根据预先设定的每个影响因素的权重确定所述通知信息的点击效果等级；
所述通知信息的影响因素包括：发送所述通知信息的应用程序、所述通知信息的发送时间、所述通知信息中的热门词、所述通知信息的重复发送次数。
示例性的，点击效果的计算采用以下的公式进行计算：
点击效果＝APP权重×(单平台重复发送次数因子×系数a+热度×系数b+热词贴靠度×系数c+用户点击次数因子×系数d)。
其中，点击效果：为从0到100之间的一个保留2位小数的值，值越高代表点击效果越高。
APP权重:取值范围为1到2之间的小数，APP权重由阶形自有的权重表决定，影响因素有APP在应用市场的排名、APP用户量。
单平台重复发送次数因子：取值范围为[0，30]，保留2位小数，单平台重复发送次数定义为同一个通知文本，在不同的自然天，由同一个应用的发送次数的归一值。
热度：取值范围为[0，50]，是当日通知量和历史热度通过衰退算法算出的值。
热词贴靠度：取值范围为[0，20]，包含通知热词的数量归一值，热词根据计算当前全网的热门关键词得出。
用户点击次数归一值：取值范围为[0，30]，用户点击次数归一值。
系数a、b、c、d为常数。具体的，上述的a、b、c、d为权重值，可以根据大数据的分析统计得到。
为了方便用户来对每条通知信息进行查看，可以在大数据平台上显示每一条通知信息，并且，显示该通知信息的点击预测效果等级标识。用户看到点击预测效果等级标识后，就很快知道该通知信息的点击效果，从而用户能够对于点击效果等级高的通知信息进行重点的关注。提高了用户的便利度。用户可以很方便的从大量的通知信息的集合中，迅速关注自己感兴趣的通知信息。所以，在一种实施方式中，确定通知信息的点击预测效果等级后，根据点击效果等级确定对应的标识；在大数据平台的显示界面上显示点击效果等级对应的标识，以提醒用户根据所述标识查看所述通知信息。
点击预测效果等级标识可以灵活进行设定。
示例性的，等级标识可以设置为五角星，等级越高，五角星的数量就越多。当然，也可以是其他的形状，具体可以灵活进行设定。
示例性的，参见附图3所示，对于通知信息“石榴整箱19.9元”，点击效果为4个星；
通知信息“新人享包邮+无门槛券，还可以领最高1618元神券”，点击效果为2个星；
通知信息“大家都在买枕头枕巾，13.9元包邮买就赚”，点击效果为2个星。
“你没看错，新鲜水果0元享包邮送到家”，点击效果为3个星。
“大家都在买男士高帮鞋，109元包邮买就赚”，点击效果为1个半星。
为了确定通知信息的相关的商业信息，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的相关的商业信息时，将所述通知信息输入到预先训练的关键词提取模型中，得到所述通知信息相关的商业信息；所述商业信息包括所述通知信息相关的企业名称、商品名称、商品种类。
其中，关键词提取模型可以采用预训练语言模型，比如bert模型、条件随机场、对比模型、对抗学习、模式匹配等算法模型来实现。
关键词包括商品的名称、商品的种类、企业名称等。
示例性的，对于通知信息，“格力空调夏季大甩卖”中，关键词为格力空调，其中，商品的种类为：空调；企业名称为：格力。
本发明的方法，因为统计搜集整理了大量的网络中的通知信息，就可以根据每个用户接收到的通知信息来确定该用户的标签画像，从而确定为该用户推送更多的与标签画像相关的通知信息。
在一种实施方式中，根据所述通知信息确定接收所述通知信息的用户的用户画像；
其中，用户的标签画像为：有车一组，有房一族，喜欢下饭店，喜欢订外卖等，喜好旅游，喜好爬山，喜好钓鱼，中医养生。具体可以灵活根据用户的喜好来进行设定。
根据所述用户的用户画像确定相关的应用程序；向相关的应用程序发送所述用户的相关信息，以使相关的商家应用程序向用户推送与画像相关的通知信息。
示例性的，如果用户的画像为有车一族，则相关的应用程序为与汽车类相关的应用程序。包括比如，汽车销售，汽车维修保养类的应用程序。该类应用程序的商家就可以通过该应用程序向该用户推送更多与汽车相关的通知信息，从而可以促进该类应用程序的产品的销售。
如果用户的画像为中医养生，则相关的应用程序为与中医养生有关的应用程序。该类应用程序的商家可以通过应用程序向该用户的智能手机推送更多与中医养生相关的通知信息，从而促进相关的商品的销售。
为了确定用户的标签画像，在一种实施方式中，根据所述通知信息确定接收所述通知信息的用户的用户画像时，采用以下的步骤：
统计所述用户在预定时间段内接收到的通知信息的总的数量M；
其中，预定的时间段可以设置为一周，一个月等，具体灵活进行设定。
获取每个通知信息相关的商业信息；
钳子，商业信息中包括商品类型。示例性的，商品类型可以为汽车、家电，美食；对于美食，又可以按照不同的标准进行多种类型的划分，比如，按照菜系的品种进行划分，分为川菜，鲁菜等。或者，按照鱼类，鸡肉，猪肉等类型进行细分。
对于任意的一类商品，统计所述所述用户接收到的该种类商品相关的通知信息的数量N；
计算所述通知信息的数量N与所述通知信息总的数量M的比值；
如果比值大于预定比例阈值，则根据所述商品的种类确定用户画像。
示例性的，如果用户在一周之内接收到的总的通知信息为70条；与车相关的通知信息为60条，比例阈值为0.5；则可以确定，该用户的标签画像与车有关，标签画像为有车一族。
为了更加形象化的表示一天当中获取的通知信息，在一种实施方式中，统计在预先设定的时间段中获取的通知信息的数量；
统计当天获取的通知信息的总的数量；
根据所述预先设定的时间段中获取的通知信息的数量和所述当天获取的通知信息的总的数量计算所述预先设定的时间段的通知占比。
为了使得用户更加简单明了的了解通知信息的分布情况，更加形象化的表示每种通知类型的占比，在一种实施方式中，分别统计得到每个类型的通知信息数量；
根据每个类型的通知信息数量计算总的通知信息数量；
根据所述每个类型的通知信息数量和所述总的通知信息数量生成环形占比示意图。
示例性的，参见附图4所示的，在通知信息类型的分布图中，内容阅读类型占比为69％，广告促销类型占比为9％，财经类型占比为1％，游戏类型占比为1％。
为了统计通知信息的地域性，在一种实施方式中，统计每个地区的通知信息数量；
根据所述每个地区的通知信息数量生成通知信息的地区分布示意图；
所述地区包括省级地区，或者市级地区。
示例性的，参见附图4所示，地区可以为省级地区，或者市级地区。
还可以选择时间，时间包括昨天，近7天，近14天；
用户选择不同的时间选项，则显示不同的数据。
如图所示，时间为昨天，省级地区的通知信息的分布图；
其中，浙江省的通知信息最多，为6059235条；
其次，为贵州省的通知信息，数量为5309363条。
在一种实施方式中，根据通知信息中的内容确定热门词汇；生成所述历史时期内的热门词汇的分布示意图。
其中，历史时期可以是昨天，近7天，近14天。具体可以灵活进行设定。
参见附图4，生成人词汇的统计图；用户可以点击不同的时间选项，时间选项包括昨天，近7天，近14天；点击不同的时间选择，对应显示不同的热门词汇。
本申请的上述的方法，在通知内容的分析上，实现了通知的内容分类、通知内容点击效果预估、商业信息抽取。本申请的方法，填补了目前市场上通知数据分析的空白，为各大企业的推送运营团队、用研部门、市场部门提供数据支撑。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
第二方面，本申请还提出了一种通知信息的处理装置，参见附图5所示的一种通知信息的处理装置的结构示意图；该装置包括：
获取模块51，用于获取应用程序推送的通知信息；
处理模块52，用于对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型、点击预测效果和相关的商业信息的至少一种。
在一种实施方式中，处理模块52还用于，将所述通知信息输入到预先训练的通知信息类型分析模型中，得到所述通知信息的类型。
在一种实施方式中，处理模块52还用于，确定影响用户点击所述通知信息的影响因素；
根据预先设定的每个影响因素的权重确定所述通知信息的点击效果等级；
所述通知信息的影响因素包括：发送所述通知信息的应用程序、所述通知信息的发送时间、所述通知信息中的热门词、所述通知信息的重复发送次数。
在一种实施方式中，处理模块52还用于，将所述通知信息输入到预先训练的关键词提取模型中，得到所述通知信息相关的商业信息；
所述商业信息包括所述通知信息相关的企业名称、商品名称、商品种类。
在一种实施方式中，处理模块52还用于，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的点击预测效果后，根据点击效果等级确定点击效果等级对应的标识；
在显示界面上显示所述通知信息的点击效果等级对应的标识，以提醒用户根据所述标识查看所述通知信息。
在一种实施方式中，处理模块52还用于，根据所述通知信息确定接收所述通知信息的用户的用户画像；
根据所述用户的用户画像确定相关的应用程序；
向相关的应用程序发送所述用户的相关信息，以使相关的商家应用程序向用户推送与画像相关的通知信息。
在一种实施方式中，处理模块52还用于，统计所述用户在预定时间段内接收到的通知信息的总的数量M；
获取每个通知信息相关的商业信息；
对于任意的一类商品，统计所述用户接收到的所述种类商品相关的通知信息的数量N；
计算所述通知信息的数量N与所述通知信息总的数量M的比值；
如果比值大于预定比例阈值，则根据所述商品的种类确定用户画像。
在一种实施方式中，还包括计算模块53，用于统计在预先设定的时间段中获取的通知信息的数量；
统计当天获取的通知信息的总的数量；
根据所述预先设定的时间段中获取的通知信息的数量和所述当天获取的通知信息的总的数量计算所述预先设定的时间段的通知占比。
在一种实施方式中，计算模块53还用于，分别统计得到每个类型的通知信息数量；
根据每个类型的通知信息数量计算总的通知信息数量；
根据所述每个类型的通知信息数量和所述总的通知信息数量生成环形占比示意图。
在一种实施方式中，计算模块53还用于，统计每个地区的通知信息数量；
根据所述每个地区的通知信息数量生成通知信息的地区分布示意图；
所述地区包括省级地区，或者市级地区。
在一种实施方式中，还包括词汇模块54，用于根据通知信息中的内容确定热门词汇；生成所述历史时期内的热门词汇的分布示意图。
根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，参见附图6所示的电子设备的结构示意图；包括至少一个处理器61和至少一个存储器62；所述存储器62用于存储一个或多个程序指令；所述处理器61，用于运行一个或多个程序指令，用以执行以下的步骤：
获取应用程序推送的通知信息；
对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型、点击预测效果和相关的商业信息的至少一种。
在一种实施方式中，所述处理器61还用于，将所述通知信息输入到预先训练的通知信息类型分析模型中，得到所述通知信息的类型。
在一种实施方式中，所述处理器61还用于，确定影响用户点击所述通知信息的影响因素；
根据预先设定的每个影响因素的权重确定所述通知信息的点击效果等级；
所述通知信息的影响因素包括：发送所述通知信息的应用程序、所述通知信息的发送时间、所述通知信息中的热门词、所述通知信息的重复发送次数。
在一种实施方式中，所述处理器61还用于，将所述通知信息输入到预先训练的关键词提取模型中，得到所述通知信息相关的商业信息；
所述商业信息包括所述通知信息相关的企业名称、商品名称、商品种类。
在一种实施方式中，所述处理器61还用于，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的点击预测效果后，根据点击效果等级确定点击效果等级对应的标识；
在显示界面上显示所述通知信息的点击效果等级对应的标识，以提醒用户根据所述标识查看所述通知信息。
在一种实施方式中，所述处理器61还用于，根据所述通知信息确定接收所述通知信息的用户的用户画像；
根据所述用户的用户画像确定相关的应用程序；
向相关的应用程序发送所述用户的相关信息，以使相关的商家应用程序向用户推送与画像相关的通知信息。
在一种实施方式中，所述处理器61还用于，统计在预先设定的时间段中获取的通知信息的数量；
统计当天获取的通知信息的总的数量；
根据所述预先设定的时间段中获取的通知信息的数量和所述当天获取的通知信息的总的数量计算所述预先设定的时间段的通知占比。
在一种实施方式中，所述处理器61还用于，分别统计得到每个类型的通知信息数量；
根据每个类型的通知信息数量计算总的通知信息数量；
根据所述每个类型的通知信息数量和所述总的通知信息数量生成环形占比示意图。
在一种实施方式中，所述处理器61还用于，统计每个地区的通知信息数量；
根据所述每个地区的通知信息数量生成通知信息的地区分布示意图；
所述地区包括省级地区，或者市级地区。
在一种实施方式中，所述处理器61还用于，根据通知信息中的内容确定热门词汇；生成所述历史时期内的热门词汇的分布示意图。
第四方面，本申请还提出了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行以下的步骤：
获取应用程序推送的通知信息；
对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型、点击预测效果和相关的商业信息的至少一种。
在一种实施方式中，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型，包括：
将所述通知信息输入到预先训练的通知信息类型分析模型中，得到所述通知信息的类型。
在一种实施方式中，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的点击预测效果，包括：
确定影响用户点击所述通知信息的影响因素；
根据预先设定的每个影响因素的权重确定所述通知信息的点击效果等级；
所述通知信息的影响因素包括：发送所述通知信息的应用程序、所述通知信息的发送时间、所述通知信息中的热门词、所述通知信息的重复发送次数。
在一种实施方式中，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的相关的商业信息，包括：
将所述通知信息输入到预先训练的关键词提取模型中，得到所述通知信息相关的商业信息；
所述商业信息包括所述通知信息相关的企业名称、商品名称、商品种类。
在一种实施方式中，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的点击预测效果后，所述方法还包括：
根据点击效果等级确定点击效果等级对应的标识；
在显示界面上显示所述通知信息的点击效果等级对应的标识，以提醒用户根据所述标识查看所述通知信息。
在一种实施方式中，还包括：根据所述通知信息确定接收所述通知信息的用户的用户画像；
根据所述用户的用户画像确定相关的应用程序；
向相关的应用程序发送所述用户的相关信息，以使相关的商家应用程序向用户推送与画像相关的通知信息。
在一种实施方式中，根据所述通知信息确定接收所述通知信息的用户的用户画像，包括：
统计所述用户在预定时间段内接收到的通知信息的总的数量M；
获取每个通知信息相关的商业信息；
对于任意的一类商品，统计所述用户接收到的所述种类商品相关的通知信息的数量N；
计算所述通知信息的数量N与所述通知信息总的数量M的比值；
如果比值大于预定比例阈值，则根据所述商品的种类确定用户画像。
在一种实施方式中，所述方法还包括：
统计在预先设定的时间段中获取的通知信息的数量；
统计当天获取的通知信息的总的数量；
根据所述预先设定的时间段中获取的通知信息的数量和所述当天获取的通知信息的总的数量计算所述预先设定的时间段的通知占比。
在一种实施方式中，所述方法还包括：分别统计得到每个类型的通知信息数量；
根据每个类型的通知信息数量计算总的通知信息数量；
根据所述每个类型的通知信息数量和所述总的通知信息数量生成环形占比示意图。
在一种实施方式中，所述方法还包括：
统计每个地区的通知信息数量；
根据所述每个地区的通知信息数量生成通知信息的地区分布示意图；
所述地区包括省级地区，或者市级地区。
在一种实施方式中，所述方法还包括：根据通知信息中的内容确定热门词汇；生成所述历史时期内的热门词汇的分布示意图。
可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
存储介质可以是存储器，例如可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，简称EEPROM)或闪存。
易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，简称DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM，简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，简称DRRAM)。
本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时，可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。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。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种通知信息的处理方法，其特征在于，包括：
获取应用程序推送的通知信息；
对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型、点击预测效果和相关的商业信息的至少一种，其中，对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的点击预测效果，包括：确定影响用户点击所述通知信息的影响因素；
根据预先设定的每个影响因素的权重确定所述通知信息的点击效果等级，其中，点击效果的计算采用以下的公式进行计算：
点击效果＝APP权重×(单平台重复发送次数因子×系数a+热度×系数b+热词贴靠度×系数c+用户点击次数因子×系数d)；
其中，APP权重由阶形自有的权重表决定，影响因素有APP在应用市场的排名、APP用户量单平台重复发送次数定义为同一个通知文本，在不同的自然天，由同一个应用的发送次数的归一值，热度是当日通知量和历史热度通过衰退算法算出的值，热词贴靠度包含通知热词的数量归一值，热词根据计算当前全网的热门关键词得出，用户点击次数归一值为用户点击次数归一值，系数a、b、c、d为常数；
所述通知信息的影响因素包括：发送所述通知信息的应用程序、所述通知信息的发送时间、所述通知信息中的热门词、所述通知信息的重复发送次数。
2.根据权利要求1所述的通知信息的处理方法，其特征在于，
对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型，包括：
将所述通知信息输入到预先训练的通知信息类型分析模型中，得到所述通知信息的类型。
3.根据权利要求1所述的通知信息的处理方法，其特征在于，
对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的相关的商业信息，包括：
将所述通知信息输入到预先训练的关键词提取模型中，得到所述通知信息相关的商业信息；
所述商业信息包括所述通知信息相关的企业名称、商品名称、商品种类。
4.根据权利要求1所述的通知信息的处理方法，其特征在于，
对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的点击预测效果后，所述方法还包括：
根据点击效果等级确定点击效果等级对应的标识；
在显示界面上显示所述通知信息的点击效果等级对应的标识，以提醒用户根据所述标识查看所述通知信息。
5.根据权利要求2所述的通知信息的处理方法，其特征在于，还包括：
根据所述通知信息确定接收所述通知信息的用户的用户画像；
根据所述用户的用户画像确定相关的应用程序；
向相关的应用程序发送所述用户的相关信息，以使相关的商家应用程序向用户推送与画像相关的通知信息。
6.根据权利要求5所述的通知信息的处理方法，其特征在于，
根据所述通知信息确定接收所述通知信息的用户的用户画像，包括：
统计所述用户在预定时间段内接收到的通知信息的总的数量M；
获取每个通知信息相关的商业信息；
对于任意的一类商品，统计所述用户接收到的该类商品相关的通知信息的数量N；
计算所述通知信息的数量N与所述通知信息总的数量M的比值；
如果比值大于预定比例阈值，则根据所述商品的种类确定用户画像。
7.一种通知信息的处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取应用程序推送的通知信息；
处理模块，用于对所述通知信息进行分析，确定所述通知信息的类型、点击预测效果和相关的商业信息的至少一种。
8.一种通知信息的处理设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和至少一个存储器；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行如权利要求1-6任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行如权利要求1-6任一项所述的方法。
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