CN113837824A - 信息推送方法及其系统 - Google Patents

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沈潇婷
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Abstract

本发明公开一种信息推送方法及其系统，其中所述方法包括：获取商品的商品信息，根据预定规则提取所述商品信息中的关键词作为所述商品的关键词；根据用户设备的用户行为构建包括用户属性的用户画像；将所述用户属性与所述关键词进行相似度匹配，根据匹配结果建立所述用户画像与所述商品之间的关联关系；将与所述商品相关联的关联信息推送至与所述用户画像对应的用户设备。通过本发明能够有效提高信息推送的效率。

Description

信息推送方法及其系统
技术领域
本发明涉及互联网应用技术领域，尤其涉及一种信息推送方法及其系统。
背景技术
目前电商领域，在关键词词库方面，有着各种各样的推荐系统，例如商品推荐、文章推荐、活动推荐等等。这些推荐系统推荐的逻辑，都在于根据推荐的内容和用户画像的重叠度和相关性多少来决定的。每套推荐系统，都有着自己的推荐体系。
目前关键词在电商推荐应用十分广泛。但是在各类标签库中，由于不同的业务线的独立运营，使得各个业务线中的关键词互相不认可，即便是表达同一个意思，但是不是同一个关键词，导致推荐目标和推荐内容存在断层。这会造成两个弊端，一个是造成系统的重复建设，运营和维护成本巨大。另一个是在系统做站内互相推荐的时候，因为不同的推荐体系关系间缺乏关联性，导致效果并不佳。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种信息推送方法及其系统，以解决现有技术存在的上述问题，其中：
根据本发明实施例提出一种信息推送方法，其包括：获取商品的商品信息，根据预定规则提取所述商品信息中的关键词作为所述商品的关键词；根据用户设备的用户行为构建包括用户属性的用户画像；将所述用户属性与所述关键词进行相似度匹配，根据匹配结果建立所述用户画像与所述商品之间的关联关系；将与所述商品相关联的关联信息推送至与所述用户画像对应的用户设备。
其中，所述提取所述商品信息中的关键词作为所述商品的关键词的步骤，包括：对所述商品信息进行分词处理提取初始关键词，根据所述初始关键词在预先建立的关键词词库中匹配处理确定所述商品对应的关键词，其中所述关键词词库中包括商品信息与其对应的关键词信息。
其中，所述方法还包括：根据所述商品信息的类型提取所述商品信息中的关键词，其中所述商品信息的类型包括：商品名称、商品分类、商品品牌、价格区间和商品卖点。
其中，提取商品分类的关键词包括：根据商品的品类行业特征和消费人群提取关键词。
其中，提取商品品牌的关键词包括：根据商品的品牌的国别、品牌定位、价格区间、消费人群来提取关键词。
根据本发明实施例还提出一种信息推送系统，其包括：关键词提取模块，用于获取商品的商品信息，根据预定规则提取所述商品信息中的关键词作为所述商品的关键词，其中所述商品信息包括：商品名称、商品分类、商品品牌、价格区间和商品卖点；用户画像构建模块，用于根据用户设备的用户行为构建包括用户属性的用户画像；相似度匹配模块，用于将所述用户属性与所述关键词进行相似度匹配，根据匹配结果建立所述用户画像与所述商品之间的关联关系；推送模块，用于将与所述商品相关联的关联信息推送至与所述用户画像对应的用户设备。
其中，所述关键词提取模块还用于，对所述商品信息进行分词处理提取初始关键词，根据所述初始关键词在预先建立的关键词词库中匹配处理确定所述商品对应的关键词，其中所述关键词词库中包括商品信息与其对应的关键词信息。
其中，所述关键词提取模块还用于，根据所述商品信息的类型提取所述商品信息中的关键词，其中所述商品信息的类型包括：商品名称、商品分类、商品品牌、价格区间和商品卖点。
其中，所述关键词提取模块还用于，在提取商品分类的关键词时根据商品的品类行业特征和消费人群提取关键词。
其中，所述关键词提取模块还用于，在提取商品品牌的关键词时根据商品的品牌的国别、品牌定位、价格区间、消费人群来提取关键词。
根据本发明的技术方案，通过建立商品关键词与用户画像之间的关联关系，并根据关联信息向用户推送与商品相关联的关联信息，提高了信息推送效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的信息推送方法的流程图；
图2A至图2C是根据本发明实施例的关键词提取规则的示意图；
图3是根据本发明实施例的品牌X的关键词提取规则的示意图；
图4是根据本发明实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、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。
以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。
根据本发明实施例提供了一种信息推送方法，可应用于电子商务网站中，参考图1，该方法包括以下步骤：
步骤S102，获取商品的商品信息，根据预定规则提取所述商品信息中的关键词作为所述商品的关键词。
首先，对商品的商品信息进行初始化处理，包括分词处理以及对各分词进行语意分析，去除其中的干扰词，提取出商品信息中的初始关键词，然后根据所述初始关键词在预先建立的关键词词库中匹配处理确定所述商品对应的关键词。
在本申请实施例中，所述商品信息的类型包括但不限于以下之一或其组合：商品名称、商品分类、商品品牌、价格区间和商品卖点。在预先建立的关键词词库中维护有商品信息与其对应的关键词信息，根据所述初始关键词在关键词词库中进行匹配处理，在关键词词库中查找与初始关键词相匹配的关键词信息，如果在关键词词库中查找到与初始关键词相匹配的关键词信息，则将该初始关键词作为所述商品的关键词。其中，在进行匹配处理时，完全相同或主要关键字相同的可被认为是相配的。确认商品的关键词后，可将该关键词作为商品的标签。
商品的关键词提取规则为，对商品建模，从商品名称、商品分类、商品品牌、价格区间和商品卖点等商品信息中提取关键词。结合参考图2A至图2C进行详细说明，例如对某品牌X的护肤化妆品来说，通过对商品信息进行初始化处理，得到如图2A中所示的一系列初始关键词。进一步地，参考图2B，商品分类的关键词提取规则可通过商品品类的特征和消费人群提取初始关键词；参考图2C，商品品牌的关键词提取规则如可通过品牌的国别、定位、特点、价格区间、消费人群来提取初始关键词。
步骤S104，根据用户设备的用户行为构建包括用户属性的用户画像。
用户画像(user profile)是基于用户大量积累下的数据，结合相应的需求和场景沉淀出的标签化的用户模型，可通过数据挖掘以及用户的浏览轨迹和行为数据(包括用户浏览、用户购买、用户点赞、用户收藏、用户停留时长等等)，提取用户画像模型和数据沉淀。
步骤S106，将所述用户属性与所述关键词进行相似度匹配，确定相匹配的用户属性对应的用户画像。
将用户属性与关键词进行相似度匹配，实际上是确定与关键词匹配的用户画像，即确定与关键词对应的商品匹配的用户画像。
步骤S108，将与所述商品相关联的关联信息推送至与所述用户画像对应的用户设备。
将关联信息推送至用户在平台注册的用户设备，商品相关联的关联信息包括但不限于：推荐信息、介绍文章、线下活动、广告等。
下面结合实例详细描述。如图3所示，对某品牌X精华露，首先提取商品信息进行初始化处理提取初始关键词，然后结合关键词词库确定商品的关键词。某用户A注册平台APP后，浏览了该商品X多次，且每次停留时间较久，则构建用户A相应的用户画像，其中用户属性包括：年轻女性、小资，需求包括：护肤、嫩肤，消费偏好包括：品质、小资、进口。将用户A的用户属性与商品X的关键词进行相似度匹配，匹配结果为相匹配，则建立用户A的用户画像与商品X之间的关联关系，平台后期在向用户A推荐与商品X的相关推荐内容。
参考图4，根据本申请实施例还提供一种信息推送系统，其包括：
关键词提取模块41，用于获取商品的商品信息，根据预定规则提取所述商品信息中的关键词作为所述商品的关键词，其中所述商品信息包括：商品名称、商品分类、商品品牌、价格区间和商品卖点；
用户画像构建模块42，用于根据用户设备的用户行为构建包括用户属性的用户画像；
相似度匹配模块43，用于将所述用户属性与所述关键词进行相似度匹配，根据匹配结果建立所述用户画像与所述商品之间的关联关系；
推送模块44，用于将与所述商品相关联的关联信息推送至与所述用户画像对应的用户设备。
进一步，所述关键词提取模块41还用于，对所述商品信息进行分词处理提取初始关键词，根据所述初始关键词在预先建立的关键词词库中匹配处理确定所述商品对应的关键词，其中所述关键词词库中包括商品信息与其对应的关键词信息。
进一步，所述关键词提取模块41还用于，根据所述商品信息的类型提取所述商品信息中的关键词，其中所述商品信息的类型包括：商品名称、商品分类、商品品牌、价格区间和商品卖点。
进一步，所述关键词提取模块41还用于，在提取商品分类的关键词时根据商品的品类行业特征和消费人群提取关键词，在提取商品品牌的关键词时根据商品的品牌的国别、品牌定位、价格区间、消费人群来提取关键词。
本发明的方法的操作步骤与系统的结构特征对应，可以相互参照，不再一一赘述。
根据本发明的技术方案，通过建立商品关键词与用户画像之间的关联关系，并根据关联信息向用户推送与商品相关联的关联信息，提高了信息推送效果。
本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种信息推送方法，其特征在于，包括：
获取商品的商品信息，根据预定规则提取所述商品信息中的关键词作为所述商品的关键词；
根据用户设备的用户行为构建包括用户属性的用户画像；
将所述用户属性与所述关键词进行相似度匹配，根据匹配结果建立所述用户画像与所述商品之间的关联关系；
将与所述商品相关联的关联信息推送至与所述用户画像对应的用户设备。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述商品信息中的关键词作为所述商品的关键词的步骤，包括：
对所述商品信息进行分词处理提取初始关键词，根据所述初始关键词在预先建立的关键词词库中匹配处理确定所述商品对应的关键词，其中所述关键词词库中包括商品信息与其对应的关键词信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述商品信息的类型提取所述商品信息中的关键词，其中所述商品信息的类型包括：商品名称、商品分类、商品品牌、价格区间和商品卖点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，提取商品分类的关键词包括：根据商品的品类行业特征和消费人群提取关键词。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，提取商品品牌的关键词包括：根据商品的品牌的国别、品牌定位、价格区间、消费人群来提取关键词。
6.一种信息推送系统，其特征在于，包括：
关键词提取模块，用于获取商品的商品信息，根据预定规则提取所述商品信息中的关键词作为所述商品的关键词，其中所述商品信息包括：商品名称、商品分类、商品品牌、价格区间和商品卖点；
用户画像构建模块，用于根据用户设备的用户行为构建包括用户属性的用户画像；
相似度匹配模块，用于将所述用户属性与所述关键词进行相似度匹配，根据匹配结果建立所述用户画像与所述商品之间的关联关系；
推送模块，用于将与所述商品相关联的关联信息推送至与所述用户画像对应的用户设备。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述关键词提取模块还用于，对所述商品信息进行分词处理提取初始关键词，根据所述初始关键词在预先建立的关键词词库中匹配处理确定所述商品对应的关键词，其中所述关键词词库中包括商品信息与其对应的关键词信息。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述关键词提取模块还用于，根据所述商品信息的类型提取所述商品信息中的关键词，其中所述商品信息的类型包括：商品名称、商品分类、商品品牌、价格区间和商品卖点。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述关键词提取模块还用于，在提取商品分类的关键词时根据商品的品类行业特征和消费人群提取关键词。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述关键词提取模块还用于，在提取商品品牌的关键词时根据商品的品牌的国别、品牌定位、价格区间、消费人群来提取关键词。
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