CN116433312A - 物料推送规则的生成方法和物料推送规则的生成装置 - Google Patents

物料推送规则的生成方法和物料推送规则的生成装置 Download PDF

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Abstract

本公开关于一种物料推送规则的生成方法和物料推送规则的生成装置，该方法包括：接收物料推送规则设置指令；响应于物料推送规则设置指令，显示目标物料推送规则的设置界面；接收用户在设置界面内设置的规则参数信息，其中，规则参数信息包含客户分群的标识和/或物料分群的标识；根据设置的规则参数信息，生成针对客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对物料分群的标识所指示的物料分群的目标物料推送规则。这样，可以提供可视化的物料推送规则的设置界面，用户只需根据实际需要在设置界面内设置规则参数信息，就可以实现针对不同类型的人群推送不同类型的物料。设置物料推送规则的实现过程简单，可以节省人力成本和时间成本，方便快捷。

Description

物料推送规则的生成方法和物料推送规则的生成装置
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，更具体地说，涉及物料推送规则的生成方法和物料推送规则的生成装置。
背景技术
对于各种智能营销平台，都可以向客户推送物料。例如，电商平台可以向客户推送服装类的物料、食品类的物料或者日用品类的物料；资讯平台可以向客户推送资讯类的物料等等。如果物料推送策略制定得当，可以为营销平台带来较大的收益，因此，如何设置物料推送规则就显得尤为重要。
相关技术中，若想针对不同类型的人群推送不同类型的物料，需要其具备专业的技术开发能力，然而，对于智能营销平台的运营人员，可能并不具备这样的能力，此时，需要专门的开发人员针对不同的情况编写脚本、修改代码。并且，由于人群类型的多样性以及物料类型的多样性，会产生人群类型与物料类型之间的大量组合。此时，需要开发人员针对大量组合中的每种组合分别开发相应的代码，导致针对不同类型的人群推送不同类型的物料的代码开发工作量较大，会耗费较大的人力成本和时间成本。
发明内容
本公开提供物料推送规则的生成方法和物料推送规则的生成装置，以至少解决上述相关技术中，若想针对不同类型的人群推送不同类型的物料，需要开发人员针对大量组合中的每种组合分别开发相应的代码，会耗费较大的人力成本和时间成本的问题。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种物料推送规则的生成方法，应用于服务器，所述方法包括：接收物料推送规则设置指令；响应于所述物料推送规则设置指令，显示目标物料推送规则的设置界面；接收用户在所述设置界面内设置的规则参数信息，其中，所述规则参数信息包含客户分群的标识和/或物料分群的标识；根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则。
可选地，在所述接收物料推送规则设置指令的步骤之前，所述方法还包括：接收物料分群设置指令；响应于所述物料分群设置指令，设置多个物料分群，其中，所述多个物料分群中的每个物料分群对应有物料分群的标识以及物料分群规则，所述物料分群规则为相关规则、区间规则或者从属规则。
可选地，所述相关规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息与客户的相关信息相匹配的物料作为承载有所述相关规则的物料分群所包含的物料。
可选地，所述区间规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息的第一运算结果，和，客户的相关信息的第二运算结果满足预设大小关系的物料作为承载有所述区间规则的物料分群所包含的物料；其中，所述第一运算结果为所述描述信息与第一常量之间的四则运算结果，所述第二运算结果为所述客户的相关信息与第二常量之间的四则运算结果，所述预设大小关系包含大于、大于等于、等于、小于和小于等于中的至少一种。
可选地，所述从属规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息与客户的相关信息存在包含关系的物料作为承载有所述从属规则的物料分群所包含的物料。
可选地，所述根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则，包括：对所述物料分群生成禁止推送规则，以禁止向所述客户分群所包含的客户的终端推送所述物料分群所包含的物料。
可选地，所述根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则，包括：对所述物料分群生成置顶显示规则，以使所述物料分群所包含的物料置顶显示于所述客户分群所包含的客户的终端。
可选地，所述根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则，包括：对所述物料分群生成多样性规则，以限制所述物料分群所包含的物料在所述客户分群所包含的客户的终端上的出现次数不超过预设次数。
可选地，所述根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则，包括：对所述物料分群生成必推规则，以强制所述物料分群所包含的物料被推送至所述客户分群所包含的客户的终端。
可选地，所述根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则，包括：对所述物料分群生成调权规则，以调整所述物料分群所包含的物料在所述客户分群所包含的客户的终端上的展现权重，其中，物料的展现权重越大，该物料越优先展示。
可选地，所述规则参数信息还包含所述服务器所接入的多个预估模型对应的多个模型权重；所述根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则，包括：利用所述多个预估模型对应的多个预估值以及所述多个模型权重，针对所述物料分群所包含的每个物料生成加权求和规则，其中，物料对应的加权求和结果越大，该物料越优先推送。
可选地，所述规则参数信息还包含所述服务器所接入的多个预估模型对应的多个模型权重；所述根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则，包括：利用所述多个预估模型对应的多个预估值以及所述多个模型权重，针对所述物料分群所包含的每个物料生成加权乘积规则，其中，物料对应的加权乘积结果越大，该物料越优先推送。
可选地，所述多个预估模型为客户停留时长预估模型、点击概率预估模型、收藏加购概率预估模型和转化概率预估模型。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种物料推送规则的生成装置，包括：接收模块，被配置为接收物料推送规则设置指令；显示模块，被配置为响应于所述物料推送规则设置指令，显示目标物料推送规则的设置界面；所述接收模块被配置为接收用户在所述设置界面内设置的规则参数信息，其中，所述规则参数信息包含客户分群的标识和/或物料分群的标识；生成模块，被配置为根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则。
可选地，所述生成装置还包括设置模块；所述接收模块被配置为接收物料分群设置指令；所述设置模块被配置为响应于所述物料分群设置指令，设置多个物料分群，其中，所述多个物料分群中的每个物料分群对应有物料分群的标识以及物料分群规则，所述物料分群规则为相关规则、区间规则或者从属规则。
可选地，所述相关规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息与客户的相关信息相匹配的物料作为承载有所述相关规则的物料分群所包含的物料。
可选地，所述区间规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息的第一运算结果，和，客户的相关信息的第二运算结果满足预设大小关系的物料作为承载有所述区间规则的物料分群所包含的物料；其中，所述第一运算结果为所述描述信息与第一常量之间的四则运算结果，所述第二运算结果为所述客户的相关信息与第二常量之间的四则运算结果，所述预设大小关系包含大于、大于等于、等于、小于和小于等于中的至少一种。
可选地，所述从属规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息与客户的相关信息存在包含关系的物料作为承载有所述从属规则的物料分群所包含的物料。
可选地，所述生成模块被配置为：对所述物料分群生成禁止推送规则，以禁止向所述客户分群所包含的客户的终端推送所述物料分群所包含的物料。
可选地，所述生成模块被配置为：对所述物料分群生成置顶显示规则，以使所述物料分群所包含的物料置顶显示于所述客户分群所包含的客户的终端。
可选地，所述生成模块被配置为：对所述物料分群生成多样性规则，以限制所述物料分群所包含的物料在所述客户分群所包含的客户的终端上的出现次数不超过预设次数。
可选地，所述生成模块被配置为：对所述物料分群生成必推规则，以强制所述物料分群所包含的物料被推送至所述客户分群所包含的客户的终端。
可选地，所述生成模块被配置为：对所述物料分群生成调权规则，以调整所述物料分群所包含的物料在所述客户分群所包含的客户的终端上的展现权重，其中，物料的展现权重越大，该物料越优先展示。
可选地，所述规则参数信息还包含所述服务器所接入的多个预估模型对应的多个模型权重；所述生成模块被配置为：利用所述多个预估模型对应的多个预估值以及所述多个模型权重，针对所述物料分群所包含的每个物料生成加权求和规则，其中，物料对应的加权求和结果越大，该物料越优先推送。
可选地，所述规则参数信息还包含所述服务器所接入的多个预估模型对应的多个模型权重；所述生成模块被配置为：利用所述多个预估模型对应的多个预估值以及所述多个模型权重，针对所述物料分群所包含的每个物料生成加权乘积规则，其中，物料对应的加权乘积结果越大，该物料越优先推送。
可选地，所述多个预估模型为客户停留时长预估模型、点击概率预估模型、收藏加购概率预估模型和转化概率预估模型。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现根据本公开的物料推送规则的生成方法。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行根据本公开的物料推送规则的生成方法。
本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
可以提供可视化的物料推送规则的设置界面，用户只需根据实际需要在设置界面内设置规则参数信息，就可以实现针对不同类型的人群推送不同类型的物料。可以使用“客户分群”作为客群管理和计算的主要功能，可以使用“物料分群”作为物群管理和计算的主要功能，在运营场景物料推送规则配置中调用客户分群、物料分群，实现物料推送规则配置中复杂的人、物选择。无需开发人员针对人群类型与物料类型之间的大量组合分别开发相应的代码，能够实现零代码、低成本的推荐全流程的人工干预，并实现即时化、个性化、灵活化的物料推送规则供服务调用，设置物料推送规则的实现过程简单，方便快捷。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
图1是示出根据本公开的示例性实施例的一种物料推送规则的生成方法的流程图；
图2是示出根据本公开的示例性实施例的一种物料选择阶段的物料推送规则的设置界面的示意图；
图3是示出根据本公开的示例性实施例的一种物料重排阶段的物料推送规则的设置界面的示意图；
图4是示出根据本公开的示例性实施例的一种多个预估模型的相关信息的示意图；
图5是示出根据本公开的示例性实施例的一种添加预估模型的界面的示意图；
图6是示出根据本公开的示例性实施例的一种物料推送规则的生成装置的框图；
图7是示出根据本公开的示例性实施例的一种电子设备的框图。
具体实施方式
为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
需要说明的是，本公开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，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在此需要说明的是，在本公开中出现的“若干项之中的至少一项”均表示包含“该若干项中的任意一项”、“该若干项中的任意多项的组合”、“该若干项的全体”这三类并列的情况。例如“包括A和B之中的至少一个”即包括如下三种并列的情况：(1)包括A；(2)包括B；(3)包括A和B。又例如“执行步骤一和步骤二之中的至少一个”，即表示如下三种并列的情况：(1)执行步骤一；(2)执行步骤二；(3)执行步骤一和步骤二。
智能营销平台可以通过三大智能引擎：智能推荐、智能搜索和智能推送，快速实现多个场景的智能运营，提升客单价、用户留存、复购率、成交总额(Gross MerchandiseVolume，GMV)等核心业务指标。如果一个企业想接入推荐服务，可以分四步走：上传物料数据、创建推荐服务、获取推荐结果、上传用户行为数据。
(1)上传物料数据
物料指推荐服务使用的推荐素材，例如，文章、商品、图片等等。物料数据是推荐服务的基础，因此首先需要把物料数据传入系统的物料库中。物料数据除了用于物料画像的计算，也会用于模型训练和特征服务进行特征计算。
(2)创建推荐服务
创建推荐服务时，要选择服务调用的物料库；选择服务使用的推荐场景模版，例如，热门推荐、个性化推荐、关联推荐等等。创建完成后，系统会自动把推荐过程中各个环节串联起来，并根据选择的推荐算法在召回阶段、粗排阶段、精排阶段、重排阶段设置相应的策略和模型。
(3)获取推荐结果
用户请求推荐服务时，推荐服务会根据请求中的传参，先进行流量分配，然后进行召回阶段、过滤筛选阶段、粗排阶段、精排阶段和重排阶段，最终给到用户推荐结果。
整个推荐流程可以为：
a.客户在终端刷新一次屏幕，相当于向服务器发起一次请求(Request)。
b.进入到召回(Recall)阶段，可以通过多路召回使用不同算法从物料库中召回物料，并对各路召回召回出的物料进行融合(Merge)，并进行去重等过滤(Filter)。其中，召回计算要用到物料画像和用户画像。
c.参与个性化模型排序，排序中有粗排(Prerank)、精排(Rank)、重排(Rerank)。可以分别将召回并过滤后的物料进行多次排序，逐步减小物料规模、增加模型维度、提升个性化精细度。其中，粗排计算是根据少量特征数据对召回的结果进行粗略的排序并进行截断；精排计算是结合特征服务提供的特征数据，使用复杂人工智能(ArtificialIntelligence，AI)模型服务，来精准的排序；重排计算会融入各项业务规则，把精排计算得到的排序列表进行调整，获得最终的推荐返回结果。
d.按照用户产生点击等行为的概率从大到小排列返回出推荐的最终结果。
(4)上传用户行为数据
用户获取推荐结果之后，会发生相应的行为，例如，曝光、点击、收藏、点赞等等，可以将用户的行为数据上传至服务器。
上述四步完成之后，产品即可提供端到端的推荐服务，客户企业只需调用推荐服务接口即可获取每次为终端用户返回的个性化推荐结果。
需要说明的是，相关技术中，若想针对不同类型的人群推送不同类型的物料，需要其具备专业的技术开发能力，然而，对于智能营销平台的运营人员，可能并不具备这样的能力，此时，需要专门的开发人员针对不同的情况编写脚本、修改代码。并且，由于人群类型的多样性以及物料类型的多样性，会产生人群类型与物料类型之间的大量组合。此时，需要开发人员针对大量组合中的每种组合分别开发相应的代码，导致针对不同类型的人群推送不同类型的物料的代码开发工作量较大，会耗费较大的人力成本和时间成本。
为了解决相关技术中的上述问题，本公开提出的物料推送规则的生成方法，可以提供可视化的物料推送规则的设置界面，用户只需根据实际需要在设置界面内设置规则参数信息，就可以实现针对不同类型的人群推送不同类型的物料。可以使用“客户分群”作为客群管理和计算的主要功能，可以使用“物料分群”作为物群管理和计算的主要功能，在运营场景物料推送规则配置中调用客户分群、物料分群，实现物料推送规则配置中复杂的人、物选择。无需开发人员针对人群类型与物料类型之间的大量组合分别开发相应的代码，能够实现零代码、低成本的推荐全流程的人工干预，并实现即时化、个性化、灵活化的物料推送规则供服务调用，设置物料推送规则的实现过程简单，方便快捷。
图1是示出根据本公开的示例性实施例的一种物料推送规则的生成方法的流程图，应用于服务器。
参照图1，在步骤101中，可以接收物料推送规则设置指令。需要说明的是，物料推送规则可以分为三个阶段：物料选择阶段、物料排序阶段、物料重排阶段，分别对应物料的召回阶段和过滤阶段、模型排序阶段(粗排阶段、精排阶段)、重排阶段这三个阶段。
在推荐/推送场景的具体落地中，常常遇到如下业务场景需求：
母婴商品推荐中，当用户制定了月龄后，要求筛选与用户月龄相同的奶粉作为推荐结果；母婴商品推荐中，当用户加购了奶粉后，要求筛选与用户加购商品标题相关的专家问答，这里的“加购”是指“加入购物车”；理财推荐中，用户均具有风险等级，要求筛选不高于当前用户风险等级的产品；证券资讯推荐中，用户往往持仓的股票，要求筛选出与用户持仓股票标题相关的资讯；餐品推荐中，用户持有餐品卡券，要求筛选出与优惠券相同的餐品刺激消费。
上述场景均体现出商品筛选在实际场景中的易变性，并且该筛选本身代表了业务层面的约束条件，尤其在金融领域，有较为强烈的合规性要求。零售商品领域，该筛选条件则蕴含业务的信号，用以促成运营的目标。同时，在进行筛选时，往往会依赖用户的上下文(包含环境信息以及用户动态的画像)进行逻辑判断筛选。
另外在推荐场景的具体落地中，常常遇到另一类业务场景需求：
零售类推荐中，当模型按照购买转化率完成个性化排序后，要求按照商品的价格从高到低进行重排；资讯类推荐中，当用户上传了地理信息后，要求按照距离由近到远推荐美食信息；零售类推荐中，希望能将按照购买转化率排序的结果(往往低价在前高价在后)，使其按照购买转化率*单价进行重排，提升GMV；资讯类推荐中，希望能干预模型排序，使其按照点击率和浏览市场同时作为模型排序依据。
上述场景均体现出商品排序在实际场景中的易变性，按照固定模型筛选出的结果不能完全满足业务需求。因此，需要因不同场景而按照不同指标作为排序模型排序依据，甚至是多种指标的权重混合，用于促进当前场景的核心业务指标。
根据本公开的示例性实施例，可以接收物料分群设置指令，然后，响应于物料分群设置指令，可以设置多个物料分群。其中，多个物料分群中的每个物料分群可以对应有物料分群的标识以及物料分群规则，物料分群规则可以为相关规则、区间规则或者从属规则。
需要说明的是，还可以设置多个客户分群。其中，多个客户分群中的每个客户分群所包含的客户为同一个类型的客户。例如，可以设置女性客户分群的分群规则为：“用户的性别为女性”，则接收到某个客户发来的物料推送请求之后，如果确定该客户的性别为女性，则可以将该客户纳入上述“女性客户分群”；或者，可以设置未婚客户分群的分群规则为：“用户的婚姻状况为未婚”，则接收到某个客户发来的物料推送请求之后，如果确定该客户的婚姻状况为未婚，则可以将该客户纳入上述“未婚客户分群”。
根据本公开的示例性实施例，相关规则用于从服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息与客户的相关信息相匹配的物料，作为承载有相关规则的物料分群所包含的物料。例如，相关规则可以配置为：
“物料的①某字段与用户的②某字段相关”
其中，“相关”的定义为：模糊查询。“相关”的具体逻辑为：物料的某字段的值分词后，与用户的某字段的值分词后的内容进行模糊匹配，若匹配成功则筛选该物料；反之则不筛选。
此处：
①可以选择从物料属性(含画像属性)取字段，字段仅支持数组类字段例如，购物车列表字段，或者字符串类字段。物料的字段支持：物料的基础属性和物料的画像属性。其中，物料的基础属性包含：标题(title)、内容(content)、1-5级类目(category1-5)、标签(tag)；物料的画像属性包含：物料分类概率(item Category)、物料标题关键词(itemTitleKw)、物料内容关键词(item ContentKw)。
②可以选择用户的某字段，该字段仅支持数组类字段，例如，购物车列表字段或者字符串类字段。用户的字段可以支持：用户的兴趣(interest)、订阅(subscribe)、最近50次点击的物料标题(title50)、最近一个月点击的物料标题(title1m)、最近50次点击的物料标题关键词(title Kw50)、最近一个月点击的物料标题关键词(title Kw1m)、最近50次点击的物料内容关键词(content Kw50)、最近一个月点击的物料内容关键词(contentKw1m)、最近50次点击的物料标签(tag50)、最近1个月点击的物料标签(tag1m)、最近50次点击的物料类目(category50)、最近一个月点击的物料类目(category1m)、最近50次点击的一级物料类目(categoryLevel150)、最近50次点击的二级物料类目(categoryLevel250)、最近50次点击的三级物料类目(categoryLevel350)、最近一个月点击的一级物料类目(categoryLevel11m)、最近一个月点击的二级物料类目(categoryLevel21m)、最近一个月点击的三级物料类目(categoryLevel31m)等等。
例如，可以在理财产品场景中设置如下动态分群规则：
“用户的最近三天购买物料与物料的标签相关”，代表用户希望筛选出其标签与用户画像中的最近三天购买的股票相关的理财资讯。
根据本公开的示例性实施例，区间规则，用于从服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息的第一运算结果，和，客户的相关信息的第二运算结果满足预设大小关系的物料，作为承载有区间规则的物料分群所包含的物料。
其中，第一运算结果可以为描述信息与第一常量之间的四则运算结果；第二运算结果可以为客户的相关信息与第二常量之间的四则运算结果；预设大小关系可以包含大于、大于等于、等于、小于和小于等于中的至少一种。
例如，区间规则可以配置为：
“物料的①某字段②加/减/乘/除③某常数值④大于/大于等于/等于/小于等于/小于用户的⑤某字段”
此处：
①可以选择从物料属性(含画像属性)取字段，并且仅支持数值类型字段；
②可以选择加/减/乘/除；
③可以选择某常数值，范围可以是1-100，精度可以为2位小数；
④可以选择如上文所述五个比较运算符；
⑤可以选择用户属性的某字段(含画像属性)，并且字段仅支持数值类字段。
例如，在积分商城好物兑换场景中，运营人员配置两条动态分群规则为：
“(物料的积分乘0.5)小于等于(用户的积分)”
“(物料的积分乘1)大于等于(用户的积分乘1)”
则代表客户希望筛选兑换积分值在用户积分的1倍-2倍之间的物料。
根据本公开的示例性实施例，从属规则，用于从服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息与客户的相关信息存在包含关系的物料，作为承载有从属规则的物料分群所包含的物料。
例如，从属规则可以配置为：
“物料的①某字段②包含/包含于用户的③某字段”
此处：
①可以选择从物料属性(含画像属性)取字段，字段可以支持所有数组类字段或字符串类字段；
②可以选择包含/包含于，进行从属关系选择；
③可以选择用户属性(含画像属性)的某字段，并且字段仅支持数组类字段或字符串类字段。
例如，“用户的宝宝月龄包含于物料的可用月龄”，表示要求筛选的母婴商品的可用宝宝月龄需要包含用户的宝宝月龄。
这样，在设置动态分群的物料分群规则时，可以设计针对字符型的“包含”、“相关”、“等于”等运算符；可以设计针对数值型的“大于”、“大于等于”、“等于”、“小于等于”、“小于”以及“加减乘除”等运算符，可以丰富运算逻辑，灵活支持多种计算方式，解决多种字段难以进行匹配和运算处理的问题。
在步骤102中，响应于物料推送规则设置指令，可以显示目标物料推送规则的设置界面。
在步骤103中，可以接收用户在设置界面内设置的规则参数信息，其中，该规则参数信息可以包含客户分群的标识和/或物料分群的标识。
在步骤104中，可以根据设置的规则参数信息，生成针对客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对物料分群的标识所指示的物料分群的目标物料推送规则。
需要说明的是，物料选择阶段可以有筛选规则和候选规则正向选择物料，限制规则和去重规则过滤物料。物料选择阶段的物料推送规则作用于召回阶段和过滤阶段，用于筛选出符合业务要求的物料全集，该物料全集参与后续排序。
根据业务逻辑正向选择物料的物料推送规则有：
筛选规则：
为了承接“按指定物料分群作为全量物料集”的需求，可以设置群组筛选，粗体标记的部分可以配置：
“面向全部用户只召回①某物料分群中出现的物料”，用于使用动态分群承接特定群组的筛选。
其中，
①可以选择某一个物料分群，物料分群支持动态分群和静态分群。需要说明的是，“静态分群”是指事先使用物料的单个属性或多个属性进行物料分群，然后会定期针对不同的物料分群进行更新。例如，可以以天为单位对物料分群进行更新。
例如，“面向全部用户只召回服装品类物料分群中出现的物料”代表运营人员希望筛选服装类物料作为召回的全集。筛选规则场景中每个规则方案的数量可以根据实际情况设置，例如，最多可以支持五条。
候选规则：
为了承接基于业务规则可以新增召回的需求，可以设置候选规则，即可以将某物料分群作为一路召回与其他路召回并行，融合后作为候选物料集，粗体标记的部分可以配置：
“面向全部用户新增召回①某物料分群”
此处：
①可以选择某一个或某多个物料分群，物料分群可以支持动态分群和静态分群。
例如：
客户配置“面向全部用户新增召回用户实时兴趣、母婴、美妆物料分群”，代表希望将用户实时兴趣物料分群、母婴物料分群以及美妆物料分群中的物料经筛选后加入召回全集。
其中，“用户实时兴趣物料分群”对应的候选物料分群规则可以为“物料的描述信息与用户的兴趣相关”，假设接收到客户的终端发来的物料推送请求之后，确定该客户的兴趣为“登山”，则可以从多个物料中查找出打了“登山”标签的物料组成用户实时兴趣物料分群；“母婴物料分群”对应的候选物料分群规则可以为“物料的描述信息与母婴相关”，可以从多个物料中查找出打了“母婴”标签的物料组成母婴物料分群；“美妆物料分群”对应的候选物料分群规则可以为“物料的描述信息与美妆相关”，可以从多个物料中查找出打了“美妆”标签的物料组成美妆物料分群。
需要说明的是，候选规则无条数限制，并且在正向选择物料的物料推送规则中，筛选规则的生效优先级大于候选规则的生效优先级，即候选规则召回的物料必须满足筛选规则。如果同一物料命中某候选规则但未命中某筛选规则，则不推荐该物料。当筛选规则存在多个时，筛选规则命中的物料取交集，即当某物料未满足全部筛选规则时，则不推送该物料。
由此可见，候选规则实现的是“添加”的效果，即可以通过候选规则将想推送给客户的终端的物料都添加进召回全集；而筛选规则实现的是“过滤”的效果，即可以通过筛选规则对候选规则召回的物料进行过滤，仅将过滤出的满足筛选规则的物料作为最终推送给客户的终端的物料。
根据本公开的示例性实施例，根据业务逻辑反向选择物料(过滤物料)的物料推送规则为禁止推送规则。可以对物料分群生成禁止推送规则，以禁止向客户分群所包含的客户的终端推送物料分群所包含的物料。进一步的，禁止推送规则可以分为去重规则和限制规则。
去重规则：
为了承接“要求一定时段内用户曝光过/点击过的商品在一段时间内不推荐”的需求，可以设置去重规则，粗体标记的部分可以配置：
“面向①某用户分群/所有用户使用②xx天内发生过③点击/曝光等行为进行物料去重，生效时间：④xx年xx月xx日xx时xx分-xx年xx月xx日xx时xx分/永久生效”
此处：
①可以选择某一个当前租户下已有的用户分群(支持分群的ID或分群的名称进行查询)，或者可以选择面向全部用户；
②可以选择1-31天内的时窗范围，可以以天为单位；
③可以选择的去重行为有：点击/购买/曝光/点踩(dislike)等等，其中，“点踩”是指给物料差评。
④生效时间范围可以选择：全部时间永久生效，或者自定义(年-月-日-分～年-月-日-分)，最早时间可以为当前时间，自定义中初始默认时窗范围可以为当前时间至24h以后。
去重规则每个场景每个方案中可以支持一条。例如，设置的去重规则可以为：“在电商推荐中，对用户购买过的商品进行去重”；或者，“在资讯推荐中，对用户曝光过的资讯进行去重”
限制规则：
为了承接“要求未成年不推荐烟酒类物料”的需求，可以设置限制规则，实现拉黑：
“面向①某用户分群/所有用户限制②某物料分群的展现
生效时间：③xx年xx月xx日xx时xx分-xx年xx月xx日xx时xx分/永久生效”
此处：
①可以选择某一个当前租户下已有的用户分群(支持分群的ID或分群的名称进行查询)，或者可以选择面向全部用户；
②可以选择某一个或多个物料分群(支持分群的ID或分群的名称进行查询)，还可以选择单个物料(支持物料的ID进行查询)；
③生效时间范围可以选择：全部时间永久生效，或者自定义(年-月-日-分～年-月-日-分，最早时间可以为当前时间，自定义中初始默认时窗范围可以为当前时间至24h以后。
限制规则的生效优先级最高，一旦配置，可覆盖所有其他物料推送规则，一个客户同时命中多个限制规则时，多个限制规则同时生效，并且限制规则无条数限制。
需要说明的是，反向选择物料的物料推送规则的生效优先级高于正向选择物料的物料推送规则的生效优先级：当同一物料被反向选择物料的物料推送规则、正向选择物料的物料推送规则同时命中时，生效反向选择物料的物料推送规则。并且，在反向选择物料的物料推送规则中，限制规则的生效优先级高于去重规则的生效优先级。
参照图2，图2是示出根据本公开的示例性实施例的一种物料选择阶段的物料推送规则的设置界面的示意图。在图2中，显示了“候选规则”、“筛选规则”、“限制规则”和“去重规则”这四个物料推送规则的设置界面。其中，在“候选规则”下，列出了4个例子，分别为“1、面向用户，可推荐用户近三天点击过相关候选分群的物料，候选占比50％”；“2、面向用户，可推荐用户近三天浏览过相关候选分群的物料，候选占比20％”；“3、面向用户，可推荐用户近三天加购过相关候选分群的物料，候选占比10％”；“4、面向用户，可推荐用户向量相近策略召回的物料，候选占比20％”。其中，“候选占比”是指相应候选规则召回的物料在召回全集中所占的比重。
在“筛选规则”下，列出了1个例子：“1、面向用户，仅推荐与用户年龄分级匹配的商品分群的物料”；在“限制规则”下，列出了1个例子：“1、面向所有用户，不推荐有效时间过期的物料”；在“去重规则”下，列出了1个例子：“1、面向所有用户，不推荐购买过的物料”。
根据本公开的示例性实施例，物料重排阶段在业务逻辑上作用于物料排序阶段，均为对模型排序结果进行重排序，用于将排序结果按照业务要求进行展现。物料重排阶段涉及置顶显示规则、必推规则、多样性规则、调权规则。
置顶显示规则：
可以对物料分群生成置顶显示规则，以使物料分群所包含的物料置顶显示于客户分群所包含的客户的终端，粗体标记的部分可以配置：
普通置顶显示：
1)“在①xx时间范围内，面向②xx人群，置顶③xx物料在第④xx次请求的第⑤xx的位置”
例如：“在2021-4-10 00:00～2021-4-20 23:59面向全部用户，置顶两会相关的资讯内容，在用户第一次请求的第一个位置。”，代表希望在两会期间，每次请求的第一个位置显示两会相关的内容资讯。
永久置顶显示：
2)“在①xx时间范围内，面向②xx人群，永久置顶③xx物料在第④xx的位置”
例如：在2021-4-10 00:00～2021-4-20 23:59面向全部用户，永久置顶“content_id＝00243”在“刷新”请求的第一个位置，代表希望在两会期间，永久置顶显示content_id＝00243这篇文章。
需要说明的是，置顶显示规则的生效优先级仅次于物料选择阶段中限制规则的生效优先级。若某物料被限制规则命中，则不执行置顶显示规则；若某物料未被限制规则命中，则可以执行置顶显示规则。同用户同时命中多条置顶显示规则，并产生位置冲突时，可以生效最新配置的置顶显示规则；或者，同用户同时命中多条置顶显示规则，并产生位置冲突时，可以提示“当前位置已经有其他置顶物料”。每个场景每个方案中置顶显示规则可以仅支持2条。
根据本公开的示例性实施例，可以对物料分群生成必推规则，以强制物料分群所包含的物料被推送至客户分群所包含的客户的终端，粗体标记的部分可以配置：
“面向①某用户分群/所有用户强制展现②某物料分群/单个物料，生效时间：③xx年xx月xx日xx时xx分～xx年xx月xx日xx时xx分/永久生效”
此处：
①可以选择某一个当前租户下已有的用户分群(支持分群的ID或分群的名称进行查询)，或者可以选择面向全部用户；
②可以选择某一个或多个物料分群(支持分群的ID或分群的名称进行查询)，或者可以选择单个物料(支持通过物料的ID进行查询)；
③生效时间范围可以选择：全部时间永久生效，或者自定义(年-月-日-分～年-月-日-分，最早时间可以为当前时间，自定义中初始默认时窗范围可以为当前时间至24h以后。
必推规则的生效优先级低于置顶显示规则的生效优先级，一个用户的每刷推荐内容，满足置顶显示规则后，可以执行必推规则。同时，必推规则的生效优先级低于物料选择阶段的全部物料推送规则，即必推规则的生效优先级低于物料选择阶段的“候选规则”、“筛选规则”、“限制规则”和“去重规则”的生效优先级。当某用户一次请求中有物料未在物料选择阶段的物料推送规则所筛选出的最终筛选范围中，但被必推规则命中，则不执行该必推规则。同用户同时命中多条必推规则，且产生位置冲突时，可以以最新一条必推规则为准，并且必推规则无条数限制。
根据本公开的示例性实施例，为了抑制单一品类物料在同一推荐位的展现，例如，为了承接“要求面向美妆爱好者推荐的口红类物料不超过5条”的需求，可以对物料分群生成多样性规则，以限制物料分群所包含的物料在客户分群所包含的客户的终端上的出现次数不超过预设次数，粗体标记的部分可以配置：
“面向①某用户分群/所有用户限制②某物料分群的展现不超过③某数值次，生效时间：④xx年xx月xx日xx时xx分～xx年xx月xx日xx时xx分/永久生效”
此处：
①可以选择某一个当前租户下已有的用户分群(支持分群的ID或分群的名称进行查询)，或者，可以选择面向全部用户；
②可以选择某一个或多个物料分群(支持分群的ID或分群的名称进行查询)；
③可以选择正整数，例如，范围可以为1～10；
④生效时间范围可以选择：全部时间永久生效，或者自定义(年-月-日-分～年-月-日-分，最早时间可以为当前时间，自定义中初始默认时窗范围可以为当前时间至24h以后。
多样性规则的生效优先级低于必推规则的生效优先级。当多条多样性规则同时存在时，对于同时命中多条多样性规则的物料，取最小条数。例如：一个物料集合中包含A物料、B物料和C物料，且该物料集合对应的多样性规则为不超过1条；另一个物料集合中包含B物料、C物料和D物料，且该物料集合对应的多样性规则为不超过2条。此时，这两个物料集合的交集所包含的物料为B物料和C物料，则此时该交集对应的多样性规则取较小的1条。多样性规则无条数限制。
根据本公开的示例性实施例，为了承接“某些物料需要面向某些用户群体加权投放”的需求，可以对物料分群生成调权规则，以调整物料分群所包含的物料在客户分群所包含的客户的终端上的展现权重。其中，物料的展现权重越大，该物料越优先展示。粗体标记的部分可以配置：
“面向①某用户分群将②某物料分群中的物料展现权重调整为③1-5某数值，生效时间：④xx年xx月xx日xx时xx分～xx年xx月xx日xx时xx分/永久生效”
其中：
①可以选择某一个当前租户下已有的用户分群(支持分群的ID或分群的名称进行查询)，或者可以选择面向全部用户；
②可以选择某一个或多个物料分群(支持分群的ID或分群的名称进行查询)。
需要说明的是，调权规则仅支持一个场景配置一条。
参照图3，图3是示出根据本公开的示例性实施例的一种物料重排阶段的物料推送规则的设置界面的示意图。在图3中，示出了物料重排阶段的“置顶显示规则”、“必推规则”、“多样性规则”和“调权规则”的设置界面。其中，“置顶显示规则”下列出了一个例子：“1、面向所有用户用户分群置顶显示两会新闻物料分群，时间范围：2020年07月01日8时0分～2020年07月07日20时0分”；“必推规则”下列出了一个例子：“1、面向美妆爱好者用户分群强制XX新品物料分群的展现，时间范围：2020年07月01日8时0分～2020年07月07日20时0分”；“多样性规则”下列出了一个例子：“1、面向军事迷用户分群限制军事新闻物料分群的展现不超过2次，时间范围：永久生效”；“调权规则”下列出了一个例子：“1、面向XX用户分群将军事新闻物料分群中物料的展现权重调整至2，时间范围：永久生效”。
根据本公开的示例性实施例，规则参数信息还可以包含服务器所接入的多个预估模型对应的多个模型权重。可以利用多个预估模型对应的多个预估值以及多个模型权重，针对物料分群所包含的每个物料生成加权求和规则，其中，物料对应的加权求和结果越大，该物料越优先推送。
例如，加权求和规则可以为：
(预估模型1权重)×P1+(预估模型2权重)×P2+(预估模型3权重)×P2+…
其中，P1是指预估模型1对物料的打分值；P2是指预估模型2对物料的打分值；P3是指预估模型3对物料的打分值等等。
根据本公开的示例性实施例，规则参数信息还可以包含服务器所接入的多个预估模型对应的多个模型权重，可以利用多个预估模型对应的多个预估值以及多个模型权重，针对物料分群所包含的每个物料生成加权乘积规则。其中，物料对应的加权乘积结果越大，该物料越优先推送。
例如，加权乘积规则如下：
Figure BDA0003452901740000191
其中，P1是指预估模型1对物料的打分值；P2是指预估模型2对物料的打分值；P3是指预估模型3对物料的打分值等等。
根据本公开的示例性实施例，多个预估模型可以为客户停留时长预估模型、点击概率预估模型、收藏加购概率预估模型和转化概率预估模型等等。参照图4，图4是示出根据本公开的示例性实施例的一种多个预估模型的相关信息的示意图。在图4中，示出了客户停留时长预估模型、点击概率预估模型、收藏加购概率预估模型和转化概率预估模型中每个预估模型的名称、类型以及模型地址。
需要说明的是，本公开的物料排序阶段可以支持零代码添加预估模型，只需配置预估模型的地址即可。参照图5，图5是示出根据本公开的示例性实施例的一种添加预估模型的界面的示意图。在图5中，显示了添加预估模型的名称的输入框，并且提供了两个预估模型的类型选项供运营人员选择，分别为“外部预估模型服务”和“先知预估模型服务”。这样，本公开的物料推送规则的生成方法可以实现零代码添加预估模型，实现过程简单，方便快捷。可以实现按不同场景的需要利用不同预估模型的预估指标值作为排序依据，进一步的，可以对不同预估模型施以不同权重对不同的预估指标值进行加权计算来对物料进行排序，可以获得更好的排序效果，进而可以为智能营销平台带来较大的收益。
进一步的，本公开的物料推送规则的生成方法还可以设置保底规则，该保底规则的作用为：如果利用前述各种物料推送规则对物料进行筛选之后，发现没有获得可以向客户的终端推送的物料，则可以执行该保底规则。例如，该保底规则可以设置为：“面向全部用户推荐最新产品”。这样，通过设置保底规则，在没有筛选出可以向客户的终端推送的物料时，可以保证对客户有所反馈，避免直接返回查找物料失败的信息给用户造成不好的使用体验。
图6是示出根据本公开的示例性实施例的一种物料推送规则的生成装置的框图。
参照图6，该装置600可包括接收模块601、显示模块602和生成模块603。
接收模块601，被配置为接收物料推送规则设置指令；
显示模块602，被配置为响应于所述物料推送规则设置指令，显示目标物料推送规则的设置界面；
所述接收模块601被配置为接收用户在所述设置界面内设置的规则参数信息，其中，所述规则参数信息包含客户分群的标识和/或物料分群的标识；
生成模块603，被配置为根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则。
根据本公开的示例性实施例，所述生成装置600还可以包括设置模块；
所述接收模块601被配置为接收物料分群设置指令；
所述设置模块被配置为响应于所述物料分群设置指令，设置多个物料分群，其中，所述多个物料分群中的每个物料分群对应有物料分群的标识以及物料分群规则，所述物料分群规则为相关规则、区间规则或者从属规则。
根据本公开的示例性实施例，所述相关规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息与客户的相关信息相匹配的物料作为承载有所述相关规则的物料分群所包含的物料。
根据本公开的示例性实施例，所述区间规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息的第一运算结果，和，客户的相关信息的第二运算结果满足预设大小关系的物料作为承载有所述区间规则的物料分群所包含的物料；
其中，所述第一运算结果为所述描述信息与第一常量之间的四则运算结果，所述第二运算结果为所述客户的相关信息与第二常量之间的四则运算结果，所述预设大小关系包含大于、大于等于、等于、小于和小于等于中的至少一种。
根据本公开的示例性实施例，所述从属规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息与客户的相关信息存在包含关系的物料作为承载有所述从属规则的物料分群所包含的物料。
根据本公开的示例性实施例，所述生成模块603被配置为：
对所述物料分群生成禁止推送规则，以禁止向所述客户分群所包含的客户的终端推送所述物料分群所包含的物料。
根据本公开的示例性实施例，所述生成模块603被配置为：
对所述物料分群生成置顶显示规则，以使所述物料分群所包含的物料置顶显示于所述客户分群所包含的客户的终端。
根据本公开的示例性实施例，所述生成模块603被配置为：
对所述物料分群生成多样性规则，以限制所述物料分群所包含的物料在所述客户分群所包含的客户的终端上的出现次数不超过预设次数。
根据本公开的示例性实施例，所述生成模块603被配置为：
对所述物料分群生成必推规则，以强制所述物料分群所包含的物料被推送至所述客户分群所包含的客户的终端。
根据本公开的示例性实施例，所述生成模块603被配置为：
对所述物料分群生成调权规则，以调整所述物料分群所包含的物料在所述客户分群所包含的客户的终端上的展现权重，其中，物料的展现权重越大，该物料越优先展示。
根据本公开的示例性实施例，所述规则参数信息还包含所述服务器所接入的多个预估模型对应的多个模型权重；
所述生成模块603被配置为：
利用所述多个预估模型对应的多个预估值以及所述多个模型权重，针对所述物料分群所包含的每个物料生成加权求和规则，其中，物料对应的加权求和结果越大，该物料越优先推送。
根据本公开的示例性实施例，所述规则参数信息还包含所述服务器所接入的多个预估模型对应的多个模型权重；
所述生成模块603被配置为：
利用所述多个预估模型对应的多个预估值以及所述多个模型权重，针对所述物料分群所包含的每个物料生成加权乘积规则，其中，物料对应的加权乘积结果越大，该物料越优先推送。
根据本公开的示例性实施例，所述多个预估模型为客户停留时长预估模型、点击概率预估模型、收藏加购概率预估模型和转化概率预估模型。
图7是示出根据本公开的示例性实施例的一种电子设备700的框图。
参照图7，电子设备700包括至少一个存储器701和至少一个处理器702，所述至少一个存储器701中存储有指令，当指令被至少一个处理器702执行时，执行根据本公开的示例性实施例的物料推送规则的生成方法。
作为示例，电子设备700可以是PC计算机、平板装置、个人数字助理、智能手机、或其他能够执行上述指令的装置。这里，电子设备700并非必须是单个的电子设备，还可以是任何能够单独或联合执行上述指令(或指令集)的装置或电路的集合体。电子设备700还可以是集成控制系统或系统管理器的一部分，或者可被配置为与本地或远程(例如，经由无线传输)以接口互联的便携式电子设备。
在电子设备700中，处理器702可包括中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、可编程逻辑装置、专用处理器系统、微控制器或微处理器。作为示例而非限制，处理器还可包括模拟处理器、数字处理器、微处理器、多核处理器、处理器阵列、网络处理器等。
处理器702可运行存储在存储器701中的指令或代码，其中，存储器701还可以存储数据。指令和数据还可经由网络接口装置而通过网络被发送和接收，其中，网络接口装置可采用任何已知的传输协议。
存储器701可与处理器702集成为一体，例如，将RAM或闪存布置在集成电路微处理器等之内。此外，存储器701可包括独立的装置，诸如，外部盘驱动、存储阵列或任何数据库系统可使用的其他存储装置。存储器701和处理器702可在操作上进行耦合，或者可例如通过I/O端口、网络连接等互相通信，使得处理器702能够读取存储在存储器中的文件。
此外，电子设备700还可包括视频显示器(诸如，液晶显示器)和用户交互接口(诸如，键盘、鼠标、触摸输入装置等)。电子设备700的所有组件可经由总线和/或网络而彼此连接。
根据本公开的示例性实施例，还可提供一种计算机可读存储介质，当计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述物料推送规则的生成方法。这里的计算机可读存储介质的示例包括：只读存储器(ROM)、随机存取可编程只读存储器(PROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、闪存、非易失性存储器、CD-ROM、CD-R、CD+R、CD-RW、CD+RW、DVD-ROM、DVD-R、DVD+R、DVD-RW、DVD+RW、DVD-RAM、BD-ROM、BD-R、BD-RLTH、BD-RE、蓝光或光盘存储器、硬盘驱动器(HDD)、固态硬盘(SSD)、卡式存储器(诸如，多媒体卡、安全数字(SD)卡或极速数字(XD)卡)、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘以及任何其他装置，所述任何其他装置被配置为以非暂时性方式存储计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构并将所述计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构提供给处理器或计算机使得处理器或计算机能执行所述计算机程序。上述计算机可读存储介质中的计算机程序可在诸如客户端、主机、代理装置、服务器等计算机设备中部署的环境中运行，此外，在一个示例中，计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构分布在联网的计算机系统上，使得计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构通过一个或多个处理器或计算机以分布式方式存储、访问和执行。
根据本公开的物料推送规则的生成方法和物料推送规则的生成装置，可以提供可视化的物料推送规则的设置界面，用户只需根据实际需要在设置界面内设置规则参数信息，就可以实现针对不同类型的人群推送不同类型的物料。可以使用“客户分群”作为客群管理和计算的主要功能，可以使用“物料分群”作为物群管理和计算的主要功能，在运营场景物料推送规则配置中调用客户分群、物料分群，实现物料推送规则配置中复杂的人、物选择。无需开发人员针对人群类型与物料类型之间的大量组合分别开发相应的代码，能够实现零代码、低成本的推荐全流程的人工干预，并实现即时化、个性化、灵活化的物料推送规则供服务调用，设置物料推送规则的实现过程简单，方便快捷。进一步的，在设置动态分群的物料分群规则时，可以设计针对字符型的“包含”、“相关”、“等于”等运算符；可以设计针对数值型的“大于”、“大于等于”、“等于”、“小于等于”、“小于”以及“加减乘除”等运算符，可以丰富运算逻辑，灵活支持多种计算方式，解决多种字段难以进行匹配和运算处理的问题。进一步的，本公开的物料推送规则的生成方法可以实现零代码添加预估模型，实现过程简单，方便快捷。可以实现按不同场景的需要利用不同预估模型的预估指标值作为排序依据，进一步的，可以对不同预估模型施以不同权重对不同的预估指标值进行加权计算来对物料进行排序，可以获得更好的排序效果，进而可以为智能营销平台带来较大的收益。进一步的，通过设置保底规则，在没有筛选出可以向客户的终端推送的物料时，可以保证对客户有所反馈，避免直接返回查找物料失败的信息给用户造成不好的使用体验。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种物料推送规则的生成方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：
接收物料推送规则设置指令；
响应于所述物料推送规则设置指令，显示目标物料推送规则的设置界面；
接收用户在所述设置界面内设置的规则参数信息，其中，所述规则参数信息包含客户分群的标识和/或物料分群的标识；
根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则。
2.如权利要求1所述的物料推送规则的生成方法，其特征在于，在所述接收物料推送规则设置指令的步骤之前，所述方法还包括：
接收物料分群设置指令；
响应于所述物料分群设置指令，设置多个物料分群，其中，所述多个物料分群中的每个物料分群对应有物料分群的标识以及物料分群规则，所述物料分群规则为相关规则、区间规则或者从属规则。
3.如权利要求2所述的物料推送规则的生成方法，其特征在于，所述相关规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息与客户的相关信息相匹配的物料作为承载有所述相关规则的物料分群所包含的物料。
4.如权利要求2所述的物料推送规则的生成方法，其特征在于，所述区间规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息的第一运算结果，和，客户的相关信息的第二运算结果满足预设大小关系的物料作为承载有所述区间规则的物料分群所包含的物料；
其中，所述第一运算结果为所述描述信息与第一常量之间的四则运算结果，所述第二运算结果为所述客户的相关信息与第二常量之间的四则运算结果，所述预设大小关系包含大于、大于等于、等于、小于和小于等于中的至少一种。
5.如权利要求2所述的物料推送规则的生成方法，其特征在于，所述从属规则用于从所述服务器所存储的多个物料对应的多个描述信息中，查找对应的描述信息与客户的相关信息存在包含关系的物料作为承载有所述从属规则的物料分群所包含的物料。
6.如权利要求1所述的物料推送规则的生成方法，其特征在于，所述根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则，包括：
对所述物料分群生成禁止推送规则，以禁止向所述客户分群所包含的客户的终端推送所述物料分群所包含的物料。
7.如权利要求1所述的物料推送规则的生成方法，其特征在于，所述根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则，包括：
对所述物料分群生成置顶显示规则，以使所述物料分群所包含的物料置顶显示于所述客户分群所包含的客户的终端。
8.一种物料推送规则的生成装置，其特征在于，包括：
接收模块，被配置为接收物料推送规则设置指令；
显示模块，被配置为响应于所述物料推送规则设置指令，显示目标物料推送规则的设置界面；
所述接收模块被配置为接收用户在所述设置界面内设置的规则参数信息，其中，所述规则参数信息包含客户分群的标识和/或物料分群的标识；
生成模块，被配置为根据所述设置的规则参数信息，生成针对所述客户分群的标识所指示的客户分群和/或针对所述物料分群的标识所指示的物料分群的所述目标物料推送规则。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至7中任一项所述的物料推送规则的生成方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1至7中任一项所述的物料推送规则的生成方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117078170A (zh) * 2023-10-17 2023-11-17 北京谷器数据科技有限公司 一种报工过程中自动补全替代物料的方法

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