CN116662672B - 价值对象信息发送方法、装置、设备和计算机可读介质 - Google Patents
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Abstract
本公开的实施例公开了价值对象信息发送方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标用户的用户信息；根据用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息；根据干预流转概率信息和未干预流转概率信息，生成干预概率提升值；响应于干预概率提升值满足预设干预提升条件，将目标用户的用户标识添加至用户标识集合；响应于确定当前时间满足预设推送周期条件，根据用户标识集合中满足预设推送条件的各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对各个用户标识进行排序，得到用户标识序列；对于用户标识序列中的每个用户标识，将价值对象信息发送至对应用户标识的终端设备。该实施方式节省了推送资源。
Description
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及价值对象信息发送方法、装置、设备和计算机可读介质。
背景技术
针对价值对象的推广越来越多。目前，在对价值对象进行推广时，通常采用的方式为：将价值对象的相关信息推送给通过预先训练的模型确定的偏好该价值对象的用户。
然而，发明人发现，当采用上述方式对价值对象进行推广时，经常会存在如下技术问题：
第一，基于偏好推送的方式，即使不推送价值对象的相关信息，主动搜索该价值对象进行流转的用户也较多，导致推送资源（例如网络资源）浪费。
第二，无法根据用户的反馈持续更新模型，导致模型的准确率持续降低，从而导致所推送的价值对象的相关信息的利用率较低，造成推送资源浪费。
该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了价值对象信息发送方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
第一方面，本公开的一些实施例提供了一种价值对象信息发送方法，该方法包括：获取目标用户的用户信息；根据上述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息；根据上述干预流转概率信息和上述未干预流转概率信息，生成干预概率提升值；响应于确定上述干预概率提升值满足预设干预提升条件，将上述目标用户的用户标识添加至用户标识集合，以对用户标识集合进行更新；响应于确定当前时间满足预设推送周期条件，根据所更新的用户标识集合中满足预设推送条件的各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对上述各个用户标识进行排序，得到用户标识序列；对于上述用户标识序列中的每个用户标识，将上述目标价值对象的价值对象信息发送至对应上述用户标识的终端设备。
第二方面，本公开的一些实施例提供了一种价值对象信息发送装置，装置包括：获取单元，被配置成获取目标用户的用户信息；第一生成单元，被配置成根据上述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息；第二生成单元，被配置成根据上述干预流转概率信息和上述未干预流转概率信息，生成干预概率提升值；添加单元，被配置成响应于确定上述干预概率提升值满足预设干预提升条件，将上述目标用户的用户标识添加至用户标识集合，以对用户标识集合进行更新；排序单元，被配置成响应于确定当前时间满足预设推送周期条件，根据所更新的用户标识集合中满足预设推送条件的各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对上述各个用户标识进行排序，得到用户标识序列；发送单元，被配置成对于上述用户标识序列中的每个用户标识，将上述目标价值对象的价值对象信息发送至对应上述用户标识的终端设备。
第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的价值对象信息发送方法，节省了推送资源。具体来说，造成推送资源浪费的原因在于：基于偏好推送的方式，即使不推送价值对象的相关信息，主动搜索该价值对象进行流转的用户也较多，导致推送资源（例如网络资源）浪费。基于此，本公开的一些实施例的价值对象信息发送方法，首先，获取目标用户的用户信息。然后，根据上述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息。由此，可以生成上述目标用户对目标价值对象的流转进行干预（推送目标价值对象的价值对象信息）和未干预（未推送目标价值对象的价值对象信息）的流转概率相关信息。之后，根据上述干预流转概率信息和上述未干预流转概率信息，生成干预概率提升值。由此，可以确定干预上述目标用户对上述目标价值对象的流转后的流转概率提升值。其次，响应于确定上述干预概率提升值满足预设干预提升条件，将上述目标用户的用户标识添加至用户标识集合，以对用户标识集合进行更新。由此，可以在干预后的流转概率提升值满足预设的条件后，将目标用户的用户标识添加至维护更新的用户标识集合。接着，响应于确定当前时间满足预设推送周期条件，根据所更新的用户标识集合中满足预设推送条件的各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对上述各个用户标识进行排序，得到用户标识序列。由此，可以根据各个用户标识对应的干预概率提升值，对各个用户标识进行排序。最后，对于上述用户标识序列中的每个用户标识，将上述目标价值对象的价值对象信息发送至对应上述用户标识的终端设备。由此，可以依次将目标价值对象的价值对象信息推送至各个用户标识的终端设备。也因为推送了目标价值对象的价值对象信息的各个用户，是经过对目标价值对象的流转进行干预后的干预概率提升值满足预设的条件的用户，推送目标价值对象的价值对象信息可以提高对目标价值对象进行流转的概率，从而节省了推送资源。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是根据本公开的价值对象信息发送方法的一些实施例的流程图；
图2是根据本公开的价值对象信息发送装置的一些实施例的结构示意图；
图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
本公开中所涉及的用户个人信息（例如用户信息）的收集、存储、使用等操作，在执行相应操作之前，相关组织或个人尽到包括开展个人信息安全影响评估、向个人信息主体履行告知义务、事先征得个人信息主体的授权同意等义务。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了根据本公开的价值对象信息发送方法的一些实施例的流程100。该价值对象信息发送方法，包括以下步骤：
步骤101，获取目标用户的用户信息。
在一些实施例中，价值对象信息发送方法的执行主体（例如计算设备）可以通过有线连接方式或者无线连接方式从数据库获取目标用户的用户信息。其中，上述目标用户可以为任意用户。上述用户信息可以包括但不限于以下中的至少一项：用户属性信息，价值对象流转信息。例如，用户属性信息可以包括但不限于以下中的至少一项：用户标识，性别，年龄。价值对象流转信息可以包括但不限于以下中的至少一项：偏好流转板块，偏好价值对象类型，是否开通目标业务（例如是否开通两融账户、是否开通港股通、是否开通期权交易、是否开通北交所业务），近1月流转价值（例如交易量），近1月换手率，近1月价值获取率（例如收益率），近3月流转价值，近3月换手率，近3月流转价值。
需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB（ultra wideband）连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
步骤102，根据用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息。
在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息。其中，上述目标价值对象可以为当前预先选定的一个价值对象。这里，价值对象可以是指通过价值流转方式进行流转的对象（例如，价值对象可以为证券）。上述干预流转概率信息可以表征为上述目标用户推送上述目标价值对象的价值对象信息时，上述目标用户流转上述目标价值对象的概率。上述未干预流转概率信息可以表征未对上述目标用户推送上述目标价值对象的价值对象信息时，上述目标用户流转上述目标价值对象的概率。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过以下步骤根据上述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息：
第一步，根据上述用户信息，生成用户特征向量。实践中，上述执行主体可以将上述用户信息中的各个离散数据进行连续化处理，得到处理后的用户信息作为连续用户信息。然后，可以将上述连续用户信息包括的各项信息组合为用户特征向量。
第二步，将上述用户特征向量输入至预先训练的流转概率生成模型，得到干预流转概率和未干预流转概率分别作为干预流转概率信息和未干预流转概率信息。其中，上述流转概率生成模型为多输出决策树模型。
可选地，上述流转概率生成模型可以是通过以下步骤训练得到的：
第一步，获取样本集。其中，上述样本集中的样本包括样本用户特征向量、对应上述目标价值对象的样本历史流转信息和对应上述样本历史流转信息的干预变量。上述样本历史流转信息可以为用户针对上述目标价值对象的历史流转行为相关信息。例如，样本历史流转信息为“1”时，可以表征用户在历史时间流转过上述目标价值对象。样本历史流转信息为“0”时，可以表征用户在历史时间未流转过上述目标价值对象。对应上述样本历史流转信息的干预变量可以为与上述样本历史流转信息的事实相反的变量。例如，样本历史流转信息为“1”时，干预变量可以为“0”。样本历史流转信息为“0”时，干预变量可以为“1”。
第二步，以上述样本集中的各个样本为输入，以对应各个样本包括的样本历史流转信息的各个干预流转概率和各个未干预流转概率为期望输出，训练得到多输出决策树模型作为流转概率生成模型。实践中，上述执行主体可以通过梯度提升算法训练得到流转概率生成模型。训练流转概率生成模型的过程中，每一轮的损失函数可以表示为：
，
。
其中，表示前/>轮的拟合结果。/>表示第/>个样本/>包括的样本历史流转信息。/>表示当前第/>轮学习得到的决策树。决策树的叶子节点/>有两个参数，分别表示为和/>，分别表示干预变量为1和0时的输出。/>表示叶子节点个数。/>表示叶子节点个数的系数。/>表示惩罚系数。/>表示样本数量。
第轮迭代时的目标函数可以表示为：
，
，
，
，
。
其中，表示第/>个样本的干预变量。/>表示将回归得到的连续实数映射到0-1之间的函数。
可选地，上述执行主体还可以以上述样本集中的各个样本为输入，以对应各个样本包括的样本历史流转信息的各个干预流转概率、各个未干预流转概率和各个倾向值为期望输出，训练得到多输出决策树模型作为流转概率生成模型。倾向值可以表征样本被施加干预的概率值。倾向值的引入，可以提高模型的泛化能力。具体地，训练流转概率生成模型的过程中，每一轮的损失函数可以表示为：
。
其中，表示输出的第/>个样本的倾向值。
第轮迭代时的目标函数可以表示为：
。
步骤103，根据干预流转概率信息和未干预流转概率信息，生成干预概率提升值。
在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述干预流转概率信息和上述未干预流转概率信息，生成干预概率提升值。实践中，上述执行主体可以将上述干预流转概率信息和上述未干预流转概率信息的差值确定为干预概率提升值。
步骤104，响应于确定干预概率提升值满足预设干预提升条件，将目标用户的用户标识添加至用户标识集合，以对用户标识集合进行更新。
在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述干预概率提升值满足预设干预提升条件，将上述目标用户的用户标识添加至用户标识集合，以对用户标识集合进行更新。其中，上述预设干预提升条件可以为干预概率提升值在目标数值的预设波动区间内。上述目标数值可以为1。对于上述预设波动区间的具体设定，不作限定。用户标识集合中的各个用户标识均满足上述预设干预提升条件。
步骤105，响应于确定当前时间满足预设推送周期条件，根据所更新的用户标识集合中满足预设推送条件的各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对各个用户标识进行排序，得到用户标识序列。
在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定当前时间满足预设推送周期条件，根据所更新的用户标识集合中满足预设推送条件的各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对上述各个用户标识进行排序，得到用户标识序列。其中，上述预设推送周期条件可以为当前时间为周期时间。相邻周期时间之间的间隔时长相同。预设推送条件可以为未将上述目标价值对象的价值对象信息发送至用户标识对应的终端设备。实践中，上述执行主体可以按照各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对上述各个用户标识进行降序排序，得到用户标识序列。
步骤106，对于用户标识序列中的每个用户标识，将目标价值对象的价值对象信息发送至对应用户标识的终端设备。
在一些实施例中，对于上述用户标识序列中的每个用户标识，上述执行主体可以将上述目标价值对象的价值对象信息发送至对应上述用户标识的终端设备。其中，上述价值对象信息可以为上述目标价值对象的属性相关信息。例如，上述价值对象信息可以包括但不限于以下中的至少一项：价值对象标识、价值对象名称、价值对象推荐信息。价值对象推荐信息可以为对价值对象的进行推荐的介绍信息。对应上述用户标识的终端设备可以包括但不限于以下中的至少一项：登录有上述用户标识对应的用户账号的终端设备，读取了上述用户标识对应的手机号的手机卡的终端设备。实践中，上述执行主体可以通过发送应用消息或发送短信消息的方式，将上述目标价值对象的价值对象信息发送至对应上述用户标识的终端设备。
可选地，上述执行主体还可以根据所述用户标识集合和所述目标价值对象，构建对应所述目标价值对象的知识图谱。实践中，上述执行主体可以将上述用户标识集合中的各个用户标识确定为各个用户标识节点。然后，可以将上述目标价值对象确定为价值对象节点。接着，可以将推送敏感类型作为所述价值对象节点与所述各个用户标识节点之间的实体关系，构建对应所述目标价值对象的知识图谱。
然后，可以对所述知识图谱进行存储。实践中，上述执行主体可以将上述知识图谱存储至图数据库中。
之后，可以响应于检测到对应所述用户标识集合中任意用户标识的终端设备发送的对应上述目标价值对象的推送反馈信息，根据所述推送反馈信息，对所述知识图谱进行更新。上述推送反馈信息可以为用户针对价值对象信息的反馈相关信息。上述推送反馈信息可以包括但不限于以下中的至少一项：点击次数、浏览时长、反馈类型。反馈类型可以为但不限于以下中的一项：不感兴趣、喜欢。实践中，上述执行主体可以响应于确定上述推送反馈信息包括的反馈类型为不感兴趣，将上述任意用户标识对应的用户标识节点与上述价值对象节点之间的实体关系更新为推送反感类，以对知识图谱进行更新。由此，可以通过知识图谱的形式对价值对象和用户标识之间的流转倾向类型进行存储及更新，图数据结构的使用可以节省存储空间。
可选地，上述执行主体可以响应于确定上述干预概率提升值不满足上述预设干预提升条件，确定上述干预概率提升值是否在第一数值范围内。第一数值范围可以为第一数值的波动区间。例如，第一数值可以为0。第一数值范围可以为[0-a，0+a]。对于a的具体设定，不做限定。接着，响应于确定上述干预概率提升值在上述第一数值范围内，可以将上述目标用户的用户类型确定为推送无效类。推送无效类可以表征用户不会因为推送的价值对象信息流转对应的价值对象或即时不推送价值对象信息也会对对应的价值对象进行流转的类别。之后，可以将上述目标用户的用户标识添加至第一用户标识集合，以对第一用户标识集合进行更新。其中，上述第一用户标识集合对应推送无效类。上述第一用户标识集合中的各个第一用户标识的干预概率提升值均不满足上述预设干预提升条件，且对应的干预概率提升值均在上述第一数值范围内。由此，可以根据干预概率提升值，确定用户的类别。
可选地，上述执行主体可以响应于确定上述干预概率提升值不在上述第一数值范围内，确定上述干预概率提升值是否在第二数值范围内。其中，上述第二数值范围小于上述第一数值范围。上述第二数值范围可以为第二数值的波动区间。第二数值小于上述第一数值。例如，第二数值可以为-1。第二数值范围可以为[-1-b，-1+b]。对于b的具体设定，不做限定。接着，可以响应于确定上述干预概率提升值在上述第二数值范围内，将上述目标用户的用户类型确定为推送反感类。推送反感类可以表征用户会因为推送的价值对象信息而不对对应的价值对象进行流转的类别。之后，可以将上述目标用户的用户标识添加至第二用户标识集合，以对第二用户标识集合进行更新。其中，上述第二用户标识集合对应推送反感类。上述第二用户标识集合中的各个第二用户标识的干预概率提升值均不满足上述预设干预提升条件，且对应的干预概率提升值均在上述第二数值范围内。由此，可以根据干预概率提升值，确定用户的类别。
可选地，上述执行主体可以响应于检测到对应上述目标价值对象的价值对象信息的数据获取请求，将上述数据获取请求对应的用户标识确定为请求用户标识。其中，上述数据获取请求可以为请求获取价值对象信息的请求，可以表征用户主动搜索上述目标价值对象。然后，可以确定上述请求用户标识是否存在于第一用户标识集合或第二用户标识集合中。接着，可以响应于确定上述请求用户标识存在于第一用户标识集合或第二用户标识集合中，将第一用户标识集合或第二用户标识集合中与上述请求用户标识相同的用户标识删除。最后，可以将上述请求用户标识添加至用户标识集合中，以对用户标识集合进行更新。由此，可以在用户主动搜索目标价值对象时，将用户标识从第一用户标识集合或第二用户标识集合中移除，并添加至用户标识集合，以供后续将目标价值对象的价值对象信息推送至请求用户标识的终端设备。
可选地，上述执行主体还可以执行以下步骤：
第一步，响应于接收到对应任意用户标识的终端设备发送的对应上述目标价值对象的推送反馈信息，确定上述推送反馈信息是否满足预设拒绝推送条件。其中，上述推送反馈信息可以为用户针对价值对象信息的反馈相关信息。上述推送反馈信息可以包括但不限于以下中的至少一项：点击次数、浏览时长、反馈类型。反馈类型可以为但不限于以下中的一项：不感兴趣、喜欢。预设拒绝推送条件可以为推送反馈信息包括的反馈类型为不感兴趣。
第二步，响应于确定上述推送反馈信息满足上述预设拒绝推送条件，将上述推送反馈信息作为拒绝推送反馈信息添加至拒绝推送反馈信息集合，以对拒绝推送反馈信息集合进行更新。
第三步，响应于确定拒绝推送反馈信息集合包括的各个拒绝推送反馈信息的数量满足预设数量条件，确定对应上述拒绝推送反馈信息集合的各个用户标识。其中，预设数量条件可以为拒绝推送反馈信息集合包括的各个拒绝推送反馈信息的数量大于预设数量。这里，对于预设数量的具体设定，不做限定。
第四步，获取对应上述各个用户标识的各个用户信息和对应上述目标价值对象的各个历史流转信息。可选地，获取对应上述各个用户标识的各个用户信息和对应上述目标价值对象的各个历史流转信息后，上述执行主体还可以将上述拒绝推送反馈信息集合清空，以供下个循环使用。
第五步，根据所获取的上述各个用户信息和上述各个历史流转信息，对上述流转概率生成模型进行更新。实践中，对于所获取的每个用户信息，上述执行主体可以将上述用户信息对应的历史流转信息确定为样本历史流转信息。然后，可以生成所确定的样本历史流转信息对应的干预变量。之后，可以根据上述用户信息，生成用户特征向量作为样本用户特征向量。接着，可以将所生成的样本用户特征向量、所确定的样本历史流转信息和所生成的干预变量确定为对应上述用户信息的训练样本。最后，可以根据所确定的各个训练样本，对上述流转概率生成模型进行迭代更新。
上述第一步-第五步作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“无法根据用户的反馈持续更新模型，导致模型的准确率持续降低，从而导致所推送的价值对象的相关信息的利用率较低，造成推送资源浪费”。导致推送资源浪费的因素往往如下：无法根据用户的反馈持续更新模型，导致模型的准确率持续降低，从而导致所推送的价值对象的相关信息的利用率较低。如果解决了上述因素，就能达到节省推送资源的效果。为了达到这一效果，本公开可以根据用户针对推送的价值对象信息的反馈，收集更新流转概率生成模型的训练样本，从而提高了流转概率生成模型的准确率。进而提高了所推送的价值对象的相关信息的利用率，节省了推送资源。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的价值对象信息发送方法，节省了推送资源。具体来说，造成推送资源浪费的原因在于：基于偏好推送的方式，即使不推送价值对象的相关信息，主动搜索该价值对象进行流转的用户也较多，导致推送资源（例如网络资源）浪费。基于此，本公开的一些实施例的价值对象信息发送方法，首先，获取目标用户的用户信息。然后，根据上述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息。由此，可以生成上述目标用户对目标价值对象的流转进行干预（推送目标价值对象的价值对象信息）和未干预（未推送目标价值对象的价值对象信息）的流转概率相关信息。之后，根据上述干预流转概率信息和上述未干预流转概率信息，生成干预概率提升值。由此，可以确定干预上述目标用户对上述目标价值对象的流转后的流转概率提升值。其次，响应于确定上述干预概率提升值满足预设干预提升条件，将上述目标用户的用户标识添加至用户标识集合，以对用户标识集合进行更新。由此，可以在干预后的流转概率提升值满足预设的条件后，将目标用户的用户标识添加至维护更新的用户标识集合。接着，响应于确定当前时间满足预设推送周期条件，根据所更新的用户标识集合中满足预设推送条件的各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对上述各个用户标识进行排序，得到用户标识序列。由此，可以根据各个用户标识对应的干预概率提升值，对各个用户标识进行排序。最后，对于上述用户标识序列中的每个用户标识，将上述目标价值对象的价值对象信息发送至对应上述用户标识的终端设备。由此，可以依次将目标价值对象的价值对象信息推送至各个用户标识的终端设备。也因为推送了目标价值对象的价值对象信息的各个用户，是经过对目标价值对象的流转进行干预后的干预概率提升值满足预设的条件的用户，推送目标价值对象的价值对象信息可以提高对目标价值对象进行流转的概率，从而节省了推送资源。
进一步参考图2，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种价值对象信息发送装置的一些实施例，这些装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图2所示，一些实施例的价值对象信息发送装置200包括：获取单元201、第一生成单元202、第二生成单元203、添加单元204、排序单元205和发送单元206。其中，获取单元201被配置成获取目标用户的用户信息；第一生成单元202被配置成根据上述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息；第二生成单元203被配置成根据上述干预流转概率信息和上述未干预流转概率信息，生成干预概率提升值；添加单元204被配置成响应于确定上述干预概率提升值满足预设干预提升条件，将上述目标用户的用户标识添加至用户标识集合，以对用户标识集合进行更新；排序单元205被配置成响应于确定当前时间满足预设推送周期条件，根据所更新的用户标识集合中满足预设推送条件的各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对上述各个用户标识进行排序，得到用户标识序列；发送单元206被配置成对于上述用户标识序列中的每个用户标识，将上述目标价值对象的价值对象信息发送至对应上述用户标识的终端设备。
可以理解的是，该装置200中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。
下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备300的结构示意图。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示，电子设备300可以包括处理装置301（例如中央处理器、图形处理器等），其可以根据存储在只读存储器（ROM）302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器（RAM）303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出（I/O）接口305也连接至总线304。
通常，以下装置可以连接至I/O接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置308；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从ROM 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、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）、光纤、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。在本公开的一些实施例中，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。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取目标用户的用户信息；根据上述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息；根据上述干预流转概率信息和上述未干预流转概率信息，生成干预概率提升值；响应于确定上述干预概率提升值满足预设干预提升条件，将上述目标用户的用户标识添加至用户标识集合，以对用户标识集合进行更新；响应于确定当前时间满足预设推送周期条件，根据所更新的用户标识集合中满足预设推送条件的各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对上述各个用户标识进行排序，得到用户标识序列；对于上述用户标识序列中的每个用户标识，将上述目标价值对象的价值对象信息发送至对应上述用户标识的终端设备。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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、或代码的一部分，该模块、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。也应当注意，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于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或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。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、第一生成单元、第二生成单元、添加单元、排序单元和发送单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取目标用户的用户信息的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (9)
1.一种价值对象信息发送方法，包括：
获取目标用户的用户信息；
根据所述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息，其中，所述干预流转概率信息表征为所述目标用户推送所述目标价值对象的价值对象信息时，所述目标用户流转所述目标价值对象的概率，所述未干预流转概率信息表征未对所述目标用户推送所述目标价值对象的价值对象信息时，所述目标用户流转所述目标价值对象的概率，以及所述根据所述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息，包括：
根据所述用户信息，生成用户特征向量；
将所述用户特征向量输入至预先训练的流转概率生成模型，得到干预流转概率和未干预流转概率分别作为干预流转概率信息和未干预流转概率信息，其中，所述流转概率生成模型为多输出决策树模型；
根据所述干预流转概率信息和所述未干预流转概率信息，生成干预概率提升值，其中，所述根据所述干预流转概率信息和所述未干预流转概率信息，生成干预概率提升值，包括：将所述干预流转概率信息和所述未干预流转概率信息的差值确定为干预概率提升值；
响应于确定所述干预概率提升值满足预设干预提升条件，将所述目标用户的用户标识添加至用户标识集合，以对用户标识集合进行更新；
响应于确定当前时间满足预设推送周期条件，根据所更新的用户标识集合中满足预设推送条件的各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对所述各个用户标识进行排序，得到用户标识序列；
对于所述用户标识序列中的每个用户标识，将所述目标价值对象的价值对象信息发送至对应所述用户标识的终端设备。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
根据所述用户标识集合和所述目标价值对象，构建对应所述目标价值对象的知识图谱；
对所述知识图谱进行存储；
响应于检测到对应所述用户标识集合中任意用户标识的终端设备发送的对应上述目标价值对象的推送反馈信息，根据所述推送反馈信息，对所述知识图谱进行更新。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述流转概率生成模型是通过以下步骤训练得到的：
获取样本集，其中，所述样本集中的样本包括样本用户特征向量、对应所述目标价值对象的样本历史流转信息和对应所述样本历史流转信息的干预变量；
以所述样本集中的各个样本为输入，以对应各个样本包括的样本历史流转信息的各个干预流转概率和各个未干预流转概率为期望输出，训练得到多输出决策树模型作为流转概率生成模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
响应于确定所述干预概率提升值不满足所述预设干预提升条件，确定所述干预概率提升值是否在第一数值范围内；
响应于确定所述干预概率提升值在所述第一数值范围内，将所述目标用户的用户类型确定为推送无效类；
将所述目标用户的用户标识添加至第一用户标识集合，以对第一用户标识集合进行更新，其中，所述第一用户标识集合对应推送无效类。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还包括：
响应于确定所述干预概率提升值不在所述第一数值范围内，确定所述干预概率提升值是否在第二数值范围内，其中，所述第二数值范围小于所述第一数值范围；
响应于确定所述干预概率提升值在所述第二数值范围内，将所述目标用户的用户类型确定为推送反感类；
将所述目标用户的用户标识添加至第二用户标识集合，以对第二用户标识集合进行更新，其中，所述第二用户标识集合对应推送反感类。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：
响应于检测到对应所述目标价值对象的价值对象信息的数据获取请求，将所述数据获取请求对应的用户标识确定为请求用户标识；
确定所述请求用户标识是否存在于第一用户标识集合或第二用户标识集合中；
响应于确定所述请求用户标识存在于第一用户标识集合或第二用户标识集合中，将第一用户标识集合或第二用户标识集合中与所述请求用户标识相同的用户标识删除；
将所述请求用户标识添加至用户标识集合中，以对用户标识集合进行更新。
7.一种价值对象信息发送装置，包括：
获取单元，被配置成获取目标用户的用户信息；
第一生成单元，被配置成根据所述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息，其中，所述干预流转概率信息表征为所述目标用户推送所述目标价值对象的价值对象信息时，所述目标用户流转所述目标价值对象的概率，所述未干预流转概率信息表征未对所述目标用户推送所述目标价值对象的价值对象信息时，所述目标用户流转所述目标价值对象的概率，以及所述根据所述用户信息，生成对应目标价值对象的干预流转概率信息和未干预流转概率信息，包括：根据所述用户信息，生成用户特征向量；将所述用户特征向量输入至预先训练的流转概率生成模型，得到干预流转概率和未干预流转概率分别作为干预流转概率信息和未干预流转概率信息，其中，所述流转概率生成模型为多输出决策树模型；
第二生成单元，被配置成根据所述干预流转概率信息和所述未干预流转概率信息，生成干预概率提升值，其中，所述根据所述干预流转概率信息和所述未干预流转概率信息，生成干预概率提升值，包括：将所述干预流转概率信息和所述未干预流转概率信息的差值确定为干预概率提升值；
添加单元，被配置成响应于确定所述干预概率提升值满足预设干预提升条件，将所述目标用户的用户标识添加至用户标识集合，以对用户标识集合进行更新；
排序单元，被配置成响应于确定当前时间满足预设推送周期条件，根据所更新的用户标识集合中满足预设推送条件的各个用户标识对应的各个干预概率提升值，对所述各个用户标识进行排序，得到用户标识序列；
发送单元，被配置成对于所述用户标识序列中的每个用户标识，将所述目标价值对象的价值对象信息发送至对应所述用户标识的终端设备。
8.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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