TWI803823B - 資源資訊推送方法、裝置、伺服器及存儲介質 - Google Patents

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Abstract

本發明提供了一種資源資訊推送方法、裝置、伺服器及存儲介質，涉及資料處理領域。該方法包括：獲取使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊；基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯的資源資訊的優先級；將優先級高於第一預設標準優先級的使用者作為目標使用者，將與使用者關聯的優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊作為目標資源資訊；向目標使用者推送與目標使用者關聯的目標資源資訊。利用本發明的技術方案能夠提高向使用者推送資源資訊的精確度。

Description

資源資訊推送方法、裝置、伺服器及存儲介質
本發明屬於資料處理領域，尤其涉及一種資源資訊推送方法、裝置、伺服器及存儲介質。
近年來，隨著電子資訊技術的發展，電子資訊技術應用於越來越多的領域中，如交易領域、支付領域等等。
為了便於使用者進行交易，可向使用者推送各類資源。目前，伺服器向大量使用者統一推薦資源。但使用者之間具有差異，統一推薦資源的方式對使用者來說，資源推送的精確度較低。
本發明實施例提供了一種資源資訊推送方法、裝置、伺服器及存儲介質，能夠提高向使用者推送資源資訊的精確度。
第一方面，本發明實施例提供一種資源資訊推送方法，包括：
獲取使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊；
基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯的資源資訊的優先級；
將優先級高於第一預設標準優先級的使用者作為目標使用者，將與使用者關聯的優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊作為目標資源資訊；
向目標使用者推送與目標使用者關聯的目標資源資訊。
第二方面，本發明實施例提供一種資源資訊推送裝置，包括：
資訊獲取模組，用於獲取使用者的資源消耗資訊和資源 提供方資訊；
優先級確定模組，用於基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯的資源資訊的優先級；
目標確定模組，用於將優先級高於第一預設標準優先級的使用者作為目標使用者，將與使用者關聯的優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊作為目標資源資訊；
推送模組，用於向目標使用者推送與目標使用者關聯的目標資源資訊。
第三方面，本發明實施例提供一種伺服器，包括處理器、記憶體及存儲在記憶體上並可在處理器上運行的電腦程式，電腦程式被處理器執行時實現第一方面的技術方案中的資源資訊推送方法。
第四方面，本發明實施例提供本發明實施例提供一種電腦可讀存儲介質，電腦可讀存儲介質上存儲電腦程式，電腦程式被處理器執行時實現第一方面的技術方案中的資源資訊推送方法。
本發明實施例提供一種資源資訊推送方法、裝置、伺服器及存儲介質，其中，基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯的資源資訊的優先級。向優先級高於第一預設標準優先級的使用者推送與該使用者關聯的優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊。資源提供方資訊表徵資源提供方的相關資訊，可彌補資源消耗資訊所缺失的部分。結合資源消耗資訊和資源提供方資訊，利用優先級，實現了資源資訊向使用者的精確推送，提高了向使用者推送資源資訊的精確度。
200:資源資訊推送裝置
201:資訊獲取模組
202:優先級確定模組
203:目標確定模組
204:推送模組
205:採集模組
206:更新模組
207:可信度計算模組
208:聚類模組
300:伺服器
301:記憶體
302:處理器
303:通信接口
304:匯流排
S101,S102,S103,S104,S105,S1021:步驟
從下面結合圖式對本發明的具體實施方式的描述中可以更好地理解本發明。其中，相同或相似的圖式標記表示相同或相似的特徵。
圖1為本發明一實施例提供的一種資源資訊推送方法的流程圖；
圖2為本發明另一實施例提供的一種資源資訊推送方法的流程圖；
圖3為本發明一實施例提供的一種資源資訊推送裝置的結構示意圖；
圖4為本發明另一實施例提供的一種資源資訊推送裝置的結構示意圖；
圖5為本發明又一實施例提供的一種資源資訊推送裝置的結構示意圖；
圖6為本發明再一實施例提供的一種資源資訊推送裝置的結構示意圖；
圖7為本發明實施例提供的一種伺服器的結構示意圖。
下面將詳細描述本發明的各個方面的特徵和示例性實施例。在下面的詳細描述中，提出了許多具體細節，以便提供對本發明的全面理解。但是，對於本領域技術人員來說很明顯的是，本發明可以在不需要這些具體細節中的一些細節的情況下實施。下面對實施例的描述僅僅是為了通過示出本發明的示例來提供對本發明的更好的理解。本發明絕不限於下面所提出的任何具體配置和演算法，而是在不脫離本發明的精神的前提下覆蓋了元素、部件和演算法的任何修改、替換和改進。在圖式和下面的描述中，沒有示出公知的結構和技術，以便避免對本發明造成不必要的模糊。
本發明實施例提供一種資源資訊推送方法、裝置、伺服器及存儲介質，可應用於對使用者進行資源資訊推送的場景中。比如，向使用者推送服務，向使用者推送商品，或向使用者推送活動的場景，在此並不限定。該資源資訊推送方法可由業務設備如伺服器等執行，在此並不限定伺服器的數目，伺服器的數目可根據使用者的數目及其他因素設置。比如，該資源資訊推送方法可由伺服器集群執行。在本發明實施例中，可根據使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊的綜合使用，利用資源消耗資訊和資源提供方資訊的交叉對比，根據確定的使用者的優先級以及資源資訊的優先級向使用者推送資源資訊，以提高資源資訊的推送的精確度。
圖1為本發明一實施例提供的一種資源資訊推送方法的流程圖。如圖1所示，該資源資訊推送方法可包括步驟S101至步驟S104。
在步驟S101中，獲取使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊。
使用者的資源消耗資訊與使用者相關，可表徵使用者自身的資訊，也可表徵使用者對資源消耗的指向，比如使用者對資源消耗的偏好。與使用者的資源消耗資訊對應，可建立使用者資源消耗資料庫，將使用者的資源消耗資訊存儲於該使用者資源消耗資料庫內。在一些示例中，使用者資源消耗資料庫可設置於單台配置為24C或256G或40T的大資料主機集群中，在此並不限定。
在一些示例中，資源消耗資訊包括但不限於以下的一項或多項：使用者資訊、使用者消耗資源時間偏好資訊、使用者消耗資源的資源提供方偏好資訊、使用者消耗資源類型偏好資訊、使用者消耗資源的資源提供方類型偏好資訊、使用者消耗資源的資源提供方位置資訊、使用者消耗資源的資源提供方關聯性資訊。其中，使用者消耗資源的資源提供方關聯性資訊用於表徵使用者消耗資源來源的兩個以上的資源提供方的關聯性，比如，表徵使用者消耗資源來源的兩個以上的資源提供方的相似度。
在交易場景中，資源提供方具體可為商戶。資源消耗資訊可通過使用者帳號交易的歷史資訊得到。比如，資源消耗資訊可包括使用者帳號、使用者帳號內餘額、使用者交易時間偏好、使用者選擇交易的商戶偏好、使用者選擇的交易類型偏好、使用者選擇交易的商戶類型偏好、使用者選擇交易的商戶位置、使用者選擇交易的商戶的相似度等資訊中的一項或多項，在此並不限定。
比如，在交易場景中，資源消耗資訊的存儲形式可如下表一所示。
Figure 110104055-A0101-12-0004-1
資源提供方資訊與使用者消耗的資源的資源提供方相關，可表徵資源提供方的相關資訊。與使用者的資源提供方資訊對應，可建立資源提供方資料庫，將資源提供方資訊存儲於該資源提供方資料庫內。在一些示例中，資源提供方資料庫可設置於單台配置為24C/256G/40T的Kafka集群中，在此並不限定。
在一些示例中，資源提供方資訊包括以下的一項或多項：資源提供方名稱資訊，資源提供方位置資訊、資源提供方所屬區域位置資訊、資源提供方類型資訊、資源提供方評價資訊、資源提供方熱度資訊、資源提供方的資源提供關聯性資訊。其中，資源提供方的資源提供關聯性資訊用於表徵兩個以上的資源提供方提供資源的關聯性，比如，表徵兩個以上的資源提供方提供資源的相似度。
在交易場景中，資源提供方具體可為商戶。資源提供方資訊可通過第三方接口讀取、資料檔案導入或人工錄入採集得到公開或共用的商戶交易資訊資料。比如，資源提供方資訊可包括商戶名稱，商戶地點、商圈位置、商戶類型、商戶評價、商戶熱度、商戶消費相似度等資訊中的一項或多項，在此並不限定。
比如，在交易場景中，資源提供方資訊的存儲形式可如下表二所示。
Figure 110104055-A0101-12-0005-2
為了規範資源提供方資訊，以及提高規範資源提供方資訊的準確性，可對獲取的資源提供方資訊進行資料清洗和標準化處理，以 便於在後續過程中使用。在資料清洗和標準化處理的過程中，並將標準化處理過程中形成的規則如使用者位置提取規則等和詞典如商戶名稱地址專有名詞、停用詞等導入規則庫或詞庫。規則庫和詞庫可以在對新的資訊進行資料清洗和標準化處理的過程中使用。
在步驟S102中，基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯的資源資訊的優先級。
結合使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊，利用演算法或策略等可確定該使用者的資源消耗是否活躍，也可確定該使用者的資源消耗潛力，從而估算使用者對資源的需求，進而可確定使用者的優先級以及與使用者關聯的資源的優先級。其中，演算法或策略在此並不限定，比如，可採用梯度提升決策樹(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)演算法、關聯規則演算法即Apriori演算法、協同過濾演算法等，在此並不限定。
優先級的具體表現方式在此並不限定，比如，優先級可包括第一級至第N級，其中，第i-1級的優先級高於第i級的優先級，1<i
Figure 110104055-A0101-12-0006-13
N，i與N為正整數。又比如，優先級可包括高級、中級和低級，其中，高級的優先級高於中級的優先級，中級的優先級高於低級的優先級。
伺服器可根據使用者的優先級判斷優向哪些使用者推送資源資訊。一個使用者可關聯有多個資源資訊，不同使用者關聯的資源資訊可不同。伺服器也可根據資源資訊的優先級判斷優先向使用者推送哪些資源資訊。
在一些示例中，資源資訊可包括但不限於資源提供方、資源類別、資源提供方案中的一項或多項。比如，在交易場景中，資源提供方可為商戶，資源類別可為商品類別，資源提供方案可為商品銷售方案如優惠方案等。
在步驟S103中，將優先級高於第一預設標準優先級的使用者作為目標使用者，將與使用者關聯的優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊作為目標資源資訊。
其中，第一預設標準優先級可根據工作場景和工作需求設定，在此並不限定，第一預設標準優先級可根據具體情況進行更改。第二預設標準優先級可根據工作場景和工作需求設定，在此並不限定，第二預設標準優先級可根據具體情況進行更改。第一預設標準優先級與第二預設標準優先級可相互獨立。
目標使用者即為優先被推送資源資訊的使用者。與使用者關聯的目標資源資訊即為優先向該使用者推送的資源資訊。不同使用者關聯的相同的資源資訊的優先級可不同，使得向不同使用者推送的目標資源資訊可不同，具體根據每個使用者關聯的資源資訊的優先級確定。
在步驟S104中，向目標使用者推送與目標使用者關聯的目標資源資訊。
其中，伺服器可通過應用程式即APP等方式向目標使用者推送與目標使用者關聯的目標資源資訊。比如，利用實時資料流向目標使用者推送與目標使用者關聯的目標資源資訊，實時資料流具體可為Kafka實時資料流。伺服器也可通過短資訊等方式向目標使用者推送與目標使用者關聯的目標資源資訊。在此並不限定向目標使用者推送與目標使用者關聯的目標資源資訊的方式。
在本發明實施例中，基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯的資源資訊的優先級。向優先級高於第一預設標準優先級的使用者推送與該使用者關聯的優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊。資源提供方資訊表徵資源提供方的相關資訊，可彌補資源消耗資訊所缺失的部分。結合資源消耗資訊和資源提供方資訊，利用優先級，實現了資源資訊向使用者的精確推送，提高了向使用者推送資源資訊的精確度。
在一些示例中，上述步驟S102可通過使用者的活躍度資訊和資源消耗潛力資訊實現。具體地，基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，設置使用者的活躍度資訊和資源消耗潛力資訊。根據使用者的活躍度資訊和資源消耗潛力資訊，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯 的資源資訊的優先級。
其中，使用者的活躍度資訊用於表徵使用者的活躍度，可指示使用者資源消耗次數的多少，使用者資源消耗量等，在此並不限定。比如，在交易場景中，使用者的活躍度資訊表徵使用者的活躍度越高，表示使用者的交易量越大，交易量可指交易次數、交易花費等。使用者的活躍度資訊具體可實現為活躍度評分或活躍度分級等，在此並不限定。比如，在交易場景中，使用者的活躍度資訊可體現為使用者的銀行卡的活躍度。銀行卡的活躍度可包括活躍、非活躍、衰退、喚醒、睡眠等。對應地，銀行卡可按照活躍度劃分為活躍卡、非活躍卡、衰退卡、喚醒卡、睡眠卡等。
使用者的資源消耗潛力資訊用於表徵使用者對資源的消耗潛力，可指示使用者消耗資源總量的潛力，使用者消耗某類資源的潛力等，在此並不限定。比如，在交易場景中，使用者的資源消耗潛力資訊表徵使用者的資源消耗潛力越高，表示預測該使用者能夠消耗的資源量越大，資源量可指資源總量、某類資源的量等。使用者的資源消耗潛力資訊具體可實現為資源消耗潛力評分或資源消耗潛力分級等，在此並不確定。比如，在交易場景中，使用者的資源消耗潛力可包括高級、中級、低級等。
比如，在交易場景中，結合使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊，通過資源消耗資訊和資源提供方資訊中使用者的交易資訊如交易次數、交易金額等，可判斷使用者銀行卡是否活躍、是否衰退、是否睡眠，即確定使用者的活躍度。還可通過資源消耗資訊和資源提供方資訊中使用者的歷史資訊如電商應用程式的使用、使用者交易所在的商圈歷史等，利用GBDT演算法確定使用者的資源消耗潛力。根據使用者的活躍度資訊和資源消耗潛力資訊，確定被推送使用者的優先級，以及推送的資源資訊的優先級。
又比如，在交易場景中，結合使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊，通過使用者的行業偏好、商戶消費歷史等資源消耗資訊，以及使用者電商應用程式的使用偏好、商戶關注歷史等資源提供方資訊，利用Apriori演算法確定向使用者推送的資源資訊中的商戶。
在一些示例中，資源資訊包括資源提供方。可根據各資源提供方的類別，生成資源提供方備選集合。利用剪枝演算法對資源提供方備選集合進行處理，選取高頻為使用者提供可供消耗資源的資源提供方作為資源資訊中的資源提供方。可迴圈進行上述過程，可得到資源資訊中的多個資源提供方。
在本發明實施例中，由於有資源提供方資訊的參與，對於活躍度較低的使用者如交易卡評估為睡眠卡的使用者來說，也可通過資源提供方資訊挖掘得到該使用者一定的資源消耗能力，從而為該使用者推送合適的資源資訊。
在一些示例中，可利用目標決策模型來得到使用者的優先級和/或使用者關聯的資源資訊的優先級。具體地，對於每個使用者，將使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊作為每個目標決策模型的輸入，得到每個目標決策模型的輸出結果。輸出結果表徵在目標決策模型對應的目標要求下，使用者的優先級和/或與使用者關聯的資源資訊的優先級。計算每個目標決策模型的輸出結果與目標決策模型的權重的乘積之和。根據乘積之和確定使用者的優先級和/或與使用者關聯的資源資訊的優先級。
目標決策模型具體可為分類器。目標決策模型的數目可以為多個。若選用多個目標決策模型，不同目標決策模型對應的目標要求不同。在本實施例中，可根據多個不同的目標要求，得到使用者綜合的優先級和/或與使用者關聯的資源資訊的優先級。
下面以一示例進行說明。可利用以下的算式(1)得到綜合的使用者的優先級和/或與使用者關聯的資源資訊的優先級。
Figure 110104055-A0101-12-0009-3
其中x為輸入的使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊，具體地，使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊可表示為向量；F(x)為使用者綜合的優先級和/或與使用者關聯的資源資訊的優先級，具體地，可 分為中、高、低三種優先級；h m (x)為第m個目標決策模型的輸出結果；γ m 是目標決策模型的權重。
進一步地，還可採集目標使用者接收到目標資源資訊後回饋的資源消耗結果資訊。利用資源消耗結果資訊更新目標決策模型，以提高目標決策模型的輸出結果的準確性。
伺服器確定的使用者的優先級，以及與使用者關聯的資源資訊的優先級，均為伺服器的預測結果。為了能夠進一步提高伺服器預測的精確度，可對目標決策模型不斷進行更新。目標使用者接收到目標資源資訊後，目標使用者可能會進行與目標資源資訊對應的資源消耗，也可能不會進行與目標資源資訊對應的資源消耗。回饋的資源消耗結果資訊可表徵目標使用者接收到目標資源資訊後的實際資源消耗，可包括實際的使用者的優先級和/或實際的與使用者關聯的資源資訊的優先級。目標決策模型會不斷擬合實際的使用者的優先級和/或實際的與使用者關聯的目標資源資訊的優先級，與目標決策模型預測的使用者的優先級和/或與使用者關聯的目標資源資訊的優先級的殘差，使得目標決策模型的輸出結果逼近實際的使用者的優先級和/或實際的與使用者關聯的目標資源資訊的優先級。
比如，可通過以下算式(2)實現目標決策模型的更新。
F m (x)=F m-1(x)+γ m h m (x) (2)
其中，F m-1(x)為前m-1目標決策模型的輸出結果的加權計算總和。F m (x)為前m目標決策模型的輸出結果的加權計算總和。
還可通過對上述算式(1)和(2)中的h m (x)進行更新，優化目標決策模型，以減小目標決策模型的輸出結果與實際結果之間的誤差。比如，可通過以下算式(3)實現對h m (x)的優化。
Figure 110104055-A0101-12-0010-4
其中，y i 為第i個實際結果，即第i個使用者的優先級和/或與第i個使用者關聯的資源資訊的優先級。L(y i ,F m-1(x i )+h(x i ))為y i 與F m-1(x i )+h(x i )的關聯運算式。
圖2為本發明另一實施例提供的一種資源資訊推送方法的流程圖。圖2與圖1的不同之處在於，圖2所示的資源資訊推送方法還可包括步驟S105，圖1所示的步驟S102可細化為圖2所示的步驟S1021。
在步驟S105中，利用可信度計算模型，計算資源消耗資訊的可信度和資源提供方資訊的可信度。
為了進一步提高推送資源資訊的精確度，可通過採用可信度高的優先資源消耗資訊和資源提供方資訊參與確定使用者的優先級和與使用者關聯的資源資訊的優先級的步驟。具體地，可信度計算模型所採用的演算法可包括隨機森林演算法，但在此並不限定，也可採用其他演算法。其中，資源消耗資訊的可信度表徵對資源消耗資訊可以信賴的程度。資源提供方資訊的可信度表徵對資源提供方資訊可以信賴的程度。在一些示例中，可信度以數值的方式表示。比如，資訊的可信度為80至100表示資訊準確；資訊的可信度為60至80表示資訊可信可用；資訊的可信度為40至60表示資訊部分可用；資訊的可信度為0至40表示資訊有待完善。
本發明可利用集成學習方式進行可信度的計算及分類。集成學習通過建立幾個模型組合來解決單一預測問題。下面以隨機森林演算法為例對可信度計算進行說明，但需要說明的是，在本發明實施例中，還可用其他演算法進行可信度計算。隨機森林演算法是集成學習的一個子類，它依靠於決策樹的投票選擇來決定最後的分類結果。具體地，可利用以下的算式(4)計算資訊熵。森林隨機演算法中通過決策樹進行可信度的分類。資訊熵是決策樹的根本，可在決策樹進行可信度的分類的過程中確定資源消耗資訊和資源提供方資訊選取級的依據。
I(X=xi)=-log2 p(x i ) (4)
其中，I(X)表示隨機變數的資訊；p(x i )指x i 發生時的概率；x i 為第i個使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊。
決策樹是一種樹型結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節點代表一種類別。在 本示例中，每個分支表示可信度計算的一路輸出，每個葉節點表示一個可信度類別。
在一些示例中，可利用多個可信度計算模型來對資源消耗資訊的可信度和資源提供方資訊的可信度進行多維度的計算。比如，可從資訊來源和資訊本身兩方面評估可信度。具體地，可從資訊的錄入方、錄入有無校驗環節、是否經歷技術處理和人工資料清洗等方面，評估在資訊來源方面的可信度。這裡以資源消耗資訊與資源提供方資訊中的使用者行為偏好資訊自身的可信度為例說明資訊自身的可信度的評估。可通過使用者的資源消耗的可信度、使用者資源消耗方式的可信度、使用者資源消耗習慣的可信度和使用者資源消耗類型資訊的可信度以及權重綜合評估得到使用者行為偏好資訊的可信度。可利用資訊來源的可信度、資訊本身的可信度、資訊來源的可信度的權重和資訊本身的可信度的權重，綜合得到使用者的資源消耗資訊的可信度和資源提供方資訊的可信度。
可信度計算、分類的步驟可由單台配置為24C/256G/40T的大資料主機集群中的主機執行，在此並不限定。
在步驟S1021中，基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，根據資源消耗資訊的可信度和資源提供方資訊的可信度，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯的資源資訊的優先級。
其中，結合資源消耗資訊的可信度和資源提供方資訊的可信度，可選擇進行使用者的優先級以及與使用者關聯的資源資訊的優先級的確定的資源消耗資訊和資源提供方資訊。比如，選擇可信度高的資源消耗資訊和資源提供方資訊進行使用者的優先級以及與使用者關聯的資源資訊的優先級的確定，以進一步提高推送資源資訊的精確度和可靠性。
在本發明實施例中，伺服器可根據使用者進行資源消耗的模式，對應向使用者推送資源資訊。其中，資源資訊的優先級包括但不限於資源資訊包括資源提供方的優先級、資源類別的優先級、資源提供方案的優先級中的一項或多項。
在一些實施例中，使用者進行資源消耗的模式為線上模 式。比如，在交易場景中，伺服器可從使用者的應用程式獲取使用者位置。伺服器根據資源消耗資訊中的使用者交易商戶偏好、交易商戶類型偏好等資訊，與資源提供方資訊匹配獲得使用者位置所在區域內的商戶的商戶名稱、商戶類型、商戶熱度等資訊。並根據匹配獲得使用者位置所在區域內的商戶的商戶名稱、商戶類型、商戶熱度等資訊，對使用者在使用者位置所在區域內的資源消耗潛力進行評估。結合用於在該區域內的資源消耗潛力和使用者的活躍度，確定優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊。可將優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊通過Kafka實時資料流向使用者推送。比如，在使用者的應用程式中向使用者推送資源資訊。
在一些示例中，可利用資源消耗資訊和資源提供方資訊所表徵的使用者的關聯性和資源提供方的關聯性，對使用者進行聚類，以便於對聚類得到的同一簇內的使用者進行資源資訊的推送。
具體地，對使用者進行聚類，得到至少兩個簇。對於每個簇，選取一個使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊作為簇的簇中心。計算簇中除簇中心對應的使用者外的其他使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊與簇中心的距離。根據距離，更新簇以及簇的簇中心，直至更新的簇中心與更新前的簇中心相同。
其中，對使用者的初始分簇可隨機分簇或按照預設規則分簇，在此並不限定。每個使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊可採用向量的方式表示。一個簇的簇中心應為與簇內其他使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊的距離均最近的使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊。因此通過計算簇中除簇中心對應的使用者外的其他使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊與簇中心的距離，並根據該距離，對簇的劃分和簇中心進行更新，以保證分簇的準確性。更新的簇中心與更新前的簇中心相同，表示簇中心已經穩定，可保持當前的分簇結果。
比如，可利用交叉驗證法選取分簇數目k。利用以下算式(5)計算簇中各使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊與簇中心的歐式距離，以便於根據歐式距離，對簇的劃分和簇中心進行更新。
Figure 110104055-A0101-12-0014-5
其中，dist ed (x (i) ,x (j))為簇中第i個使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊形成的向量與第j個使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊形成的向量的歐式距離；n為簇中的使用者總量；u為向量維度。
同一簇中的使用者的資源消耗具有一定相似性，向同一簇中的使用者推送的資源資訊中至少一項相同。比如，在交易場景中，向同一簇中的使用者推送的資源資訊中的資源類別均為“餐飲類”，但向同一簇中的使用者推送的資源資訊中的資源提供方案中涉及的交易優惠演算法不同。
使用者進行資源消耗的模式為線上模式對應的伺服器可包括單台配置為24C/256G/40T的大資料主機集群與單台配置為24C/256G/40T的Kafka集群，在此並不限定。
在另一些實施例中，使用者進行資源消耗的模式為線下模式。比如，在交易場景中，使用者利用銀行卡進行交易，利用資源消耗資訊中的交易流水商戶位置確定使用者的所處的商圈，利用協同過濾演算法，匹配資源提供方資訊中的該商圈位置中的商戶名稱、商戶類型、商戶消費相似度等資訊，結合使用者的活躍度，確定推送的目標資源資訊。比如，可確定目標資源資訊中資源提供方的優先級、資源類別的優先級、資源提供方案的優先級中的一項或多項，將優先級高於第二預設標準優先級資源提供方、資源類別、資源提供方案中的一項或多項作為目標資源資訊向使用者推送，即確定了向使用者推送的目標資源資訊。在一些示例中，可通過Kafka實時資料流將目標資源資訊推送給使用者。
使用者進行資源消耗的模式為線下模式對應的伺服器可包括單台配置為24C/256G/40T的大資料主機集群與單台配置為24C/256G/40T的Kafka集群，在此並不限定。
圖3為本發明一實施例提供的一種資源資訊推送裝置的 結構示意圖。如圖3所示，該資源資訊推送裝置200可包括資訊獲取模組201、優先級確定模組202、目標確定模組203和推送模組204。
資訊獲取模組201，用於獲取使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊。
在一些示例中，資源消耗資訊包括以下的一項或多項：使用者資訊、使用者消耗資源時間偏好資訊、使用者消耗資源的資源提供方偏好資訊、使用者消耗資源類型偏好資訊、使用者消耗資源的資源提供方類型偏好資訊、使用者消耗資源的資源提供方位置資訊、使用者消耗資源的資源提供方關聯性資訊。
在一些示例中，資源提供方資訊包括以下的一項或多項：資源提供方名稱資訊，資源提供方位置資訊、資源提供方所屬區域位置資訊、資源提供方類型資訊、資源提供方評價資訊、資源提供方熱度資訊、資源提供方的資源提供關聯性資訊。
優先級確定模組202，用於基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯的資源資訊的優先級。
在一些示例中，資源資訊包括資源提供方、資源類別、資源提供方案中的一項或多項。
在一些示例中，資源資訊的優先級包括資源資訊包括資源提供方的優先級、資源類別的優先級、資源提供方案的優先級中的一項或多項。
目標確定模組203，用於將優先級高於第一預設標準優先級的使用者作為目標使用者，將與使用者關聯的優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊作為目標資源資訊。
推送模組204，用於向目標使用者推送與目標使用者關聯的目標資源資訊。
在一些示例中，推送模組204可具體用於：利用實時資料流向目標使用者推送與目標使用者關聯的目標資源資訊。
在本發明實施例中，基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯的資源資訊的優先級。向優先級高於第一預設標準優先級的使用者推送與該使用者關聯的優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊。資源提供方資訊表徵資源提供方的相關資訊，可彌補資源消耗資訊所缺失的部分。結合資源消耗資訊和資源提供方資訊，利用優先級，實現了資源資訊向使用者的精確推送，提高了向使用者推送資源資訊的精確度。
在一些示例中，優先級確定模組202可具體用於：基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，設置使用者的活躍度資訊和資源消耗潛力資訊；根據使用者的活躍度資訊和資源消耗潛力資訊，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯的資源資訊的優先級。
圖4為本發明另一實施例提供的一種資源資訊推送裝置的結構示意圖。圖4與圖3的不同之處在於，圖4所示的資源資訊推送裝置200還可包括採集模組205和更新模組206。
上述實施例中的優先級確定模組202可具體用於：對於每個使用者，將使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊作為每個目標決策模型的輸入，得到每個目標決策模型的輸出結果；計算每個目標決策模型的輸出結果與目標決策模型的權重的乘積之和；根據乘積之和確定使用者的優先級和/或與使用者關聯的資源資訊的優先級。
其中，輸出結果表徵在目標決策模型對應的目標要求下，使用者的優先級和/或與使用者關聯的資源資訊的優先級
採集模組205用於採集目標使用者接收到目標資源資訊後回饋的資源消耗結果資訊。
更新模組206用於利用資源消耗結果資訊更新目標決策模型。
圖5為本發明又一實施例提供的一種資源資訊推送裝置的結構示意圖。圖5與圖3的不同之處在於，圖5所示的資源資訊推送裝置200還可包括可信度計算模組207。
可信度計算模組207可用於利用可信度計算模型，計算資源消耗資訊的可信度和資源提供方資訊的可信度。
上述實施例中的優先級確定模組202可具體用於：基於資源消耗資訊和資源提供方資訊，根據資源消耗資訊的可信度和資源提供方資訊的可信度，確定使用者的優先級，以及確定與使用者關聯的資源資訊的優先級。
圖6為本發明再一實施例提供的一種資源資訊推送裝置的結構示意圖。圖6與圖3的不同之處在於，圖6所示的資源資訊推送裝置200還可包括聚類模組208。
聚類模組208可用於：對使用者進行聚類，得到至少兩個簇；對於每個簇，選取一個使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊作為簇的簇中心；計算簇中除簇中心對應的使用者外的其他使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊與簇中心的距離；根據距離，更新簇以及簇的簇中心，直至更新的簇中心與更新前的簇中心相同。
在一些示例中，資源資訊包括資源提供方、資源類別、資源提供方案中的一項或多項，向同一簇中使用者推送的資源資訊中至少一項相同。
圖7為本發明實施例提供的一種伺服器的結構示意圖。如圖7所示，伺服器300包括記憶體301、處理器302及存儲在記憶體301上並可在處理器302上運行的電腦程式。
在一個示例中，上述處理器302可以包括中央處理器(Central Processing Unit，CPU)，或者特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成實施本發明實施例的一個或多個積體電路。
記憶體301可以包括用於資料或指令的大容量記憶體。舉例來說而非限制，記憶體301可包括硬式磁碟機(hard disk drive，HDD)、軟碟機、快閃記憶體、光碟、磁光碟、磁帶或通用序列匯流排(universal serial bus，USB)驅動器或者兩個或更多個以上這些的組合。 在合適的情況下，記憶體301可包括可移除或不可移除(或固定)的介質。在合適的情況下，記憶體301可在終端熱點開啟伺服器300的內部或外部。在特定實施例中，記憶體301是非易失性固態記憶體。在特定實施例中，記憶體301包括唯讀記憶體(Read Only Memory，ROM)。在合適的情況下，該ROM可以是掩模程式設計的ROM、可程式唯讀記憶體(Programmable Read Only Memory，PROM)、可抹除可程式化唯讀記憶體(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、電子可抹除可程式化唯讀記憶體(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory，EEPROM)、電子可改寫唯讀記憶體(Electrically Alterable Read Only Memory，EAROM)或快閃記憶體或者兩個或更多個以上這些的組合。
處理器302通過讀取記憶體301中存儲的可執行程式碼來運行與可執行程式碼對應的電腦程式，以用於實現上述實施例中的資源資訊推送方法。
在一個示例中，伺服器300還可包括通信接口303和匯流排304。其中，如圖7所示，記憶體301、處理器302、通信接口303通過匯流排304連接並完成相互間的通信。
通信接口303，主要用於實現本發明實施例中各模組、裝置、單元和/或設備之間的通信。也可通過通信接口303接入輸入裝置和/或輸出設備。
匯流排304包括硬體、軟體或兩者，將業務設備(伺服器)300的部件彼此耦接在一起。舉例來說而非限制，匯流排304可包括加速圖形埠(Accelerated Graphics Port，AGP)或其他圖形匯流排、增強工業標準架構(Enhanced Industry Standard Architecture，EISA)匯流排、前側匯流排(Front Side Bus，FSB)、超傳送標準(Hyper Transport，HT)互連、工業標準架構(Industry Standard Architecture，ISA)匯流排、無限頻寬互連、低引腳數(Low Pin Count，LPC)匯流排、記憶體匯流排、微通道架構(Micro Channel Architecture，MCA)匯流排、周邊組件互連(Peripheral Component Interconnect，PCI)匯流排、PCI-Express(PCI-X) 匯流排、串列進階技術附接(Serial Advanced Technology Attachment，SATA)匯流排、視頻電子標準協會局部(VESA Local Bus，VLB)匯流排或其他合適的匯流排或者兩個或更多個以上這些的組合。在合適的情況下，匯流排304可包括一個或多個匯流排。儘管本發明實施例描述和示出了特定的匯流排，但本發明考慮任何合適的匯流排或互連。
本發明一實施例還提供一種電腦可讀存儲介質，該電腦可讀存儲介質上存儲有電腦程式，該電腦程式被處理器執行時可實現上述實施例中的資源資訊推送方法。
需要明確的是，本說明書中的各個實施例均採用遞進的方式描述，各個實施例之間相同或相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。對於裝置實施例、伺服器實施例和電腦可讀存儲介質實施例而言，相關之處可以參見方法實施例的說明部分。本發明並不局限於上文所描述並在圖中示出的特定步驟和結構。本領域的技術人員可以在領會本發明的精神之後，作出各種改變、修改和添加，或者改變步驟之間的級。並且，為了簡明起見，這裡省略對已知方法技術的詳細描述。
本領域技術人員應能理解，上述實施例均是示例性而非限制性的。在不同實施例中出現的不同技術特徵可以進行組合，以取得有益效果。本領域技術人員在研究圖式、說明書及申請專利範圍的基礎上，應能理解並實現所揭示的實施例的其他變化的實施例。在申請專利範圍中，術語“包括”並不排除其他裝置或步驟；不定冠詞“一個”不排除多個；術語“第一”、“第二”用於標示名稱而非用於表示任何特定的級。請求項中的任何圖式標記均不應被理解為對保護範圍的限制。請求項中出現的多個部分的功能可以由一個單獨的硬體或軟體模組來實現。某些技術特徵出現在不同的從屬請求項中並不意味著不能將這些技術特徵進行組合以取得有益效果。
S101,S102,S103,S104:步驟

Claims (24)

  1. 一種資源資訊推送方法，其特徵在於，包括：獲取使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊；基於所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊，確定所述使用者的優先級，以及確定與所述使用者關聯的資源資訊的優先級；將優先級高於第一預設標準優先級的使用者作為目標使用者，將與所述使用者關聯的優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊作為目標資源資訊，所述目標使用者為優先被推送資源資訊的使用者，與所述目標使用者關聯的目標資源資訊為優先向目標使用者推送的資源資訊；向所述目標使用者推送與所述目標使用者關聯的所述目標資源資訊；所述基於所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊，確定所述使用者的優先順序，以及確定與所述使用者關聯的資源資訊的優先順序，包括：對於每個所述用戶，將所述用戶的所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊作為每個目標決策模型的輸入，得到每個目標決策模型的輸出結果，不同目標決策模型對應的目標要求不同，所述輸出結果表徵在所述目標決策模型對應的目標要求下，所述用戶的優先順序和/或與所述使用者關聯的資源資訊的優先順序；計算每個所述目標決策模型的輸出結果與所述目標決策模型的權重的乘積之和；根據所述乘積之和確定所述用戶的優先順序和/或與所述使用者關聯的資源資訊的優先順序。
  2. 如請求項1所述資源資訊推送方法，其中，所述基於所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊，確定所述使用者的優先級，以及確定與所述使用者關聯的資源資訊的優先級，包括：基於所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊，設置所述使用者的活躍度資訊和資源消耗潛力資訊；根據所述使用者的所述活躍度資訊和所述資源消耗潛力資訊，確定所 述使用者的優先級，以及確定與所述使用者關聯的資源資訊的優先級。
  3. 如請求項1所述資源資訊推送方法，其中，還包括：採集所述目標使用者接收到所述目標資源資訊後回饋的資源消耗結果資訊；利用所述資源消耗結果資訊更新所述目標決策模型。
  4. 如請求項1所述資源資訊推送方法，其中，在所述基於所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊，確定所述使用者的優先級，以及確定與所述使用者關聯的資源資訊的優先級之前，還包括：利用可信度計算模型，計算所述資源消耗資訊的可信度和所述資源提供方資訊的可信度。
  5. 如請求項4所述資源資訊推送方法，其中，所述基於所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊，確定所述使用者的優先級，以及確定與所述使用者關聯的資源資訊的優先級，包括：基於所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊，根據所述資源消耗資訊的可信度和所述資源提供方資訊的可信度，確定所述使用者的優先級，以及確定與所述使用者關聯的資源資訊的優先級。
  6. 如請求項1所述資源資訊推送方法，其中，還包括：對所述使用者進行聚類，得到至少兩個簇；對於每個簇，選取一個所述使用者的所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊作為所述簇的簇中心；計算所述簇中除所述簇中心對應的所述使用者外的其他所述使用者的所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊與所述簇中心的距離；根據所述距離，更新所述簇以及所述簇的所述簇中心，直至更新的所述簇中心與更新前的所述簇中心相同。
  7. 如請求項6所述資源資訊推送方法，其中，所述資源資訊包括資源提供方、資源類別、資源提供方案中的一項或多項，向同一所述簇中所述使用者推送的資源資訊中至少一項相同。
  8. 如請求項1所述資源資訊推送方法，其中，所述資源資訊的優先級包括資源資訊包括資源提供方的優先級、資源類別的優先級、資源提供方案的優先級中的一項或多項。
  9. 如請求項1所述資源資訊推送方法，其中，所述向所述目標使用者推送與所述目標使用者關聯的所述目標資源資訊，包括：利用實時資料流向所述目標使用者推送與所述目標使用者關聯的所述目標資源資訊。
  10. 如請求項1至9中任一項所述資源資訊推送方法，其中，所述資源消耗資訊包括以下的一項或多項：使用者資訊、使用者消耗資源時間偏好資訊、使用者消耗資源的資源提供方偏好資訊、使用者消耗資源類型偏好資訊、使用者消耗資源的資源提供方類型偏好資訊、使用者消耗資源的資源提供方位置資訊、使用者消耗資源的資源提供方關聯性資訊。
  11. 如請求項1至9中任意一項所述資源資訊推送方法，其中，所述資源提供方資訊包括以下的一項或多項：資源提供方名稱資訊，資源提供方位置資訊、資源提供方所屬區域位置資訊、資源提供方類型資訊、資源提供方評價資訊、資源提供方熱度資訊、資源提供方的資源提供關聯性資訊。
  12. 一種資源資訊推送裝置，其特徵在於，包括：資訊獲取模組，用於獲取使用者的資源消耗資訊和資源提供方資訊；優先級確定模組，用於基於所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊，確定所述使用者的優先級，以及確定與所述使用者關聯的資源資訊的優先級；目標確定模組，用於將優先級高於第一預設標準優先級的使用者作為目標使用者，將與所述使用者關聯的優先級高於第二預設標準優先級的資源資訊作為目標資源資訊，所述目標使用者為優先被推送資源資訊的使用者，與所述目標使用者關聯的目標資源資訊為優先向目標使用者推送的資 源資訊；推送模組，用於向所述目標使用者推送與所述目標使用者關聯的所述目標資源資訊；所述優先順序確定模組具體用於：對於每個所述用戶，將所述用戶的所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊作為每個目標決策模型的輸入，得到每個目標決策模型的輸出結果，不同目標決策模型對應的目標要求不同，所述輸出結果表徵在所述目標決策模型對應的目標要求下，所述用戶的優先順序和/或與所述使用者關聯的資源資訊的優先順序；計算每個所述目標決策模型的輸出結果與所述目標決策模型的權重的乘積之和；根據所述乘積之和確定所述用戶的優先順序和/或與所述使用者關聯的資源資訊的優先順序。
  13. 如請求項12所述資源資訊推送裝置，其中，所述優先級確定模組具體用於：基於所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊，設置所述使用者的活躍度資訊和資源消耗潛力資訊；根據所述使用者的所述活躍度資訊和所述資源消耗潛力資訊，確定所述使用者的優先級，以及確定與所述使用者關聯的資源資訊的優先級。
  14. 如請求項12所述資源資訊推送裝置，其中，還包括：採集模組，用於採集所述目標使用者接收到所述目標資源資訊後回饋的資源消耗結果資訊；更新模組，用於利用所述資源消耗結果資訊更新所述目標決策模型。
  15. 如請求項12所述資源資訊推送裝置，其中，還包括：可信度計算模組，用於利用可信度計算模型，計算所述資源消耗資訊的可信度和所述資源提供方資訊的可信度。
  16. 如請求項15所述資源資訊推送裝置，其中，所述優先級確定模組 具體用於：基於所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊，根據所述資源消耗資訊的可信度和所述資源提供方資訊的可信度，確定所述使用者的優先級，以及確定與所述使用者關聯的資源資訊的優先級。
  17. 如請求項12所述資源資訊推送裝置，其中，還包括聚類模組，所述聚類模組用於：對所述使用者進行聚類，得到至少兩個簇；對於每個簇，選取一個所述使用者的所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊作為所述簇的簇中心；計算所述簇中除所述簇中心對應的所述使用者外的其他所述使用者的所述資源消耗資訊和所述資源提供方資訊與所述簇中心的距離；根據所述距離，更新所述簇以及所述簇的所述簇中心，直至更新的所述簇中心與更新前的所述簇中心相同。
  18. 如請求項17所述資源資訊推送裝置，其中，所述資源資訊包括資源提供方、資源類別、資源提供方案中的一項或多項，向同一所述簇中所述使用者推送的資源資訊中至少一項相同。
  19. 如請求項12所述資源資訊推送裝置，其中，所述資源資訊的優先級包括資源資訊包括資源提供方的優先級、資源類別的優先級、資源提供方案的優先級中的一項或多項。
  20. 如請求項12所述資源資訊推送裝置，其中，所述推送模組具體用於：利用實時資料流向所述目標使用者推送與所述目標使用者關聯的所述目標資源資訊。
  21. 如請求項12至20中任一項所述資源資訊推送裝置，其中，所述資源消耗資訊包括以下的一項或多項：使用者資訊、使用者消耗資源時間偏好資訊、使用者消耗資源的資源提供方偏好資訊、使用者消耗資源類型偏好資訊、使用者消耗資源的資源 提供方類型偏好資訊、使用者消耗資源的資源提供方位置資訊、使用者消耗資源的資源提供方關聯性資訊。
  22. 如請求項12至20中任意一項所述資源資訊推送裝置，其中，所述資源提供方資訊包括以下的一項或多項：資源提供方名稱資訊，資源提供方位置資訊、資源提供方所屬區域位置資訊、資源提供方類型資訊、資源提供方評價資訊、資源提供方熱度資訊、資源提供方的資源提供關聯性資訊。
  23. 一種伺服器，其特徵在於，包括處理器、記憶體及存儲在所述記憶體上並可在所述處理器上運行的電腦程式，所述電腦程式被所述處理器執行時實現如請求項1至11中任意一項所述的資源資訊推送方法。
  24. 一種電腦可讀存儲介質，其特徵在於，所述電腦可讀存儲介質上存儲電腦程式，所述電腦程式被處理器執行時實現如請求項1至11中任意一項所述的資源資訊推送方法。
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