WO2020151164A1 - 消息推送方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

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WO2020151164A1
WO2020151164A1 PCT/CN2019/091091 CN2019091091W WO2020151164A1 WO 2020151164 A1 WO2020151164 A1 WO 2020151164A1 CN 2019091091 W CN2019091091 W CN 2019091091W WO 2020151164 A1 WO2020151164 A1 WO 2020151164A1
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user
push
message
portrait
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PCT/CN2019/091091
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English (en)
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姜翔
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平安科技（深圳）有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions

Definitions

  • This application relates to the field of computer data processing, and in particular to a message pushing method, device, computer equipment, and computer-readable storage medium.
  • the embodiments of the present application provide a message pushing method, device, computer equipment, and storage medium, aiming to solve the problem of poor push effect of existing message pushing methods.
  • an embodiment of the present application provides a message push method, which includes: constructing a user portrait of the current user; and determining the corresponding user profile of the current user according to the user portrait of the current user and a preset effect value mapping table.
  • Push strategy where the push strategy includes message push time and message push method; push the message to be pushed to the current user according to the push strategy corresponding to the current user, and calculate the push effect value corresponding to the message to be pushed; Obtain the estimated effect value corresponding to the push strategy according to the preset effect value mapping table, and determine whether the push effect value corresponding to the message to be pushed is greater than or equal to the estimated effect value; The push effect value corresponding to the message is greater than or equal to the estimated effect value, and the push strategy corresponding to the current user is determined as the push strategy for the next message push corresponding to the current user.
  • an embodiment of the present application provides a message pushing device, which includes: a construction unit, configured to construct a user portrait of a current user; a first determining unit, configured to construct a user portrait of the current user and a preset
  • the effect value mapping table determines the push strategy corresponding to the current user, the push strategy includes the message push time and the message push method; the first calculation unit is used to push the message to be pushed according to the push strategy corresponding to the current user To the current user, and calculate the push effect value corresponding to the message to be pushed; the first determining unit is configured to obtain the estimated effect value corresponding to the push strategy according to the preset effect value mapping table, and determine Whether the push effect value corresponding to the message to be pushed is greater than or equal to the estimated effect value; the second determining unit is configured to determine if the push effect value corresponding to the message to be pushed is greater than or equal to the estimated effect value The push strategy corresponding to the current user is determined to be the push strategy of the next message push corresponding to the
  • an embodiment of the present application also provides a computer device, which includes a memory and a processor, the memory stores a computer program, and the processor implements the method described in the first aspect when the computer program is executed. .
  • an embodiment of the present application also provides a computer-readable storage medium, the storage medium stores a computer program, and the computer program, when executed by a processor, can implement the method described in the first aspect.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a message pushing method provided by an embodiment of this application
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of a message pushing method provided by an embodiment of this application.
  • FIG. 3 is a schematic flowchart of a message pushing method provided by an embodiment of this application.
  • FIG. 4 is a schematic flowchart of a message pushing method provided by an embodiment of this application.
  • FIG. 5 is a schematic flowchart of a message pushing method provided by an embodiment of this application.
  • FIG. 6 is a schematic block diagram of a message pushing device provided by an embodiment of this application.
  • FIG. 7 is another schematic block diagram of a message pushing device provided by an embodiment of this application.
  • FIG. 8 is another schematic block diagram of a message pushing device provided by an embodiment of this application.
  • FIG. 9 is another schematic block diagram of a message pushing device provided by an embodiment of this application.
  • FIG. 10 is another schematic block diagram of a message pushing device provided by an embodiment of this application.
  • FIG. 11 is a schematic block diagram of a computer device provided by an embodiment of this application.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a message pushing method provided by an embodiment of this application.
  • the message push method is applied to terminals, which can be electronic devices with communication functions such as smart phones, tablet computers, notebook computers, desktop computers, personal digital assistants, and wearable devices.
  • the message pushing method includes but is not limited to steps S110-S150a.
  • a user portrait is a user model built on a series of real data, and is a tagged user model abstracted based on information such as the user's social attributes, living habits, and consumption behavior.
  • step S110 includes steps S111-S113a.
  • the user identifier of the current user may be information such as the current user's mobile phone number, WeChat ID, QQ number, Weibo account, forum account, and terminal serial number.
  • the current user is using the Weibo client to browse Weibo, he can read the currently logged-in Weibo account of the Weibo client and determine the currently logged-in Weibo account as the user identifier of the current user.
  • the number of user identifiers can be one or more.
  • the user identifier of user A may include: WeChat account "abc123", Weibo account "patent8185" and so on.
  • S112 Determine whether there is a portrait identifier matching the user identifier in the preset user portrait database.
  • the preset user portrait database can be constructed based on the Qunar basic data warehouse.
  • the preset user portrait database stores at least two user portraits and portrait identifiers corresponding to the user portraits.
  • the portrait identifier may be a user identifier corresponding to the user portrait.
  • the user identifier corresponding to the user portrait may be the user's mobile phone number, WeChat ID, QQ number, Weibo account, forum account, and terminal serial number of the user corresponding to the user portrait.
  • the number of the portrait identifier can be one or more.
  • determining whether there is a portrait identifier matching the user identifier in the preset user portrait database is specifically: acquiring portrait identifiers corresponding to the user portraits in the portrait database in turn; and then determining the portrait Whether the identifier is the same as the user identifier; if the portrait identifier is the same as the user identifier, it is determined that there is a portrait identifier matching the user identifier in the preset user portrait database. If the portrait identifier is not the same as the user identifier, it is determined that there is no portrait identifier matching the user identifier in the preset user portrait database.
  • S113a If a portrait identifier matching the user identifier exists in the preset user portrait database, determine the user portrait corresponding to the portrait identifier as the user portrait of the current user.
  • steps S113b-S114b may be further included after step S112.
  • basic data can come from mobile phone business platforms, real-time chat platforms such as QQ, WeChat, and Laixiang, social platforms such as Weibo, forums, and Renren, and shopping platforms such as Taobao, Dangdang, and JD.com.
  • the basic data may specifically be behaviors performed by the user in various channels.
  • the basic data may be the user's shopping behavior in a shopping platform, or may be forum articles browsed by the user on a forum webpage, and so on.
  • Obtaining the user's shopping behavior in the shopping platform can be realized by reading the user's consumption record in the shopping platform, extracting the consumption characteristics in the consumption record, and generating the shopping behavior according to the consumption characteristics.
  • the consumption characteristics include a single consumption amount, consumption time, consumption category, and so on.
  • the basic data is text format data.
  • S114b Perform feature extraction on the basic data to generate data tags, and construct a user portrait of the current user according to the data tags.
  • performing feature extraction on the basic data to generate a data label is specifically: performing keyword extraction on the basic data, and using the extracted keywords as the data label.
  • the keywords can be filtered by stop words.
  • the so-called stop words (Stopwords) refer to vocabulary that has a low degree of relevance to the basic data, such as some modal auxiliary words "?”, " ⁇ ", etc., as well as time, date, non-commercial English letters and combinations, etc., these words often appear frequently and should be ignored to avoid interference with keywords.
  • the dimensionality of the user portrait can be adjusted according to the number of data tags. The more the number of data tags, the higher the dimensionality of the user portrait, and the more accurate the user portrait will describe the user.
  • the data labels corresponding to user A are "early risers", “office workers”, and “Nine to Five”
  • the data labels corresponding to user B are "travelers", “night cats", and “students”.
  • the user portrait corresponding to user A is user portrait A: “early risers”, “office workers”, “9 to 5"
  • user portrait corresponding to user B is user portrait B: “tourist master”, "night cat” , "Student family”.
  • the user portrait of the current user may further include: storing the user portrait in a preset user portrait database for subsequent quick acquisition of the user portrait corresponding to the user.
  • S120 Determine a push strategy corresponding to the current user according to the user portrait of the current user and a preset effect value mapping table, where the push strategy includes message push time and message push mode.
  • the push strategy includes message push time and message push mode.
  • Push methods include but are not limited to pop-up messages, banner messages, SMS messages, etc.
  • the preset effect mapping table is used to store one or more effect mapping relationships, where the effect mapping relationship is used to determine the mapping relationship between the user portrait, the push strategy, and the estimated effect value.
  • Each user portrait corresponds to a unique portrait identifier. Through the portrait identifier and the effect mapping relationship, the push strategy and estimated effect value corresponding to the user portrait can be determined.
  • the preset effect mapping table stores multiple effect mapping relations, one of the effect mapping relations is specifically that the user portrait B is mapped to the push strategy B, and the user portrait B and the push strategy B are mapped to an estimated effect value of 60 points.
  • the push strategy corresponding to the current user can be determined as push strategy B according to the preset effect mapping table, and the estimated effect value corresponding to the current user and push strategy B is 60 points.
  • the push strategy B may specifically include: the message push time is from 22:00 to 24:00, and the push method is a banner message.
  • pushing the message to be pushed to the current user according to the push strategy corresponding to the current user is specifically: the waiting period between 22:00 and 24:00
  • the push message is pushed to the current user in the form of a banner message.
  • step S130 includes steps S131-S132.
  • S131 Push the message to be pushed to the current user according to the push strategy corresponding to the current user, and obtain the click rate and the average stay time of the message to be pushed in a preset time period.
  • the preset time period can be set according to actual needs. In order to improve the accuracy of the calculated push effect value, the preset time period can be extended. For example, the preset time period may be 7 days.
  • the click-through rate refers to the click-through rate of the message to be pushed by the current user in a preset time period; the average stay time is the average length of time the current user stays after clicking the message to be pushed in the preset time period.
  • S132 Calculate the push effect value according to the click rate and the average stay time of the message to be pushed.
  • the calculation of the push effect value according to the click rate and the average stay time of the message to be pushed may be implemented by a preset effect value calculation formula.
  • S represents the push effect value
  • m and n are weighting coefficients
  • C represents the score corresponding to the click-through rate
  • T represents the score corresponding to the average stay time.
  • the click rate is recorded as a percentage, and the numerator corresponding to the click rate is the score corresponding to the click rate.
  • the click rate is 40%
  • the score corresponding to the click rate is 40 points.
  • the score corresponding to the evaluation stay time can be obtained by converting the average residence time and the preset time score conversion table, where the time score conversion table includes the scores corresponding to each average residence time and each average residence time, such as average residence When the time is less than 9 seconds, the corresponding score is 20 minutes, when the average residence time is 10-29 seconds, the corresponding score is 40 minutes, and when the average residence time is 30-59 seconds, the corresponding score is 60 minutes. , When the average residence time is 60-119 seconds, the corresponding score is 80 minutes, and when the average residence time is more than 120 seconds, the corresponding score is 100 minutes.
  • S140 Obtain an estimated effect value corresponding to the push strategy according to the preset effect value mapping table, and determine whether the push effect value corresponding to the message to be pushed is greater than or equal to the estimated effect value.
  • the preset effect mapping table is used to store one or more effect mapping relationships, where the effect mapping relationship is used to determine the mapping relationship between the user portrait, the push strategy, and the estimated effect value. If the user portrait and the pushing strategy are known, the estimated effect value corresponding to the pushing strategy can be obtained through the preset effect value mapping table according to the user portrait and the pushing strategy.
  • the estimated effect value is the push effect value within a preset time period. For example, the estimated effect value is the push effect value in the past three months, and the specific algorithm of the push effect value can refer to the description in the foregoing embodiment.
  • S150a If the push effect value corresponding to the message to be pushed is greater than or equal to the estimated effect value, determine the push strategy corresponding to the current user as the push strategy for the next message push corresponding to the current user.
  • the push effect value corresponding to the message to be pushed is greater than or equal to the estimated effect value, it indicates that the push strategy adopted for the current user has achieved better results, and then the push strategy corresponding to the current user As the push strategy for the next message push corresponding to the current user.
  • step S140 further includes steps S150b-S160b.
  • the push effect value corresponding to the message to be pushed is less than the estimated effect value, it indicates that the push strategy adopted by the current user has a poor effect, and the push strategy needs to be adjusted to obtain the message to be pushed.
  • the message type of the push message, and the terminal use time corresponding to the current user is obtained for subsequent push policy adjustments.
  • the message types include news messages, weather messages, shopping messages, and so on.
  • Different message types correspond to one or more type time periods.
  • the type time period corresponding to weather messages is 6:00-10:00; the type time period corresponding to news messages is 8:00-14:00.
  • the terminal usage time can reflect the current user’s usage habits or routines of the terminal.
  • the terminal usage time can be obtained by judging whether the terminal’s screen-on time within a preset time period is greater than a preset time threshold. If the terminal is at the preset time The screen-on time in the period is greater than the preset time threshold, and the preset time period is determined to be the terminal usage time.
  • the preset time period can be 1 hour, and the preset time threshold can be 20 minutes. That is, if the screen on time of the terminal is greater than 20 minutes in the preset time period of 8:00-9:00, the 8 :00-9:00 is the terminal use time.
  • S160b Generate a push policy for the next message push corresponding to the current user according to the message type of the message to be pushed and the terminal usage time corresponding to the current user.
  • the push policy for the next message push corresponding to the current user is generated according to the message type of the message to be pushed and the terminal usage time corresponding to the current user.
  • the type of message to be pushed may be determined according to the message type of the message to be pushed. Time period, and then obtain the time period in which this type of time period overlaps with the terminal use time, and use the time period in which the type time period overlaps with the terminal use time and the previous push method as the push strategy for the next message push corresponding to the current user.
  • the corresponding type time period is 6:00-10:00, and the terminal use time includes 8:00-9:00.
  • the time period that the type time period overlaps with the terminal use time is 8:00-9:00.
  • FIG. 6 is a schematic block diagram of a message pushing device 100 provided by an embodiment of the present application. As shown in FIG. 6, corresponding to the above message pushing method, the present application also provides a message pushing device 100.
  • the message pushing device 100 includes a unit for executing the above message pushing method.
  • the device can be configured in a terminal.
  • the terminal can be a smart phone, a tablet computer, a notebook computer, a desktop computer, a personal digital assistant, a wearable device, etc., with communication functions. Electronic equipment.
  • the message pushing device 100 includes a construction unit 110, a first determination unit 120, a first calculation unit 130, a first determination unit 140, and a second determination unit 150.
  • the construction unit 110 is used to construct a user portrait of the current user.
  • the construction unit 110 includes a first acquisition unit 111, a second judgment unit 112, and a third determination unit 113a.
  • the first obtaining unit 111 is configured to obtain the user identifier of the current user.
  • the second determining unit 112 is configured to determine whether there is a portrait identifier that matches the user identifier in the preset user portrait database.
  • the third determining unit 113a is configured to determine the user portrait corresponding to the portrait identifier as the user of the current user if there is a portrait identifier matching the user identifier in the preset user portrait database portrait.
  • the construction unit 110 further includes an acquisition unit 113b and a first generation unit 114b.
  • the collecting unit 113b is configured to collect basic data of the current user if there is no portrait identifier matching the user identifier in the preset user portrait database.
  • the first generating unit 114b is configured to perform feature extraction on the basic data to generate a data label, and construct a user portrait of the current user according to the data label.
  • the first determining unit 120 is configured to determine a push strategy corresponding to the current user according to the user portrait of the current user and a preset effect value mapping table, and the push strategy includes message push time and message push mode.
  • the first calculation unit 130 is configured to push the message to be pushed to the current user according to the push strategy corresponding to the current user, and calculate the push effect value corresponding to the message to be pushed.
  • the first calculation unit 130 includes a second acquisition unit 131 and a second calculation unit 132.
  • the second acquiring unit 131 is configured to push the message to be pushed to the current user according to the push strategy corresponding to the current user, and acquire the click rate and the average stay time of the message to be pushed in a preset time period.
  • the second calculation unit 132 is configured to calculate the push effect value according to the click rate and the average stay time of the message to be pushed.
  • the first determining unit 140 is configured to obtain the estimated effect value corresponding to the push strategy according to the preset effect value mapping table, and determine whether the push effect value corresponding to the message to be pushed is greater than or equal to the estimated effect value Effect value.
  • the second determining unit 150 is configured to determine the push strategy corresponding to the current user as the next message push corresponding to the current user if the push effect value corresponding to the message to be pushed is greater than or equal to the estimated effect value Push strategy.
  • the device further includes a third acquiring unit 150b and a second generating unit 160b.
  • the third obtaining unit 150b is configured to obtain the message type of the message to be pushed and the terminal usage time corresponding to the current user if the push effect value corresponding to the message to be pushed is less than the estimated effect value.
  • the second generating unit 160b is configured to generate a push strategy for the next message push corresponding to the current user according to the message type of the message to be pushed and the terminal usage time corresponding to the current user.
  • the above-mentioned apparatus 100 may be implemented in the form of a computer program, and the computer program may be run on a computer device as shown in FIG. 11.
  • the computer device 500 may be a terminal.
  • the terminal can be an electronic device with communication function such as a smart phone, a tablet computer, a notebook computer, a desktop computer, a personal digital assistant, and a wearable device.
  • the computer device 500 includes a processor 520, a memory, and a network interface 550 connected through a system bus 510, where the memory may include a non-volatile storage medium 530 and an internal memory 540.
  • the non-volatile storage medium 530 can store an operating system 531 and a computer program 532.
  • the processor 520 can execute a message pushing method.
  • the processor 520 is used to provide calculation and control capabilities, and support the operation of the entire computer device 500.
  • the internal memory 540 provides an environment for running a computer program in a non-volatile storage medium.
  • the processor 520 can make the processor 520 execute a message pushing method.
  • the network interface 550 is used for network communication with other devices.
  • the schematic block diagram of the computer device is only a block diagram of part of the structure related to the solution of the present application, and does not constitute a limitation on the computer device 500 to which the solution of the present application is applied.
  • the specific computer device 500 It may include more or fewer components than shown in the figure, or combine certain components, or have a different component arrangement.
  • the processor 520 is configured to run a computer program stored in a memory, so as to implement the message pushing method in the embodiment of the present application.
  • the processor 520 may be a central processing unit (Central Processing Unit, CPU), and the processor 520 may also be other general-purpose processors, digital signal processors (Digital Signal Processors, DSPs). ), Application Specific Integrated Circuit (ASIC), Field-Programmable Gate Array (FPGA) or other programmable logic devices, discrete gates or transistor logic devices, discrete hardware components, etc.
  • the general-purpose processor may be a microprocessor or the processor may also be any conventional processor.
  • the schematic block diagram of the computer device 500 does not constitute a limitation on the computer device 500, and may include more or less components than shown, or a combination of certain components, or different component arrangements.
  • a computer-readable storage medium stores a computer program.
  • the processor executes the steps of the message pushing method described in the above embodiments.
  • the computer-readable storage medium may be a U disk, a mobile hard disk, a read-only memory (ROM, Read-Only Memory), a magnetic disk, or an optical disk, and other media that can store computer programs.
  • the steps in the method of the embodiment of the present application can be adjusted, merged, and deleted in order according to actual needs.
  • the units in the device in the embodiment of the present application may be combined, divided, and deleted according to actual needs.
  • the integrated unit is implemented in the form of a software functional unit and sold or used as an independent product, it can be stored in a computer readable storage medium.
  • the technical solution of this application is essentially or the part that contributes to the existing technology, or all or part of the technical solution can be embodied in the form of a software product, and the computer software product is stored in a storage medium It includes several instructions to make a computer device (which may be a personal computer, terminal, or network device, etc.) execute all or part of the steps of the method described in each embodiment of the present application.

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Abstract

本申请实施例提供了一种消息推送方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法应用于数据分析中的智能推荐技术领域，其具体包括：构建当前用户的用户画像；根据当前用户的用户画像以及预设的效果值映射表，确定当前用户对应的推送策略；根据当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至当前用户，并计算待推送消息对应的推送效果值；根据预设的效果值映射表获取推送策略对应的预估效果值，并判断待推送消息对应的推送效果值是否大于或者等于预估效果值；若待推送消息对应的推送效果值大于或者等于预估效果值，将当前用户对应的推送策略确定为当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。

Description

消息推送方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请要求于2019年1月23日提交中国专利局、申请号为CN201910064922.1、申请名称为“消息推送方法、装置、计算机设备及存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及计算机数据处理领域，尤其涉及一种消息推送方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网的发展，各种消息通过互联网进行推广和传递。消息推送的方式有很多种，包括短信、电话、APP消息、横幅消息等。如果不选择合理的推送方式，所推送的消息不仅无法获取到用户的点击，反而会导致用户出现反感情绪，造成消息推送效果差等问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种消息推送方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有消息推送方式的推送效果较差的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种消息推送方法，其包括：构建当前用户的用户画像；根据所述当前用户的用户画像以及预设的效果值映射表，确定所述当前用户对应的推送策略，所述推送策略包括消息推送时间以及消息推送方式；根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并计算所述待推送消息对应的推送效果值；根据所述预设的效果值映射表获取所述推送策略对应的预估效果值，并判断所述待推送消息对应的推送效果值是否大于或者等于所述预估效果值；若所述待推送消息对应的推送效果值大于或者等于所述预估效果值，将所述当前用户对应的推送策略确定为所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
第二方面，本申请实施例提供了一种消息推送装置，其包括：构建单元， 用于构建当前用户的用户画像；第一确定单元，用于根据所述当前用户的用户画像以及预设的效果值映射表，确定所述当前用户对应的推送策略，所述推送策略包括消息推送时间以及消息推送方式；第一计算单元，用于根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并计算所述待推送消息对应的推送效果值；第一判断单元，用于根据所述预设的效果值映射表获取所述推送策略对应的预估效果值，并判断所述待推送消息对应的推送效果值是否大于或者等于所述预估效果值；第二确定单元，用于若所述待推送消息对应的推送效果值大于或者等于所述预估效果值，将所述当前用户对应的推送策略确定为所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备，其包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现上述第一方面所述方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一实施例提供的一种消息推送方法的流程示意图；
图2为本申请一实施例提供的一种消息推送方法的流程示意图；
图3为本申请一实施例提供的一种消息推送方法的流程示意图；
图4为本申请一实施例提供的一种消息推送方法的流程示意图；
图5为本申请一实施例提供的一种消息推送方法的流程示意图；
图6为本申请一实施例提供的一种消息推送装置的示意性框图；
图7为本申请一实施例提供的一种消息推送装置的另一示意性框图；
图8为本申请一实施例提供的一种消息推送装置的另一示意性框图；
图9为本申请一实施例提供的一种消息推送装置的另一示意性框图；
图10为本申请一实施例提供的一种消息推送装置的另一示意性框图；
图11为本申请一实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
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，所描述的实施例是本申请一部分实施例，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，都属于本申请保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
请参照图1，其为本申请一实施例提供的一种消息推送方法的流程示意图。该消息推送方法应用于终端，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等具有通信功能的电子设备。
其中，该消息推送方法包括但不限于步骤S110-S150a。
S110，构建当前用户的用户画像。
具体地，用户画像是建立在一系列真实数据之上的用户模型，是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。
在一些实施例中，如图2所示，步骤S110包括步骤S111-S113a。
S111，获取当前用户的用户标识符。
具体地，当前用户的用户标识符可以为当前用户的手机号、微信号、QQ号、微博账号、论坛账号、终端序列号等信息。例如，当前用户正在使用微博客户端浏览微博，则可通过读取微博客户端当前登录的微博账号，并将该当前登录的微博账号确定为当前用户的用户标识符。用户标识符的数量可以为一个或者多个。例如，用户A的用户标识符可以包括：微信号“abc123”，微博账号 “patent8185”等等。
S112，判断预设的用户画像数据库中是否存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符。
具体地，所述预设的用户画像数据库可基于Qunar基础数据仓库进行构建。所述预设的用户画像数据库存储有至少两个用户画像，以及用户画像对应的画像标识符。画像标识符可以是用户画像对应的用户标识符。用户画像对应的用户标识符可以为用户画像对应的用户的手机号、微信号、QQ号、微博账号、论坛账号、终端序列号等信息。所述画像标识符的数量可以一个或者多个。
其中，判断所述预设的用户画像数据库中是否存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符具体为：依次获取所述画像数据库中的用户画像对应的画像标识符；进而判断所述画像标识符是否与所述用户标识符相同；若所述画像标识符与所述用户标识符相同，确定所述预设的用户画像数据库中存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符。若所述画像标识符与所述用户标识符不相同，确定所述预设的用户画像数据库中不存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符。
S113a，若所述预设的用户画像数据库中存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，将所述画像标识符对应的用户画像确定为所述当前用户的用户画像。
具体地，若所述预设的用户画像数据库中存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，表明该用户标识符对应的用户画像已经存在于预设的用户画像库中，为减少不必要的计算量，进而直接将所述画像标识符对应的用户画像确定为所述当前用户的用户画像。若所述预设的用户画像数据库中不存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，结束流程。
在一些实施例中，如图3所示，步骤S112之后还可包括步骤S113b-S114b。
S113b，若所述预设的用户画像数据库中不存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，采集当前用户的基础数据。
具体地，采集多个用户的基础数据可通过多个渠道进行获取。例如，基础数据可以是来自手机业务平台，QQ、微信、来往等实时聊天平台，微博、论坛、人人网等社交平台，淘宝、当当、京东等购物平台。所述基础数据具体可以为用户在各个渠道作出的行为，例如基础数据可以是用户在购物平台中的购物行为，又或者可以是用户在论坛网页中浏览的论坛文章等等。获取所述用户在购物平台中的购物行为可通过以下方式实现：读取所述用户在购物平台中的消费 记录，提取消费记录中的消费特征，根据所述消费特征生成购物行为。所述消费特征包括单笔消费金额、消费时间、消费品类等等。其中，所述基础数据为文本格式数据。
S114b，对所述基础数据进行特征提取以生成数据标签，并根据所述数据标签构建当前用户的用户画像。
具体地，若所述基础数据为文本格式数据，对所述基础数据进行特征提取，以生成数据标签具体为：对所述基础数据进行关键词提取，并将所提取的关键词作为所述数据标签。在进行关键词提取的过程中，可以对关键词进行停用词筛选的操作，所谓停用词(Stopwords)是指与所述基础数据关联度较低的词汇，例如一些语气助词“呢”、“的”等，还有时间、日期以及非商业英文字母及组合等，这些词出现频率往往很高，应当予以忽略，以避免对关键词的干扰。
用户画像的维度可根据数据标签的数量进行调整，数据标签的数量越多，用户画像的维度维度越高，该用户画像对用户的描述越精确。假设A用户对应的数据标签为“早起族”、“上班族”、“朝九晚五”；B用户对应的数据标签为“旅游达人”、“夜猫”、“学生族”。则A用户对应的用户画像为用户画像A：“早起族”、“上班族”、“朝九晚五”，B用户对应的用户画像为用户画像B：“旅游达人”、“夜猫”、“学生族”。
根据所述数据标签构建当前用户的用户画像之后，还可以包括：将该用户画像存储于预设的用户画像数据库，以备后续快速地取得用户对应用户画像。
S120，根据所述当前用户的用户画像以及预设的效果值映射表，确定所述当前用户对应的推送策略，所述推送策略包括消息推送时间以及消息推送方式。
具体地，所述推送策略包括消息推送时间以及消息推送方式。推送方式包括但不限于弹窗消息、横幅消息、短信消息等等。预设的效果映射表用于存储一个或者多个的效果映射关系，其中效果映射关系用于确定用户画像与推送策略、预估效果值之间的映射关系。每个用户画像对应唯一的画像标识符，通过所述画像标识符以及效果映射关系，可确定用户画像对应的推送策略、预估效果值。例如，预设的效果映射表储存有多个效果映射关系，其中一个效果映射关系具体为用户画像B映射于推送策略B，户画像B与推送策略B映射于预估效果值为60分。
若当前用户对应的用户画像为用户画像B，根据预设的效果映射表可确定当 前用户对应的推送策略为推送策略B，以及确定当前用户与推送策略B对应的预估效果值为60分。推送策略B具体可包括：消息推送时间为22：00至24：00，推送方式为横幅消息。
S130，根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并计算所述待推送消息对应的推送效果值。
具体地，若当前用户对应的推送策略为推送策略B，根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户具体为：在22：00至24：00之间将待推送消息以横幅消息的方式推送至所述当前用户。
在一些实施例中，如图4所示，步骤S130包括步骤S131-S132。
S131，根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并获取预设时间段内所述待推送消息的点击率以及平均停留时间。
具体地，预设时间段可根据实际需求进行设定，为提升所计算得出的推送效果值的准确度，可延长预设时间段。例如，该预设时间段可以为7天内。点击率是指在预设时间段内当前用户对待推送消息的点击率；平均停留时间为在预设时间段内当前用户点击所述待推送消息后所停留的平均时间长度。
S132，根据所述待推送消息的点击率以及平均停留时间计算所述推送效果值。
具体地，根据所述待推送消息的点击率以及平均停留时间计算所述推送效果值可通过预设的效果值计算公式实现。该效果值计算公式可以为：S＝mC+nT。其中，S表示推送效果值，m、n为加权系数，C表示点击率对应的分值，T表示平均停留时间对应的分值。其中，m与n为0-1的常数，且m+n＝1，加权系数可根据实际需求进行调整。
其中，点击率以百分比的形式记录，点击率对应的分子即为点击率对应的分值，如点击率为40％，点击率对应的分值为40分。评价停留时间对应的分值可通过平均停留时间以及预设的时间分值换算表进行换算得出，其中时间分值换算表包括各个平均停留时间与各个平均停留时间对应的分值，例如平均停留时间为9秒以下时所对应的分值为20分，平均停留时间为10-29秒时所对应的分值为40分，平均停留时间为30-59秒时所对应的分值为60分，平均停留时间为60-119秒时所对应的分值为80分，平均停留时间为120秒以上时所对应的分值为100分。
S140，根据所述预设的效果值映射表获取所述推送策略对应的预估效果值，并判断所述待推送消息对应的推送效果值是否大于或者等于所述预估效果值。
具体地，预设的效果映射表用于存储一个或者多个的效果映射关系，其中效果映射关系用于确定用户画像与推送策略、预估效果值之间的映射关系。若所述用户画像与推送策略为已知的，即可根据用户画像、推送策略通过所述预设的效果值映射表获取所述推送策略对应的预估效果值。该预估效果值为预设时间段内的推送效果值，如预估效果值为过去三个月内的推送效果值，推送效果值的具体算法可参照前述实施例中的描述。
S150a，若所述待推送消息对应的推送效果值大于或者等于所述预估效果值，将所述当前用户对应的推送策略确定为所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
具体地，若所述待推送消息对应的推送效果值大于或者等于所述预估效果值，表明针对当前用户所采用的推送策略所取得的效果较好，进而将所述当前用户对应的推送策略作为所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
在一些实施例中，如图5所示，步骤S140之后还包括步骤S150b-S160b。
S150b，若所述待推送消息对应的推送效果值小于所述预估效果值，获取所述待推送消息的消息类型以及获取所述当前用户对应的终端使用时间。
具体地，若所述待推送消息对应的推送效果值小于所述预估效果值，表明针对当前用户所采用的推送策略所取得的效果较差，需要对推送策略进行调整，进而获取所述待推送消息的消息类型，以及获取所述当前用户对应的终端使用时间，以备后续推送策略调整使用。
其中，消息类型包括新闻消息、天气消息、购物消息等等。不同的消息类型对应于一个或者多个的类型时间段。如天气消息对应的类型时间段为6：00-10:00；新闻消息对应的类型时间段为8:00-14:00。终端使用时间可体现当前用户对终端的使用习惯或者作息规律，获取终端使用时间可通过判断终端在预设的时间周期内的亮屏时间是否大于预设的时间阈值，若终端在预设的时间周期内的亮屏时间大于预设的时间阈值，确定该预设的时间周期为终端使用时间。预设的时间周期可以为1小时，预设的时间阈值可以为20分钟，即若在8:00-9:00的预设时间周期内，终端的亮屏时间大于20分钟，则确定该8:00-9:00为终端使用时间。
S160b，根据所述待推送消息的消息类型以及所述当前用户对应的终端使用时间生成所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
具体地，根据所述待推送消息的消息类型以及所述当前用户对应的终端使用时间生成所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略可根据待推送消息的消息类型确定待推送消息的类型时间段，进而获取该类型时间段与终端使用时间重合的时间段，并将类型时间段与终端使用时间重合的时间段以及上一次的推送方式作为当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
若所述待推送消息的消息类型为天气消息，其对应的类型时间段为6：00-10:00，终端使用时间包括8:00-9:00。通过将类型时间段与终端使用时间进行比对，类型时间段与终端使用时间重合的时间段为8:00-9:00。进而将8:00-9:00作为消息推送时间，以及保持推送方式不变，即将8:00-9:00作为消息推送时间以及上一次的推送方式作为当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
实施本申请实施例，通过获取终端使用时间并根据待推送消息的类型确定类型时间段，进而根据终端使用时间以及类型时间段，确定消息推送时间，可有效减少消息推送对用户的骚扰，且可在用户使用终端的高频时间段内推送消息，有利于提升消息的推送效果。
图6是本申请实施例提供的一种消息推送装置100的示意性框图。如图6所示，对应于以上消息推送方法，本申请还提供一种消息推送装置100。该消息推送装置100包括用于执行上述消息推送方法的单元，该装置可以被配置于终端，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等具有通信功能的电子设备。
具体地，请参阅图6，该消息推送装置100包括构建单元110、第一确定单元120、第一计算单元130、第一判断单元140以及第二确定单元150。
构建单元110，用于构建当前用户的用户画像。
在一些实施例中，如图7所示，所述构建单元110包括第一获取单元111、第二判断单元112以及第三确定单元113a。
第一获取单元111，用于获取当前用户的用户标识符。
第二判断单元112，用于判断预设的用户画像数据库中是否存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符。
第三确定单元113a，用于若所述预设的用户画像数据库中存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，将所述画像标识符对应的用户画像确定为所述当前用户的用户画像。
在一些实施例中，如图8所示，所述构建单元110还包括采集单元113b以及第一生成单元114b。
采集单元113b，用于若所述预设的用户画像数据库中不存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，采集当前用户的基础数据。
第一生成单元114b，用于对所述基础数据进行特征提取以生成数据标签，并根据所述数据标签构建当前用户的用户画像。
第一确定单元120，用于根据所述当前用户的用户画像以及预设的效果值映射表，确定所述当前用户对应的推送策略，所述推送策略包括消息推送时间以及消息推送方式。
第一计算单元130，用于根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并计算所述待推送消息对应的推送效果值。
在一些实施例中，如图9所示，所述第一计算单元130包括第二获取单元131以及第二计算单元132。
第二获取单元131，用于根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并获取预设时间段内所述待推送消息的点击率以及平均停留时间。
第二计算单元132，用于根据所述待推送消息的点击率以及平均停留时间计算所述推送效果值。
第一判断单元140，用于根据所述预设的效果值映射表获取所述推送策略对应的预估效果值，并判断所述待推送消息对应的推送效果值是否大于或者等于所述预估效果值。
第二确定单元150，用于若所述待推送消息对应的推送效果值大于或者等于所述预估效果值，将所述当前用户对应的推送策略确定为所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
在一些实施例中，如图10所示，所述装置还包括第三获取单元150b以及第二生成单元160b。
第三获取单元150b，用于若所述待推送消息对应的推送效果值小于所述预 估效果值，获取所述待推送消息的消息类型以及获取所述当前用户对应的终端使用时间。
第二生成单元160b，用于根据所述待推送消息的消息类型以及所述当前用户对应的终端使用时间生成所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述消息推送装置100和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
上述装置100可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可以在如图11所示的计算机设备上运行。
请参阅图11，图11是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是终端。该终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等具有通信功能的电子设备。
该计算机设备500包括通过系统总线510连接的处理器520、存储器和网络接口550，其中，存储器可以包括非易失性存储介质530和内存储器540。该非易失性存储介质530可存储操作系统531和计算机程序532。
该计算机程序532被执行时，可使得处理器520执行一种消息推送方法。
该处理器520用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备500的运行。
该内存储器540为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器520执行时，可使得处理器520执行一种消息推送方法。
该网络接口550用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，该计算机设备的示意性框图仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
其中，所述处理器520用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现本申请实施例的消息推送方法。
应当理解，在本申请实施例中，处理器520可以是中央第一处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器520还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(APPlication Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，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。本领域技术人员可以理解，该计算机设备500的示意性框图并不构成对计算机设备500的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
在本申请的另一实施例中提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序。该计算机程序被处理器执行时使处理器执行以上各实施例中所描述的消息推送方法的步骤。
该计算机可读存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本申请实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。 因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (20)

  1. 一种消息推送方法，所述方法包括：
    构建当前用户的用户画像；
    根据所述当前用户的用户画像以及预设的效果值映射表，确定所述当前用户对应的推送策略，所述推送策略包括消息推送时间以及消息推送方式；
    根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并计算所述待推送消息对应的推送效果值；
    根据所述预设的效果值映射表获取所述推送策略对应的预估效果值，并判断所述待推送消息对应的推送效果值是否大于或者等于所述预估效果值；
    若所述待推送消息对应的推送效果值大于或者等于所述预估效果值，将所述当前用户对应的推送策略确定为所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
  2. 如权利要求1所述的方法，其中，所述构建当前用户的用户画像，包括：
    获取当前用户的用户标识符；
    判断预设的用户画像数据库中是否存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符；
    若所述预设的用户画像数据库中存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，将所述画像标识符对应的用户画像确定为所述当前用户的用户画像。
  3. 如权利要求2所述的方法，其中，所述判断预设的用户画像数据库中是否存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符之后，还包括：
    若所述预设的用户画像数据库中不存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，采集当前用户的基础数据；
    对所述基础数据进行特征提取以生成数据标签，并根据所述数据标签构建当前用户的用户画像。
  4. 如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并计算所述待推送消息对应的推送效果值，包括：
    根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并获取预设时间段内所述待推送消息的点击率以及平均停留时间；
    根据所述待推送消息的点击率以及平均停留时间计算所述推送效果值。
  5. 如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述预设的效果值映射表获取所述推送策略对应的预估效果值，并判断所述待推送消息对应的推送效果值是否大于或者等于所述预估效果值之后，还包括：
    若所述待推送消息对应的推送效果值小于所述预估效果值，获取所述待推送消息的消息类型以及获取所述当前用户对应的终端使用时间；
    根据所述待推送消息的消息类型以及所述当前用户对应的终端使用时间生成所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
  6. 如权利要求2所述的方法，其中，所述判断预设的用户画像数据库中是否存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，包括：
    依次获取所述画像数据库中的用户画像对应的画像标识符；
    判断所述画像标识符是否与所述用户标识符相同；
    若所述画像标识符与所述用户标识符相同，确定所述预设的用户画像数据库中存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符。
  7. 如权利要求3所述的方法，其中，若所述基础数据为文本格式数据，所述对所述基础数据进行特征提取以生成数据标签，包括：对所述基础数据进行关键词提取，并将所提取的关键词作为所述数据标签。
  8. 如权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述待推送消息的点击率以及平均停留时间计算所述推送效果值，包括：根据预设的效果值公式、所述待推送消息的点击率以及平均停留时间计算所述推送效果值；
    其中，所述预设的效果值计算公式为：S＝mC+nT；其中，S为所述推送效果值，C为所述待推送消息的点击率对应的分值，T为所述平均停留时间对应的分值，m、n为加权系数，m与n为0-1的常数，且m+n＝1。
  9. 一种消息推送装置，所述装置包括：
    构建单元，用于构建当前用户的用户画像；
    第一确定单元，用于根据所述当前用户的用户画像以及预设的效果值映射表，确定所述当前用户对应的推送策略，所述推送策略包括消息推送时间以及消息推送方式；
    第一计算单元，用于根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并计算所述待推送消息对应的推送效果值；
    第一判断单元，用于根据所述预设的效果值映射表获取所述推送策略对应的预估效果值，并判断所述待推送消息对应的推送效果值是否大于或者等于所述预估效果值；
    第二确定单元，用于若所述待推送消息对应的推送效果值大于或者等于所述预估效果值，将所述当前用户对应的推送策略确定为所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
  10. 如权利要求9所述的装置，其中，所述构建单元包括：
    第一获取单元，用于获取当前用户的用户标识符；
    第二判断单元，用于判断预设的用户画像数据库中是否存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符；
    第三确定单元，用于若所述预设的用户画像数据库中存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，将所述画像标识符对应的用户画像确定为所述当前用户的用户画像。
  11. 一种计算机设备，包括存储器以及与所述存储器相连的处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于运行所述存储器中存储的计算机程序，以执行如下步骤：
    构建当前用户的用户画像；
    根据所述当前用户的用户画像以及预设的效果值映射表，确定所述当前用户对应的推送策略，所述推送策略包括消息推送时间以及消息推送方式；
    根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并计算所述待推送消息对应的推送效果值；
    根据所述预设的效果值映射表获取所述推送策略对应的预估效果值，并判断所述待推送消息对应的推送效果值是否大于或者等于所述预估效果值；
    若所述待推送消息对应的推送效果值大于或者等于所述预估效果值，将所述当前用户对应的推送策略确定为所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
  12. 如权利要求11所述的计算机设备，其中，所述构建当前用户的用户画像，包括：
    获取当前用户的用户标识符；
    判断预设的用户画像数据库中是否存在与所述用户标识符相匹配的画像标 识符；
    若所述预设的用户画像数据库中存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，将所述画像标识符对应的用户画像确定为所述当前用户的用户画像。
  13. 如权利要求12所述的计算机设备，其中，所述判断预设的用户画像数据库中是否存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符之后，还包括：
    若所述预设的用户画像数据库中不存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，采集当前用户的基础数据；
    对所述基础数据进行特征提取以生成数据标签，并根据所述数据标签构建当前用户的用户画像。
  14. 如权利要求11所述的计算机设备，其中，所述根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并计算所述待推送消息对应的推送效果值，包括：
    根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并获取预设时间段内所述待推送消息的点击率以及平均停留时间；
    根据所述待推送消息的点击率以及平均停留时间计算所述推送效果值。
  15. 如权利要求11所述的计算机设备，其中，所述根据所述预设的效果值映射表获取所述推送策略对应的预估效果值，并判断所述待推送消息对应的推送效果值是否大于或者等于所述预估效果值之后，还包括：
    若所述待推送消息对应的推送效果值小于所述预估效果值，获取所述待推送消息的消息类型以及获取所述当前用户对应的终端使用时间；
    根据所述待推送消息的消息类型以及所述当前用户对应的终端使用时间生成所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
  16. 如权利要求12所述的计算机设备，其中，所述判断预设的用户画像数据库中是否存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，包括：
    依次获取所述画像数据库中的用户画像对应的画像标识符；
    判断所述画像标识符是否与所述用户标识符相同；
    若所述画像标识符与所述用户标识符相同，确定所述预设的用户画像数据库中存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符。
  17. 如权利要求13所述的计算机设备，其中，若所述基础数据为文本格式数据，所述对所述基础数据进行特征提取以生成数据标签，包括：对所述基础 数据进行关键词提取，并将所提取的关键词作为所述数据标签。
  18. 如权利要求14所述的计算机设备，其中，所述根据所述待推送消息的点击率以及平均停留时间计算所述推送效果值，包括：根据预设的效果值公式、所述待推送消息的点击率以及平均停留时间计算所述推送效果值；
    其中，所述预设的效果值计算公式为：S＝mC+nT；其中，S为所述推送效果值，C为所述待推送消息的点击率对应的分值，T为所述平均停留时间对应的分值，m、n为加权系数，m与n为0-1的常数，且m+n＝1。
  19. 一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：
    构建当前用户的用户画像；
    根据所述当前用户的用户画像以及预设的效果值映射表，确定所述当前用户对应的推送策略，所述推送策略包括消息推送时间以及消息推送方式；
    根据所述当前用户对应的推送策略，将待推送消息推送至所述当前用户，并计算所述待推送消息对应的推送效果值；
    根据所述预设的效果值映射表获取所述推送策略对应的预估效果值，并判断所述待推送消息对应的推送效果值是否大于或者等于所述预估效果值；
    若所述待推送消息对应的推送效果值大于或者等于所述预估效果值，将所述当前用户对应的推送策略确定为所述当前用户对应的下一次消息推送的推送策略。
  20. 如权利要求19所述的计算机可读存储介质，其中，所述构建当前用户的用户画像，包括：
    获取当前用户的用户标识符；
    判断预设的用户画像数据库中是否存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符；
    若所述预设的用户画像数据库中存在与所述用户标识符相匹配的画像标识符，将所述画像标识符对应的用户画像确定为所述当前用户的用户画像。
PCT/CN2019/091091 2019-01-23 2019-06-13 消息推送方法、装置、计算机设备及存储介质 WO2020151164A1 (zh)

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