数据推送方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据推送方法及装置，涉及大数据领域。其中的方法包括：根据用户行为数据对用户进行分级确定用户等级；根据用户等级变化情况确定用户行为趋势，并对用户行为趋势进行分类；根据用户行为趋势类别与数据等级的对应关系将欲推送数据推送给用户。本发明专利技术改进了数据推荐的控制粒度，能够提供更加精细化的数据推送服务，从而更好地契合用户需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大数据领域，特别涉及一种数据推送方法及装置。
技术介绍
随着信息技术的迅速发展，各种各样的网络数据日益增多。用户在海量数据中如何找到符合自己需求的有价值信息，毋庸置疑是非常重要的。以电商网购业务为例，业务平台通常会搜集用户的行为信息，并根据用户的不同行为在平台上推荐相应的产品或促销数据。这种数据推荐方式的粒度比较粗犷，往往不能契合用户需求。例如，在发生某种特定行为的用户群中，各个用户有自己的具体情况，然而目前的数据推荐方式并未考虑，该用户群中的各个用户被推荐的产品或促销信息基本相同。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是提出一种数据推送方案，改进数据推荐的控制粒度，提供更加精细化的数据推送服务，从而更好地契合用户需求。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种数据推送方法，包括：根据用户行为数据对用户进行分级确定用户等级；根据用户等级变化情况确定用户行为趋势，并对用户行为趋势进行分类；根据用户行为趋势类别与数据等级的对应关系将欲推送数据推送给用户。在一些实施例中，数据推送方法包括：根据用户在各个统计周期内的用户行为数据确定用户在各个统计周期内的用户等级；根据用户在各个统计周期内的用户等级确定用户行为趋势。在一些实施例中，根据用户行为数据对用户进行分级确定用户等
级包括：根据每个用户的用户行为数据分别对该用户进行评定，确定每个用户的评定值；根据各个用户的平均用户行为数据对用户群体进行评定，确定用户群体的评定值；根据每个用户的评定值和用户群体的评定值对用户进行分级确定用户等级。在一些实施例中，对每个用户的至少一项用户行为数据进行加权平均确定每个用户的评定值；对各个用户的至少一项平均用户行为数据进行加权平均确定用户群体的评定值；以及将每个用户的评定值与用户群体的评定值进行比较，根据每个用户的评定值与用户群体的评定值的差距情况对用户进行分级确定用户等级。在一些实施例中，对用户行为趋势进行分类包括：将用户等级升高的行为趋势划分为活跃等级升高的类别；将用户等级降低的行为趋势划分为活跃等级降低的类别；将维持在预设的较高用户等级的行为趋势划分为维持高活跃度的类别；将维持在预设的较低用户等级的行为趋势划分为维持低活跃度的类别。在一些实施例中，数据推送方法还包括：根据用户画像数据确定与用户匹配的欲推送数据；根据用户行为趋势类别与数据等级的对应关系将欲推送数据推送给用户包括：将与用户匹配的欲推送数据根据用户行为趋势类别与数据等级的对应关系推送给用户。在一些实施例中，数据推送方法还包括：对用户行为数据进行筛选，舍弃用户行为数据不符合预设条件的用户。在一些实施例中，用户画像数据包括：姓名、性别、年龄、照片、区域、学历特征信息中的至少一项；用户行为数据包括：日均流量次数、日均下单量、有效订单占比、平均有效订单金额中的至少一项；欲推送数据包括商品折扣信息。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种数据推送装置，包括：用户分级模块，用于根据用户行为数据对用户进行分级确定用户等级；用户行为趋势分类模块，用于根据用户等级变化情况确定用户行为趋势，并对用户行为趋势进行分类；数据推送模块，用于根据用户行为趋势类别与数据等级的对应关系将欲推送数据推送给用户。在一些实施例中，用户分级模块还用于根据用户在各个统计周期内的用户行为数据确定用户在各个统计周期内的用户等级；用户行为趋势分类模块还用于根据用户在各个统计周期内的用户等级确定用户行为趋势。在一些实施例中，用户分级模块包括：用户评定单元，用于根据每个用户的用户行为数据分别对该用户进行评定，确定每个用户的评定值；用户群体评定单元，用于根据各个用户的平均用户行为数据对用户群体进行评定，确定用户群体的评定值；用户分级单元，用于根据每个用户的评定值和用户群体的评定值对用户进行分级确定用户等级。在一些实施例中，用户评定单元用于对每个用户的至少一项用户行为数据进行加权平均确定每个用户的评定值；用户群体评定单元用于对各个用户的至少一项平均用户行为数据进行加权平均确定用户群体的评定值；以及用户分级单元用于将每个用户的评定值与用户群体的评定值进行比较，根据每个用户的评定值与用户群体的评定值的差距情况对用户进行分级确定用户等级。在一些实施例中，用户行为趋势分类模块用于：将用户等级升高的行为趋势划分为活跃等级升高的类别；将用户等级降低的行为趋势划分为活跃等级降低的类别；将维持在预设的较高用户等级的行为趋势划分为维持高活跃度的类别；将维持在预设的较低用户等级的行为趋势划分为维持低活跃度的类别。在一些实施例中，数据推送装置还包括：数据类别匹配模块，用于根据用户画像数据确定与用户匹配的欲推送数据；数据推送模块还用于：将与用户匹配的欲推送数据根据用户行为趋势类别与数据等级的对应关系推送给用户。在一些实施例中，数据推送装置还包括：用户行为数据筛选模块，用于对用户行为数据进行筛选，舍弃用户行为数据不符合预设条件的用户。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种数据推送装置，包括：
存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器中的指令，执行前述的数据推送方法。本专利技术根据用户行为数据对用户分级，根据用户等级变化情况确定用户行为趋势，并为不同行为趋势类别的用户推送不同等级的数据，改进了数据推荐的控制粒度，能够提供更加精细化的数据推送服务，从而更好地契合用户需求。通过以下参照附图对本专利技术的示例性实施例的详细描述，本专利技术的其它特征及其优点将会变得清楚。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出本专利技术数据推送方法的一个实施例的流程示意图。图2示出本专利技术根据用户行为数据对用户进行分级确定用户等级的一个实施例的流程示意图。图3示出本专利技术对用户行为趋势进行分类的一个实施例的流程示意图。图4示出本专利技术用户行为轨迹分类与数据等级对应关系的示意图。图5示出本专利技术数据推送方法的另一个实施例的流程示意图。图6示出本专利技术数据推送装置的一个实施例的结构示意图。图7示出本专利技术用户分级模块的一个实施例的结构示意图。图8示出本专利技术数据推送装置的另一个实施例的结构示意图。图9示出本专利技术数据推送装置的又一个实施例的结构示意图。图10示出可以实施本专利技术用于数据分类的装置的计算机系统的示例性硬件配置的框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1示出本专利技术数据推送方法的一个实施例的流程示意图。本实施例能够为不同行为趋势类别的用户推送不同等级的数据。如图1所示，该实施例的数据推送方法包括:步骤S102，根据用户行为数据对用户进行分级确定用户等级。其中，用户行为数据是指能够反映本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据推送方法，其特征在于，包括：根据用户行为数据对用户进行分级确定用户等级；根据用户等级变化情况确定用户行为趋势，并对用户行为趋势进行分类；根据用户行为趋势类别与数据等级的对应关系将欲推送数据推送给用户。

【技术特征摘要】
1.一种数据推送方法，其特征在于，包括：根据用户行为数据对用户进行分级确定用户等级；根据用户等级变化情况确定用户行为趋势，并对用户行为趋势进行分类；根据用户行为趋势类别与数据等级的对应关系将欲推送数据推送给用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：根据用户在各个统计周期内的用户行为数据确定用户在各个统计周期内的用户等级；根据用户在各个统计周期内的用户等级确定用户行为趋势。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户行为数据对用户进行分级确定用户等级包括：根据每个用户的用户行为数据分别对该用户进行评定，确定每个用户的评定值；根据各个用户的平均用户行为数据对用户群体进行评定，确定用户群体的评定值；根据每个用户的评定值和用户群体的评定值对用户进行分级确定用户等级。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，对每个用户的至少一项用户行为数据进行加权平均确定每个用户的评定值；对各个用户的至少一项平均用户行为数据进行加权平均确定用户群体的评定值；以及将每个用户的评定值与用户群体的评定值进行比较，根据每个用户的评定值与用户群体的评定值的差距情况对用户进行分级确定用户等级。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对用户行为趋势进行分类包括：将用户等级升高的行为趋势划分为活跃等级升高的类别；将用户等级降低的行为趋势划分为活跃等级降低的类别；将维持在预设的较高用户等级的行为趋势划分为维持高活跃度的类别；将维持在预设的较低用户等级的行为趋势划分为维持低活跃度的类别。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据用户画像数据确定与用户匹配的欲推送数据；所述根据用户行为趋势类别与数据等级的对应关系将欲推送数据推送给用户包括：将与用户匹配的欲推送数据根据用户行为趋势类别与数据等级的对应关系推送给用户。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对用户行为数据进行筛选，舍弃用户行为数据不符合预设条件的用户。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述用户画像数据包括：姓名、性别、年龄、照片、区域、学历特征信息中的至少一项；所述用户行为数据包括：日均流量次数、日均下单量、有效订单占比、平均有效订单金额中的至少一项；所述欲推送数据包括商品折扣信息。9.一种数据推送装置，其特征在于，包括：用户分级模块，用于根据用户行为数据对用户进...

【专利技术属性】
技术研发人员：侍建超，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11