数据推送方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施方式提供了数据推送方法及装置，涉及计算机应用技术领域。其中，数据推送方法包括：基于目标商户下用户定位特征的特征值集合，生成第一推荐数据；根据所述第一推荐数据、对照数据对集合和所述目标商户的特征值与对照特征值之间的差异度，生成第二推荐数据；将所述第一推荐数据和第二推荐数据推送至所述目标商户。本发明专利技术所提供的方法基于商户下用户定位特征的特征值集合，生成第一推荐数据(例如满减活动中的满值)，根据所述第一推荐数据、对照数据对集合和该商户的特征值与对照特征值之间的差异度，生成第二推荐数据(例如满减活动中的减值)，因此能够使得商户更加合理地设置营销活动(例如满减活动)。

【技术实现步骤摘要】
数据推送方法及装置
本专利技术涉及计算机应用
，更为具体而言，涉及数据推送方法及装置。
技术介绍
满减活动是电子商务模式中一种常见的促销方式，当消费者消费达到满减金额(例如满减活动为满200减100，则满减金额为200)时，商户或电商平台会给出相应的费用减免，如此，商户能够销售更多的商品，消费者能够得到更多的优惠，进而达到双赢的目的。合理的满减活动可以给商户及平台创造更多的价值。因此，如何合理的设置满减活动对于电商平台和商户而言都至关重要。然而，目前现有技术中缺乏合理地设置满减活动的技术方案。
技术实现思路
在现有的解决方案中，商户通常根据自身经验自行设置满减活动，因此导致满减活动的合理化程度较低。对此，本专利技术实施方式提供了数据推送方法及装置，用以解决现有技术中所存在的上述技术问题。第一方面，本专利技术实施方式提供了一种数据推送方法。具体地，所述方法包括：基于目标商户下用户定位特征的特征值集合，生成第一推荐数据；根据所述第一推荐数据、对照数据对集合和所述目标商户的特征值与对照特征值之间的差异度，生成第二推荐数据；将所述第一推荐数据和第二推荐数据推送至所述目标商户。在本实施方式中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据推送方法，其特征在于，所述方法包括：基于目标商户下用户定位特征的特征值集合生成第一推荐数据；根据所述第一推荐数据、对照数据对集合和所述目标商户的特征值与对照特征值之间的差异度，生成第二推荐数据；将所述第一推荐数据和第二推荐数据推送至所述目标商户。

【技术特征摘要】
1.一种数据推送方法，其特征在于，所述方法包括：基于目标商户下用户定位特征的特征值集合生成第一推荐数据；根据所述第一推荐数据、对照数据对集合和所述目标商户的特征值与对照特征值之间的差异度，生成第二推荐数据；将所述第一推荐数据和第二推荐数据推送至所述目标商户。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于目标商户下用户定位特征的特征值集合，生成第一推荐数据包括：对所述特征值集合中的元素进行升序排序；从所述特征值集合中选取出指定排序位置的元素；根据所述选取出的元素生成所述第一推荐数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一推荐数据、对照数据对集合和所述目标商户的特征值与对照特征值之间的差异度，生成第二推荐数据包括：根据所述第一推荐数据和所述对照数据对集合，确定所述第二推荐数据的上限和下限；对所述差异度进行加权处理；根据经所述加权处理的差异度计算所述目标商户的相对价值得分；对所述相对价值得分进行归一化处理；根据经所述归一化处理的相对价值得分、所述上限和所述下限，生成所述第二推荐数据。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一推荐数据和所述对照数据对集合，确定所述第二推荐数据的上限和下限包括：计算所述对照数据对集合中各数据对的数据比以得到数据比集合；确定所述数据比集合中的最大元素和最小元素；根据所述第一推荐数据和所述最大元素确定所述上限；根据所述第一推荐数据和所述最小元素确定所述下限。5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：计算所述目标商户的健康度得分；对所述健康度得分进行归一化处理；根据经所述归一化处理的健康度得分、所述第二推荐数据和设定的倾斜因子，生成第三推荐数据；将所述第三推荐数据推送至所述目标商户。6.一种数据推送装置，其特征在于，所述装置包括：第一生成模...

【专利技术属性】
技术研发人员：郁延书，
申请(专利权)人：北京小度信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11