This application discloses information push methods and devices. One specific embodiment of the method includes: obtaining at least two order information for the same item category, in which the order information includes the order date and the purchase quantity; determining the average daily consumption of the user's interval for the item category based on the purchase quantity in at least two order information, in which the interval is two orders adjacent to the order date. Date interval; Based on the average daily consumption of each interval, determine the average daily consumption of goods for the category of goods; Based on the average daily consumption and the purchase amount corresponding to the latest order, determine the push date of the item information related to the category of goods to the user terminal; Based on the push date, push the item category to the user terminal. Item information associated with items. The implementation method improves the effectiveness of information push.
【技术实现步骤摘要】
信息推送方法和装置
本申请涉及计算机
，具体涉及电子商务
，尤其涉及信息推送方法和装置。
技术介绍
随着电子商务的高速发展，各个电商公司经营品类范围的不断扩大，积累的用户订单数据的不断丰富，基于用户针对消费品的复购行为的分析，预测用户下一次购买该物品的时间已经成为各公司预测销量、提升商品复购转化率的一种重要手段。因此，如何有效的向用户推送信息，是一个值得研究的问题。
技术实现思路
本申请的目的在于提出一种改进的信息推送方法和装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种信息推送方法，该方法包括：获取用户针对同一物品类别的物品的至少两个订单信息，其中，订单信息包括订单日期和购买量；基于至少两个订单信息中的购买量，确定用户针对物品类别的物品的间隔期的日均消耗量，其中，间隔期为订单日期相邻的两个订单的日期间隔；基于各个间隔期的日均消耗量，确定用户针对物品类别的物品的平均日均消耗量；基于平均日均消耗量和最新订单对应的购买量，确定向用户的用户终端推送物品类别的物品关联的物品信息的推送日期；基于推送日期，向用户的用户终端推送物品类别的物品关联的物品信息。在一些实施例中，基于各个间隔期的日均消耗量，确定用户针对物品类别的物品的平均日均消耗量，包括：确定各个间隔期的日均消耗量的类型，其中，类型包括正常和异常；基于各个间隔期的日均消耗量的类型，确定用户针对物品类别的物品的平均日均消耗量。在一些实施例中，确定各个间隔期的日均消耗量的类型，包括：将物品类别和针对物品类别的物品的各个间隔期的日均消耗量输入预先训练的类型识别模型，以确定针对物品...
【技术保护点】
1.一种信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户针对同一物品类别的物品的至少两个订单信息，其中，订单信息包括订单日期和购买量；基于所述至少两个订单信息中的购买量，确定所述用户针对所述物品类别的物品的间隔期的日均消耗量，其中，间隔期为订单日期相邻的两个订单的日期间隔；基于各个间隔期的日均消耗量，确定所述用户针对所述物品类别的物品的平均日均消耗量；基于所述平均日均消耗量和最新订单对应的购买量，确定向所述用户的用户终端推送所述物品类别的物品关联的物品信息的推送日期；基于所述推送日期，向所述用户的用户终端推送所述物品类别的物品关联的物品信息。
【技术特征摘要】
1.一种信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户针对同一物品类别的物品的至少两个订单信息，其中，订单信息包括订单日期和购买量；基于所述至少两个订单信息中的购买量，确定所述用户针对所述物品类别的物品的间隔期的日均消耗量，其中，间隔期为订单日期相邻的两个订单的日期间隔；基于各个间隔期的日均消耗量，确定所述用户针对所述物品类别的物品的平均日均消耗量；基于所述平均日均消耗量和最新订单对应的购买量，确定向所述用户的用户终端推送所述物品类别的物品关联的物品信息的推送日期；基于所述推送日期，向所述用户的用户终端推送所述物品类别的物品关联的物品信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个间隔期的日均消耗量，确定所述用户针对所述物品类别的物品的平均日均消耗量，包括：确定各个间隔期的日均消耗量的类型，其中，所述类型包括正常和异常；基于各个间隔期的日均消耗量的类型，确定所述用户针对所述物品类别的物品的平均日均消耗量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定各个间隔期的日均消耗量的类型，包括：将物品类别和针对物品类别的物品的各个间隔期的日均消耗量输入预先训练的类型识别模型，以确定针对物品类别的物品的各个间隔期的日均消耗量对应的类型，其中，所述类型识别模型用于表征针对物品类别的物品的间隔期的日均消耗量与类型的对应关系。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：训练类型识别模型的步骤，包括：获取针对各个物品类别的物品的间隔期的日均消耗量的样本集合，其中，所述样本集合包括预先标识出的正常类型的间隔期的日均消耗量的样本和预先标识出的异常类型的间隔期的日均消耗量的样本；利用机器学习方法，基于所述标识出的正常类型的间隔期的日均消耗量的样本和所述标识出的异常类型的间隔期的日均消耗量的样本，训练得到类型识别模型。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定各个间隔期的日均消耗量的类型，包括：求取日期在前的间隔期的日均消耗量与相邻的且日期在后的间隔期的日均消耗量的差值的绝对值，再将所述差值的绝对值除以日期在前的间隔期的日均消耗量得到的商确定为所述日期在后的间隔期的日均消耗量的稳定度，其中，针对每个间隔期的日均消耗量，将确定该间隔期的日均消耗量时所使用的订单日期相邻的两个订单的在前订单日期或在后订单日期作为该间隔期的日均消耗量的日期；确定所述稳定度是否小于等于预设的稳定度阈值；若是，则确定所述日期在后的间隔期的日均消耗量的类型为正常；若否，则确定所述日期在后的间隔期的日均消耗量的类型为异常。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各个间隔期的日均消耗量，确定所述用户针对所述物品类别的物品的平均日均消耗量，包括：按照日期由先到后的顺序对每个间隔期的日均消耗量按照编号由小到大的顺序或由大到小的顺序进行编号；对于正常类型的间隔期的日均消耗量，将编号相邻的间隔期的日均消耗量划分为同一区间；求取各个区间内的间隔期的日均消耗量的平均值；选取各个平均值中最大的平均值作为正常平均日均消耗量；对于异常类型的间隔期的日均消耗量，选取各个异常类型的间隔期的日均消耗量中最大的日均消耗量作为异常平均日均消耗量；确定所述正常平均日均消耗量与所述异常平均日均消耗量的平均值，并将确定出的平均值作为所述用户针对所述物品类别的物品的平均日均消耗量。7.根据权利要求1或6所述的方法，其特征在于，所述基于所述平均日均消耗量和最新订单对应的购买量，确定向所述用户的用户终端推送所述物品类别的物品关联的物品信息的推送日期，包括：将最新订单对应的购买量除以所述平均日均消耗量所得的商确定为所述用户针对所述物品类别的物品的使用天数；基于最新订单的订单日期与所述使用天数，确定向所述用户的用户终端推送所述物品类别的物品关联的物品信息的推送日期。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述推送日期，向所述用户的用户终端推送所述物品类别的物品关联的物品信息，包括：当当前日期符合所述推送日期时，向所述用户的用户终端推送所述物品类别的物品关联的物品信息。9.一种信息推送装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，配置用于获取用户针对同一物品类别的物品的至少两个订单信息，其中，订单信息包括订单日期和购买量；第一确定单元，配置用于基于所述至少两个订单信息中的购买量，确定所述用户针对所述物品类别的物品的间隔...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫石，王雅晴，马添，肖践，
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
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