一种消息推送方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请是关于一种消息推送方法，应用于服务器，包括：获取针对当前推送对象预设的各个推送方案；将各个推送方案均匀发送至用户群中的预设数量个测试用户；获取各个测试用户的行为数据；若当前推送对象需要全量推送，则对获取的测试用户的行为数据进行统计，获得各个推送方案的优化目标参数的统计数据；根据优化目标参数的统计数据，确定最优推送方案；将所述最优推送方案全量发送至所述用户群中的剩余用户。由于本申请将预设的各个推送方案同时发送给不同的参与测试用户，再统计数据确定最优推送方案，避免了调整推送策略耗时过长的问题，能够提高消息推送的效率。

A Message Pushing Method, Device and Electronic Equipment

This application is about a message push method, which is applied to the server, including: acquiring the preset push schemes for the current push object; sending each push scheme evenly to the preset number of test users in the user group; acquiring the behavior data of each test user; and acquiring the behavior data of test users if the current push object needs to push in full, then acquiring the behavior data of test users. Statistical data of the optimized target parameters of each push scheme are obtained; the optimal push scheme is determined according to the statistical data of the optimized target parameters; and the optimal push scheme is sent to the remaining users in the user group in full. Because this application sends the presupposed push schemes to different test users at the same time, and then determines the optimal push scheme by statistical data, it avoids the problem of too long time consuming to adjust the push strategy, and can improve the efficiency of message push.

【技术实现步骤摘要】
一种消息推送方法、装置及电子设备
本专利技术涉及消息推送
，特别是涉及一种消息推送方法、装置及电子设备。
技术介绍
消息推送是提升网络服务品质的有效方式之一。恰到好处的消息推送方案在触达用户后能够获得良好的转化效果，增强用户对App的依赖、提高使用率。然而，日常生活中用户在收到推送消息时往往不会特别关注，多数情况下只是快速地瞥一眼就关闭了通知栏。因此，推送消息的内容，包括：标题、文案、配图等都至关重要，必须在极短的时间内吸引用户注意，使其对推送内容产生兴趣，这样用户才有可能产生点击行为，进一步了解更多内容。为了提高消息推送的效率，现有技术中，在消息推送给用户后，会收集用户的行为数据，通过对行为数据的统计和计算，获得推送效果，如果推送效果不符合预期，则由人工调整推送策略，再次进行消息推送，直到达到预设效果后，确定出最终的推送策略，不再调整推送策略。例如：统计用户的点击量，计算出点击率，也就是点击量与发送量的比值，如果点击率小于预期的点击率，就调整推送策略，比如：调整发送时间、发送内容等策略因素，直到点击率达到预期的点击率，这时的推送策略即为最终的推送策略。在这个过程中，由于调整推送策略的过程中需要人工参与，且可能需要多次改变推送策略，导致调整推送策略的耗时较长，降低了消息推送的效率。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种消息推送方法、装置及电子设备，以提高消息推送的效率。具体技术方案如下：根据本公开实施例的第一方面，提供一种消息推送方法，应用于服务器，包括：获取针对当前推送对象预设的各个推送方案；每种推送方案包括：针对当前推送对象的不同推送内容信息；将所述各个推送方案均匀发送至用户群中的预设数量个测试用户；获取各个测试用户的行为数据；若当前推送对象需要全量推送，则对获取的测试用户的行为数据进行统计，获得各个推送方案的优化目标参数的统计数据；根据所述优化目标参数的统计数据，确定最优推送方案；将所述最优推送方案全量发送至所述用户群中的剩余用户；所述用户群中的剩余用户，为：用户群中除测试用户外的其他用户。可选的，所述预设数量个测试用户，采用如下步骤计算获得：采用如下公式计算获得每种推送方案的最优发送量：m＝n/R其中，m为每个推送方案的最优发送量，n为优化目标参数的统计数据的数据量，n＝h-1(2t，α)，t为预设的判断方案优劣的阈值，h-1(2t，α)为置信区间函数的反函数，α为预设的显著水平，R为根据历史转化率预设的转化率估计值；根据如下公式计算确定测试用户的预设数量：测试用户的预设数量≥推送方案数量×最优发送量。可选的，t预先采用如下公式计算获得：其中，为针对当前推送对象的多个历史推送方案的历史优化目标参数的统计值均值，为所述多个历史推送方案中各个推送方案到达量的均值，α是预设的显著性水平，Zα/2表示当显著性水平为α时，通过查询标准正态分布表获得的z临界值。可选的，所述将所述各个推送方案均匀发送至用户群中的预设数量个测试用户的步骤，包括：根据计算出的最优发送量，确定所述预设的各个推送方案中每个推送方案的最终发送量；所述最终发送量大于或等于所述最优发送量；针对每个推送方案，分别从所述预设数量个测试用户中随机选取最终发送量个对应的参与测试用户；将各个推送方案，分别发送给该推送方案对应的参与测试用户。可选的，根据所述优化目标参数的统计数据，确定最优推送方案的步骤，包括：根据优化目标参数的统计数据，计算获得所述预设的各个推送方案中每个推送方案的优化目标参数的统计值；采用如下公式将各个推送方案两两比较并排序，确定最优推送方案：|Si-Sj|≥t；其中，t为根据优化目标参数的统计数据计算得到的判断方案优劣的阈值，Si表示预设数量个推送方案中第i个方案的优化目标参数的统计值，Sj表示预设数量个推送方案中第j个方案的优化目标参数的统计值。可选的，当判断推送方案优劣的优化目标参数为多个时，所述根据所述优化目标参数的统计数据，确定最优推送方案的步骤，包括：根据预先对目标优化参数的优先级排序，按照优先级最高的目标优化参数采用如下公式比较各个推送方案的优劣；|Si-Sj|≥t；其中，t为根据优化目标的统计数据计算得到的判断方案优劣的阈值，Si表示预设数量个推送方案中第i个方案的目标统计值，Sj表示预设数量个推送方案中第j个方案的目标统计值；判断在所述优先级最高的目标优化参数下能否确定出最优推送方案；如果未确定出最优推送方案，则按照优先级次之的目标优化参数比较所述预设数量个推送方案的优劣，直至确定出最优推送方案。可选的，当判断推送方案优劣的优化目标参数为多个时，所述根据所述优化目标参数的统计数据，确定最优推送方案的步骤，包括：根据优化目标参数的统计数据，计算获得所述预设的各个推送方案中每个推送方案的优化目标参数的统计值；根据为各个所述判断推送方案优劣的优化目标参数预设的权重，计算预设的各个推送方案中每个推送方案的得分；将得分最高的推送方案确定为最优推送方案。可选的，当推送对象为视频时，所述优化目标参数，为：点击率、播放率或完播率中的一种或多种。可选的，若当前推送对象需要个性化推送，则在所述获取各个测试用户的行为数据的步骤之后，还包括：对获取的测试用户的行为数据进行统计，得到各个推送方案的优化目标参数的统计数据，根据所述统计数据确定预设数量个优选推送方案；获取每个优选推送方案对应的各个测试用户的用户画像及基本信息，利用数据挖掘算法，从用户画像中确定每个优选推送方案对应的用户特征；获得用户群中各个用户的用户画像及基本信息，与每个优选推送方案对应的用户特征相匹配；如果某个用户的用户画像包含了某个优选推送方案对应的用户特征，则确定该用户与该优选推送方案对应；将各个优选推送方案发送给用户群中，各个优选推送方案对应的用户。可选的，在根据所述优化目标参数的统计数据，确定最优推送方案的步骤之后，所述方法还包括：将针对当前推送对象的最优推送方案进行存储；所述将所述最优推送方案全量发送至所述用户群中的剩余用户的步骤，包括：当检测到该推送对象的推送命令被触发时，将所述最优推送方案全量发送至所述用户群中的剩余用户。根据本公开实施例的第二方面，提供一种消息推送装置，包括：方案获取单元：被配置为获取针对当前推送对象预设的各个推送方案；每种推送方案包括：针对当前推送对象的不同推送内容信息；方案发送单元：被配置为将所述各个推送方案均匀发送至用户群中的预设数量个测试用户；数据获取单元：被配置为获取各个测试用户的行为数据；数据统计单元：被配置为若当前推送对象需要全量推送，则对获取的测试用户的行为数据进行统计，获得各个推送方案的优化目标参数的统计数据；第一最优方案确定单元：被配置为根据所述优化目标参数的统计数据，确定最优推送方案；全量发送单元：被配置为将所述最优推送方案全量发送至所述用户群中的剩余用户；所述用户群中的剩余用户，为：用户群中除测试用户外的其他用户。可选的，所述预设数量个测试用户，采用计算单元获得；所述计算单元，包括：最优发送量计算模块：被配置为采用如下公式计算获得每种推送方案的最优发送量：m＝n/R；其中，m为每个推送方案的最优发送量，n为优化目标参数的统计数据的数据量，n＝h-1(2t，α)，t为预设的判断方案优劣的阈值，h-1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种消息推送方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：获取针对当前推送对象预设的各个推送方案；每种推送方案包括：针对当前推送对象的不同推送内容信息；将所述各个推送方案均匀发送至用户群中的预设数量个测试用户；获取各个测试用户的行为数据；若当前推送对象需要全量推送，则对获取的测试用户的行为数据进行统计，获得各个推送方案的优化目标参数的统计数据；根据所述优化目标参数的统计数据，确定最优推送方案；将所述最优推送方案全量发送至所述用户群中的剩余用户；所述用户群中的剩余用户，为：用户群中除测试用户外的其他用户。

【技术特征摘要】
1.一种消息推送方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：获取针对当前推送对象预设的各个推送方案；每种推送方案包括：针对当前推送对象的不同推送内容信息；将所述各个推送方案均匀发送至用户群中的预设数量个测试用户；获取各个测试用户的行为数据；若当前推送对象需要全量推送，则对获取的测试用户的行为数据进行统计，获得各个推送方案的优化目标参数的统计数据；根据所述优化目标参数的统计数据，确定最优推送方案；将所述最优推送方案全量发送至所述用户群中的剩余用户；所述用户群中的剩余用户，为：用户群中除测试用户外的其他用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设数量个测试用户，采用如下步骤计算获得：采用如下公式计算获得每种推送方案的最优发送量：m＝n/R；其中，m为每个推送方案的最优发送量，n为优化目标参数的统计数据的数据量，n＝h-1(2t,α)，t为预设的判断方案优劣的阈值，h-1(2t,α)为置信区间函数的反函数，α为预设的显著水平，R为根据历史转化率预设的转化率估计值；根据如下公式计算确定测试用户的预设数量：测试用户的预设数量≥推送方案数量×最优发送量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，t预先采用如下公式计算获得：其中，为针对当前推送对象的多个历史推送方案的历史优化目标参数的统计值均值，为所述多个历史推送方案中各个推送方案到达量的均值，α是预设的显著性水平，Zα/2表示当显著性水平为α时，通过查询标准正态分布表获得的z临界值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述各个推送方案均匀发送至用户群中的预设数量个测试用户的步骤，包括：根据计算出的最优发送量，确定所述预设的各个推送方案中每个推送方案的最终发送量；所述最终发送量大于或等于所述最优发送量；针对每个推送方案，分别从所述预设数量个测试用户中随机选取最终发送量个对应的参与测试用户；将各个推送方案，分别发送给该推送方案对应的参与测试用户。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述优化目标参数的统计数据，确定最优推送方案的步骤，包括：根据优化目标参数的统计数据，计算获得所述预设的各个推送方案中每个推送方案的优化目标参数的统计值；采用如下公式将各个推送方案两两比较并排序，确定最优推送方案：|Si-Sj|≥t；其中，t为根据优化目标参数的统计数据计算得到的判断方案优劣的阈值，Si表示预设数量个推送方案中第i个方案的优化目...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小康，梁竞帆，谢叶山，王真，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11