应用程序消息推送的方法、装置、存储介质和终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种应用程序消息推送的方法、装置、存储介质和终端设备，其中，所述方法包括：接收应用程序的使用所述应用程序的用户所处的地理位置和用户行为日志；根据所述用户行为日志，计算所述用户的兴趣点特征；根据所述地理位置和所述用户行为日志，获取所述用户的常驻地点以及在所述常驻地点的推送时段；根据所述用户的兴趣点特征和所述常驻地点，从待推送资源中选取推送消息；以及在所述推送时段向所述用户的所述应用程序推送所述推送消息。采用本发明专利技术，能有效地剔除冗余的信息，并在相应的推送时段进行精准推送。

Methods, devices, storage media and terminal devices for application message push

【技术实现步骤摘要】
应用程序消息推送的方法、装置、存储介质和终端设备
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种应用程序消息推送的方法、装置、存储介质和终端设备。
技术介绍
随着移动时代的到来，人们生活中越来越离不开移动设备，与此同时，各大公司主营的服务业务也从PC(personalcomputer，个人电脑)端走向移动端。其中，从PC弹窗式提醒转换为移动设备应用程序消息推送就是一个很鲜明的例子。各式各样的推送消息在时刻向人们传递着多彩多样的讯息，包括新闻、广告、通知等。但是，大量的消息推送也给移动设备的用户带来一定的烦恼。比如：频繁、无关、无用的消息让人日渐厌烦，不少用户选择关闭了应用程序的消息推送通知。因此，如何精准地进行消息推送是目前需要解决的问题之一。传统的消息推送，通常是由工作人员人工进行筛选资源，并手动选择用户发送消息，或者进行全量用户发送。但是，人工操作的执行效率低，不能根据用户的偏好进行个性化推送，会造成资源的浪费，给用户带来糟糕的体验。随着技术的发展，部分公司利用大数据技术进行消息推送。服务端根据运营需求，对推送资源进行筛选，并选本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用程序消息推送的方法，其特征在于，包括：/n接收应用程序的用户数据；其中，所述用户数据包括使用所述应用程序的用户所处的地理位置和用户行为日志，所述用户行为日志用于记载所述用户在应用程序上的操作行为；/n根据所述用户行为日志，计算所述用户的兴趣点特征；/n根据所述地理位置和所述用户行为日志，获取所述用户的常驻地点以及在所述常驻地点的推送时段；/n根据所述用户的兴趣点特征和所述常驻地点，从待推送资源中选取推送消息；以及/n在所述推送时段向所述用户的所述应用程序推送所述推送消息。/n

【技术特征摘要】
1.一种应用程序消息推送的方法，其特征在于，包括：
接收应用程序的用户数据；其中，所述用户数据包括使用所述应用程序的用户所处的地理位置和用户行为日志，所述用户行为日志用于记载所述用户在应用程序上的操作行为；
根据所述用户行为日志，计算所述用户的兴趣点特征；
根据所述地理位置和所述用户行为日志，获取所述用户的常驻地点以及在所述常驻地点的推送时段；
根据所述用户的兴趣点特征和所述常驻地点，从待推送资源中选取推送消息；以及
在所述推送时段向所述用户的所述应用程序推送所述推送消息。


2.如权利要求1所述的应用程序消息推送的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述用户实时的地理位置，识别所述用户所处的实时场景；
根据所述用户的兴趣点特征和所述实时场景，从待推送资源中选取推送消息。


3.如权利要求1所述的应用程序消息推送的方法，其特征在于，从待推送资源中选取推送消息，包括：
计算所述待推送资源的资源矩阵，其中，所述资源矩阵的每一行或每一列用于表示所述待推送资源中一条消息的特征；
从所述资源矩阵中选取所述推送消息。


4.如权利要求3所述的应用程序消息推送的方法，其特征在于，所述计算所述待推送资源的资源矩阵，包括：
获取待推送资源；其中，所述待推送资源包括多条消息；
利用所述分词工具，对所述待推送资源中的每一条消息进行分词，以及根据所述分词词典从分词后的词中提取有效词；
根据推送要求与每一条消息的有效词的匹配度，选取消息；
根据选取的每一条消息的有效词，构建成资源特征列表；其中，所述资源特征列表中的每一行或每一列用于记载一条消息的有效词；以及
根据资源特征列表，构建资源矩阵。


5.如权利要求1至4中任一项所述的应用程序消息推送的方法，其特征在于，根据所述用户行为日志，计算所述用户的兴趣点特征，包括：
判断是否所述用户行为日志需要补充历史行为日志；
当不需要补充历史行为日志时，根据所述兴趣向量模型，对所述用户行为日志中的实时行为日志进行计算，获得所述用户的兴趣点特征；
当需要补充历史行为日志时，获取所述用户在过去的第一时间段内上传的历史行为日志；以及根据兴趣向量模型，对历史行为日志的和实时行为日志进行计算，获得所述用户的兴趣点特征。


6.如权利要求5所述的应用程序消息推送的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过爬虫技术，从互联网抓取用户行为日志；
基于每个行业的基本词典，构建用于对文本进行分词的分词词典；
利用切词工具对所述用户行为日志的数据进行切词；
根据所述分词词典，从切取后的词中提取有效词；以及
基于词向量算法对提取的有效词进行训练，生成所述兴趣向量模型。


7.如权利要求1至4中任一项所述的应用程序消息推送的方法，其特征在于，所述用户行为日志包括所述用户使用所述应用程序的时间和/或所述用户点击推送消息的点击时间，根据所述地理位置和所述用户行为日志，获取所述用户的常驻地点以及在所述常驻地点的推送时段，包括：
获取所述用户在过去的第二时间段内上传的历史行为日志、地理位置以及地理位置的上传时间；
根据所述历史行为日志中的所述用户使用所述应用程序的时间和/或所述用户点击推送消息的点击时间，计算工作日、双休日以及节假日的各时段的使用权重值；
根据聚类算法，对获取的地理位置以及所述地理位置的上传时间进行聚类判别，获得所述用户的常驻地点和所述常驻地点的特征；其中，所述常驻地点的特征包括所述用户在所述常驻地点的时间分布；以及
根据所述用户在所述常驻地点的时间分布以及所述用户在所述工作日、所述双休日和所述节假日中的各时段的使用权值，计算所述用户在所述常驻地点的推送时段。


8.如权利要求7所...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹兵，袁星，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11