【技术实现步骤摘要】
基于大数据的产品数据推送方法、系统和计算机设备
本专利技术实施例涉及数据推送领域，尤其涉及一种基于大数据的产品数据推送方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
网上购物平台就是在虚拟的世界进行购物活动的平台，多运用数字化传递信息，达到实物交易的目的。随着互联网技术的迅猛发展，电子商务因其方便快捷的优点而得到了人们的广泛关注。但随着商品信息的细化及客户对推荐内容要求的提高，互联网的发展带动，网上购物已经成为一种时尚，并成为当下一种重要的购物形式。但是传统的商城优惠券推荐都是根据主题进行推荐，或只针对用户浏览的商品进行相似关联，关联度相对单一，这样推荐优惠券往往不是客户所想要的，所以会造成发送的优惠券没有进行消费，且不能挖掘出用户的深层次消费需求，除此以外，也会流失一部分客户来源。因此，如何高效率地向不同的客户推送合适的电子凭据，从而进一步提高消息推送效率和提送准确度，减少无效推送事件，成为了当前要解决的技术问题之一。
技术实现思路
有鉴于此，有必要提供一种基于大数据的产品数据推送方法、...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的产品数据推送方法，其特征在于，所述方法包括：/n从至少一个信息源中爬取目标用户的目标用户原始数据；/n根据所述目标用户原始数据，构建所述目标用户的目标数据库；/n根据所述目标数据库，为所述目标用户构建目标用户画像；/n根据所述目标用户的目标用户画像，确定所述目标用户当前的购买兴趣标签；及/n根据所述目标用户的购买兴趣标签，向所述目标用户的用户终端推送相应的产品数据，所述产品数据为与预设产品关联的电子凭据。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于大数据的产品数据推送方法，其特征在于，所述方法包括：
从至少一个信息源中爬取目标用户的目标用户原始数据；
根据所述目标用户原始数据，构建所述目标用户的目标数据库；
根据所述目标数据库，为所述目标用户构建目标用户画像；
根据所述目标用户的目标用户画像，确定所述目标用户当前的购买兴趣标签；及
根据所述目标用户的购买兴趣标签，向所述目标用户的用户终端推送相应的产品数据，所述产品数据为与预设产品关联的电子凭据。
2.如权利要求1所述的基于大数据的产品数据推送方法，其特征在于，所述目标数据库中包括所述目标用户行为信息；所述根据所述目标数据库，为所述目标用户构建目标用户画像的步骤，包括：
将所述目标用户行为信息进行分类，以得到与所述目标数据库对应的多个子类信息，所述多个子类信息包括购买种类信息、购买时间信息和/或购买价格信息；
根据所述多个子类信息，为所述目标用户构建相应的目标用户画像。
3.如权利要求2所述的基于大数据的产品数据推送方法，其特征在于，所述目标数据库还包括目标用户基础信息，所述目标用户基础信息包括所述目标用户的性别、年龄、身高和/或体重；所述根据所述目标数据库，为所述目标用户构建用户画像的步骤，包括：
将所述目标数据库中的所述目标用户行为信息和目标用户基础信息输入到聚类模型中，得到对应的聚类类别，其中，所述聚类模型预先经过海量数据训练得到；
根据所述目标用户对应的多个子类信息及聚类类别，为所述用户构建相应的目标用户画像。
4.如权利要求3所述的基于大数据的产品数据推送方法，其特征在于，还包括训练所述聚类模型的步骤：
获取N个用户的N个个人数据库；
对所述N个用户的N个个人数据库进行取样，得到M个个人数据库集合，每个个人数据库集合由N个用户中的多个样本用户对应的多个个人数据库构成；
从所述M个个人数据库集合中选择其中一个个人数据库集合；
从被选择的个人数据库集合中提取各个样本用户的用户个人特征；
根据被提取各个样本用户的用户个人特征，通过增量学习法提取未被选择的多个个人数据库集合中的每个样本用户的用户个人特征，以得到N个用户中每个用户的用户个人特征；及
根据所述N个用户的用户个人特征，将所述N个用户进行划分为所述多个聚类类别，其中，每个聚类类别对应一个聚类中心，每个聚类类别的数据都紧密的聚集在其聚类中心的周围，所述每个聚类类别还对应的一个用户类别，每个用户类别对应一个识别标签，每个用户位于一个或多个用户类别中。
技术研发人员：杨春春，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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