【技术实现步骤摘要】
推荐消息的推送方法、装置及存储介质
本申请涉及互联网技术，特别是涉及一种推荐消息的推送方法、装置及存储介质。
技术介绍
用户从对待推荐对象进行浏览、点击、搜索等操作行为，到选择待推荐对象之间需要经历一定的选择周期。在选择周期中，用户对待推荐对象的选择意愿会不停发生变化。现有技术中缺乏在适当的时间针对目标用户推送推荐消息的待推荐对象推荐机制，在选择周期中的任何阶段目标用户都有可能流失，从而影响成交率。
技术实现思路
有鉴于此，本申请的主要目的在于提供一种推荐消息推送方法，该方法可以通过在适当的时间对目标用户进行推荐消息的推送，提高目标用户对待推荐对象的选择概率，提高成交率。为了达到上述目的，本申请提出的技术方案为：第一方面，本申请实施例提供了一种推荐消息推送方法，包括以下步骤：确定符合预设筛选时间条件的目标用户，并获取所述目标用户的属性信息和所述目标用户针对至少一个待推荐对象的行为信息；所述行为信息包括所述目标用户至少一次对所述待推荐对象进行操作行为的行为类别和行为时...
【技术保护点】
1.一种推荐消息推送方法，其特征在于，包括：/n确定符合预设筛选时间条件的目标用户，并获取所述目标用户的属性信息和所述目标用户针对至少一个待推荐对象的行为信息；所述行为信息包括所述目标用户至少一次对所述待推荐对象进行操作行为的行为类别和行为时间；/n针对每个待推荐对象，根据对该待推荐对象每次操作行为的所述行为类别和所述行为时间，确定所述目标用户对该待推荐对象的关注度分值；所述关注度分值用于评价所述目标用户对该待推荐对象感兴趣的程度；/n获取每个所述待推荐对象的属性信息，根据所述目标用户的属性信息、每个所述待推荐对象的属性信息和每个所述待推荐对象的关注度分值，确定每个所述待推...
【技术特征摘要】
1.一种推荐消息推送方法，其特征在于，包括：
确定符合预设筛选时间条件的目标用户，并获取所述目标用户的属性信息和所述目标用户针对至少一个待推荐对象的行为信息；所述行为信息包括所述目标用户至少一次对所述待推荐对象进行操作行为的行为类别和行为时间；
针对每个待推荐对象，根据对该待推荐对象每次操作行为的所述行为类别和所述行为时间，确定所述目标用户对该待推荐对象的关注度分值；所述关注度分值用于评价所述目标用户对该待推荐对象感兴趣的程度；
获取每个所述待推荐对象的属性信息，根据所述目标用户的属性信息、每个所述待推荐对象的属性信息和每个所述待推荐对象的关注度分值，确定每个所述待推荐对象的推荐度；
根据每个所述待推荐对象的推荐度，从所述待推荐对象中确定预定数量个目标待推荐对象，并在满足预设的推荐时间条件时，将根据所述目标推荐对象生成的推荐消息推送给所述目标用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定符合预设筛选时间条件的目标用户的步骤，包括：
获取未对交易对象产生过交易，且针对所述交易对象进行过操作行为的至少一个用户；
针对所述每个用户，根据该用户对所述交易对象进行操作行为的行为时间、当前时间和所述筛选时间条件对应的时间阈值，确定所述目标用户。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个待推荐对象，根据对该待推荐对象每次操作行为的所述行为类别和所述行为时间，确定所述目标用户对该待推荐对象的关注度分值的步骤包括：
针对用户对该待推荐对象的每次操作行为，根据该次操作行为的行为时间与当前时间之间的时长，确定该次操作行为的分值；
根据该次操作行为的所述行为类别，确定该次操作行为的分值权重；
根据每次操作行为的所述分值和所述分值权重，确定该推荐对象的关注度分值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用下述公式确定该次操作行为的分值：
R＝e-λx
其中，R为评分值分值，x为该次操作行为的日期与当前日期之间的时间差，λ为衰减率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户的属性信息、每个所述待推荐对象的属性信息和每个所述待推荐对象的关注度分值，确定每个所述待推荐对象的推荐度的步骤包括：
根据所述目标用户对每个所述待推荐对象的关注度分值，将所述关注度分值最大的预定数量个所述待推荐对象确定为备选待推荐对象；
根据所述目标用户的属性信息、每个所述备选待推荐对象的属性信息，生成特征向量；
将所述特征向量输入预先训练的推荐度计算模型中，得...
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