一种信息推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种信息推荐方法、装置、设备及存储介质，包括：获取用户的逛店信息，该逛店信息包括用户出入店铺的信息；根据该逛店信息，利用预先构建的第一概率模型确定出用户在未来的第一时间段内进入目标店铺的逛店概率，从而根据该逛店概率，确定是否将该目标店铺对应的营销策略信息推送给用户。由于用户的逛店信息可以在一定程度上体现用户的购买需求，因此，基于该逛店信息可以分析确定出用户在目标店铺进行购物的可能性，并可以向购物可能性较高的用户推送目标店铺的营销策略信息，进而可以实现针对于顾客作出精细化的营销，提高用户的购买转化率。

An information recommendation method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种信息推荐方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及数据处理
，特别是涉及一种对象推荐方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
在线下的商场购物场景中，顾客通常会基于自己的购买需求出入多家店铺，并当顾客浏览到店铺中存在满足自身的购买期望的商品时，顾客通常会购买该商品。但是，在线下的购物商场中，大多数商家无法对顾客做精细化营销。比如，对于一名经常购买衣物的顾客，商场中的大多数服装店铺通常并不能确定该顾客是否存在较大的兴趣购买衣物，从而难以向该顾客作出针对性的营销策略，比如，向该顾客推送购物优惠券等。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种信息推荐的方法、装置、设备及存储介质，以便于商家向不同顾客作出针对性的营销策略，从而可以提高顾客的购买转化率。第一方面，本申请实施例提供了一种信息推荐方法，包括：获取用户的逛店信息，所述逛店信息包括所述用户出入店铺的信息；根据所述逛店信息，利用预先构建的第一概率模型确定出所述用户在未来第一时间段内进入目标店铺的逛店概率；根据所述逛店概率，确定是否将所述目本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取用户的逛店信息，所述逛店信息包括所述用户出入店铺的信息；/n根据所述逛店信息，利用预先构建的第一概率模型确定出所述用户在未来第一时间段内进入目标店铺的逛店概率；/n根据所述逛店概率，确定是否将所述目标店铺对应的营销策略信息推送给所述用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户的逛店信息，所述逛店信息包括所述用户出入店铺的信息；
根据所述逛店信息，利用预先构建的第一概率模型确定出所述用户在未来第一时间段内进入目标店铺的逛店概率；
根据所述逛店概率，确定是否将所述目标店铺对应的营销策略信息推送给所述用户。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述用户的购物信息；
根据所述购物信息或组合信息，利用预先构建的第二概率模型确定出所述用户在所述第一时间段内在所述目标店铺内进行购物的购物概率，所述组合信息包括所述购物信息以及所述逛店信息；
则，所述根据所述逛店概率，确定是否将所述目标店铺对应的营销策略信息推送给所述用户，包括：
根据所述逛店概率、所述逛店概率对应的第一权重值、所述购物概率以及购物概率对应的第二权重值，计算出综合概率；
根据所述综合概率，确定是否将所述目标店铺对应的营销策略信息推送给所述用户。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一时间段至少包括第一子时间段、第二子时间段；
则，所述根据所述逛店信息，利用预先构建的第一概率模型确定出所述用户在未来第一时间段内进入目标店铺的逛店概率，包括：
根据所述逛店信息，利用预先构建的第一概率模型确定出所述用户在所述第一子时间段内进入目标店铺的第一概率，以及在所述第二子时间段内进入所述目标店铺的第二概率；
计算所述第一概率以及所述第二概率的和值，得到所述用户在所述第一时间段内进入所述目标店铺的逛店概率；
所述根据所述购物信息或组合信息，利用预先构建的第二概率模型确定出所述用户在所述第一时间段内在所述目标店铺内进行购物的购物概率，包括：
根据所述逛店信息，利用预先构建的第二概率模型确定出所述用户在所述第一子时间段内在所述目标店铺内进行购物的第三概率，以及在所述第二子时间段内在所述目标店铺内进行购物的第四概率；
计算所述第三概率以及所述第四概率的和值，得到所述用户在所述第一时间段内在所述目标店铺内进行购物的购物概率。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述综合概率，确定是否将所述目标店铺对应的营销策略信息推送给所述用户，包括：
当所述用...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢剑锋，
申请(专利权)人：北京爱笔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11