一种消息推送方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种消息推送方法、装置、电子设备和存储介质，用以提高用户在低频应用的点击率，其中，方法包括：获取目标对象在预设时段内针对高频应用所产生的行为数据，其中高频应用为在预设时段内使用频率大于预设频率阈值的应用；基于行为数据获取目标对象的行为习惯特征；根据行为习惯特征确定目标对象能够使用低频应用的空闲时间；在空闲时间中，触发低频应用发送推送消息。由于本申请实施例通过用户对高频应用的行为数据，建立用户行为画像，发掘用户空闲时间，并在空闲时间触发低频应用向用户推送消息，提高用户在低频应用的点击率。

【技术实现步骤摘要】
一种消息推送方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及互联网
，尤其涉及一种消息推送方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
随着智能手机的大量普及应用，智能手机能够支持的应用越来越多，功能越来越强大，智能手机向着多样化、个性化的方向发展，成为用户生活中不可缺少的电子用品。其中，根据用户偏好可将应用划分为两大类：经常使用的高频应用以及不常使用的低频应用，目前提升用户在低频APP(Application，应用程序)的使用时长的方案，大多数都是通过直接向低频APP定时推送锁屏消息，来吸引用户。然而，定时推送的方式没有考虑到用户的行为习惯，用户的点击欲望很低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种消息推送方法、装置、电子设备和存储介质，用以提高用户在低频应用的点击率。本申请实施例提供的第一种消息推送方法，包括：获取目标对象在预设时段内针对高频应用所产生的行为数据，其中所述高频应用为在所述预设时段内使用频率大于预设频率阈值的应用；基于所述行为数据获取所述目标对象的行为习惯特征；>根据所述行为习惯特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种消息推送方法，其特征在于，该方法包括：/n获取目标对象在预设时段内针对高频应用所产生的行为数据，其中所述高频应用为在所述预设时段内使用频率大于预设频率阈值的应用；/n基于所述行为数据获取所述目标对象的行为习惯特征；/n根据所述行为习惯特征确定所述目标对象能够低频应用的空闲时间，其中所述低频应用为在所述预设时段内使用频率不大于所述预设频率阈值的应用；/n在所述空闲时间中，触发所述低频应用发送推送消息。/n

【技术特征摘要】
1.一种消息推送方法，其特征在于，该方法包括：
获取目标对象在预设时段内针对高频应用所产生的行为数据，其中所述高频应用为在所述预设时段内使用频率大于预设频率阈值的应用；
基于所述行为数据获取所述目标对象的行为习惯特征；
根据所述行为习惯特征确定所述目标对象能够低频应用的空闲时间，其中所述低频应用为在所述预设时段内使用频率不大于所述预设频率阈值的应用；
在所述空闲时间中，触发所述低频应用发送推送消息。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行为习惯特征确定所述目标对象能够低频应用的空闲时间，包括：
将所述行为习惯特征输入已训练的预测模型，获取所述预测模型输出的点击概率，其中所述已训练的预测模型是通过已标注点击概率的训练样本训练得到的，所述训练样本包含行为习惯特征，所述点击概率用于表示向所述目标对象展示推送消息后所述目标对象点击所述推送消息的概率；
根据所述点击概率确定所述空闲时间。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述点击概率确定所述空闲时间，包括：
若所述点击概率大于预设概率阈值，则确定所述目标对象处于空闲时间；或
若所述点击概率在所述目标对象所对应的历史点击概率中的排序在预设次序范围内，则确定所述目标对象处于空闲时间。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述点击概率在所述目标对象所对应的历史点击概率中的排序在预设次序范围内，则在确定所述目标对象处于空闲时间之前，还包括：
根据各项场景所对应的期望次数确定在预设时长内当前时刻所对应的场景的优先级最高，其中所述期望次数是根据所述目标对象的历史操作分布确定的，用于表示所述各项场景在所述预设时长内期望发生的次数，所述优先级序列是根据所述目标对象在各项场景下的点击概率确定的，所述点击概率越高，所述优先级越高。


5.如权利要求1～4任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述行为数据获取所述目标对象的行为习惯特征，包括：
将所述行为数据中的结构化数据构建为至少一个结构化数据事件，其中所述结构化数据事件用于表示所述目标对象实施各项操作时所发生的事件；
根据所述至少一个结构化数据事件进行特征提取，得到所述目标对象的行为习惯特征。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过下列方式中的任意一种或多种确定所述目标对象的行为习惯特征：
根据所述至少一个结构化数据事件获取所述目标对象在第一统计时段的每个单位时间内实施所述各项操作的活跃度，并将所述活跃度的平均值作为所述目标对象的长期活跃度特征，根据所述长期活跃度特征确定所述目标对象的行为习惯特征，其中所述第一统计时段在所述预设时段范围内；
根据所述至少一个结构化数据事件获取所述目标对象在第二统计时段内实施所述各项操作的次数，并将获取的次数作为所述目标对象的短期特征，根据所述短期特征确定所述目标对象的行为习惯特征，其中所述第二统计时段在所述预设时段范围内，所述第二统计时段的时长小于所述第一统计时段的时长；
根据所述至少一个结构化数据事件获取当前时刻所述高频应用的即时状态信息，并将所述即时状态信息作为所述目标对象的即时特征，根据所述即时特征确定所述目标对象的行为习惯特征。


7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述行为习惯特征还包括反馈特征；
所述对所述至少一个结构化数据事件进行特征提取，生成所述目标对象的行为习惯特征，包括：
在向所述目标对象展示推送消息后，根据所述至少一个结构化数据事件获取用于表示所述目标对象是否点击所述推送消息的反馈信息，并将所述反馈信息作为所述目标对象的反馈特征；和/或
所述行为习惯特征还包括静态特征；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘卓，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44