信息推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种信息推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：从数据服务器中获取多个用户的特征数据；根据所述特征数据确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群；针对所述目标人群中的每一目标用户，获取所述目标用户在目标应用中的历史使用数据；根据所述历史使用数据确定各所述目标用户对应的目标推送渠道；采用所述目标推送渠道，向所述目标用户发送所述目标使用权限对应的推送信息。从而能够精准地向目标用户进行信息推送，提高推送渠道分配的合理性，且能够提高信息推送的效率，节约资源。

【技术实现步骤摘要】
信息推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种信息推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着互联网和人工智能的发展，越来越多的线上应用走进用户的生活。例如线上购物应用(Application，简称APP)、线上办公APP、线上音乐APP等。为了提高用户对各种应用的使用体验，各种应用软件都为用户提供了不同的使用权限，当用户办理了使用权限时候，可以根据该使用权限向用户提供更优化的服务。由于信息推送的渠道有多种，例如短信推送、电话推送、APP内信息推送等。为了使用户能够对不同的使用权限进行了解以及办理，需要确定针对每一用户选择什么推送渠道以及什么时间进行信息推送。现有技术中一般都是依赖相关业务人员的主观经验进行判断干预，并采取随机分配、依级别分配或全渠道触达等方式进行信息推送。但是在实现本专利技术过程中，专利技术人发现采用上述方法进行信息推送时，如果相关业务人员对各渠道触达特点或用户情况了解不足，则容易导致推送渠道分配不合理，信息推送效率低、耗费资源的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种信息推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于解决现有的信息推送方法由人工进行推送策略的确定导致的推送渠道分配不合理，信息推送效率低、耗费资源的技术问题。本专利技术实施例的第一个方面是提供一种信息推送方法，包括：从数据服务器中获取多个用户的特征数据；根据所述特征数据确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群；r>针对所述目标人群中的每一目标用户，获取所述目标用户在目标应用中的历史使用数据；根据所述历史使用数据确定各所述目标用户对应的目标推送渠道；采用所述目标推送渠道，向所述目标用户发送所述目标使用权限对应的推送信息。在一种可能的设计中，所述根据所述特征数据确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群，包括：将所述特征数据输入至预设的筛选模型，筛选获得预设数量个目标特征；根据所述目标特征确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群。在一种可能的设计中，所述将所述特征数据输入至预设的筛选模型之前，还包括：根据所述特征数据对应的使用权限的历史办理信息，对所述特征数据进行标注；所述根据所述目标特征确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群，包括：根据所述目标特征构建决策树；根据所述决策树中的每一分支对应的用户的标注信息，确定所述每一分支对应的办理使用权限的概率；将办理使用权限的概率大于预设的阈值的分支对应的用户作为所述办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群。在一种可能的设计中，所述将所述特征数据输入至预设的筛选模型之前，还包括：根据所述特征数据对应的使用权限的历史办理信息，对所述特征数据进行标注；所述根据所述目标特征确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群，包括：根据所述目标特征中每一特征对应的枚举指标，构建多个交叉矩阵；根据所述交叉矩阵对应的用户的标注信息，确定各交叉矩阵对应的办理使用权限的概率；将办理使用权限的概率大于预设的阈值的交叉矩阵对应的用户作为所述办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群。在一种可能的设计中，所述将所述特征数据输入至预设的筛选模型，筛选获得预设数量个目标特征，包括：将所述特征数据输入至预设的筛选模型，确定所述特征数据是否稳定；若稳定，则根据所述筛选模型筛选获得预设数量个目标特征。在一种可能的设计中，所述根据所述历史使用数据确定各所述目标用户对应的目标推送渠道，包括：根据所述历史使用数据，确定各所述目标用户使用各推送渠道后办理所述使用权限的转化率，以及确定各所述目标用户使用各推送渠道后的用户属性；根据所述转化率、所述用户属性以及预设的各推送渠道对应的推送成本，确定各所述目标用户对应的目标推送渠道。在一种可能的设计中，所述根据所述历史使用数据，确定各所述目标用户使用各推送渠道后办理所述使用权限的转化率，包括：将各目标用户对应的历史使用数据输入至预设的转化率预测模型，获得各所述目标用户使用各推送渠道后办理所述使用权限的转化率。在一种可能的设计中，所述将各目标用户对应的历史使用数据输入至预设的转化率预测模型之前，还包括：获取多个用户对应的第一历史使用数据，所述第一历史使用数据包括所述多个用户在通过各推送渠道获取推送信息后办理使用权限的情况；通过所述第一历史使用数据对预设的待训练模型进行训练，获得所述转化率预测模型。在一种可能的设计中，所述确定各所述目标用户使用各推送渠道后的用户属性，包括：将各目标用户对应的历史使用数据输入至预设的用户属性预测模型，获得各所述目标用户使用各推送渠道后的用户属性。在一种可能的设计中，所述将各目标用户对应的历史使用数据输入至预设的用户属性预测模型之前，还包括：获取多个用户对应的第二历史使用数据，所述第二历史使用数据包括所述多个用户在通过各推送渠道获取推送信息后反馈信息；通过所述第二历史使用数据对预设的待训练模型进行训练，获得所述用户属性预测模型。在一种可能的设计中，还包括：获取各目标用户对目标应用中的用户行为数据；根据所述用户行为数据，确定目标推送时间；在所述目标推送时间，向所述目标用户发送所述目标使用权限对应的推送信息。本专利技术实施例的第二个方面是提供一种信息推送装置，包括：特征数据获取模块，用于从数据服务器中获取多个用户的特征数据；目标人群确定模块，用于根据所述特征数据确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群；使用数据获取模块，用于针对所述目标人群中的每一目标用户，获取所述目标用户在目标应用中的历史使用数据；推送渠道确定模块，用于根据所述历史使用数据确定各所述目标用户对应的目标推送渠道；推送模块，用于采用所述目标推送渠道，向所述目标用户发送所述目标使用权限对应的推送信息。在一种可能的设计中，所述目标人群确定模块包括：筛选单元，用于将所述特征数据输入至预设的筛选模型，筛选获得预设数量个目标特征；确定单元，用于根据所述目标特征确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群。在一种可能的设计中，所述目标人群确定模块还包括：标注单元，用于根据所述特征数据对应的使用权限的历史办理信息，对所述特征数据进行标注；所述确定单元用于：根据所述目标特征构建决策树；根据所述决策树中的每一分支对应的用户的标注信息，确定所述每一分支对应的办理使用权限的概率；将办理使用权限的概率大于预设的阈值的分支对应的用户作为所述办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群。在一种可能的设计中，所述目标人群确定模块还包括：标注单元，用于根据所述特征数据对应的使用权限的历史办理信息，对所述特征数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息推送方法，其特征在于，包括：/n从数据服务器中获取多个用户的特征数据；/n根据所述特征数据确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群；/n针对所述目标人群中的每一目标用户，获取所述目标用户在目标应用中的历史使用数据；/n根据所述历史使用数据确定各所述目标用户对应的目标推送渠道；/n采用所述目标推送渠道，向所述目标用户发送所述目标使用权限对应的推送信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种信息推送方法，其特征在于，包括：
从数据服务器中获取多个用户的特征数据；
根据所述特征数据确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群；
针对所述目标人群中的每一目标用户，获取所述目标用户在目标应用中的历史使用数据；
根据所述历史使用数据确定各所述目标用户对应的目标推送渠道；
采用所述目标推送渠道，向所述目标用户发送所述目标使用权限对应的推送信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征数据确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群，包括：
将所述特征数据输入至预设的筛选模型，筛选获得预设数量个目标特征；
根据所述目标特征确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述特征数据输入至预设的筛选模型之前，还包括：
根据所述特征数据对应的使用权限的历史办理信息，对所述特征数据进行标注；
所述根据所述目标特征确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群，包括：
根据所述目标特征构建决策树；
根据所述决策树中的每一分支对应的用户的标注信息，确定所述每一分支对应的办理使用权限的概率；
将办理使用权限的概率大于预设的阈值的分支对应的用户作为所述办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述特征数据输入至预设的筛选模型之前，还包括：
根据所述特征数据对应的使用权限的历史办理信息，对所述特征数据进行标注；
所述根据所述目标特征确定办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群，包括：
根据所述目标特征中每一特征对应的枚举指标，构建多个交叉矩阵；
根据所述交叉矩阵对应的用户的标注信息，确定各交叉矩阵对应的办理使用权限的概率；
将办理使用权限的概率大于预设的阈值的交叉矩阵对应的用户作为所述办理目标使用权限概率大于预设的阈值的目标人群。


5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述特征数据输入至预设的筛选模型，筛选获得预设数量个目标特征，包括：
将所述特征数据输入至预设的筛选模型，确定所述特征数据是否稳定；
若稳定，则根据所述筛选模型筛选获得预设数量个目标特征。


6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史使用数据确定各所述目标用户对应的目标推送渠道，包括：
根据所述历史使用数据，确定各所述目标用户使用各推送渠道后办理所述使用权限的转化率，以及确定各所述目标用户使用各推送渠道后的用户属性；
根据所述转化率、所述用户属性以及预设的各推送渠道对应的推送成本，确定各所述目标用户对应的目标推送渠道。

【专利技术属性】
技术研发人员：杨森森，孙怡，万拓，潘晓，王雨萌，
申请(专利权)人：京东数字科技控股有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11