一种业务数据推送方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开一种业务数据推送方法、装置及存储介质，其中，方法包括：获取游戏客户端中的游戏用户的行为日志表，从行为日志表中提取与所述游戏用户相关联的关键行为数据信息；对关键行为数据信息进行用户画像分析，得到用于表征所述游戏用户的用户画像信息；在基于用户画像信息确定游戏用户满足数据推送条件时，获取与用户画像信息相匹配的K个业务类型的业务数据信息，将K个业务类型的业务数据信息对应的提示信息推送至所述游戏用户对应的游戏终端，以使游戏终端在游戏客户端对应的游戏显示界面中展示所述提示信息；K为正整数。采用本发明专利技术，可以实现提示信息的主动触达，且可以基于用户画像信息提高数据推荐的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种业务数据推送方法、装置及存储介质
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种业务数据推送方法、装置及存储介质。
技术介绍
现有的问答系统在向用户推荐业务数据信息(例如，文章、歌曲、游戏道具等互联网信息)时，需要根据用户当前在文本录入区中所录入的问题文本来进行业务数据信息的推荐，这里的业务数据信息通常指的是当前问题文本所对应的答案文本。这意味着现有的问答系统属于一种被动的推荐系统，难以实现信息的主动触达。此外，现有的问答系统，在向不同用户(例如，用户A和用户B)进行数据推荐时，会将用户A和用户B在对应文本录入区中所录入的相关文本信息(比如，用户A录入的文本信息1和用户B录入的文本信息2)称之为这两个用户的问题文本，那么，当文本信息1的文本标签与文本信息2的文本标签相似时，该问答系统中会无差别地为这两个用户推送相同的答案文本。显然，这在游戏场景下，无法为不同用户提供针对性的答案文本，比如，现有的问答系统并不会为不同游戏段位的这两个用户(即用户A和用户B)提供针对性的游戏策略，进而降低了数据推荐的准确性。>
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种业务数据推送方法，其特征在于，包括：/n获取游戏客户端中的游戏用户的行为日志表，从所述行为日志表中提取与所述游戏用户相关联的关键行为数据信息；/n对所述关键行为数据信息进行用户画像分析，得到用于表征所述游戏用户的用户画像信息；/n在基于所述用户画像信息确定所述游戏用户满足数据推送条件时，获取与所述用户画像信息相匹配的K个业务类型的业务数据信息，将所述K个业务类型的业务数据信息对应的提示信息推送至所述游戏客户端，以在所述游戏客户端对应的游戏显示界面中展示所述提示信息；所述K为正整数。/n

【技术特征摘要】
1.一种业务数据推送方法，其特征在于，包括：
获取游戏客户端中的游戏用户的行为日志表，从所述行为日志表中提取与所述游戏用户相关联的关键行为数据信息；
对所述关键行为数据信息进行用户画像分析，得到用于表征所述游戏用户的用户画像信息；
在基于所述用户画像信息确定所述游戏用户满足数据推送条件时，获取与所述用户画像信息相匹配的K个业务类型的业务数据信息，将所述K个业务类型的业务数据信息对应的提示信息推送至所述游戏客户端，以在所述游戏客户端对应的游戏显示界面中展示所述提示信息；所述K为正整数。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取游戏客户端中的游戏用户的行为日志表，从所述行为日志表中提取与所述游戏用户相关联的关键行为数据信息，包括：
从游戏客户端对应的日志管理系统中，拉取所述游戏客户端中的游戏用户在第一时长内的第一登录日志表；
将所述第一登录日志表作为所述游戏用户的行为日志表，获取所述行为日志表对应的目标表名字段；
从所述行为日志表中提取所述游戏用户在所述第一时长内的历史游戏交互行为所对应的目标关键字段；
基于所述目标表名字段以及目标关键字段，确定与所述游戏用户相关联的关键行为数据信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标关键字段包含以下至少一个字段：所述游戏用户的身份标识信息、所述游戏用户在所述游戏客户端中的角色名称、所述游戏用户的性别信息、所述游戏用户在所述游戏客户端中的角色等级以及所述游戏用户在所述游戏客户端中的竞技等级。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述对所述关键行为数据信息进行用户画像分析之前，所述方法还包括：
确定所述关键行为数据信息对应的目标事件类型，基于所述目标事件类型所对应的接口封装规则对所述关键行为数据信息进行封装处理，得到所述关键行为数据信息对应的业务接口，将所述业务接口存储至与所述日志管理系统相关联的用户画像系统；
在所述用户画像系统中，调用所述业务接口获取所述游戏用户的关键行为数据信息。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述关键行为数据信息进行用户画像分析，得到用于表征所述游戏用户的用户画像信息，包括：
从所述用户画像系统中获取所述游戏客户端对应的用户画像模型；
将所述关键行为数据信息输入所述游戏客户端对应的用户画像模型，由所述用户画像模型对所述关键行为数据信息进行数据分析，得到所述关键行为数据信息对应的数据分析结果；
基于所述数据分析结果所指示的所述关键行为数据信息对应的用户行为标签，构建用于表征所述游戏用户的用户画像信息。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述用户画像模型包含特征提取器和分类器；
所述将所述关键行为数据信息输入所述游戏客户端对应的用户画像模型，由所述用户画像模型对所述关键行为数据信息进行数据分析，得到所述关键行为数据信息对应的数据分析结果，包括：
将所述关键行为数据信息输入所述用户画像模型，由所述用户画像模型中的所述特征提取器提取所述关键行为数据信息对应的行为特征向量；
将所述特征行为向量输入所述用户画像模型中的所述分类器，由所述用户画像模型中的所述分类器对所述关键行为数据信息进行数据分析，得到所述特征行为向量与所述分类器中的样本属性特征之间的匹配度；
在所述匹配度中将所述特征行为向量具有最大匹配度的样本属性特征作为目标样本属性特征，将所述目标样本属性特征所对应的样本标签作为所述行为特征向量的用户行为标签；
将所述用户行为标签作为所述用户画像模型对应的数据分析结果。


7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述获取所述游戏客户端对应的用户画像模型之前，还包括：
从所述日志管理系统中拉取所述游戏用户在第二时长内的第二登录日志表；所述第二时长为所述第一时长的上一时长；
从所述第二登录日志表中提取与所述游戏用户相关联的历史表名字段以及与所述历史表名字段相关联的历史关键字段；
将所述历史表名字段以及所述历史关键字段作为训练行为数据信息，基于所述训练行为数据信息对所述用户画像系统中的初始画像模型进行训练，将训练后的初始画像模型作为所述用户画像模型。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在基于所述用户画像信息确定所述游戏用户满足数据推送条件时，获取与所述用户画像信息相匹配的K个业务类型的业务数据信息，将所述K个业务类型的业务数据信息对应的提示信息推送至所述游戏客户端，包括：
若所述用户画像信息中存在第一类型的用户行为标签，且所述第一类型的用户行为标签指示在连续M个行为记录周期内均未检测到所述游戏用户通过目标游戏账号信息访问所述游戏客户端的用户访问行为，则在所述连续M个行为记录周期的下一行为记录周期内，将所述游戏用户通过所述目标游戏账号信息访问所述游戏客户端的访问行为确定为用户回流行为；所述M大于或者等于访问时间间隔；
基于所述用户回流行为和所述目标游戏账号信息，将所述用户回流行为所对应的事件类型作为回流事件类型，在检测到所述回流事件类型命中所述数据推送条件中的目标事件类型时，确定所述游戏用户满足所述数据推送条件；
获取所述游戏客户端对应的推荐网络模型，由所述推荐网络模型获取与...

【专利技术属性】
技术研发人员：马坚鸿，
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