物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质制造方法及图纸

本公开的实施例公开了物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取用户行为日志信息组集与推荐算法信息集；基于推荐算法信息对应的用户行为日志信息组中的各个点击操作信息、各个浏览时长信息和各个物品流转操作信息，生成算法信息的评分值，得到评分值集；从评分值集中选择符合预定条件的评分值作为目标评分值；从推荐算法信息集所包括的各个算法信息中选择与目标评分值对应的算法信息作为目标算法信息；将目标算法信息对应的各个推荐物品信息推送至显示设备上。该实施方式提升了相关用户对接收的推荐物品信息的兴趣度，从而减少相关用户在互联网上搜索物品信息的时长。

【技术实现步骤摘要】
物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质
本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
随着互联网技术和电子商务的发展，物品信息呈现爆炸式增长趋势，物品信息推送技术成为也应运而生。物品信息推送技术是指主动为用户推送物品信息的技术。目前，在对物品信息进行推送时，通常采用的方式为：首先，确定一个用于推荐物品信息的算法，使用上述算法为相关用户推荐物品信息；然后，分别从点击物品信息网页链接、浏览物品信息网页时长和物品流转三个方面对上述算法进行评价，得到三个评价结果；最后，响应于确定上述三个评价结果满足预定条件，采用上述算法生成推荐物品信息，将上述推荐物品信息推送给用户。然而，当采用上述方式进行物品信息推送时，经常会存在如下技术问题：第一，选择用于推荐物品信息的算法的范围较为单一，确定评价结果时，没有利用点击物品信息网页链接、浏览物品信息网页时长和物品流转三个方面对评价结果的综合影响。进而，采用确定的算法推荐物品信息，存在推荐物品信息被喜爱程度较低的可能。用户期待能够接收更感兴趣的推荐物品信息，从而减少在互联网上搜索物品信息的时长。第二，不能利用点击物品信息网页链接、浏览物品信息网页时长和物品流转三个方面之间的相互作用对评价结果的影响，评价结果的全面性和客观性有待提升。
技术实现思路
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了物品信息推送的方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项。第一方面，本公开的一些实施例提供了一种物品信息推送的方法，该方法包括：获取用户行为日志信息组集与推荐算法信息集，其中，上述用户行为日志信息组集中的用户行为日志信息组与上述推荐算法信息集中的推荐算法信息一一对应，上述用户行为日志信息包括点击操作信息，浏览时长信息和物品流转操作信息，上述推荐算法信息包括算法信息和推荐物品信息集；对上述推荐算法信息集的每个推荐算法信息所包括的算法信息，基于上述推荐算法信息对应的用户行为日志信息组中的各个用户行为日志信息的各个点击操作信息、各个浏览时长信息和各个物品流转操作信息，生成上述算法信息的评分值，得到评分值集；从上述评分值集中选择符合预定条件的评分值作为目标评分值；从上述推荐算法信息集的各个推荐算法信息所包括的各个算法信息中选择与上述目标评分值对应的算法信息作为目标算法信息；将上述目标算法信息对应的推荐算法信息包括的推荐物品信息集的各个推荐物品信息分别推送至各个具有显示功能的显示设备上以供相关用户根据上述推荐物品信息实施物品流转操作。第二方面，本公开的一些实施例提供了一种物品信息推送装置，装置包括：获取单元，被配置成获取用户行为日志信息组集与推荐算法信息集，其中，上述用户行为日志信息组集中的用户行为日志信息组与上述推荐算法信息集中的推荐算法信息一一对应，上述用户行为日志信息包括点击操作信息，浏览时长信息和物品流转操作信息，上述推荐算法信息包括算法信息和推荐物品信息；生成单元，被配置成对上述推荐算法信息集的每个推荐算法信息所包括的算法信息，基于上述推荐算法信息对应的用户行为日志信息组中的各个用户行为日志信息的各个点击操作信息、各个浏览时长信息和各个物品流转操作信息，生成上述算法信息的评分值，得到评分值集；第一选择单元，被配置成从上述评分值集中选择符合预定条件的评分值作为目标评分值；第二选择单元，被配置成从上述推荐算法信息集的各个推荐算法信息所包括的各个算法信息中选择与上述目标评分值对应的算法信息作为目标算法信息；推送单元，被配置成将上述目标算法信息对应的推荐算法信息包括的推荐物品信息集的各个推荐物品信息分别推送至各个具有显示功能的显示设备上以供相关用户根据上述推荐物品信息实施物品流转操作。在一些实施例中，所述基于所述点击量、所述均值、所述物品流转操作量和所述用户行为日志信息的数量，生成所述算法信息的评分值，包括：将所述点击量、所述均值、所述物品流转操作量和所述用户行为日志信息的数量输入至下式，生成所述算法信息的评分值：其中，i表示所述推荐算法信息集中推荐算法信息的序号，Si表示第i个推荐算法信息包括的算法信息的评分值，X表示所述点击量，L表示所述用户行为日志信息的数量，Y表示所述物品流转操作量，Z表示所述均值。第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中所描述的方法。第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中所描述的方法。本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：首先，对获取的推荐算法信息集的每个推荐算法信息所包括的算法信息，基于上述推荐算法信息对应的用户行为日志信息组中的各个用户行为日志信息的各个点击操作信息、各个浏览时长信息和各个物品流转操作信息，生成上述算法信息的评分值，得到评分值集。由此，本公开可以综合利用各个点击操作信息、各个浏览时长信息和各个物品流转操作信息，对推荐算法信息集的各个推荐算法信息所包括的各个算法信息进行量化评价。然后，从上述评分值集中选择符合预定条件的评分值作为目标评分值。再然后，从上述推荐算法信息集的各个推荐算法信息所包括的各个算法信息中选择与上述目标评分值对应的算法信息作为目标算法信息。由此，本公开可以根据对各个算法信息的量化评价，从上述推荐算法信息集的各个推荐算法信息所包括的各个算法信息中选择评分值符合预定条件的算法信息作为目标算法信息。最后，将上述目标算法信息对应的推荐算法信息包括的推荐物品信息集的各个推荐物品信息分别推送至各个具有显示功能的显示设备上以供相关用户根据上述推荐物品信息实施物品流转操作。由此，本公开可以使得相关用户获取到推荐物品信息。进而，本公开可以提升相关用户对接收的推荐物品信息的兴趣度，从而减少用户在互联网上搜索物品信息的时长。附图说明结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。图1是本公开的一些实施例的物品信息推送方法的一个应用场景的示意图；图2是根据本公开的物品信息推送方法的一些实施例的流程图；图3是根据本公开的物品信息推送方法的另一些实施例的流程图；图4是根据本公开的物品信息推送装置的一些实施例的结构示意图；图5是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物品信息推送方法，包括：/n获取用户行为日志信息组集与推荐算法信息集，其中，所述用户行为日志信息组集中的用户行为日志信息组与所述推荐算法信息集中的推荐算法信息一一对应，所述用户行为日志信息包括点击操作信息，浏览时长信息和物品流转操作信息，所述推荐算法信息包括算法信息和推荐物品信息集；/n对所述推荐算法信息集的每个推荐算法信息所包括的算法信息，基于所述推荐算法信息对应的用户行为日志信息组中的各个用户行为日志信息的各个点击操作信息、各个浏览时长信息和各个物品流转操作信息，生成所述算法信息的评分值，得到评分值集；/n从所述评分值集中选择符合预定条件的评分值作为目标评分值；/n从所述推荐算法信息集的各个推荐算法信息所包括的各个算法信息中选择与所述目标评分值对应的算法信息作为目标算法信息；/n将所述目标算法信息对应的推荐算法信息包括的推荐物品信息集的各个推荐物品信息分别推送至各个具有显示功能的显示设备上以供相关用户根据所述推荐物品信息实施物品流转操作。/n

【技术特征摘要】
1.一种物品信息推送方法，包括：
获取用户行为日志信息组集与推荐算法信息集，其中，所述用户行为日志信息组集中的用户行为日志信息组与所述推荐算法信息集中的推荐算法信息一一对应，所述用户行为日志信息包括点击操作信息，浏览时长信息和物品流转操作信息，所述推荐算法信息包括算法信息和推荐物品信息集；
对所述推荐算法信息集的每个推荐算法信息所包括的算法信息，基于所述推荐算法信息对应的用户行为日志信息组中的各个用户行为日志信息的各个点击操作信息、各个浏览时长信息和各个物品流转操作信息，生成所述算法信息的评分值，得到评分值集；
从所述评分值集中选择符合预定条件的评分值作为目标评分值；
从所述推荐算法信息集的各个推荐算法信息所包括的各个算法信息中选择与所述目标评分值对应的算法信息作为目标算法信息；
将所述目标算法信息对应的推荐算法信息包括的推荐物品信息集的各个推荐物品信息分别推送至各个具有显示功能的显示设备上以供相关用户根据所述推荐物品信息实施物品流转操作。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述推荐算法信息集的每个推荐算法信息所包括的算法信息，基于所述推荐算法信息对应的用户行为日志信息组中的各个用户行为日志信息的各个点击操作信息、各个浏览时长信息和各个物品流转操作信息，生成所述算法信息的评分值，包括：
对所述各个浏览时长信息进行归一化处理以生成归一化浏览时长信息集；
基于所述各个点击操作信息、所述归一化浏览时长信息集和所述各个物品流转操作信息，生成所述算法信息的评分值。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述各个点击操作信息、所述归一化浏览时长信息集和所述各个物品流转操作信息，生成所述算法信息的评分值，包括：
基于所述各个点击操作信息，生成点击量；
确定所述归一化浏览时长信息集中各个归一化浏览时长信息的均值；
基于所述各个物品流转操作信息，生成物品流转操作量；
确定所述用户行为日志信息组所包括的用户行为日志信息的数量；
基于所述点击量、所述均值、所述物品流转操作量和所述用户行为日志信息的数量，生成所述算法信息的评分值。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述各个浏览时长信息进行归一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志豪，
申请(专利权)人：北京每日优鲜电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11