【技术实现步骤摘要】
一种信息推送的数据处理方法及装置
本申请涉及互联网
，尤其涉及一种信息推送的数据处理方法及装置。
技术介绍
活动推荐，即针对浏览APP的用户在各不同资源位进行有关于产品或者内容的活动展示，以达到一定的运营转化目的。目前，活动展示需要有专门的运营人员配置和调整，前置按照优先级将用户分为不同类型后，在活动期间人为匹配展示，将不同的活动展示给不同分层的用户，该传统方法具有强烈的主观性和经验性。当需要举办大型活动时，牵扯的用户较多，涉及产品复杂性、活动多样性，这时需要大量的人力和时间讨论活动展示优先级和前置人群分层。当活动更换迭代时，又要重新进行上述流程，导致活动展示迭代效率低下并且容易因为逻辑漏洞造成展示的失误。此外，虽然活动推荐在广告曝光流程以及一些APP广告位上面有一些比较成熟的发展，但是在非广告领域和一些需要结合用户金融、财富属性的场景，活动推荐相关技术，大部分还是采取前置用户分群，根据优先级人为排序后，在资源位前端展示，尚未出现对于活动自动化推荐的技术。由上可知，现有技术中，采用前置用户分群进...
【技术保护点】
1.一种信息推送的数据处理方法，其特征在于，包括：/n运用确定模块确定需要进行信息推送的目标用户；/n运用记录获取模块获取所述目标用户对应的第一历史记录信息；/n运用用户信息确定模块，根据所述第一历史记录信息确定所述目标用户的用户类型以及用户特征；/n运用信息获取模块，根据所述用户特征获取与所述目标用户对应的候选推送信息；/n运用模型获取模块获取与所述用户类型对应的预先训练得到的预测模型；/n运用结果获取模块，根据所述用户特征、推送信息特征以及所述预测模型得到与所述候选推送信息对应的预计推荐结果；所述推送信息特征用于表征所述候选推送信息的特征。/n
【技术特征摘要】
1.一种信息推送的数据处理方法，其特征在于，包括：
运用确定模块确定需要进行信息推送的目标用户；
运用记录获取模块获取所述目标用户对应的第一历史记录信息；
运用用户信息确定模块，根据所述第一历史记录信息确定所述目标用户的用户类型以及用户特征；
运用信息获取模块，根据所述用户特征获取与所述目标用户对应的候选推送信息；
运用模型获取模块获取与所述用户类型对应的预先训练得到的预测模型；
运用结果获取模块，根据所述用户特征、推送信息特征以及所述预测模型得到与所述候选推送信息对应的预计推荐结果；所述推送信息特征用于表征所述候选推送信息的特征。
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述运用信息获取模块，根据所述用户特征获取与所述目标用户对应的候选推送信息，包括：
运用匹配单元，根据所述用户特征匹配得到与所述目标用户满足预设匹配度的关联用户；
运用第一获取单元获取所述关联用户对应的第二历史记录信息；
运用候选推送信息确定单元，根据所述第二历史记录信息确定与所述关联用户发生过交互的所述候选推送信息。
3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述运用用户信息确定模块根据所述第一历史记录信息确定所述目标用户的用户类型，包括：
运用第二获取单元，根据所述第一历史记录信息获取所述目标用户具备的特征类型以及活跃度；所述特征类型包括：人口属性、金融特征、点击特征、点击至交易转换特征、历史浏览特征、实时搜索特征、实时浏览特征；所述活跃度包括：交易频率、点击频率；
运用分析单元，通过预设的用户类型划分策略对所述特征类型以及活跃度进行分析，得到所述目标用户对应的生命周期；
运用用户类型确定单元，根据所述目标用户对应的生命周期确定所述用户类型。
4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述候选推送信息至少包括两个，所述方法还包括：
运用评分获取模块，按照预设的计算策略对每个所述候选推送信息对应的所述预计推荐结果进行计算，得到与每个所述候选推送信息对应的推荐评分；所述预计推荐结果包括：点击概率、交易概率和预测交易金额；
运用推送模块将所述推荐评分最高的N个所述候选推送信息推送给所述目标用户；其中，N为≥1的整数。
5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述运用结果获取模块，根据所述用户特征、推送信息特征以及所述预测模型得到与所述候选推送信息的预计推荐结果，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：李思苇，万拓，
申请(专利权)人：京东数字科技控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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