信息发送方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种信息发送方法、装置、服务器及存储介质，属于网络技术领域。包括：获取样本用户账号的至少两个用户特征和样本标签；基于该样本用户账号的样本标签，分析该至少两个用户特征对用户留存的影响程度，从该至少两个用户特征中筛选出影响程度符合第一目标条件的目标特征；基于该目标特征，从该目标应用的至少两个用户账号中筛选出用户特征不符合该目标特征的目标用户账号集合；向该目标用户账号集合发送该目标特征对应的用户引导信息，该用户引导信息用于引导该目标用户账号集合执行目标操作，该目标操作用于将用户特征调整为该目标特征。本申请可以提高用户在目标应用上留存的可能性，信息发送过程的准确性较高。信息发送过程的准确性较高。信息发送过程的准确性较高。

【技术实现步骤摘要】
信息发送方法、装置、服务器及存储介质


[0001]本申请涉及网络
，尤其涉及一种信息发送方法、装置、服务器及存储介质。

技术介绍

[0002]随着网络技术的发展，许多网络平台与用户的日常生活工作等息息相关。而用户留存是衡量一个网络平台上的业务的健康度的重要指标。用户留存是指当天使用该网络平台上的业务的用户，在一段时间后仍使用该业务。例如，游戏平台的7日留存是指当天玩游戏的用户，第7天继续在该游戏平台玩游戏。本领域中，通常采取一定的运营策略来提升用户留存，例如，向网络平台上的用户发送广告、优惠活动等信息，以挽留该网络平台上的用户。
[0003]相关技术中，信息发送过程可以包括：工作人员依据历史经验来筛选出不会留存的用户，并基于运营策略向筛选出的用户发送活动信息，以促使该用户在目标应用上留存。例如，工作人员依据经验判断连续登陆游戏平台14天以上的用户次月会留存，或者在购物平台上购物超过10次的用户次月会留存；则服务器可以向游戏平台中连续登录13天的用户的账户中赠送游戏币，促使用户登录达到14天；或者，服务器可以向购物9次的用户发送购物优惠券，促使用户购物达到10次。
[0004]上述过程实际上是服务器先基于经验来筛选用户，并发送活动信息。由于依赖经验进行筛选的过程极易不准确，用户接收到活动信息后可能并不会留存，使得上述信息发送过程的准确性较低。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种信息发送方法、装置、服务器及存储介质，可以提高信息发送过程的准确性。所述技术方案如下：/>[0006]一方面，提供了一种信息发送方法，所述方法包括：
[0007]获取样本用户账号的至少两个用户特征和样本标签，所述样本标签用于指示所述样本用户账号使用目标应用后是否在所述目标应用上留存；
[0008]基于所述样本用户账号的样本标签，分析所述至少两个用户特征对用户留存的影响程度，从所述至少两个用户特征中筛选出影响程度符合第一目标条件的目标特征；
[0009]基于所述目标特征，从所述目标应用的至少两个用户账号中筛选出用户特征不符合所述目标特征的目标用户账号集合；
[0010]向所述目标用户账号集合发送所述目标特征对应的用户引导信息，所述用户引导信息用于引导所述目标用户账号集合执行目标操作，所述目标操作用于将用户特征调整为所述目标特征。
[0011]在一种可能实现方式中，所述根据所述至少两个用户特征分别对用户留存的信息增益，建立决策树包括：
[0012]根据所述至少两个用户特征中对用户留存的信息增益最大的用户特征，生成所述决策树的根节点；
[0013]响应于所述决策树的初始树深度大于1，重复执行抽取样本用户账号、确定信息增益以及生成决策树的节点的步骤，直至所述决策树的节点数达到所述初始树深度。
[0014]一方面，提供了一种信息发送装置，所述装置包括：
[0015]获取模块，用于获取样本用户账号的至少两个用户特征和样本标签，所述样本标签用于指示所述样本用户账号使用目标应用后是否在所述目标应用上留存；
[0016]分析模块，用于基于所述样本用户账号的样本标签，分析所述至少两个用户特征对用户留存的影响程度，从所述至少两个用户特征中筛选出影响程度符合第一目标条件的目标特征；
[0017]筛选模块，用于基于所述目标特征，从所述目标应用的至少两个用户账号中筛选出用户特征不符合所述目标特征的目标用户账号集合；
[0018]发送模块，用于向所述目标用户账号集合发送所述目标特征对应的用户引导信息，所述用户引导信息用于引导所述目标用户账号集合执行目标操作，所述目标操作用于将用户特征调整为所述目标特征。
[0019]在一种可能实现方式中，所述分析模块，包括：
[0020]训练单元，用于将所述样本用户账号的至少两个用户特征和样本标签输入初始模型，基于所述初始模型输出的用户留存结果，对所述初始模型进行训练，得到目标模型，所述目标模型包括用于确定用户账号是否在所述目标应用上留存的用户特征和所述用户特征对用户留存的影响程度；
[0021]提取单元，用于从所述目标模型中提取影响程度符合所述第一目标条件的目标特征。
[0022]在一种可能实现方式中，所述训练单元，包括：
[0023]建立子单元，用于将所述样本用户账号的至少两个用户特征和样本标签输入所述初始模型，基于所述至少两个用户特征对用户留存的影响程度，建立至少两个决策树；
[0024]调整子单元，用于基于所述初始模型输出的用户留存结果以及所述至少两个决策树所确定的所述样本用户账号的用户留存结果，调整所述初始模型的参数，直至所述初始模型输出的用户留存结果符合第二目标条件时停止调整，得到所述目标模型。
[0025]在一种可能实现方式中，所述建立子单元，用于从所述样本用户账号中抽取第一目标数量的样本用户账号作为第一训练集；基于所述第一训练集的至少两个用户特征和样本标签，确定所述至少两个用户特征分别对用户留存的信息增益，所述信息增益用于表示用户特征对用户留存的影响程度；根据所述至少两个用户特征分别对用户留存的信息增益，建立决策树。
[0026]在一种可能实现方式中，所述建立子单元，用于根据所述至少两个用户特征中对用户留存的信息增益最大的用户特征，生成所述决策树的根节点；响应于所述决策树的初始树深度大于1，重复执行抽取样本用户账号、确定信息增益以及生成决策树的节点的步骤，直至所述决策树的节点数达到所述初始树深度。
[0027]在一种可能实现方式中，所述调整子单元，用于基于所述样本用户账号的样本标签和所述初始模型输出的用户留存结果，确定所述初始模型的准确率；响应于所述准确率
小于目标阈值，基于所述第一训练集的至少两个用户特征对用户留存的信息增益，增加所述至少两个决策树的树深度；从所述样本用户账号中抽取第二目标数量的样本用户账号作为第二训练集；基于所述至少两个决策树所确定的所述第二训练集的用户留存结果，从所述至少两个决策树中筛选出符合第三目标条件的决策树；重复执行确定准确率、增加树深度、抽取样本用户账号以及筛选决策树的步骤，直至所述初始模型输出的用户留存结果符合所述第二目标条件时，停止执行，得到所述目标模型，所述树深度是指从决策树的叶子节点与根节点的距离。
[0028]在一种可能实现方式中，所述筛选模块，用于基于至少两个所述目标特征中影响程度最大的第一目标特征，从所述目标应用的至少两个用户账号中筛选出用户特征不符合所述第一目标特征的第一目标用户账号集合；基于所述至少两个目标特征中除所述第一目标特征以外的第二目标特征，从所述第一用户账号集合中筛选出不符合所述第二目标特征的第二目标用户账号集合。
[0029]在一种可能实现方式中，所述发送模块，用于获取所述第一目标特征对应的第一引导信息和所述第二目标特征对应的第二引导信息；向所述第一目标用户账号集合发送所述第一引导信息，向所述第二目标用户账号集合发送所述第二引导信息。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息发送方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本用户账号的至少两个用户特征和样本标签，所述样本标签用于指示所述样本用户账号使用目标应用后是否在所述目标应用上留存；基于所述样本用户账号的样本标签，分析所述至少两个用户特征对用户留存的影响程度，从所述至少两个用户特征中筛选出影响程度符合第一目标条件的目标特征；基于所述目标特征，从所述目标应用的至少两个用户账号中筛选出用户特征不符合所述目标特征的目标用户账号集合；向所述目标用户账号集合发送所述目标特征对应的用户引导信息，所述用户引导信息用于引导所述目标用户账号集合执行目标操作，所述目标操作用于将用户特征调整为所述目标特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本用户账号的样本标签，分析所述至少两个用户特征对用户留存的影响程度，从所述至少两个用户特征中筛选出影响程度符合第一目标条件的目标特征包括：将所述样本用户账号的至少两个用户特征和样本标签输入初始模型，基于所述初始模型输出的用户留存结果，对所述初始模型进行训练，得到目标模型，所述目标模型包括用于确定用户账号是否在所述目标应用上留存的用户特征和所述用户特征对用户留存的影响程度；从所述目标模型中提取影响程度符合所述第一目标条件的目标特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述样本用户账号的至少两个用户特征和样本标签输入初始模型，基于所述初始模型输出的用户留存结果，对所述初始模型进行训练，得到目标模型包括：将所述样本用户账号的至少两个用户特征和样本标签输入所述初始模型，基于所述至少两个用户特征对用户留存的影响程度，建立至少两个决策树；基于所述初始模型输出的用户留存结果以及所述至少两个决策树所确定的所述样本用户账号的用户留存结果，调整所述初始模型的参数，直至所述初始模型输出的用户留存结果符合第二目标条件时停止调整，得到所述目标模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述样本用户账号的至少两个用户特征和样本标签输入所述初始模型，基于所述至少两个用户特征对用户留存的影响程度，建立至少两个决策树包括：从所述样本用户账号中抽取第一目标数量的样本用户账号作为第一训练集；基于所述第一训练集的至少两个用户特征和样本标签，确定所述至少两个用户特征分别对用户留存的信息增益，所述信息增益用于表示用户特征对用户留存的影响程度；根据所述至少两个用户特征分别对用户留存的信息增益，建立决策树。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始模型输出的用户留存结果以及所述至少两个决策树所确定的所述样本用户账号的用户留存结果，调整所述初始模型的参数，直至所述初始模型输出的用户留存结果符合第二目标条件时停止调整，得到所述目标模型包括：基于所述样本用户账号的样本标签和所述初始模型输出的用户留存结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕超波，
申请(专利权)人：深圳市腾讯网域计算机网络有限公司，
类型：发明
国别省市：