基于大数据及私域流量的内容推送方法及社交网络平台技术

本发明专利技术实施例提供一种基于大数据及私域流量的内容推送方法及社交网络平台，通过待进行内容推送的目标平台用户的私域流量池对应的用户订阅信息知识库分析得到目标平台用户的私域流量池中的各互动平台用户对社交网络平台提供的服务订阅内容的互动用户兴趣特征以及目标平台用户对务订阅内容的目标用户兴趣特征，再根据互动用户兴趣特征和目标用户兴趣特征，基于目标平台用户的私域流量池对服务订阅内容进行内容推送。如此，从不同的信息维度对目标平台用户及与目标平台用户具有有效互动关系的互动平台用户进行服务订阅内容的兴趣特征分析，再基于兴趣特征分析的结果进行订阅内容的推送，可以有效提升内容推送的精准性以及内容推送效果。性以及内容推送效果。性以及内容推送效果。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据及私域流量的内容推送方法及社交网络平台


[0001]本专利技术涉及大数据及内容推送
，具体而言，涉及一种基于大数据及私域流量的内容推送方法及社交网络平台。

技术介绍

[0002]随着大数据技术的不断发展以及各种社交网络平台的兴起，基于社交网络的私域流量得到各种主体的青睐，并以期通过私域流量实现商业变现或者进行商业运作，例如，可根据私域流量进行广告的投放或内容推送等。然而，在实际应用中，单纯的基于私域流量的内容推送，由于推送目标不具针对性以及私域流量池中的还存在一些“无效”的私域流量等问题，导致内容推送的效果会大打折扣，同时还可能会导致一些潜在的有效流量流失的问题。

技术实现思路

[0003]基于现有技术的不足，第一方面，本专利技术实施例提供一种基于大数据以及私域流量的内容推送方法，包括：获取社交网络平台中待进行内容推送的目标平台用户的私域流量池并根据该私域流量池得到对应的用户订阅信息知识库，所述私域流量池对应的用户订阅信息知识库包括与所述目标平台用户具有有效互动关系的互动平台用户的用户识别信息、社交网络平台提供的服务订阅内容的内容识别信息、用户识别信息之间的互动关系描述信息、以及用户识别信息与内容识别信息之间的内容订阅描述信息，所述互动关系描述信息包括互动平台用户之间的互动关系信息，所述内容订阅描述信息包括互动平台用户对社交网络平台提供的服务订阅内容的历史内容订阅信息；根据所述互动平台用户的用户识别信息之间的互动关系描述信息以及所述用户识别信息与内容识别信息之间的内容订阅描述信息，获取所述目标平台用户的私域流量池中的各互动平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的互动用户兴趣特征；获取所述目标平台用户的历史内容订阅信息，并根据所述历史内容订阅信息得到所述目标平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的目标用户兴趣特征；根据所述互动用户兴趣特征和所述目标用户兴趣特征，基于所述目标平台用户的私域流量池对所述社交网络平台提供的服务订阅内容进行内容推送。
[0004]基于所述第一方面，所述根据所述互动用户兴趣特征和所述目标用户兴趣特征，基于所述目标平台用户的私域流量池对所述社交网络平台提供的服务订阅内容进行内容推送，包括：根据所述用户识别信息之间的互动关系描述信息，将互动关系满足预设条件的多个互动平台用户划分到一个待推送的兴趣组，并将该兴趣组中各平台用户的历史订阅内容的内容标签作为该兴趣组对应的互动用户兴趣特征；根据各所述互动用户兴趣特征，从所述社交网络平台中匹配相应的待推送订阅内
容，并将所述待推送订阅内容通过基于所述目标平台用户预先确定的第一内容推送规则，向各所述互动用户兴趣特征对应的兴趣组中的互动平台用户进行内容推送；根据所述目标用户兴趣特征，从所述社交网络平台中匹配相应的待推送订阅内容，并将所述待推送订阅内容通过基于所述目标平台用户预先确定的第二内容推送规则，向所述私域流量池中的至少一个互动平台用户进行内容推送。
[0005]基于所述第一方面，所述将所述待推送订阅内容通过基于所述目标平台用户预先确定的第一内容推送规则，向各所述互动用户兴趣特征对应的兴趣组中的互动平台用户进行内容推送，包括：通过所述目标平台用户的社交网络客户端分别向各所述互动用户兴趣特征对应的兴趣组中的互动平台用户的社交网络客户端发送对应的待推送订阅内容；所述将所述待推送订阅内容通过基于所述目标平台用户预先确定的第二内容推送规则，向所述私域流量池中的至少一个互动平台用户进行内容推送，包括：通过预先设置的所述目标平台用户的互动社群发布所述待推送订阅内容，并在所述互动社群上将发布的所述待推送订阅内容设置为仅对所述私域流量池中的互动平台用户可见；或者根据所述用户识别信息之间的互动关系描述信息，获取与所述目标平台用户的互动关系达到预设条件的待推送互动平台用户，通过所述目标平台用户向所述待推送互动平台用户推送所述待推送订阅内容。
[0006]基于所述第一方面，所述方法还包括：获取所述私域流量池中不同的互动平台用户分别与所述目标平台用户的互动关系以及各互动平台用户之间的互动关系，得到平台用户互动关系矩阵；从所述社交网络平台中获取各所述目标平台用户以及各所述互动平台用户对所述社交网络平台提供的订阅内容的历史订阅信息，得到历史订阅信息矩阵；根据所述平台用户互动关系矩阵以及所述历史订阅信息矩阵构建所述用户订阅信息知识库，所述用户订阅信息知识库为一知识图谱。
[0007]基于所述第一方面，所述根据所述互动平台用户的用户识别信息之间的互动关系描述信息以及所述用户识别信息与内容识别信息之间的内容订阅描述信息，获取所述目标平台用户的私域流量池中的各互动平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的互动用户兴趣特征，包括：通过预先训练得到的知识库深度学习网络将各所述互动平台用户的用户识别信息之间的互动关系描述信息转化为互动关系特征矩阵，以及将所述用户识别信息与内容识别信息之间的内容订阅描述信息转化为内容订阅特征矩阵；根据所述互动关系特征矩阵和所述内容订阅特征矩阵，得到所述目标平台用户的私域流量池中的各互动平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的互动用户兴趣特征；所述根据所述历史内容订阅信息得到所述目标平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的目标用户兴趣特征，包括：按照所述目标平台用户针对各所述历史内容订阅信息的订阅时间，对各所述历史内容订阅信息进行信息处理，得到所述目标平台用户基于时序的历史订阅特征矩阵；
根据所述历史订阅特征矩阵和所述内容订阅特征矩阵，获取所述目标平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的目标用户兴趣特征。
[0008]基于所述第一方面，所述根据所述历史订阅特征矩阵和所述内容订阅特征矩阵，获取所述目标平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的目标用户兴趣特征，包括：将所述历史订阅特征矩阵和所述内容订阅特征矩阵进行融合分析处理，将所述历史订阅特征矩阵和所述内容订阅特征矩阵的交集对应的订阅内容标签作为所述目标用户兴趣特征。
[0009]基于所述第一方面，所述方法还包括：获取预设的用于在所述私域流量池对应的用户订阅信息知识库中进行信息遍历的遍历节点组合序列，所述遍历节点组合序列包括多条不同的遍历节点组合；根据所述遍历节点组合序列中的各遍历节点组合依序在所述私域流量池对应的用户订阅信息知识库中进行信息提取，得到分别与给所述遍历节点组合对应的多个用户识别信息集以及分别与各所述遍历节点组合对应的多个内容订阅描述信息集；所述通过预先训练得到的知识库深度学习网络将各所述互动平台用户的用户识别信息之间的互动关系描述信息转化为互动关系特征矩阵，以及将所述用户识别信息与内容识别信息之间的内容订阅描述信息转化为内容订阅特征矩阵，包括：分别将所述多个用户识别信息集以及所述多个内容订阅描述信息集输入所述知识库深度学习网络进行信息处理，得到所述互动关系特征矩阵以及所述内容订阅特征矩阵。
[0010]基于所述第一方面，所述方法还包括：获取知识库样本，所述知识库样本包括样本互动平台用户的样本用户识别信息、样本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据以及私域流量的内容推送方法，其特征在于，包括：获取社交网络平台中待进行内容推送的目标平台用户的私域流量池并根据该私域流量池得到对应的用户订阅信息知识库，所述私域流量池对应的用户订阅信息知识库包括与所述目标平台用户具有有效互动关系的互动平台用户的用户识别信息、社交网络平台提供的服务订阅内容的内容识别信息、用户识别信息之间的互动关系描述信息、以及用户识别信息与内容识别信息之间的内容订阅描述信息，所述互动关系描述信息包括互动平台用户之间的互动关系信息，所述内容订阅描述信息包括互动平台用户对社交网络平台提供的服务订阅内容的历史内容订阅信息；根据所述互动平台用户的用户识别信息之间的互动关系描述信息以及所述用户识别信息与内容识别信息之间的内容订阅描述信息，获取所述目标平台用户的私域流量池中的各互动平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的互动用户兴趣特征；获取所述目标平台用户的历史内容订阅信息，并根据所述历史内容订阅信息得到所述目标平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的目标用户兴趣特征；根据所述互动用户兴趣特征和所述目标用户兴趣特征，基于所述目标平台用户的私域流量池对所述社交网络平台提供的服务订阅内容进行内容推送。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所述根据所述互动用户兴趣特征和所述目标用户兴趣特征，基于所述目标平台用户的私域流量池对所述社交网络平台提供的服务订阅内容进行内容推送，包括：根据所述用户识别信息之间的互动关系描述信息，将互动关系满足预设条件的多个互动平台用户划分到一个待推送的兴趣组，并将该兴趣组中各平台用户的历史订阅内容的内容标签作为该兴趣组对应的互动用户兴趣特征；根据各所述互动用户兴趣特征，从所述社交网络平台中匹配相应的待推送订阅内容，并将所述待推送订阅内容通过基于所述目标平台用户预先确定的第一内容推送规则，向各所述互动用户兴趣特征对应的兴趣组中的互动平台用户进行内容推送；根据所述目标用户兴趣特征，从所述社交网络平台中匹配相应的待推送订阅内容，并将所述待推送订阅内容通过基于所述目标平台用户预先确定的第二内容推送规则，向所述私域流量池中的至少一个互动平台用户进行内容推送。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待推送订阅内容通过基于所述目标平台用户预先确定的第一内容推送规则，向各所述互动用户兴趣特征对应的兴趣组中的互动平台用户进行内容推送，包括：通过所述目标平台用户的社交网络客户端分别向各所述互动用户兴趣特征对应的兴趣组中的互动平台用户的社交网络客户端发送对应的待推送订阅内容；所述将所述待推送订阅内容通过基于所述目标平台用户预先确定的第二内容推送规则，向所述私域流量池中的至少一个互动平台用户进行内容推送，包括：通过预先设置的所述目标平台用户的互动社群发布所述待推送订阅内容，并在所述互动社群上将发布的所述待推送订阅内容设置为仅对所述私域流量池中的互动平台用户可见；或者根据所述用户识别信息之间的互动关系描述信息，获取与所述目标平台用户的互动关系达到预设条件的待推送互动平台用户，通过所述目标平台用户向所述待推送互动平台用
户推送所述待推送订阅内容。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述私域流量池中不同的互动平台用户分别与所述目标平台用户的互动关系以及各互动平台用户之间的互动关系，得到平台用户互动关系矩阵；从所述社交网络平台中获取各所述目标平台用户以及各所述互动平台用户对所述社交网络平台提供的订阅内容的历史订阅信息，得到历史订阅信息矩阵；根据所述平台用户互动关系矩阵以及所述历史订阅信息矩阵构建所述用户订阅信息知识库，所述用户订阅信息知识库为一知识图谱。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述互动平台用户的用户识别信息之间的互动关系描述信息以及所述用户识别信息与内容识别信息之间的内容订阅描述信息，获取所述目标平台用户的私域流量池中的各互动平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的互动用户兴趣特征，包括：通过预先训练得到的知识库深度学习网络将各所述互动平台用户的用户识别信息之间的互动关系描述信息转化为互动关系特征矩阵，以及将所述用户识别信息与内容识别信息之间的内容订阅描述信息转化为内容订阅特征矩阵；根据所述互动关系特征矩阵和所述内容订阅特征矩阵，得到所述目标平台用户的私域流量池中的各互动平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的互动用户兴趣特征；所述根据所述历史内容订阅信息得到所述目标平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的目标用户兴趣特征，包括：按照所述目标平台用户针对各所述历史内容订阅信息的订阅时间，对各所述历史内容订阅信息进行信息处理，得到所述目标平台用户基于时序的历史订阅特征矩阵；根据所述历史订阅特征矩阵和所述内容订阅特征矩阵，获取所述目标平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的目标用户兴趣特征。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史订阅特征矩阵和所述内容订阅特征矩阵，获取所述目标平台用户对所述社交网络平台提供的服务订阅内容的目标用户兴趣特征，包括：将所述历史订阅特征矩阵和所述内容订阅特征矩阵进行融合分析处理，...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴小红，
申请(专利权)人：吴小红，
类型：发明
国别省市：