【技术实现步骤摘要】
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
，具体涉及信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
客户生命周期价值(CLV，CustomerLifetimeValue)是用来衡量在一段时间段，用户价值度的一个指标。用户价值度可以通过设定时间段内用户的消费水平或资源消耗量等指标来衡量。通过确定用户的CLV，从而可以向用户推送与用户匹配的推送信息。目前，在预测用户的CLV时，通常采用方式为：通过传统的、单一的预测模型进行CLV预测。然而，当采用上述方式时，经常会存在如下技术问题：传统的预测模型对于不同的数据集的预测能力不尽相同，从而，导致难以准确地预测用户的CLV，进而，使得无法向用户推送与用户匹配的信息，最终，导致大量的网络传输资源的浪费。
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...
【技术保护点】
1.一种信息推送方法，包括：/n获取目标用户信息集合；/n确定所述目标用户信息集合中的每个目标用户信息的目标用户特征信息，得到目标用户特征信息集合；/n基于所述目标用户特征信息集合和多个训练完成的子预测模型，生成第一预测结果集合；/n基于所述第一预测结果集合、用户分层信息集合和融合模型，生成第二预测结果集合，其中，预测结果用于表征目标用户信息对应的用户价值度；/n根据所述第二预测结果集合，向所述目标用户信息集合中的目标用户信息对应的目标终端推送推荐信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种信息推送方法，包括：
获取目标用户信息集合；
确定所述目标用户信息集合中的每个目标用户信息的目标用户特征信息，得到目标用户特征信息集合；
基于所述目标用户特征信息集合和多个训练完成的子预测模型，生成第一预测结果集合；
基于所述第一预测结果集合、用户分层信息集合和融合模型，生成第二预测结果集合，其中，预测结果用于表征目标用户信息对应的用户价值度；
根据所述第二预测结果集合，向所述目标用户信息集合中的目标用户信息对应的目标终端推送推荐信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第二预测结果集合，向所述目标用户信息集合中的目标用户信息对应的目标终端推送推荐信息，包括：
根据所述第二预测结果集合，从所述目标用户信息集合筛选出满足筛选条件的目标用户信息作为候选用户信息，得到候选用户信息集合；
向所述候选用户信息集合中的每个候选用户信息对应的目标终端推送推荐信息，其中，所述目标终端为登录有所述候选用户信息对应的用户的用户账号的终端。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述向所述候选用户信息集合中的每个候选用户信息对应的目标终端推送推荐信息，包括：
响应于确定所述目标终端开启信息通知模式，向所述目标终端推送推荐信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述融合模型通过以下步骤训练：
构建训练样本数据集合和全量用户数据集合，其中，所述训练样本数据集合包括：子预测模型训练样本集合和融合模型训练样本集合；
基于所述子预测模型训练样本集合，对多个初始子预测模型进行训练，以生成多个训练完成的子预测模型；
对所述全量用户数据集合进行分层处理，以生成用户分层信息集合；
基于所述融合模型训练样本集合、所述用户分层信息集合和所述多个训练完成的子预测模型，对初始融合模型进行融合模型训练，以生成融合模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述构建训练样本数据集合，包括：
获取用户行为信息集合；
对所述用户行为信息集合分别进行正采样处理和负采样处理，以生成正采样样本集合和负采样样本集合，其中，所述正采样样本集合和负采样样本集合中的样本量成预设比例；
基于所述正采样样本集合和负采样样本集合中的每个样本，构建用户特征信息，以生成训练样本数据，得到所述训练样本数据集合。
6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述子预测模型训练样本集合，对多个初始子预测模型进行训练，以生成多个训练完成的子预测模型，包括：
确定所述子预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓勇，王少帅，王厅玮，白冰，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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