一种基于大数据的消息推送方法及装置、存储介质制造方法及图纸

技术编号:31161338 阅读:19 留言:0更新日期:2021-12-04 10:29
本申请公开了一种基于大数据的消息推送方法及装置、存储介质、计算机设备,该方法包括:依据预设多维用户标签,从待处理用户数据中提取每个目标用户对应的多维用户特征;基于预设过滤特征对所述目标用户进行过滤,以过滤掉具有所述预设过滤特征的用户,其中,所述预设过滤特征包括基于样本用户对应的样本用户特征提取出的出现频率高于预设频率的特征,所述样本用户包括对历史推送消息的评分小于预设评分的用户;获取目标推送消息对应的目标圈定方法,并基于所述目标圈定方法,在过滤后的目标用户中圈定目标推送用户;向所述目标推送用户进行所述目标推送消息的推送。本申请有利于提升目标用户圈定的准确性,提高消息推送的有效性。有效性。有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的消息推送方法及装置、存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
,尤其是涉及到一种基于大数据的消息推送方法及装置、存储介质、计算机设备。

技术介绍

[0002]随着互联网的发展,线上传播变成了消息传播的主要途径。当前很多用户接收的线上消息都是消息商主动推送给用户的消息,例如广告消息、新闻消息等。在线上消息推送前,消息商需要对用户进行圈定。现今在圈定用户时,使用的圈定方法往往是根据用户的特征直接圈定的方法,却没有考虑其他方面的影响因素,而且在消息推送后大多只关注消息的点击率,这样会大大增加消息推送的成本,而且容易造成无效的消息推送。

技术实现思路

[0003]有鉴于此,本申请提供了一种基于大数据的消息推送方法及装置、存储介质、计算机设备,可以排除目标用户一部分可能对目标推送消息不感兴趣的用户,有利于提升目标用户圈定的准确性,提高消息推送的有效性,提升目标推送消息的转化率。
[0004]根据本申请的一个方面,提供了一种基于大数据的消息推送方法,其特征在于,包括:
[0005]依据预设多维用户标签,从待处理用户数据中提取每个目标用户对应的多维用户特征;
[0006]基于预设过滤特征对所述目标用户进行过滤,以过滤掉具有所述预设过滤特征的用户,其中,所述预设过滤特征包括基于样本用户对应的样本用户特征提取出的出现频率高于预设频率的特征,所述样本用户包括对历史推送消息的评分小于预设评分的用户;
[0007]获取目标推送消息对应的目标圈定方法,并基于所述目标圈定方法,在过滤后的目标用户中圈定目标推送用户;
[0008]向所述目标推送用户进行所述目标推送消息的推送。
[0009]可选地,所述获取目标推送消息对应的目标圈定方法之前,所述方法还包括:
[0010]依据所述目标推送消息,确定与所述目标推送消息相对应的预设推送周期,从过滤后的目标用户中剔除在所述预设推送周期内接收过所述目标推送消息的用户;和/或,
[0011]依据所述目标推送消息,获取所述目标推送消息对应的预设接收时间内的接收频次阈值,并分别确定每个过滤后的目标用户在所述预设接收时间内接收到所述目标推送消息的实际接收次数,并过滤掉所述实际接收次数大于所述接收频次阈值的用户。
[0012]可选地,所述获取目标推送消息对应的目标圈定方法之前,所述方法还包括:
[0013]依据所述目标推送消息对应的消息类型,确定与所述目标推送消息相对应的同类推送消息;
[0014]提取所述同类推送消息对应的用户特征,并当过滤后的所述任一目标用户对应的多维用户特征中包括所述同类推送消息对应的用户特征时,过滤掉该用户。
[0015]可选地,所述向所述目标推送用户进行所述目标推送消息的推送,具体包括:
[0016]基于预设时间段,分别确定每个目标推送用户对应的消息搜索次数最高的时间段所属的预设时间段,并将所述目标推送用户分别按照所述预设时间段进行分组;
[0017]按照所述预设时间段,分别向相应分组内的目标推送用户推送所述目标推送消息。
[0018]可选地,所述按照所述预设时间段,分别向相应分组内的目标推送用户推送所述目标推送消息之后,所述方法还包括:
[0019]在当前时间距离所述目标推送消息的推送结束时间超过预设点击时长时,获取每组所述目标推送用户对所述目标推送信息的点击数据;
[0020]依据所述点击数据,分别计算每组所述目标推送用户对所述目标推送消息的点击比例,并当任一组对应的点击比例小于预设点击比例时,对所述任一组组内的所述目标推送用户进行调整。
[0021]可选地,当所述目标圈定方法为用户画像圈定方法时,所述基于所述目标圈定方法,在过滤后的目标用户中圈定目标推送用户,具体包括:
[0022]基于每个目标用户对应的所述多维用户特征中的用户行为特征,确定与所述用户行为特征一一对应的行为特征权重,并依据所述多维用户特征以及所述行为特征权重,构建用户画像;
[0023]确定与所述目标推送消息相对应的目标推送特征,并基于所述目标推送特征,在所述目标用户中筛选具有所述目标推送特征的目标推送用户;
[0024]当所述目标推送特征为用户行为特征时,所述在所述目标用户中筛选具有所述目标推送特征的目标推送用户之后,所述方法还包括:
[0025]依据所述目标推送特征对应的用户行为特征以及与所述用户行为特征对应的行为特征权重,分别确定每个所述目标推送用户对应的目标推送特征权重;
[0026]当任一目标推送用户对应的所述目标推送特征权重小于预设权重时,删除所述任一目标推送用户。
[0027]可选地,所述确定与所述用户行为特征一一对应的行为特征权重,具体包括:
[0028]基于任一目标用户的用户行为特征,确定所述目标用户对应的任一用户行为特征对应的特征行为次数,以及所述目标用户对应的全部行为特征对应的总行为次数,并计算所述特征行为次数与所述总行为次数的第一比值;
[0029]统计全部目标用户对应的全部用户行为特征的特征行为次数总和,以及具有所述任一用户行为特征的所述目标用户的用户总和,并计算所述特征行为次数总和与所述用户总和的第二比值;
[0030]获取所述任一用户行为特征相对应的用户行为类型权重以及时间衰减函数;
[0031]基于所述第一比值、所述第二比值、所述用户行为类型权重、所述时间衰减函数以及所述特征行为次数,分别确定每个所述用户行为特征对应的行为特征权重。
[0032]根据本申请的另一方面,提供了一种基于大数据的消息推送装置,其特征在于,包括:
[0033]用户特征提取模块,用于依据预设多维用户标签,从待处理用户数据中提取每个目标用户对应的多维用户特征;
[0034]过滤模块,用于基于预设过滤特征对所述目标用户进行过滤,以过滤掉具有所述预设过滤特征的用户,其中,所述预设过滤特征包括基于样本用户对应的样本用户特征提取出的出现频率高于预设频率的特征,所述样本用户包括对历史推送消息的评分小于预设评分的用户;
[0035]用户圈定模块,用于获取目标推送消息对应的目标圈定方法,并基于所述目标圈定方法,在过滤后的目标用户中圈定目标推送用户;
[0036]消息推送模块,用于向所述目标推送用户进行所述目标推送消息的推送。
[0037]可选地,所述装置还包括:
[0038]用户剔除模块,用于所述获取目标推送消息对应的目标圈定方法之前,依据所述目标推送消息,确定与所述目标推送消息相对应的预设推送周期,从过滤后的目标用户中剔除在所述预设推送周期内接收过所述目标推送消息的用户;和/或,依据所述目标推送消息,获取所述目标推送消息对应的预设接收时间内的接收频次阈值,并分别确定每个过滤后的目标用户在所述预设接收时间内接收到所述目标推送消息的实际接收次数,并过滤掉所述实际接收次数大于所述接收频次阈值的用户。
[0039]可选地,所述装置还包括:
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的消息推送方法,其特征在于,包括:依据预设多维用户标签,从待处理用户数据中提取每个目标用户对应的多维用户特征;基于预设过滤特征对所述目标用户进行过滤,以过滤掉具有所述预设过滤特征的用户,其中,所述预设过滤特征包括基于样本用户对应的样本用户特征提取出的出现频率高于预设频率的特征,所述样本用户包括对历史推送消息的评分小于预设评分的用户;获取目标推送消息对应的目标圈定方法,并基于所述目标圈定方法,在过滤后的目标用户中圈定目标推送用户;向所述目标推送用户进行所述目标推送消息的推送。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标推送消息对应的目标圈定方法之前,所述方法还包括:依据所述目标推送消息,确定与所述目标推送消息相对应的预设推送周期,从过滤后的目标用户中剔除在所述预设推送周期内接收过所述目标推送消息的用户;和/或,依据所述目标推送消息,获取所述目标推送消息对应的预设接收时间内的接收频次阈值,并分别确定每个过滤后的目标用户在所述预设接收时间内接收到所述目标推送消息的实际接收次数,并过滤掉所述实际接收次数大于所述接收频次阈值的用户。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标推送消息对应的目标圈定方法之前,所述方法还包括:依据所述目标推送消息对应的消息类型,确定与所述目标推送消息相对应的同类推送消息;提取所述同类推送消息对应的用户特征,并当过滤后的所述任一目标用户对应的多维用户特征中包括所述同类推送消息对应的用户特征时,过滤掉该用户。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述向所述目标推送用户进行所述目标推送消息的推送,具体包括:基于预设时间段,分别确定每个目标推送用户对应的消息搜索次数最高的时间段所属的预设时间段,并将所述目标推送用户分别按照所述预设时间段进行分组;按照所述预设时间段,分别向相应分组内的目标推送用户推送所述目标推送消息。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述按照所述预设时间段,分别向相应分组内的目标推送用户推送所述目标推送消息之后,所述方法还包括:在当前时间距离所述目标推送消息的推送结束时间超过预设点击时长时,获取每组所述目标推送用户对所述目标推送信息的点击数据;依据所述点击数据,分别计算每组所述目标推送用户对所述目标推送消息的点击比例,并当任一组对应的点击比例小于预设点击比例时,对所述任一组组内的所述目标推送用户进行调整。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,当所述目标圈定方法为用户画像圈定方法时,所述基于所述目标圈定方法,在过滤后的目标用户中圈定目标推送用户,具...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘妍
申请(专利权)人:大箴杭州科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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