【技术实现步骤摘要】
数据对象的处理方法、装置和服务器
[0001]本说明书属于人工智能
，尤其涉及数据对象的处理方法、装置和服务器。
技术介绍
[0002]在一些业务场景中，常常需要向用户推送诸如优惠券等涉及业务活动的数据对象，以对进行相关的业务推广，并吸引用户参与业务活动，提高成单率。
[0003]但是，基于现有方法在向用户推送数据对象时，对于不同用户往往是不作区分，统一推送相同的数据对象，推送不具有针对性，导致推送效果较差，同时也对用户的交互体验造成影响。例如，用户常常会被推送大量自己没有任何兴趣的商品优惠券。
[0004]针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本说明书提供了一种数据对象的处理方法、装置和服务器，能够准确地确定出适合于当前的目标用户的目标数据对象，以对该目标用户进行针对性的推送，获得较好的推送效果，同时也能够有效提高用户的交互体验。
[0006]本说明书提供了一种数据对象的处理方法，应用于服务器，所述方法包括：
[0007]获取目标用户当前...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据对象的处理方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：获取目标用户当前时间段的数据对象的失效率；在确定目标用户当前时间段的数据对象的失效率大于等于预设的失效率阈值的情况下，生成针对目标用户的关于数据对象的类型偏好的第一问卷；向目标用户所持有的目标终端推送第一问卷，并接收目标用户针对第一问卷反馈的第一文本数据；调用预设的语义识别模型处理第一文本数据，得到第一语义识别结果；根据第一语义识别结果，筛选出与目标用户当前数据对象的类型偏好相匹配的交易特征种类进行组合，得到针对目标用户的目标交易特征种类组合；根据目标用户的目标交易特征种类组合，从多个待推送的数据对象中确定出与目标用户相匹配的目标数据对象；向目标终端推送所述目标数据对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据目标用户的目标交易特征种类组合，从多个待推送的数据对象中确定出与目标用户相匹配的目标数据对象，包括：获取目标用户当前时间段的交易行为数据；根据目标交易特征种类组合，从目标用户当前时间段的交易行为数据中提取出目标用户当前时间段的目标交易特征数据组合；根据目标用户当前时间段的目标交易特征数据组合，从多个待推送的数据对象中确定出与目标用户相匹配的目标数据对象。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据目标用户当前时间段的目标交易特征数据组合，从多个待推送的数据对象中确定出与目标用户相匹配的目标数据对象，包括：从预设的模型集中筛选出与目标交易特征种类组合相匹配的目标类型偏好预测模型；其中，所述预设的模型集中存储有多个预设的类型偏好预测模型；所述预设的类型偏好预测模型分别与一个或多个交易特征种类组合相对应；调用目标类型偏好预测模型处理目标用户当前时间段的目标交易特征数据组合，以确定出目标用户当前的偏好类型；从所述多个待推送的数据对象中筛选出符合目标用户当前的偏好类型的数据对象，作为目标数据对象。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在调用目标类型偏好预测模型处理目标用户当前时间段的目标交易特征数据组合，以确定出目标用户当前的偏好类型之后，所述方法还包括：从多个待推送的待推送的数据对象中筛选出符合目标用户当前的偏好类型的数据对象，作为目标测试对象；根据第一推送规则，向目标用户推送目标测试对象。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据第一推送规则，向目标用户推送目标测试对象之后，所述方法还包括：获取目标用户针对目标测试对象的操作数据；根据目标用户针对目标测试对象的操作数据，确定目标测试对象的推送效果参数；根据目标测试对象的推送效果参数，确定第一推送规则是否与目标用户匹配。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在确定第一推送规则与目标用户不匹配的情况下，所述方法还包括：生成针对目标用户的关于数据对象的推送规则偏好的第二问卷；向目标用户推送第二问卷，并接收目标用户针对第二问卷反馈的第二文本数据；调用预设的语义识别模型处理第二文本数据，得到第二语义识别结果；根据第二语义识别结果，从多个预设的推送规则中确定出与目标用户相匹配的目标推送规则。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据第二语义识别结果，从多个预设的推送规则中确定出与目标用户相匹配的目标推送规则，包括：组合第二语义识别结果和目标交易特征数据组合，得到组合后的数据；根据组合后的数据，从多个预设的推送规则中确定出与目标用户相匹配的目标推送规则。8.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴庭玮，朱道彬，闫冬梅，汪婕，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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