本公开关于一种产品推送方法、装置、电子设备和存储介质，属于大数据数据分析技术领域。其中，该产品推送方法包括：确定用户属于的目标社区；获取用户在目标社区内的用户数据；对用户数据进行特征提取，得到用户的多个维度的特征；将多个维度的特征输入K近邻模型，由K近邻模型输出用户的类别；基于用户的类别，确定用户对应的推送产品。由此，可考虑到用户在目标社区内的用户数据，来进行用户分类，提高了用户分类的全面性和准确性，并可利用K近邻模型进行用户分类，以确定用户对应的推送产品，相较于相关技术中仅考虑到用户较为单一的数据来进行产品推送，本方案中可提高产品推送的准确性，尤其适用于银行理财产品的推送场景。景。景。
【技术实现步骤摘要】
产品推送方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本公开涉及大数据数据分析
，尤其涉及一种产品推送方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]目前，为了向用户提供更个性化的服务，可向用户推送产品，比如，可在银行客户端的推送页面中展示推送产品。然而，相关技术中的产品推送方法，仅考虑到用户较为单一的数据来对用户进行分类，并根据用户的类别进行产品推送，比如，仅考虑到银行系统中记录的用户数据来对用户进行分类，存在用户分类准确性低的问题，进而导致产品推送准确性低。
技术实现思路
[0003]本公开提供一种产品推送方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，以至少解决相关技术中产品推送准确性低的问题。本公开的技术方案如下：
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种产品推送方法，包括：确定用户属于的目标社区；获取所述用户在所述目标社区内的用户数据；对所述用户数据进行特征提取，得到所述用户的多个维度的特征；将多个所述维度的特征输入K近邻模型，由所述K近邻模型输出所述用户的类别；基于所述用户的类别，确定所述用户对应的推送产品。
[0005]在本公开的一个实施例中，所述确定用户属于的目标社区，包括：获取所述用户在多个候选社区中的停留时长；基于所述停留时长，从多个所述候选社区中筛选出所述目标社区。
[0006]在本公开的一个实施例中，所述基于所述停留时长，从多个所述候选社区中筛选出所述目标社区，包括：将大于或者等于设定阈值的停留时长对应的候选社区确定为所述目标社区；和/或，对多个所述候选社区按照所述停留时长降序排序，将排序前N个的候选社区确定为所述目标社区，其中，N为正整数。
[0007]在本公开的一个实施例中，所述获取所述用户在所述目标社区内的用户数据，包括：通过所述目标社区内的物联网设备采集所述用户数据；和/或，从所述目标社区对应的社区系统中获取所述用户数据。
[0008]在本公开的一个实施例中，还包括：获取样本用户的样本特征，以及所述样本用户的样本类别；基于所述样本特征和所述样本类别，对初始模型进行训练，得到所述K近邻模型。
[0009]在本公开的一个实施例中，还包括：基于所述目标社区，确定所述用户对应的推送渠道；通过所述推送渠道，对所述推送产品进行推送处理。
[0010]在本公开的一个实施例中，所述用户数据包括行为数据、资源数据和资源变化数据。
[0011]根据本公开实施例的第二方面，提供一种产品推送装置，包括：确定模块，被配置
为确定用户属于的目标社区；获取模块，被配置为获取所述用户在所述目标社区内的用户数据；提取模块，被配置为对所述用户数据进行特征提取，得到所述用户的多个维度的特征；分类模块，被配置为将多个所述维度的特征输入K近邻模型，由所述K近邻模型输出所述用户的类别；推送模块，被配置为基于所述用户的类别，确定所述用户对应的推送产品。
[0012]在本公开的一个实施例中，所述确定模块，还被配置为：获取所述用户在多个候选社区中的停留时长；基于所述停留时长，从多个所述候选社区中筛选出所述目标社区。
[0013]在本公开的一个实施例中，所述确定模块，还被配置为：将大于或者等于设定阈值的停留时长对应的候选社区确定为所述目标社区；和/或，对多个所述候选社区按照所述停留时长降序排序，将排序前N个的候选社区确定为所述目标社区，其中，N为正整数。
[0014]在本公开的一个实施例中，所述获取模块，还被配置为：通过所述目标社区内的物联网设备采集所述用户数据；和/或，从所述目标社区对应的社区系统中获取所述用户数据。
[0015]在本公开的一个实施例中，还包括：训练模块，被配置为：获取样本用户的样本特征，以及所述样本用户的样本类别；基于所述样本特征和所述样本类别，对初始模型进行训练，得到所述K近邻模型。
[0016]在本公开的一个实施例中，所述推送模块，还被配置为：基于所述目标社区，确定所述用户对应的推送渠道；通过所述推送渠道，对所述推送产品进行推送处理。
[0017]在本公开的一个实施例中，所述用户数据包括行为数据、资源数据和资源变化数据。
[0018]根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如前第一方面所述的产品推送方法。
[0019]根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如前第一方面所述的产品推送方法。
[0020]根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前第一方面所述的产品推送方法。
[0021]本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：确定用户属于的目标社区，获取用户在目标社区内的用户数据，对用户数据进行特征提取，得到用户的多个维度的特征，将多个维度的特征输入K近邻模型，由K近邻模型输出用户的类别，基于用户的类别，确定用户对应的推送产品。由此，可考虑到用户在目标社区内的用户数据，来进行用户分类，提高了用户分类的全面性和准确性，并可利用K近邻模型进行用户分类，进而可基于用户的类别确定用户对应的推送产品，相较于相关技术中仅考虑到用户较为单一的数据来进行产品推送，本方案中可提高产品推送的准确性，尤其适用于银行理财产品的推送场景。
[0022]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0023]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施
例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
[0024]图1是根据本公开第一实施例的产品推送方法的流程示意图。
[0025]图2是根据本公开第二实施例的产品推送方法的流程示意图。
[0026]图3是根据本公开第三实施例的产品推送方法的示意图。
[0027]图4是根据本公开第一实施例的产品推送装置的框图。
[0028]图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
[0029]为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0030]需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0031]本本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种产品推送方法，其特征在于，包括：确定用户属于的目标社区；获取所述用户在所述目标社区内的用户数据；对所述用户数据进行特征提取，得到所述用户的多个维度的特征；将多个所述维度的特征输入K近邻模型，由所述K近邻模型输出所述用户的类别；基于所述用户的类别，确定所述用户对应的推送产品。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定用户属于的目标社区，包括：获取所述用户在多个候选社区中的停留时长；基于所述停留时长，从多个所述候选社区中筛选出所述目标社区。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述停留时长，从多个所述候选社区中筛选出所述目标社区，包括：将大于或者等于设定阈值的停留时长对应的候选社区确定为所述目标社区；和/或，对多个所述候选社区按照所述停留时长降序排序，将排序前N个的候选社区确定为所述目标社区，其中，N为正整数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户在所述目标社区内的用户数据，包括：通过所述目标社区内的物联网设备采集所述用户数据；和/或，从所述目标社区对应的社区系统中获取所述用户数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取样本用户的样本特征，以及所述样本用户的样本类别；基于所述样本特征和所述样本类别，对初始模型进行训练，得到所述K近邻模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于所述目标社区，确定所述用户对应的推送渠道；通过所述推送渠道，对所述推送产品进行推送处理。7.根据权利要求1
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6中任一项所述的方法，其特征在于，所述用户数据包括行为数据、资源数据和资源变化数据。8.一种产品推送装置，其特征在于，包括：确定模块，被配置为确定用户属于的目标社区；获取模块，被配置为获取所述用户在所述目标社区内的用户数据；提取模块，被配置为对所述用户数据进行特征提取，得到所述用户的多个维度的特征；分类模块，被配置为将多个所述维度的特征输入K近邻模型，由所述K近邻模型输出所述用户的类别；推送模块，...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟健，郭敏鸿，戴澧郴，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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