[发明专利]用于推送信息的方法和装置

说明书

本申请涉及云计算领域，本申请的实施例公开了用于推送信息的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取针对收到的第一推送信息返回第一反馈信息的第一用户的用户信息；基于第一用户的用户信息，在第一用户中确定出针对第二推送信息返回第二反馈信息的概率超过预设概率阈值的用户作为第二用户，第二推送信息包括与第一反馈信息所表征的用户意图相关的内容；向第二用户推送第二推送信息。该实施方式能够提升推送的针对性。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于推送信息的方法和装置。

背景技术

信息推送是一种主动向用户传送需要的信息来减少信息过载的技术。在信息推送的一些应用场景中，可以将根据用户需求设计的业务产品作为推送的信息。在这类业务推广场景中，通常会通过各种渠道向用户推送消息，用户收到推送的消息后如果感兴趣会执行相应的操作来获取进一步的信息。这时，可以向用户提供进一步信息以引导用户订购推广的业务产品或办理推广的业务。

推广信息发送到业务办理的过程中一般包含多个环节，受推广内容拦截、业务与用户兴趣的匹配度等因素影响，每个环节都会存在大量的用户由于对推广内容不感兴趣或推广信息未触达等原因而未对推送信息进行反馈。为了提升推送效率、降低信息过载造成的资源浪费，需要有针对性地进行信息推送。

发明内容

本申请实施例提出了用于推送信息的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

第一方面，本公开的实施例提供了一种用于推送信息的方法，包括：获取针对收到的第一推送信息返回第一反馈信息的第一用户的用户信息；基于第一用户的用户信息，在第一用户中确定出针对第二推送信息返回第二反馈信息的概率超过预设概率阈值的用户作为第二用户，第二推送信息包括与第一反馈信息所表征的用户意图相关的内容；向第二用户推送第二推送信息。

在一些实施例中，上述基于第一用户的用户信息，在第一用户中确定出针对第二推送信息返回第二反馈信息的概率超过预设概率阈值的用户作为第二用户，包括：基于第一用户的用户信息，采用已训练的反馈预测模型确定第一用户返回第二反馈信息的概率，将针对第二推送信息返回第二反馈信息的概率超过预设概率阈值的第一用户确定为第二用户；其中，反馈预测模型基于第一历史用户的用户信息及第一历史用户是否针对收到的第二推送信息返回第二反馈信息的标签信息训练得出。

在一些实施例中，上述基于第一用户的用户信息，在第一用户中确定出针对第二推送信息返回第二反馈信息的概率超过预设概率阈值的用户作为第二用户，包括：基于第一用户的用户信息判断第一用户是否满足预设的与第二推送信息对应的用户筛选条件；将满足预设的与第二推送信息对应的用户筛选条件的第一用户确定为针对第二推送信息返回第二反馈信息的概率超过预设概率阈值的用户。

在一些实施例中，上述向第二用户推送第二推送信息，包括：基于各第二用户的用户信息进行用户需求分析，从多条第二推送信息中确定出与第二用户的用户需求相匹配的第二推送信息；向各第二用户分别推送与第二用户的用户需求相匹配的第二推送信息。

在一些实施例中，上述方法还包括：在预设时间段后向除第二用户之外的其他第一用户推送第二推送信息，和/或向除第二用户之外的其他第一用户推送第三推送信息；其中，第三推送信息的推送对象与第二推送信息的推送对象不同。

第二方面，本公开的实施例提供了一种用于推送信息的装置，包括：获取单元，被配置为获取针对收到的第一推送信息返回第一反馈信息的第一用户的用户信息；确定单元，被配置为基于第一用户的用户信息，在第一用户中确定出针对第二推送信息返回第二反馈信息的概率超过预设概率阈值的用户作为第二用户，第二推送信息包括与第一反馈信息所表征的用户意图相关的内容；推送单元，被配置为向第二用户推送第二推送信息。