[发明专利]一种消息推送方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种消息推送方法，其特征在于，该方法包括：

获取目标对象在预设历史时段内针对高频应用所产生的历史行为数据，其中所述高频应用为在所述预设历史时段内使用频率大于预设频率阈值的应用；

基于所述历史行为数据获取所述目标对象的行为习惯特征，所述行为习惯特征至少包括下列的部分或全部：长期活跃度特征、短期特征、即时特征；

根据所述行为习惯特征确定所述目标对象不使用所述高频应用的空闲时间；

在所述空闲时间中，触发低频应用发送推送消息，其中所述低频应用为在所述预设历史时段内使用频率不大于所述预设频率阈值的应用，所述推送消息包括锁屏消息或者热点新闻。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行为习惯特征确定所述目标对象不使用所述高频应用的空闲时间，包括：

将所述行为习惯特征输入已训练的预测模型，获取所述预测模型输出的点击概率，其中所述已训练的预测模型是通过已标注点击概率的训练样本训练得到的，所述训练样本包含行为习惯特征，所述点击概率用于表示向所述目标对象展示推送消息后所述目标对象点击所述推送消息的概率；

根据所述点击概率确定所述空闲时间。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述点击概率确定所述空闲时间，包括：

若所述点击概率大于预设概率阈值，则确定所述目标对象处于空闲时间；或

若所述点击概率在所述目标对象所对应的历史点击概率中的排序在预设次序范围内，则确定所述目标对象处于空闲时间。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述点击概率在所述目标对象所对应的历史点击概率中的排序在预设次序范围内，则在确定所述目标对象处于空闲时间之前，还包括：

根据各项场景所对应的期望次数确定在预设时长内当前时刻所对应的场景的优先级最高，其中所述期望次数是根据所述目标对象的历史操作分布确定的，用于表示所述各项场景在所述预设时长内期望发生的次数，所述优先级序列是根据所述目标对象在各项场景下的点击概率确定的，所述点击概率越高，所述优先级越高。

5.如权利要求1～4任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史行为数据获取所述目标对象的行为习惯特征，包括：

将所述历史行为数据中的结构化数据构建为至少一个结构化数据事件，其中所述结构化数据事件用于表示所述目标对象实施各项操作时所发生的事件；

根据所述至少一个结构化数据事件进行特征提取，得到所述目标对象的行为习惯特征。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过下列方式中的任意一种或多种确定所述目标对象的行为习惯特征：

根据所述至少一个结构化数据事件获取所述目标对象在第一统计时段的每个单位时间内实施所述各项操作的活跃度，并将所述活跃度的平均值作为所述目标对象的长期活跃度特征，根据所述长期活跃度特征确定所述目标对象的行为习惯特征，其中所述第一统计时段在所述预设历史时段范围内；

根据所述至少一个结构化数据事件获取所述目标对象在第二统计时段内实施所述各项操作的次数，并将获取的次数作为所述目标对象的短期特征，根据所述短期特征确定所述目标对象的行为习惯特征，其中所述第二统计时段在所述预设历史时段范围内，所述第二统计时段的时长小于所述第一统计时段的时长；

根据所述至少一个结构化数据事件获取当前时刻所述高频应用的即时状态信息，并将所述即时状态信息作为所述目标对象的即时特征，根据所述即时特征确定所述目标对象的行为习惯特征。