[发明专利]信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质在审
申请号: | 202010793069.X | 申请日: | 2020-08-10 |
公开(公告)号: | CN111683156A | 公开(公告)日: | 2020-09-18 |
发明(设计)人: | 王仁杰 | 申请(专利权)人: | 北京每日优鲜电子商务有限公司 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08;G06F16/9535 |
代理公司: | 北京卫智畅科专利代理事务所(普通合伙) 11557 | 代理人: | 陈佳 |
地址: | 100102 北京市朝阳*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 信息 推送 方法 装置 电子设备 计算机 可读 介质 | ||
1.一种信息推送方法,包括:
获取目标用户的历史价值转移信息集和历史价值转移相关行为信息集;
根据所述历史价值转移信息集中的各个历史价值转移信息,生成所述目标用户的价值转移数值信息;
根据所述历史价值转移相关行为信息集中的各个历史价值转移相关行为信息,生成所述目标用户的价值转移率信息;
基于所述价值转移数值信息和所述价值转移率信息,生成支付相关信息;
将所述支付相关信息推送至所述目标用户的终端显示设备。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述历史价值转移信息集中的各个历史价值转移信息,生成所述目标用户的价值转移数值信息,包括:
通过预先训练的第一预测模型对所述历史价值转移信息集中的各个历史价值转移信息进行分析,生成目标用户的价值转移数值信息,其中,所述第一预测模型是将样本历史价值转移信息作为输入,将样本价值转移数值信息作为期望输出训练得到的。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述根据所述历史价值转移相关行为信息集中的各个历史价值转移相关行为信息,生成所述目标用户的价值转移率信息,包括:
通过预先训练的第二预测模型对所述历史价值转移相关行为信息集中的历史价值转移相关行为信息进行分析,生成目标用户的价值转移率信息,其中,所述第二预测模型是将样本历史价值转移相关行为信息作为输入,将样本价值转移率信息作为期望输出训练得到的。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述基于所述价值转移数值信息和所述价值转移率信息,生成支付相关信息,包括:
对所述价值转移数值信息进行膨胀处理,生成所述价值转移数值信息的膨胀数值;
将所述膨胀数值确定为支付阈值;
对所述价值转移率信息进行映射处理,得到所述价值转移率信息的映射数值;
将所述映射数值确定为支付数值消减值;
基于所述支付阈值与所述支付数值消减值,生成支付相关信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述基于所述支付阈值与所述支付数值消减值,生成支付相关信息,包括:
将所述支付阈值与预设倍数值的乘积值确定为判断阈值;
响应于所述支付数值消减值大于所述判断阈值,将所述判断阈值作为减值支付数值消减值,得到减值支付数值消减值;
响应于所述支付数值消减值小于或等于所述判断阈值,将所述支付数值消减值作为减值支付数值消减值,得到减值支付数值消减值;
组合所述支付阈值与所述减值支付数值消减值,得到支付相关信息。
6.一种信息推送装置,包括:
获取单元,被配置成获取目标用户的历史价值转移信息集和历史价值转移相关行为信息集;
第一生成单元,被配置成根据所述历史价值转移信息集中的各个历史价值转移信息,生成所述目标用户的价值转移数值信息;
第二生成单元,被配置成根据所述历史价值转移相关行为信息集中的各个历史价值转移相关行为信息,生成所述目标用户的价值转移率信息;
第三生成单元,被配置成基于所述价值转移数值信息和所述价值转移率信息,生成支付相关信息;
推送单元,被配置成将所述支付相关信息推送至所述目标用户的终端显示设备。
7.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,其上存储有一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
8.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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