[发明专利]推送方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种推送方法，其特征在于，包括：

提取未知用户的用户特征和上下文特征，以及待推送游戏的行业特征；

根据所述待推送游戏所属的游戏品类，在多个预估模型确定第一预估模型，其中，所述多个预估模型为基于不同游戏品类的预估模型，所述待推送游戏属于第一游戏品类，所述第一预估模型为所述第一游戏品类的预估模型；

将所述未知用户的用户特征和上下文特征以及待推送游戏的行业特征输入至所述第一预估模型，输出所述未知用户中的目标用户；

向所述目标用户推送所述待推送游戏。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述第一游戏品类的用户的目标区别特征、属于所述第一游戏品类的游戏的行业特征和所述第一游戏品类的正负样本输入到所述第一预估模型进行训练，得到所述第一预估模型的参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对不同游戏品类的游戏的已有用户的数据进行特征工程，获取不同游戏品类的用户的所述目标区别特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对不同游戏品类的游戏的已有用户的数据进行特征工程，获取不同游戏品类的用户的目标区别特征，包括：

根据属于所述第一游戏品类的至少一款游戏的已有用户的数据，构建所述第一游戏品类的正负样本；

分析不同游戏品类的正负样本对应的用户特征的贡献度，确定不同游戏品类的用户的基本特征；

根据不同游戏品类的正负样本的基本特征，分析不同游戏品类的用户的人群画像，确定不同游戏品类的用户的区别特征；

对所述区别特征进行特征联想，得到区分不同游戏品类的用户的目标区别特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述区别特征进行特征联想，得到区分不同游戏品类的用户的目标区别特征，包括：

获取所述不同游戏品类的游戏用户的历史行为数据；

根据所述不同游戏品类的游戏用户的历史行为数据对所述区别特征进行特征联想，得到所述目标区别特征。

6.根据权利要求2-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述提取未知用户的用户特征，包括：

提取所述未知用户的所述目标区别特征。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据属于所述第一游戏品类的至少一款游戏的已有用户的数据，构建所述第一游戏品类的正负样本，包括：

针对所述至少一款游戏中的每款游戏，将一段时间内用户激活并且有深度转换事件的用户数据和游戏数据作为所述第一游戏品类的正样本，将一段时间内用户激活但未有深度转换事件的用户数据和游戏数据作为所述第一游戏品类的负样本。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若同一用户数据和游戏数据既存在所述第一游戏品类的正样本中又存在所述第一游戏品类的负样本中，从所述第一游戏品类的负样本中剔除所述用户数据和游戏数据。

9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述第一游戏品类的正负样本中的游戏数据去除；

将去除游戏数据的所述第一游戏品类的正负样本输入至所述第一预估模型进行训练。

10.一种推送方法，其特征在于，包括：

获取不同游戏品类的游戏的已有用户的数据；

根据属于同一游戏品类的至少一款游戏的已有用户的数据，构建所述同一游戏品类的正负样本；

对不同游戏品类的游戏的已有用户的数据进行特征工程，获取不同游戏品类的用户的目标区别特征；

将属于同一游戏品类的游戏的行业特征，所述同一游戏品类的游戏的用户的所述目标区别特征和所述同一游戏品类的正负样本输入到所述同一游戏品类对应的预估模型进行训练，得到所述同一游戏品类对应的预估模型。