[发明专利]一种函件推送方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种函件推送方法，属于人工智能技术领域，通过提取目标用户的特征，得到第一特征标签集合；在用户列表中查找与任意一个第一特征标签相匹配的用户，形成相关用户集合；提取相关用户集合的特征，得到第二特征标签集合；计算每一个第二特征标签的标签权重，并将标签权重大于预设阈值的第二特征标签确定为推送标签；将推送标签对应的关联产品的产品信息填入预设的函件模板，生成目标函件；将目标函件推送给目标用户。本申请还提供一种函件推送装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，用户的历史函件和特征标签可存储于区块链中。本申请可以提高基于用户喜好的函件推送方式的匹配率，以匹配到偏好相似的相关用户。

技术领域

本申请属于人工智能技术领域，具体涉及一种函件推送方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着时代的进步，各行各业均飞速发展，物质资料的生产日益丰富，文化产业、服务行业愈发繁荣，人们生活水平不断提高，消费需求也日益增长，这就使得网络营销行业进入了一个空前活跃时期，无论是营销公司的数量、营销广告投放数量、营销广告涉及领域、营销广告从业人数，还是营销广告营业额，都呈现迅速增长的态势，现有的营销广告的投放方式呈多样性发展，而通过数字函件(如邮件、短信等)向用户推送相关产品是网络营销行业的一种重要手段。

目前，企业在营销类函件的投放形式主要为海投式，即在进行营销函件投放时，将营销函件投放给服务器用户列表内的所有用户，但海投式的营销函件投放会导致非目标用户接收到不感兴趣的广告过多时会产生厌烦心理，影响用户体验。虽然，目前某些企业的营销类函件也能实现根据用户喜好度进行投放，即基于协同过滤算法推测用户喜好，然后根据用户喜好推送与其喜好相关的函件，但是基于协同过滤算法推测用户喜好需要目标用户与相关用户之间存在较高的相似度，即用户特征匹配遵循强匹配原则，而由于用户特征标签的多样性和复杂性，在不同用户之间具有完全相同或者高度相似的特征标签的可能性较低，匹配率较低，导致协同过滤算法可能无法找偏好相似的相关用户。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种函件推送方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决由于现有的基于协同过滤算法推测用户喜好时需要遵循强匹配原则而导致的匹配率低和难以匹配到偏好相似的相关用户的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种函件推送方法，采用了如下所述的技术方案：

对目标用户的历史函件进行特征提取，得到第一特征标签集合，其中，第一特征标签集合包含若干个第一特征标签；

在用户列表中查找与任意一个第一特征标签相匹配的用户，并形成相关用户集合；

对相关用户集合的所有历史函件进行特征提取，得到第二特征标签集合，其中，第二特征标签集合包含若干个第二特征标签；

计算每一个第二特征标签的标签权重，并将标签权重大于预设阈值的第二特征标签确定为推送标签；

将推送标签对应的关联产品的产品信息填入预设的函件模板，生成目标函件；

将目标函件推送给目标用户。

进一步地，在用户列表中查找与任意一个第一特征标签相匹配的用户，并形成相关用户集合，具体包括：

将第一特征标签与用户列表中每一个用户的特征标签依次进行比对；

判断每一个用户是否存在与第一特征标签相同的特征标签；

若存在，则确定用户为相关用户，获取所有相关用户，形成相关用户集合。

进一步地，在确定用户为相关用户，获取所有相关用户，形成相关用户集合，具体包括：

对查找到的相关用户进行用户去重处理；

对完成用户去重处理后剩下的相关用户进行组合，得到相关用户集合。