[发明专利]一种服务推送方法、装置、电子设备以及可读存储介质

权利要求书

1.一种服务推送方法，其特征在于，包括：

针对目标群体中的每个用户，根据该用户的用户特征信息和该用户在试用周期内对目标推送服务的反馈信息，预测该用户针对所述目标推送服务的预测反馈指标；

基于所述目标群体中的每个用户的预测反馈指标，预测所述目标群体针对所述目标推送服务的群体预测反馈指标；

基于所预测的群体预测反馈指标，确定所述目标推送服务的服务指标；

基于所确定的服务指标推送所述目标推送服务。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对目标群体中的每个用户，根据该用户的用户特征信息和该用户在试用周期内对目标推送服务的反馈信息，预测该用户针对所述目标推送服务的预测反馈指标，包括：

将该用户在试用周期内对目标推送服务的反馈信息输入到第一神经网络，以获得策略特征信息；

将该用户在试用周期之前的历史行为数据输入到第二神经网络，以获得历史特征信息，所述历史行为数据包括用户特征信息；

将所获得的策略特征信息和历史特征信息输入到第三神经网络，以获得针对所述目标推送服务该用户的预测反馈指标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标群体分为多个用户群组，

基于所述目标群体中的每个用户的预测反馈指标，预测所述目标群体针对所述目标推送服务的群体预测反馈指标，包括：

基于每个用户群组中包括的各用户的预测反馈指标，确定每个用户群组针对该目标推送服务的分组预测反馈指标，所述预测反馈指标用于表征用户个体针对目标推送服务的反馈结果，所述分组预测反馈指标用于表征用户群组针对目标推送服务的反馈结果；

基于各用户群组的分组预测反馈指标，获得所述目标群体针对该目标推送服务的群体预测反馈指标，所述群体预测反馈指标用于表征目标群体针对目标推送服务的反馈结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各用户群组的分组预测反馈指标，获得所述目标群体针对该目标推送服务的群体预测反馈指标，包括：

利用校正函数，分别对每个用户群组的分组预测反馈指标进行校正，获得每个用户群组的分组预测反馈指标修正值，

将每个用户群组的分组预测反馈指标修正值的平均值，确定为所述目标群体针对所述目标推送服务的群体预测反馈指标。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所确定的服务指标推送所述目标推送服务，包括：

将所述目标推送服务的服务指标与设定阈值进行比较；

如果所述服务指标不小于所述设定阈值，则推送所述目标推送服务；

如果所述服务指标小于所述设定阈值，则对所述目标推送服务进行调整。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标群体包括在试用周期内使用所述目标推送服务的实验组用户群体和未使用所述目标推送服务的对照组用户群体，所述群体预测反馈指标包括实验组用户群体的群体预测反馈指标和对照组用户群体的群体预测反馈指标，

基于所预测的群体预测反馈指标，确定所述目标推送服务的服务指标，包括：

确定实验组用户群体的群体预测反馈指标与对照组用户群体的群体预测反馈指标的差值，

根据所述差值确定所述目标推送服务的服务指标。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史行为数据包括以下的任意一种或多种：用户特征信息、历史出行订单信息，

其中，将该用户在试用周期之前的用户特征信息和/或历史出行订单信息输入到第二神经网络，以获得历史特征信息。