[发明专利]信息推荐的方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明提供一种信息推荐的方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取用户的属性信息、以及预设时间内的行为信息；获取待预测实体的属性信息；利用预测模型处理用户的属性信息和预设时间内的行为信息、以及待预测实体的属性信息，得到用户对待预测实体的访问概率；其中，预测模型基于样本用户的属性信息和预设时间内的行为信息、样本实体的属性信息、以及样本用户对样本实体的访问结果训练得到，其中，样本用户的行为信息为样本用户在预设时间内对实体的访问行为信息；将与用户对待预测实体的访问概率相匹配的信息向用户推送。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种信息推荐的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，在用户访问实体(如店铺、商品或者视频等)过后，可以向用户推送该实体的相关信息。例如，用户在线上对店铺浏览过后，在系统生成该店铺的相关推送消息之后，就会将相关推送消息向用户推送。

但是，目前这种向用户推送消息的方式，仅仅局限于用户之前访问过的实体，具有一定的局限性，不利于用户了解更多感兴趣的实体。并且，向用户推送的消息也是通用性的，同样不利于用户有针对性的获知感兴趣的消息。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种信息推荐的方法、装置、设备及存储介质，以实现有针对性的向用户推荐除被访问实体之外实体的消息。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本申请第一方面提供了一种信息推荐的方法，包括：

获取用户的属性信息、以及第一预设时间内的行为信息；其中，所述行为信息为用户在第一预设时间内对实体的访问行为信息；

获取待预测实体的属性信息；

利用预测模型处理所述用户的属性信息和所述第一预设时间内的行为信息、以及所述待预测实体的属性信息，得到用户对所述待预测实体的访问概率；其中，所述预测模型基于样本用户的属性信息和第二预设时间内的行为信息、样本实体的属性信息、以及所述样本用户对所述样本实体的访问结果训练得到，其中，所述样本用户的行为信息为所述样本用户在所述第二预设时间内对实体的访问行为信息；

将与所述用户对所述待预测实体的访问概率相匹配的信息向用户推送。

可选地，所述获取用户的第一预设时间内的行为信息，包括：

获取所述用户在所述第一预设时间内的行为事件；

从所述用户在所述第一预设时间内的行为事件中，解析出所述用户的所涉实体以及所述用户对所涉实体的行为信息；

建立所述用户的所涉实体以及所述用户对所涉实体的行为信息、与所述用户的标识的绑定关系。

可选地，所述将与所述用户对所述待预测实体的访问概率相匹配的信息向用户推送，包括：

确定所述用户对应的推送方式；

以所述用户对应的推送方式，将与所述用户对所述待预测实体的访问概率相匹配的信息向用户推送。

可选地，所述获取用户的属性信息、以及第一预设时间内的行为信息，包括：

获取所述用户的标识；

利用所述用户的标识，获取所述用户的属性信息以及第一预设时间内的行为信息。

可选地，所述预测模型的构建方法包括：

获取样本用户的属性信息、以及所述样本用户在所述第二预设时间内的行为事件；

解析所述样本用户在预设时间内的行为事件，得到所述样本用户在预设时间内的行为事件中的所涉实体、用户对所述行为事件中的所涉实体的行为信息、以及用户对所述行为事件中所涉实体的访问结果；