CN109949093B - 优惠信息推送方法、***、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种优惠信息推送方法、***、电子设备和存储介质，涉及大数据分析技术领域，其中优惠信息推送方法包括：响应于查询请求，获取查询请求的关联对象；获取各关联对象的订单数据；获取配置的优惠活动、各优惠活动的对象类型和优惠条件；分别以各关联对象为索引，筛选对象类型与各关联对象匹配、且优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动，形成各关联对象的优惠集；将各关联对象与其优惠集中的优惠活动建立关联，并推送各关联对象所关联的优惠活动的优惠信息。本申请可以实现优惠活动的自动匹配推送，实时响应查询请求，为查询请求关联的多个关联对象推送匹配的优惠活动，提升用户的购票体验，具有高并发特性。

Description

优惠信息推送方法、***、电子设备和存储介质

技术领域

本申请涉及大数据分析技术领域，具体地说，涉及一种优惠信息推送方法、***、电子设备和存储介质。

背景技术

在线票务平台通过分析用户行为数据，可以针对不同用户给出不同的优惠活动，提高用户的购票体验。

以机票服务为例，航空公司经常会根据机票销售情况，针对VIP客户或者经常购买特定航线的客户推出优惠活动，这些优惠活动需要及时在在线票务平台上线，推送给相应的用户。

另外，在节假日和重大活动中，航空公司也会推出一些优惠活动，如给予用户购票折扣或者返券等，这些优惠活动往往具有时效性，持续时间较短，需要在线票务平台迅速响应上线，保证优惠活动的顺利进行。

可见，为了及时响应航空公司的优惠政策，迅速上线优惠活动，需要研发一种能及时、自动为符合优惠规则的用户推送优惠活动的方案。

需要说明的是，在上述背景技术部分申请的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种优惠信息推送方法、***、电子设备和存储介质，能自动为符合优惠活动的关联对象推送优惠信息，提升用户的购票体验。

根据本申请的一个方面，提供一种优惠信息推送方法，包括：响应于查询请求，获取所述查询请求的关联对象；获取各关联对象的订单数据；获取配置的优惠活动、各优惠活动的对象类型和优惠条件；分别以各关联对象为索引，筛选对象类型与各关联对象匹配、且优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动，形成各关联对象的优惠集；将各关联对象与其优惠集中的优惠活动建立关联；以及推送各关联对象所关联的优惠活动的优惠信息。

优选地，上述的优惠信息推送方法中，所述筛选对象类型与各关联对象匹配、且优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动的步骤包括：从所述配置的优惠活动中，筛选对象类型与各关联对象匹配的优惠活动，形成各关联对象的活动集；从各关联对象的活动集中，筛选优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动，形成各关联对象的优惠集。

优选地，上述的优惠信息推送方法中，所述优惠活动的对象类型包括账号类型和乘机人类型，所述查询请求的关联对象包括发起所述查询请求的用户账号和所述用户账号的关联乘机人；所述账号类型与所述用户账号匹配，所述乘机人类型与所述关联乘机人匹配。

优选地，上述的优惠信息推送方法中，各关联对象的订单数据包括各关联对象的历史订单数据和实时订单数据。

优选地，上述的优惠信息推送方法中，通过Hadoop获取各关联对象的历史订单数据，通过Storm获取各关联对象的实时订单数据。

优选地，上述的优惠信息推送方法中，所述将各关联对象与其优惠集中的优惠活动建立关联的步骤包括：为各优惠活动创建唯一对应的标签；以及为各关联对象添加其优惠集中各优惠活动的标签。

优选地，上述的优惠信息推送方法还包括：获取所述查询请求的日志数据和响应所述查询请求的日志数据；以及对获取的日志数据进行异常监测。

优选地，上述的优惠信息推送方法中，从Kafka或Hermes中获取日志数据。

优选地，上述的优惠信息推送方法中，通过Groovy引擎执行所述优惠信息推送方法，通过Redis缓存集群保存执行过程数据。

根据本申请的另一个方面，提供一种优惠信息推送***，包括：响应模块，用于响应于查询请求，获取所述查询请求的关联对象；订单数据获取模块，用于获取各关联对象的订单数据；优惠活动获取模块，用于获取配置的优惠活动、各优惠活动的对象类型和优惠条件；筛选模块，用于分别以各关联对象为索引，筛选对象类型与各关联对象匹配、且优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动，形成各关联对象的优惠集；标签模块，用于将各关联对象与其优惠集中的优惠活动建立关联；以及推送模块，用于推送各关联对象所关联的优惠活动的优惠信息。

根据本申请的另一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的优惠信息推送方法的步骤。

根据本申请的另一个方面，提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现上述的优惠信息推送方法的步骤。

本申请的有益效果在于：

实时响应查询请求，能同时为查询请求关联的多个关联对象推送匹配的优惠活动，提升用户的购票体验，具有高并发特性；

实现优惠活动的自动匹配推送，无需人工干预，提高优惠活动的上线和更新速度；

能够跟踪查询日志和响应日志，实现对优惠活动的跟踪监测，方便及时定位***故障。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出本申请实施例中一种优惠信息推送方法的步骤示意图；

图2示出本申请实施例中一种优惠信息推送方法的流程架构图；

图3示出本申请实施例中一种优惠信息推送***的模块示意图；

图4示出本申请实施例中一种电子设备的结构示意图；

图5示出本申请实施例中一种计算机可读存储介质的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式。相反，提供这些实施方式使得本申请将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。

本申请的优惠信息推送方法可以用于自动化推送任何需要投放至在线票务平台的优惠活动，下文以推送航空公司的优惠活动为例阐述本申请的优惠信息推送方法，但并不作为对本申请的应用场景的限制。

本申请的优惠信息推送方法可以通过Groovy引擎执行，执行过程数据可以保存于Redis缓存集群。Groovy引擎可以实现对订单数据和优惠活动的动态匹配查找，同时结合缓存技术，提升***性能。

图1示出实施例中优惠信息推送方法的步骤示意图。参照图1所示，在一些实施例中，本申请的优惠信息推送方法包括：

S10、响应于查询请求，获取查询请求的关联对象。

在实际应用中，同一时间可以响应多个查询请求，本实施例以一条查询请求为例进行说明。查询请求的关联对象包括发起该查询请求的用户账号和该用户账号的关联乘机人。用户账号即用户在在线票务平台上的Uid，用于唯一标识该用户的身份信息。用户账号的关联乘机人是指该用户账号已购买订单中的所有相关乘机人。举例来说，查询请求如“查询2019年1月30日上海飞北京的机票”。发起该查询请求的，该用户账号的所有关联乘机人包括“乘机人A”和“乘机人B”。则所获取的用户123、以及乘机人A、乘机人B均为该查询请求的关联对象。

可以参照图2所示优惠信息推送方法的流程架构图。当接收到查询请求后，响应于查询请求，从Uid维度和乘机人维度获取查询请求的关联对象，获取到相关的查询数据缓存至Redis集群。

S20、获取各关联对象的订单数据。

其中，每个关联对象的订单数据包括该关联对象的历史订单数据和实时订单数据。历史订单数据是指查询请求发起之前，该关联对象已购买的机票订单。实时订单数据是指自发起查询请求起，整个优惠信息推送过程中该关联对象所交易的机票订单。在一些实施例中，可以通过Hadoop获取关联对象的历史订单数据，通过Storm获取关联对象的实时订单数据。

参照图2所示优惠信息推送方法的流程架构图。通过Hadoop调度平台获取每个关联对象的T+1订单数据，T+1订单数据即每天动态更新的历史订单数据；并通过Storm流程同步每个关联对象的实时订单数据，将T+1订单数据和实时订单数据均缓存至Redis集群。

S30、获取配置的优惠活动、各优惠活动的对象类型和优惠条件。

优惠活动的具体规则，即对象类型和优惠条件等相关信息由航空公司配置，在线票务平台仅需将相关信息输入***，由本申请的优惠信息推送方法自动将优惠活动推送至对应的关联对象即可。每个优惠活动具有时效性，本步骤获取配置的优惠活动即获取在时效内有效的优惠活动，同时段内有效的各个优惠活动可以同步推送至对应的关联对象。当一优惠活动超过其配置的时效期，则自动下线，不再获取。

举例来说，获取到三个有效的优惠活动，分别是航空公司X的优惠活动x，航空公司Y的优惠活动y，航空公司Z的优惠活动z。优惠活动分为账号类型的优惠活动和乘机人类型的优惠活动，也即优惠活动的对象类型包括账号类型和乘机人类型。其中优惠活动x为账号类型的优惠活动，优惠条件为三个月内购买航空公司X的上海飞北京航线的次数超过6次；则当某一用户账号的订单数据满足“三个月内购买航空公司X的上海飞北京航线的次数超过6次”这一优惠条件时，使用该用户账号的任意乘机人即可享受优惠活动x。优惠活动x的优惠信息例如为：可以通过10000积分换取一张航空公司X的上海飞北京的机票。优惠活动y为乘机人类型的优惠活动，优惠条件为6个月内购买航空公司Y的机票总额超过10000元。则当某一乘机人的订单数据满足“6个月内购买航空公司Y的机票总额超过10000元”这一优惠条件时，该乘机人即可享受优惠活动y。优惠活动y的优惠信息例如为：可以半价购买航空公司Y的一张商务舱机票。优惠活动z为乘机人类型的优惠活动，优惠条件为12个月内累计购买过20次航空公司Z的机票。则当某一乘机人的订单数据满足“12个月内累计购买过10次航空公司Z的机票”这一优惠条件时，该乘机人即可享受优惠活动z。优惠活动z的优惠信息例如为：可以免费享受一次航空公司Z的经济舱升商务舱服务。

获取的优惠活动、各优惠活动的对象类型和优惠条件同样缓存于Redis集群中。

S40、分别以各关联对象为索引，筛选对象类型与各关联对象匹配、且优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动，形成各关联对象的优惠集。

其中，筛选对象类型与各关联对象匹配、且优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动的步骤具体包括：首先从配置的优惠活动中，筛选对象类型与各关联对象匹配的优惠活动，形成各关联对象的活动集；然后从各关联对象的活动集中，筛选优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动，形成各关联对象的优惠集。以上述列举的获取到关联对象包括用户123、乘机人A、乘机人B，获取到优惠活动包括优惠活动x、优惠活动y、优惠活动z为例，经第一步筛选对象类型与各关联对象匹配的优惠活动的步骤，形成各关联对象的活动集分别是：用户123与对象类型为账号类型的优惠活动x匹配，因此用户123的活动集包括优惠活动x。乘机人A、乘机人B各自均同时与对象类型为乘机人类型的优惠活动y和优惠活动z匹配，因此乘机人A和乘机人B的活动集均同时包括优惠活动y和优惠活动z。接着，分别从各关联对象的活动集中筛选优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动，形成各关联对象的优惠集。如用户123的订单数据符合优惠活动x的优惠条件，则优惠活动x添加至用户123的优惠集。乘机人A的订单数据既符合优惠活动y的优惠条件，又符合优惠活动z的优惠条件，则优惠活动y和优惠活动z均添加至乘机人A的优惠集。而乘机人B的订单数据既不符合优惠活动y的优惠条件，也不符合优惠活动z的优惠条件，则乘机人B无法享受任何优惠活动。

S50、将各关联对象与其优惠集中的优惠活动建立关联。

如上所述，当筛选得到用户123的优惠集中包含优惠活动x，乘机人A的优惠集中包含优惠活动y和优惠活动z后，接着执行将关联对象与对应的优惠活动建立关联的步骤。在一些实施例中，可以通过指针的方式使关联对象与其优惠活动建立关联。在一些实施例中，可以通过为关联对象和其优惠活动添加相同标签的方式建立关联，如为各优惠活动创建唯一对应的优惠标识码，并为各关联对象添加其优惠集中各优惠活动的优惠标识码。举例来说，创建唯一标识优惠活动x的标签“X-x”，并将标签“X-x”赋予用户123。创建唯一标识优惠活动y的标签“Y-y”，创建唯一标识优惠活动z的标签“Z-z”，并将标签“Y-y”和“Z-z”赋予乘机人A。

S60、推送各关联对象所关联的优惠活动的优惠信息。

推送时，找到各关联对象被赋予的标签，为各关联对象推送其标签对应的优惠活动的优惠信息即可。在一个具体实施例中，当用户123打开在线票务平台的应用，查询机票时，在线票务平台向用户123推送如下优惠信息：“用户123可享受由航空公司X提供的优惠活动x，通过10000积分换取一张航空公司X的上海飞北京的机票。乘机人A可享受由航空公司Y提供的优惠活动y，半价购买航空公司Y的一张商务舱机票；乘机人A还可享受由航空公司Z提供的优惠活动z，免费享受一次航空公司Z的经济舱升商务舱服务”。推送优惠信息的同时，可以提供相关链接，供用户点击查看具体的优惠活动。通过为不同用户推送不同的优惠信息，能够大大节省用户的购买机票过程，增强出行体验，提高用户购买适合自己出行目的的机票的效率。

参照图2所示，Groovy引擎获取到各关联对象的优惠集后，推送各关联对象对应的优惠活动的优惠信息。

进一步的，本申请的优惠信息推送方法还包括：获取查询请求的日志数据和响应该查询请求的日志数据，并对获取的日志数据进行异常监测。参照图2所示，可以从Kafka或Hermes中获取日志数据，从输入配置的优惠活动起，发起查询请求、响应查询请求、推送优惠信息等各个步骤所产生的日志数据均保存于Kafka或Hermes中，通过跟踪监测日志数据，可以及时发现***存在的问题，例如发现某一航空公司的优惠活动未被正常推送，通过该优惠活动的标签，可以快速定位故障，便于排查问题。

综上可知，本申请的优惠信息推送方法能够实时响应查询请求，同时为查询请求关联的多个关联对象推送匹配的优惠活动，提升用户的购票体验，具有高并发特性；实现优惠活动的自动匹配推送，无需人工干预，提高优惠活动的上线和更新速度；能够跟踪查询日志和响应日志，实现对优惠活动的跟踪监测，方便及时定位***故障。

本申请实施例还提供一种优惠信息推送***。参照图3所示实施例中优惠信息推送***的模块示意图，本申请的优惠信息推送***包括：

响应模块301，用于响应于查询请求，获取查询请求的关联对象。在一些实施例中，响应模块301可用于执行上述优惠信息推送方法实施例的步骤S10。

订单数据获取模块302，用于获取各关联对象的订单数据。在一些实施例中，订单数据获取模块302可用于执行上述优惠信息推送方法实施例的步骤S20。

优惠活动获取模块303，用于获取配置的优惠活动、各优惠活动的对象类型和优惠条件。在一些实施例中，优惠活动获取模块303可用于执行上述优惠信息推送方法实施例的步骤S30。

筛选模块304，用于分别以各关联对象为索引，筛选对象类型与各关联对象匹配、且优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动，形成各关联对象的优惠集。在一些实施例中，筛选模块304可用于执行上述优惠信息推送方法实施例的步骤S40。

标签模块305，用于将各关联对象与其优惠集中的优惠活动建立关联。在一些实施例中，标签模块305可用于执行上述优惠信息推送方法实施例的步骤S50。

推送模块306，用于推送各关联对象所关联的优惠活动的优惠信息。在一些实施例中，推送模块306可用于执行上述优惠信息推送方法实施例的步骤S60。

本申请的优惠信息推送***能够实时响应查询请求，同时为查询请求关联的多个关联对象推送匹配的优惠活动，提升用户的购票体验，具有高并发特性；实现优惠活动的自动匹配推送，无需人工干预，提高优惠活动的上线和更新速度；能够跟踪查询日志和响应日志，实现对优惠活动的跟踪监测，方便及时定位***故障。

本申请实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器中存储有可执行指令，处理器被配置为经由执行可执行指令来执行上述实施例中的优惠信息推送方法的步骤。

如上所述，本申请的电子设备能够实时响应查询请求，同时为查询请求关联的多个关联对象推送匹配的优惠活动，提升用户的购票体验，具有高并发特性；实现优惠活动的自动匹配推送，无需人工干预，提高优惠活动的上线和更新速度；能够跟踪查询日志和响应日志，实现对优惠活动的跟踪监测，方便及时定位***故障。

图4是本申请实施例中电子设备的结构示意图，应当理解的是，图4仅仅是示意性地示出各个模块，这些模块可以是虚拟的软件模块或实际的硬件模块，这些模块的合并、拆分及其余模块的增加都在本申请的保护范围之内。

所属技术领域的技术人员能够理解，本申请的各个方面可以实现为***、方法或程序产品。因此，本申请的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。

下面参照图4来描述本申请的电子设备400。图4显示的电子设备400仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，电子设备400以通用计算设备的形式表现。电子设备400的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元410、至少一个存储单元420、连接不同平台组件(包括存储单元420和处理单元410)的总线430、显示单元440等。

其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元410执行，使得处理单元410执行上述实施例中描述的优惠信息推送方法的步骤。例如，处理单元410可以执行如图1至所示的步骤。

存储单元420可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)4201和/或高速缓存存储单元4202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)4203。

存储单元420还可以包括具有一组(至少一个)程序模块4205的程序/实用工具4204，这样的程序模块4205包括但不限于：操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备400也可以与一个或多个外部设备500(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备400交互的设备通信，和/或与使得该电子设备400能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口450进行。并且，电子设备400还可以通过网络适配器460与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器460可以通过总线430与电子设备400的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备400使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，程序被执行时实现上述实施例描述的优惠信息推送方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本申请的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行上述实施例描述的优惠信息推送方法的步骤。

如上所述，本申请的计算机可读存储介质能够实时响应查询请求，同时为查询请求关联的多个关联对象推送匹配的优惠活动，提升用户的购票体验，具有高并发特性；实现优惠活动的自动匹配推送，无需人工干预，提高优惠活动的上线和更新速度；能够跟踪查询日志和响应日志，实现对优惠活动的跟踪监测，方便及时定位***故障。

图5是本申请的计算机可读存储介质的结构示意图。参考图5所示，描述了根据本申请的实施方式的用于实现上述方法的程序产品600，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本申请的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。

程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本申请所作的进一步详细说明，不能认定本申请的具体实施只局限于这些说明。对于本申请所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种优惠信息推送方法，其特征在于，包括：

响应于用户账号发起的查询请求，获取所述查询请求的关联对象，包括发起所述查询请求的用户账号和所述用户账号的关联乘机人；

获取各关联对象的订单数据；

获取配置的优惠活动、各优惠活动的对象类型和优惠条件，所述对象类型包括账号类型和乘机人类型；

分别以各关联对象为索引，从配置的优惠活动中筛选出对象类型与各关联对象匹配的优惠活动，形成各关联对象的活动集，其中，所述账号类型与所述用户账号进行匹配，所述乘机人类型与所述关联乘机人进行匹配；并从各关联对象的活动集中，筛选出优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动，形成各关联对象的优惠集；

将各关联对象与其优惠集中的优惠活动建立关联；以及

推送各关联对象所关联的优惠活动的优惠信息。

2.如权利要求1所述的优惠信息推送方法，其特征在于，各关联对象的订单数据包括各关联对象的历史订单数据和实时订单数据。

3.如权利要求2所述的优惠信息推送方法，其特征在于，通过Hadoop获取各关联对象的历史订单数据，通过Storm获取各关联对象的实时订单数据。

4.如权利要求1所述的优惠信息推送方法，其特征在于，所述将各关联对象与其优惠集中的优惠活动建立关联的步骤包括：

为各优惠活动创建唯一对应的标签；以及

为各关联对象添加其优惠集中各优惠活动的标签。

5.如权利要求1所述的优惠信息推送方法，其特征在于，还包括：

获取所述查询请求的日志数据和响应所述查询请求的日志数据；以及

对获取的日志数据进行异常监测。

6.如权利要求5所述的优惠信息推送方法，其特征在于，从Kafka或Hermes中获取日志数据。

7.如权利要求1所述的优惠信息推送方法，其特征在于，通过Groovy引擎执行所述优惠信息推送方法，通过Redis缓存集群保存执行过程数据。

8.一种优惠信息推送***，其特征在于，包括：

响应模块，用于响应于用户账号发起的查询请求，获取所述查询请求的关联对象，包括发起所述查询请求的用户账号和所述用户账号的关联乘机人；

订单数据获取模块，用于获取各关联对象的订单数据；

优惠活动获取模块，用于获取配置的优惠活动、各优惠活动的对象类型和优惠条件，所述对象类型包括账号类型和乘机人类型；

筛选模块，用于分别以各关联对象为索引，从配置的优惠活动中筛选出对象类型与各关联对象匹配的优惠活动，形成各关联对象的活动集，其中，所述账号类型与所述用户账号进行匹配，所述乘机人类型与所述关联乘机人进行匹配；并从各关联对象的活动集中，筛选出优惠条件与各关联对象的订单数据匹配的优惠活动，形成各关联对象的优惠集；

标签模块，用于将各关联对象与其优惠集中的优惠活动建立关联；

推送模块，用于推送各关联对象所关联的优惠活动的优惠信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7任一项所述的优惠信息推送方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1至7任一项所述的优惠信息推送方法的步骤。

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