CN111222919B - 业务数据的推送方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种业务数据的推送方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收用户终端采集的当前行为数据，当前行为数据携带有用户标识；获取用户标识对应的行为特征数据，行为特征数据基于历史行为数据生成；根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据；将获取的业务数据推送至用户终端。采用本方法能够提升业务数据推送准确性。

Description

业务数据的推送方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种业务数据的推送方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着共享出行方式的推广，共享车辆(如共享单车、共享助力车等)的数量越来越多，给用户短途出行带来很大的便利性。在共享出行过程中，用户通常通过购买骑行卡来进行骑行费用的支付。

在现有技术中，共享平台在进行骑行卡业务数据推送的时候，通常是将所有的业务数据都进行推送至所有的用户终端，从而，使得业务数据的有效推送较少，数据推送的准确性较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升业务数据推送准确性的业务数据的推送方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种业务数据的推送方法，所述方法包括：

接收用户终端采集的当前行为数据，当前行为数据携带有用户标识；

获取用户标识对应的行为特征数据，行为特征数据基于历史行为数据生成；

根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据；

将获取的业务数据推送至用户终端。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

对当前行为数据进行多层次的特征数据的提取，得到多个层次的特征数据；

根据各层次的特征数据，对用户的同一层次的行为特征数据进行更新，得到更新后的行为特征数据；

根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据，包括：

根据更新后的行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

确定业务数据的优惠价值指标，并将优惠价值指标发送至用户终端。

在其中一个实施例中，确定业务数据的优惠价值指标，包括：

确定组成业务数据的多个业务子数据的各价值指标；

确定各业务子数据的优惠等级指标；

基于各业务子数据的优惠等级指标以及价值指标，得到各业务子数据的优惠价值指标；

基于组成业务数据的各业务子数据的优惠价值指标，得到业务数据的优惠价值指标。

在其中一个实施例中，确定业务数据的优惠价值指标，包括：

获取业务数据的价值指标；

基于用户的行为特征数据，确定用户对应的用户优惠等级指标；

基于用户优惠等级指标以及业务数据的价值指标，得到业务数据的优惠价值指标。

一种业务数据的推送装置，所述装置包括：

当前行为数据接收模块，用于接收用户终端采集的当前行为数据，当前行为数据携带有用户标识；

行为特征数据获取模块，用于获取用户标识对应的行为特征数据，行为特征数据基于历史行为数据生成；

业务数据获取模块，用于根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据；

推送模块，用于将获取的业务数据推送至用户终端。

在其中一个实施例中，上述装置还包括：

特征数据提取模块，用于对当前行为数据进行多层次的特征数据的提取，得到多个层次的特征数据；

更新模块，用于根据各层次的特征数据，对用户的同一层次的行为特征数据进行更新，得到更新后的行为特征数据；

业务数据获取模块用于根据更新后的行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据。

在其中一个实施例中，上述装置还包括：

优惠价值指标确定模块，用于确定业务数据的优惠价值指标，并将优惠价值指标发送至用户终端。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。

上述业务数据的推送方法、装置、计算机设备和存储介质，通过接收用户终端采集的当前行为数据，当前行为数据携带有用户标识，然后获取用户标识对应的行为特征数据，行为特征数据基于历史行为数据生成，进一步根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并将基于业务数据标签获取的业务数据推送至用户终端。从而，推送至用户终端的业务数据基于用户的行为特征数据确定，且行为特征数据基于历史行为数据生成，可以提升业务数据推送的准确性。

附图说明

图1为一个实施例中业务数据的推送方法的应用场景图；

图2为一个实施例中业务数据的推送方法的流程示意图；

图3为一个实施例中行为特征数据更新步骤的流程示意图；

图4为另一个实施例中业务数据的推送方法的流程示意图；

图5为一个实施例中业务数据的推送装置的结构框图；

图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的业务数据的推送方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。其中，终端102采集用户的当前行为数据，当前行为数据携带有用户标识，并发送给服务器104。服务器104接收到终端102采集的当前行为数据后，基于当前行为数据携带的用户标识，获取该用户对应的行为特征数据。进一步，服务器104根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据获取匹配的业务数据标签对应的业务数据，然后将获取的业务数据推送至该终端102。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备等，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种业务数据的推送方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤S202，接收用户终端采集的当前行为数据，当前行为数据携带有用户标识。

其中，业务数据是指需要推送给用户的数据，可以是各种不同业务场景中的数据，例如，对于共享骑行业务中，业务数据可以是指共享单车或者共享助力车等的骑行卡套餐组合数据，对于保险行业，业务数据可以是指各种不同类型的保险套餐数据等。

当前行为数据是指用户当前在用户终端上的各种操作行为所生成的数据，可以包括但不限于对各种网站的浏览数据、充值数据、购买请求数据以及用户骑行数据等。

具体地，对网站的浏览数据是指用户通过用户终端在业务数据对应的网站上浏览所生成的数据，如通过共享骑行应用程序(Application，APP)浏览对应的业务，或者是通过浏览器浏览对应的网站等；充值数据是指用户对账户进行充值等行为所产生的数据，如用户对账户内的骑行金额进行充值，或者进行骑行次数的充值等；购买请求数据可以是指用户通过共享骑行APP，请求购买骑行卡套餐等；用户骑行数据是指通过共享骑行APP等软件扫码开锁至关锁停止骑行这过程中所产生的数据。

用户标识是指与用户一一对应的标识，可以是用户ID，或者是其他可以指示用户唯一性的标识。

在本实施例中，用户终端可以采集用户的行为操作，以得到对应的当前行为数据，并将采集得到的当前行为数据发送至服务器。服务器根据接收到当前行为数据后，从中提取出对应的用户标识。

步骤S204，获取用户标识对应的行为特征数据，所述行为特征数据基于历史行为数据生成。

其中，历史行为数据可以包括用户活跃度数据以及用户持卡数据。具体地，用户活跃度数据包括但不限于用户登录共享骑行APP或者小程序的登录行为数据，例如，登录频次、登录时间、停留时长、登录地点等，以及出行行为数据，例如，出行工具为2轮或者4轮、出行频次、出行时长等；用户持卡数据包括但不限于持卡类型，例如，卡剩余有效时长、剩余次数等，以及历史购卡时间、购卡频次、购卡类型等。

行为特征数据基于用户的历史行为数据生成，用于指示用户的行为特征，区分不同用户的行为。行为特征数据可以包括但不限于用户的周骑行总时长、骑行总次数、用户购买骑行卡的频次、用户所购骑行卡的卡面金额分布、用户充值频次、每次充值金额的分布等。

在本实施例中，服务器可以通过对用户的历史行为数据进行特征数据提取，并以提取的特征数据作为用户的行为特征数据。

可选地，服务器还可以通过对用户的行为特征数据进行分析，确定行为特征数据基本一致的用户为同一类型的用户，例如，充值频次在一定的区间范围的用户可以确定为同一类型的用户，并为用户分配对应的用户类型标签，例如，参考图3，可以是“用户类型1”、“用户类型2”以及“用户类型3”等。

步骤S206，根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于所述业务数据标签获取对应的业务数据。

其中，业务数据标签是用于指示业务数据唯一性的标签，例如，继续参考图3，可以是指不同套餐组合对应的业务数据的标签，如“套餐组合1”、“套餐组合2”以及“套餐组合3”，业务数据标签与业务数据一一对应。

如前所述，行为特征数据可以包括但不限于用户的周骑行总时长、骑行总次数、用户购买骑行卡的频次、用户所购骑行卡的卡面金额分布、用户充值频次、每次充值金额的分布等。在本实施例中，服务器可以对用户的行为特征数据进行分析处理，确定合适的骑行卡套餐组合，例如，用户A每天多次使用共享助力车，则确定按使用天数计算的骑行卡套餐组合更适合用户A，用户B偶尔骑行，则确定使用周期长并按使用次数进行计算的骑行卡套餐组合更适合用户B，或者用户C每次骑行时间均较长，则可以确定按次数计算的骑行卡套餐组合更适合用户C。

进一步，服务器可以对用户的行为特征数据进行分析后，确定对应该用户的业务数据标签，进而服务器根据该业务数据标签从数据库中获取对应的业务数据，如具体的骑行卡套餐组合。

可选地，继续参考图3，若服务器为用户分配了对应的用户类型标签，则服务器可以根据用户类型标签与业务数据标签之间一一对应的关系，直接确定对应用户的业务数据标签，并根据业务数据标签获取对应的业务数据。

步骤S208，将获取的业务数据推送至用户终端。

具体地，服务器在获取对应的业务数据后，发送至用户标识对应的用户终端，以通过用户终端向用户展示。

可选地，服务器在对用户的行为特征数据进行分析后，也可以确定对应该用户的多个业务数据标签，并基于用户的行为特征数据与业务数据标签对应的业务数据之间的相关性对该多个业务数据标签进行排序，并按照排序将该多个业务数据推送至用户终端，以供用户进行选择。

上述业务数据的推送方法中，通过接收用户终端采集的当前行为数据，当前行为数据携带有用户标识，然后获取用户标识对应的行为特征数据，行为特征数据基于历史行为数据生成，进一步根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并将基于业务数据标签获取的业务数据推送至用户终端。从而，推送至用户终端的业务数据基于用户的行为特征数据确定，且行为特征数据基于历史行为数据生成，可以提升业务数据推送的准确性。

在其中一个实施例中，参考图4，上述方法还可以包括：

步骤S402，对当前行为数据进行多层次的特征数据的提取，得到多个层次的特征数据。

如前文所述，服务器可以通过对用户的历史行为数据进行特征数据提取，并以提取的特征数据作为用户的行为特征数据，即特征数据是与行为特征数据相同类型的数据。

具体地，当前行为数据可以包括多种不同的数据，如对各种网站的浏览数据、充值数据、购买请求数据以及用户骑行数据等，服务器可以通过对当前行为数据进行多个层次的特征数据提取，例如，充值金额、骑行时间、骑行时长、对骑行卡套餐的浏览记录等等分别进行提取，以得到多个不同层次的特征数据。

步骤S404，根据各层次的特征数据，对用户的同一层次的行为特征数据进行更新，得到更新后的行为特征数据。

具体地，服务器可以通过分别对提取的特征数据以及获取的行为特征数据进行比对分析，在确定数据为同一层次的数据后，通过同层次的特征数据对行为特征数据进行分析。

例如，在行为特征数据中，用户总的登录天数为5天，在当前行为数据中，用户有登录共享骑行APP进行扫码骑行，则可以提取出用户有登录APP，然后基于该数据对当前行为数据中登录天数进行更新，即更新为6天。

在本实施例中，根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据，可以包括：根据更新后的行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据。

具体地，由于用户的行为特征数据的更新，适合用户的骑行卡套餐组合可以发生相应的变化，例如，用户由之前偶尔骑行变更为了每天都骑行，从而适合用户的骑行卡套餐组合将发生变化。从而，服务器可以通过对更新后的行为特征数据进行分析处理，确定对应的业务数据标签，并推送对应的业务数据。

上述实施例中，通过对用户当前行为数据对用户的行为特征数据进行更新，可以对用户行为进行不断的完善，从而可以确定与用户更加匹配的业务数据标签，可以进一步提升业务数据推送的准确性。

在其中一个实施例中，上述方法还可以包括：确定业务数据的优惠价值指标，并将优惠价值指标发送至用户终端。

其中，优惠价值指标是指发送给用户的业务数据的价值，例如，对于骑行卡套餐组合，可以是的骑行卡套餐组合经过打折等优惠后的优惠价格。

具体地，对于不同的业务数据，其优惠价值指标可以不同，例如，对于骑行次数越多，有效期限越长的骑行卡套餐组合，其优惠价值指标越高，而对于有效期限越短，骑行次数越少的骑行卡套餐组合，其优惠价值指标越低。

在本实施例中，服务器可以根据对应的业务数据标签，对数据库中查询并获取对应的业务数据的优惠价值指标，并发送至用户终端，以通过用户终端向用户展示。

上述实施例中，通过将优惠价值指标发送至用户终端，用户可以同时获取到业务数据及其对应的优惠价值指标，可以加速用户决策，提升数据处理的效率。

在其中一个实施例中，确定业务数据的优惠价值指标，可以包括：确定组成业务数据的多个业务子数据的各价值指标；确定各业务子数据的优惠等级指标；基于各业务子数据的优惠等级指标以及价值指标，得到各业务子数据的优惠价值指标；基于组成业务数据的各业务子数据的优惠价值指标，得到业务数据的优惠价值指标。

其中，业务数据可以有多个业务子数据组成，例如，对于骑行卡套餐组合，可以包括至少2个骑行卡套餐。

继续以骑行卡套餐组合为例，在本实施例中，服务器在创建多个骑行卡套餐后，可以根据各骑行卡套餐的特性，将有相似特征的多个骑行卡套餐组合在一起，例如，骑行卡套餐A与骑行卡套餐B的价格一致，则可以将骑行卡套餐A与骑行卡套餐B组合在一起，骑行卡套餐C与骑行卡套餐D的有效时长一致，则可以将骑行卡套餐C与骑行卡套餐D组合在一起。

业务子数据的价值指标是指业务子数据的原始价值，即“卡原价”，业务子数据的优惠等级指标是指各业务子数据的优惠等级，即“折扣”，例如，7折、8折等，基于业务子数据的价值指标以及优惠等级，可以得到业务子数据的优惠价值指标，即得到业务子数据优惠后的价格。

在本实施例中，不同的业务子数据，原始价值不同，优惠等级也可以不同。骑行卡套餐的原始价值以及优惠等级可以与骑行卡套餐的有效时长、骑行次数等相关联，如套餐有效时长越长，其优惠等级越低，折扣越少，套餐有效时长越短，其优惠等级越高，折扣越大。

进一步，服务器根据对业务数据的多个业务子数据的优惠价值指标相加，可以得到业务数据的优惠价值指标。

上述实施例中，通过分别获取各不同的业务子数据的价值指标以及优惠等级指标，然后得到业务数据的优惠价值指标，可以提升得到的业务数据的优惠价值指标的准确性。

在其中一个实施例中，确定业务数据的优惠价值指标，可以包括：获取业务数据的价值指标；基于用户的行为特征数据，确定用户对应的用户优惠等级指标；基于用户优惠等级指标以及业务数据的价值指标，得到业务数据的优惠价值指标。

其中，用户优惠等级指标是指对应用户的优惠等级。具体地，服务器可以根据用户的行为特征数据，例如，购买历史数据、骑行历史数据等，对用户进行判定，确定用户是否为老用户，若用户为老用户，可以为用户分配较高的优惠等级，可以获取的折扣越大，若用户为新客户或者不常使用共享助力车的用户，则为用户分配较低的优惠等级，可以获取的折扣越小。

可选地，服务器还可以根据用户的行为特征数据，对用户的信用等级进行打分，并基于用户得分为用户分配不同的优惠等级指标。

上述实施例中，通过基于用户的行为特征数据确定用户优惠等级指标，并基于用户优惠等级指标以及业务数据的价值指标，得到业务数据的优惠价值指标，从而业务数据的优惠价值指标基于行为特征数据确定，使业务数据的优惠价值指标与用户的行为存在极大的关联性。

应该理解的是，虽然图2和图4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2和图4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种业务数据的推送装置，可以包括：当前行为数据接收模块100、行为特征数据获取模块200、业务数据获取模块300和推送模块400，其中：

当前行为数据接收模块100，用于接收用户终端采集的当前行为数据，当前行为数据携带有用户标识。

行为特征数据获取模块200，用于获取用户标识对应的行为特征数据，行为特征数据基于历史行为数据生成。

业务数据获取模块300，用于根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据。

推送模块400，用于将获取的业务数据推送至用户终端。

在其中一个实施例中，上述装置还可以包括：

特征数据提取模块，用于对当前行为数据进行多层次的特征数据的提取，得到多个层次的特征数据。

更新模块，用于根据各层次的特征数据，对用户的同一层次的行为特征数据进行更新，得到更新后的行为特征数据。

业务数据获取模块300用于根据更新后的行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据。

在其中一个实施例中，上述装置还可以包括：

优惠价值指标确定模块，用于确定业务数据的优惠价值指标，并将优惠价值指标发送至用户终端。

在其中一个实施例中，优惠价值指标确定模块可以包括：

第一价值指标确定子模块，用于确定组成业务数据的多个业务子数据的各价值指标。

优惠等级指标确定子模块，用于确定各业务子数据的优惠等级指标。

第一优惠价值指标生成子模块，用于基于各业务子数据的优惠等级指标以及价值指标，得到各业务子数据的优惠价值指标。

第二优惠价值指标生成子模块，用于基于组成业务数据的各业务子数据的优惠价值指标，得到业务数据的优惠价值指标。

在其中一个实施例中，优惠价值指标确定模块可以包括：

第二价值指标确定子模块，用于获取业务数据的价值指标。

用户优惠等级指标确定子模块，用于基于用户的属性标签，确定用户对应的用户优惠等级指标。

第三优惠价值指标生成子模块，用于基于用户优惠等级指标以及业务数据的价值指标，得到业务数据的优惠价值指标。

关于业务数据的推送装置的具体限定可以参见上文中对于业务数据的推送方法的限定，在此不再赘述。上述业务数据的推送装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储业务数据、业务子数据以及用户历史行为数据等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种业务数据的推送方法。

本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收用户终端采集的当前行为数据，当前行为数据携带有用户标识；获取用户标识对应的行为特征数据，行为特征数据基于历史行为数据生成；根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据；将获取的业务数据推送至用户终端。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时还可以实现以下步骤：对当前行为数据进行多层次的特征数据的提取，得到多个层次的特征数据；根据各层次的特征数据，对用户的同一层次的行为特征数据进行更新，得到更新后的行为特征数据。处理器执行计算机程序时可以实现根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据，可以包括：根据更新后的行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时还可以实现以下步骤：确定业务数据的优惠价值指标，并将优惠价值指标发送至用户终端。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现确定业务数据的优惠价值指标，可以包括：确定组成业务数据的多个业务子数据的各价值指标；确定各业务子数据的优惠等级指标；基于各业务子数据的优惠等级指标以及价值指标，得到各业务子数据的优惠价值指标；基于组成业务数据的各业务子数据的优惠价值指标，得到业务数据的优惠价值指标。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现确定业务数据的优惠价值指标，可以包括：获取业务数据的价值指标；基于用户的行为特征数据，确定用户对应的用户优惠等级指标；基于用户优惠等级指标以及业务数据的价值指标，得到业务数据的优惠价值指标。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收用户终端采集的当前行为数据，当前行为数据携带有用户标识；获取用户标识对应的行为特征数据，行为特征数据基于历史行为数据生成；根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据；将获取的业务数据推送至用户终端。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还可以实现以下步骤：对当前行为数据进行多层次的特征数据的提取，得到多个层次的特征数据；根据各层次的特征数据，对用户的同一层次的行为特征数据进行更新，得到更新后的行为特征数据。计算机程序被处理器执行时可以实现根据行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据，可以包括：根据更新后的行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于业务数据标签获取对应的业务数据。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还可以实现以下步骤：确定业务数据的优惠价值指标，并将优惠价值指标发送至用户终端。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现确定业务数据的优惠价值指标，可以包括：确定组成业务数据的多个业务子数据的各价值指标；确定各业务子数据的优惠等级指标；基于各业务子数据的优惠等级指标以及价值指标，得到各业务子数据的优惠价值指标；基于组成业务数据的各业务子数据的优惠价值指标，得到业务数据的优惠价值指标。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现确定业务数据的优惠价值指标，可以包括：获取业务数据的价值指标；基于用户的行为特征数据，确定用户对应的用户优惠等级指标；基于用户优惠等级指标以及业务数据的价值指标，得到业务数据的优惠价值指标。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种业务数据的推送方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户终端采集的当前行为数据，所述当前行为数据携带有用户标识；

获取所述用户标识对应的行为特征数据，所述行为特征数据基于历史行为数据生成；

对所述当前行为数据进行多层次的特征数据的提取，得到多个层次的特征数据；所述特征数据与所述行为特征数据类型相同；

根据各层次的特征数据，对用户的同一层次的行为特征数据进行更新，得到更新后的行为特征数据；

根据所述行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于所述业务数据标签获取对应的业务数据，包括：根据更新后的行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于所述业务数据标签获取对应的业务数据；

将获取的所述业务数据推送至所述用户终端，包括：根据所述行为特征数据，确定对应的多个业务数据标签，并基于所述行为特征数据与业务数据标签对应的业务数据之间的相关性对所述多个业务数据标签进行排序，将获取的所述业务数据按照排序推送至所述用户终端；

确定业务数据的优惠价值指标，并将优惠价值指标发送至用户终端；其中，所述确定业务数据的优惠价值指标，包括：确定组成所述业务数据的多个业务子数据的各价值指标；确定各所述业务子数据的优惠等级指标；基于所述各业务子数据的优惠等级指标以及价值指标，得到各所述业务子数据的优惠价值指标；基于组成所述业务数据的各所述业务子数据的优惠价值指标，得到所述业务数据的优惠价值指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述业务数据的优惠价值指标包括：

获取所述业务数据的价值指标；

基于所述用户的行为特征数据，确定所述用户对应的用户优惠等级指标；

基于所述用户优惠等级指标以及所述业务数据的价值指标，得到所述业务数据的优惠价值指标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户标识对应的行为特征数据，所述行为特征数据基于历史行为数据生成，包括：

确定所述行为特征数据基本一致的用户为同一类型用户。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户的行为特征数据，确定所述用户对应的用户优惠等级指标，包括：

根据用户的行为特征数据，对所述用户的信用等级进行打分，并基于所述用户得分为所述用户分配不同的优惠等级指标。

5.一种业务数据的推送装置，其特征在于，包括：

当前行为数据接收模块，用于接收用户终端采集的当前行为数据，所述当前行为数据携带有用户标识；

行为特征数据获取模块，用于获取所述用户标识对应的行为特征数据，所述行为特征数据基于历史行为数据生成；

特征数据提取模块，用于对所述当前行为数据进行多层次的特征数据的提取，得到多个层次的特征数据；所述特征数据与所述行为特征数据类型相同；

更新模块，用于根据各层次的特征数据，对用户的同一层次的行为特征数据进行更新，得到更新后的行为特征数据；

业务数据获取模块，用于根据所述行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于所述业务数据标签获取对应的业务数据，包括：根据更新后的行为特征数据，确定对应的业务数据标签，并基于所述业务数据标签获取对应的业务数据；

第一推送模块，用于将获取的所述业务数据推送至所述用户终端，包括：根据所述行为特征数据，确定对应的多个业务数据标签，并基于所述行为特征数据与业务数据标签对应的业务数据之间的相关性对所述多个业务数据标签进行排序，将获取的所述业务数据按照排序推送至所述用户终端；

业务数据优惠价值确定模块，用于确定业务数据的优惠价值指标，包括：确定组成所述业务数据的多个业务子数据的各价值指标；确定各所述业务子数据的优惠等级指标；基于所述各业务子数据的优惠等级指标以及价值指标，得到各所述业务子数据的优惠价值指标；基于组成所述业务数据的各所述业务子数据的优惠价值指标，得到所述业务数据的优惠价值指标；

第二推送模块，用于将优惠价值指标发送至用户终端。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述业务数据优惠价值确定模块包括：

第二价值指标确定子模块，用于获取业务数据的价值指标；

用户优惠等级指标确定子模块，用于基于所述用户的行为特征数据，确定所述用户对应的用户优惠等级指标；

第三优惠价值指标生成子模块，用于基于所述用户优惠等级指标以及所述业务数据的价值指标，得到所述业务数据的优惠价值指标。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述行为特征数据获取模块包括：

用户确定子模块，用于确定所述行为特征数据基本一致的用户为同一类型用户。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述用户优惠等级指标确定子模块包括：

用户信用打分子模块，用于根据用户的行为特征数据，对所述用户的信用等级进行打分，并基于所述用户得分为所述用户分配不同的优惠等级指标。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。