CN113641912B - 信息推送方法、计算设备及计算机存储介质 - Google Patents

信息推送方法、计算设备及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种信息推送方法、计算设备及计算机存储介质。该方法包括:当从客户端接收到电子书阅读请求时,获取用户历史行为数据;对用户历史行为数据进行分析处理,以确定用户历史行为数据对应的用户是否为目标用户,其中,目标用户包含:处于用户预流失状态的用户;若确定用户是目标用户,则生成包含预设控件的推送页面,其中,预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联;将推送页面返回至客户端,以在推送页面中的预设控件被触发时展示呈现信息;当呈现信息成功展示时,向目标用户分配对应特定资源参数值的数据资源,在确定出用户是目标用户的情况下,向目标用户进行定向推送,避免对非目标用户的阅读打扰,从而提升了整体的用户留存率。

Description

信息推送方法、计算设备及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种信息推送方法、计算设备及计算机存储介质。
背景技术
近几年来,由于数字科技的快速发展,数字化的电子书已成为出版业者日后发展的目标,通过推广电子书阅读的***台的竞争日益激励。为了留住优质用户,电子书平台会向用户推送一些呈现信息(例如,媒体信息等),通过呈现信息用户能够获取特定资源参数值(例如,会员时长等),以提升用户留存率。
但是,目前电子书平台在进行推送时,并未考虑到用户之间的差异性,而是直接向所有用户推送,这样就容易对非目标用户的正常阅读过程造成干扰,降低用户体验,而且还可能影响用户留存率。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的信息推送方法、计算设备及计算机存储介质。
根据本发明的一个方面,提供了一种信息推送方法,包括:
当从客户端接收到电子书阅读请求时,获取用户历史行为数据;
对用户历史行为数据进行分析处理,以确定用户历史行为数据对应的用户是否为目标用户,其中,目标用户包含:处于用户预流失状态的用户;
若确定用户是目标用户,则生成包含预设控件的推送页面,其中,预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联;
将推送页面返回至客户端,以在推送页面中的预设控件被触发时展示呈现信息;
当呈现信息成功展示时,向目标用户分配对应特定资源参数值的数据资源。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算设备,包括:处理器、存储器、通信接口和通信总线,处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信;
存储器用于存放至少一可执行指令,可执行指令使处理器执行以下操作:
当从客户端接收到电子书阅读请求时,获取用户历史行为数据;
对用户历史行为数据进行分析处理,以确定用户历史行为数据对应的用户是否为目标用户,其中,目标用户包含:处于用户预流失状态的用户;
若确定用户是目标用户,则生成包含预设控件的推送页面,其中,预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联;
将推送页面返回至客户端,以在推送页面中的预设控件被触发时展示呈现信息;
当呈现信息成功展示时,向目标用户分配对应特定资源参数值的数据资源。
根据本发明的又一方面,提供了一种计算机存储介质,存储介质中存储有至少一可执行指令,可执行指令使处理器执行如上述信息推送方法对应的操作。
根据本发明提供的方案,对用户历史行为数据进行分析处理,在确定出用户是目标用户的情况下,向目标用户进行定向推送,避免对非目标用户的阅读打扰,从而提升了整体的用户留存率。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了根据本发明一个实施例的信息推送方法的流程示意图;
图2A示出了根据本发明另一个实施例的信息推送方法的流程示意图;
图2B为推送弹窗的示意图;
图3示出了根据本发明一个实施例的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明,并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了根据本发明一个实施例的信息推送方法的流程示意图。如图1所示,该方法包括以下步骤:
步骤S101,当从客户端接收到电子书阅读请求时,获取用户历史行为数据。
本实施例提供的信息推送方法的执行主体为服务端,用户可以通过具有阅读功能的客户端来阅读电子书,当客户端检测到用户进入电子书阅读界面,可以向服务端发送电子书阅读请求,这里,电子书阅读界面可以呈现用户正在阅读或请求阅读的电子书的内容页面。服务端在接收到客户端发送的电子书阅读请求时,获取用户历史行为数据,其中,用户历史行为数据是历史时间段内发生用户行为时所生成的数据。
步骤S102,对用户历史行为数据进行分析处理,以确定用户历史行为数据对应的用户是否为目标用户,其中,目标用户包含:处于用户预流失状态的用户。
在获取到用户历史行为数据后,需要对用户历史行为数据进行分析处理,这里进行分析处理主要是为了确定用户历史行为数据对应的用户是否为目标用户,目标用户是确定要进行信息推送的用户,其中,目标用户可以包含处于用户预流失状态的用户,用户预流失状态是指用户当前处于即将要流失但还暂未流失的状态。针对这类用户,可以通过信息推送并向用户分配特定资源参数值的数据资源的方式来进行挽留,使得用户能够继续使用客户端阅读电子书,提升用户留存率。
步骤S103,若确定用户是目标用户,则生成包含预设控件的推送页面,其中,预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联。
在确定用户是目标用户的情况下,可以在用户阅读电子书过程中向用户推送信息,具体地,服务端生成包含预设控件的推送页面,该预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联,该数据资源可以是一种福利资源,例如,免呈现信息的电子书会员、积分等,特定资源参数值用于度量数据资源,例如,可以是会员时长、积分数值。其中,预设控件主要用于供用户根据实际需要确定是否触发预设控件来获取特定资源参数值的数据资源。
步骤S104,将推送页面返回至客户端,以在推送页面中的预设控件被触发时展示呈现信息。
这里,呈现信息可以是各种视觉类型的信息,例如广告、图片或视频等等,在此应不加限制。
在生成推送页面之后,服务端将该推送页面返回给客户端,通过客户端向用户展示推送页面,当用户想要获取特定资源参数值的数据资源时,用户可以触发推送页面中的预设控件,在推送页面中的预设控件被触发时会向用户展示呈现信息。
步骤S105,当呈现信息成功展示时,向目标用户分配对应特定资源参数值的数据资源。
在推送页面中的预设控件被触发时会向用户展示呈现信息,当呈现信息成功展示时,服务端可以向目标用户分配对应特定资源参数值的数据资源,目标用户在获得特定资源参数值的数据资源后,在阅读电子书期间可以享受相应的权限,例如,数据资源为免呈现信息的电子书会员,特定资源参数值为会员时长,例如,20分钟或30分钟等,那么用户在20分钟阅读电子书时,将不会再看到推送的呈现信息,这里仅是举例说明,不具有任何限定作用。
本发明实施提供的方案,对用户历史行为数据进行分析处理,在确定出用户是目标用户的情况下,向目标用户进行定向推送,避免对非目标用户的阅读打扰,从而提升了整体的用户留存率。
图2A示出了根据本发明另一个实施例的信息推送方法的流程示意图。如图2A所示,该方法包括以下步骤:
步骤S201,当从客户端接收到电子书阅读请求时,获取用户历史行为数据。
本实施例提供的信息推送方法的执行主体为服务端,用户可以通过具有阅读功能的客户端来阅读电子书,当客户端检测到用户进入电子书阅读界面,可以确定用户想要阅读电子书,客户端向服务端发送电子书阅读请求,服务端在接收到客户端发送的电子书阅读请求时,获取用户历史行为数据,其中,用户历史行为数据是历史时间段内发生用户行为时所生成的数据。
例如,用户历史行为数据可以包含用户历史时间段内阅读电子书期间所生成的数据,和/或,用户对预设控件的触发操作所生成的数据,当然还可以是针对其他用户行为所生成的数据,这里不再一一列举。
步骤S202,将用户历史行为数据输入至预先训练的用户状态预测模型进行状态预测,得到用户状态。
具体地,用户状态预测模型是预先训练得到的,该用户状态预测模型能够用于预测一个用户对应的用户状态,从而能够基于用户状态来分析确定用户是否为目标用户,其中,预先训练的用户状态预测模型的输入数据为用户历史行为数据,输出数据为用户状态,因此,在获取到用户行为数据后,可以将用户历史行为数据输入至预先训练的用户状态预测模型进行状态预测,得到用户状态。其中,用户状态可以包含用户留存状态、用户预流失状态。此外,用户状态预测模型还能够预测出用户在多久之后流失,即,用户流失日,例如,次日流失、或三日后流失、或七日流失。因此,可以根据预测得出的用户流失日来向客户端返回推送弹窗,以对用户进行挽留。
更具体地,用户状态预测模型可以采用分类神经网络,利用训练样本数据对该分类神经网络进行训练,其中,所采用的训练数据样本包含具有已流失用户标签的第一用户历史行为数据和具有留存用户标签的第二用户历史行为数据。
步骤S203,若用户状态为用户预流失状态,则确定用户历史行为数据对应的用户是目标用户。
在确定用户状态后,确定用户状态是否为用户预流失状态,用户预流失状态是指用户当前处于即将要流失但还暂未流失的状态,本实施例将这类用户确定为目标用户,目标用户是确定要进行信息推送的用户。为了避免这类用户流失,针对这类用户,可以通过信息推送并向用户分配特定资源参数值的数据资源的方式来进行挽留,使得用户能够继续使用客户端阅读电子书,提升用户留存率。例如,当确定用户S是预流失用户且预计在一周之后彻底流失时,可以在一周期限届满之前向用户S进行信息推送。
在本实施例中,还可以通过如下方法来判断用户是否为目标用户:
方法一:判断用户历史行为数据中是否包含用于标记用户对预设控件存在触发操作的预设标记数据;若是,则确定用户历史行为数据对应的用户为目标用户。
当用户对预设控件存在触发操作时,针对这一行为可以进行标记,例如,标记为1,或者标记为有,表示用户对预设控件存在触发操作,1或有则为用于标记用户对预设控件存在触发操作的预设标记数据,因此,在获取到用户历史行为数据后,可以判断判断用户历史行为数据中是否包含用于标记用户对预设控件存在触发操作的预设标记数据,若用户历史行为数据中包含了预设标记数据,可以确定用户主动点击预设控件,说明用户对呈现信息并不抵触,可以将这类用户确定为目标用户。
方法二:判断用户历史行为数据中记录的对预设控件的触发次数是否大于或等于预设次数;若是,则确定用户历史行为数据对应的用户为目标用户。
用户对预设控件的每一次触发操作都会被记录下来,若用户对预设控件执行了触发操作,用户历史行为数据中会记录有对预设控件的触发次数,因此,在获取到用户历史行为数据后,服务端可以判断用户历史行为数据中记录的对预设控件的触发次数是否大于或等于预设次数,例如,3次;若是,则确定用户历史行为数据对应的用户为目标用户。这里可以将方法一和方法二所确定的目标用户统称为不抵触用户。
步骤S204,解析电子书阅读请求,以确定目标用户的用户识别信息。
对客户端发送的电子书阅读请求进行解析,从该电子书阅读请求中提取出目标用户的用户识别信息,其中,用户识别信息包括客户端标识和用户标识。客户端标识用于唯一标识一个客户端,不同客户端对应的客户端标识不同;用户标识唯一标识一个用户,不同用户对应的用户标识不同。这里确定目标用户的用户识别信息主要是为了确定是否向用户推送呈现信息。
步骤S205,判断在预设时间段内,针对用户识别信息生成推送弹窗的次数是否大于或等于预设阈值或者累积资源参数值是否大于或等于预设参数值;若否,则执行步骤S206。
具体地,在针对用户识别信息生成推送弹窗后,会详细记录推送弹窗生成信息,例如,用户识别信息、推送弹窗生成时间等,因此,可以通过如下方法来确定是否弹出推送弹窗并向用户推送呈现信息:获取预设时间段(例如,1天或1个月)内的推送弹窗生成信息,统计针对用户识别信息生成推送弹窗的次数,然后将该次数与预设阈值进行比较,例如,3,若针对用户识别信息生成推送弹窗的次数大于或等于预设阈值,则方法结束;若针对用户识别信息生成推送弹窗的次数小于预设阈值,则跳转执行步骤S206。
需要说明的是,针对不同的目标用户而言,预设阈值可以是同一数值,也可以是不同数值,例如,针对处于用户预流失状态的目标用户,预设阈值可以设置为2;针对不抵触用户,预设阈值可以设置为5。这里仅是举例说明,不具有任何限定作用。
当同一用户标识在不同的客户端上登录时,虽然用户标识相同但由于客户端标识不同,因此,当同一用户更换客户端阅读电子书时,若在预设时间段内,针对用户识别信息生成推送弹窗的次数小于预设阈值和/或累积资源参数值小于预设参数值,可以继续向用户弹出推送弹窗。
此外,还可以通过如下方法来是否弹出推送弹窗并向用户推送呈现信息:当呈现信息成功展示时,会向目标用户分配特定资源参数值的数据资源,这里可以统计历次分配给目标用户的特定资源参数值的总和,得到累积资源参数值,将累积资源参数值与预设参数值进行比较,若累积资源参数值大于或等于预设参数值,表明已经分配给目标用户足够多的数据资源,因此,不会再向目标用户推送呈现信息;若累积资源参数值小于预设参数值,则跳转执行步骤S206。以数据资源为电子书会员为例,预设参数值可以设置为100分钟会员时长,这里仅是举例说明,不具有任何限定作用。
其中,预设阈值及预设参数值的具体数值可以结合呈现信息所带来的收益以及向目标用户分配特征资源参数值的数据资源所损失的收益来确定,需要保障向目标用户分配特征资源参数值的数据资源所损失的收益小于展示呈现信息所带来的收益。
步骤S206,根据用户历史行为数据确定特定资源参数值。
若判断出在预设时间段内,针对用户识别信息生成推送弹窗的次数小于预设阈值和/或累积资源参数值小于预设参数值,则确定需要生成包含预设控件的推送弹窗,在生成推送弹窗之前,需要先用户历史行为数据确定特定资源参数值,具体地,可以通过如下任一方法来确定特定资源参数值:
方法一:基于用户历史行为数据,统计目标用户对预设控件的触发操作次数;根据触发操作次数,确定数据资源对应的特定资源参数值。
具体地,预先设置触发操作次数与特定资源参数值的对应关系,例如,触发操作次数1次-特定资源参数值60,触发操作次数2次-特定资源参数值720,这里仅是举例说明。
用户对预设控件的每一次触发操作都会被记录下来,若用户对预设控件执行了触发操作,用户历史行为数据中会记录有对预设控件的触发次数,因此,可以基于用户历史行为数据,来统计目标用户对预设控件的触发操作次数,在统计得到触发操作次数后,根据触发操作次数,查询确定数据资源对应的特定资源参数值。
这里以数据资源为电子书会员、资源参数值为会员时长为例进行说明,对于点击1次预设控件的用户,且用户不是会员,就赠送会员时长60分钟。对于点击2次预设控件的用户,就赠送会员时长720分钟。对于点击了3次预设控件的用户,可以为该用户开通当天全天的会员权限。
方法二:获取目标用户的用户属性信息;将用户属性信息和用户历史行为数据输入至预先训练的参数计算模型进行计算,得到数据资源对应的特定资源参数值。
其中,用户属性信息是用于表征用户特征的信息,例如,包括年龄、性别、居住地、工作地点等,参数计算模型是预先训练得到的,该参数计算模型能够用于计算分配给目标用户的数据资源对应的特质资源参数值,其中,所述参数计算模型训练的输入数据为用户属性信息和用户历史行为数据;输出数据为数据资源的资源参数值;损失函数参数包含:推送弹窗曝光量、预设控件点击量、推送弹窗关闭次数等。
用户属性信息存储在属性数据库中,可以基于用户标识查询属性数据库来获取到用户属性信息,在获取到目标用户的用户属性信息之后,将用户属性信息和用户历史行为数据输入至预先训练的参数计算模型进行计算,得到数据资源对应的特定资源参数值,从而实现了千人千面,即,针对不同目标用户,计算得到的特定资源参数值不同。
以数据资源为电子书会员为例,该参数计算模型最终输出的是会员时长,损失函数所涉及的参数类型可以包括:单个用户当天视频广告收益、弹窗广告位的相关统计数据、弹窗广告功能的用户投诉量、弹窗关闭量等,其中,弹窗广告位的相关统计数据包括:广告位的收益数据、请求量数据、返回量数据、曝光量数据和点击量数据。通过上述相关统计数据计算弹窗的曝光/点击数据(TD),当TD低于设定值时,调整推送弹窗弹出次数,以提升TD。弹窗广告功能的用户投诉量反映了用户对推送弹窗的抵触程度,当用户投诉量较大时,严格筛选目标用户,缩小投放人群,以降低弹窗展示频率,平衡“用户投诉”和“广告收益”。
在单个用户当天广告收益没有充分达标(例如,3次点击视频广告)的情况下,利用上述参数计算模型来计算电子书会员的会员时长时,不同用户点击视频广告所赠送的会员时长不同,例如,对广告浏览有较高兴趣的用户点击视频广告时,所赠送的会员时长会短一些。
步骤S207,生成包含预设控件的推送弹窗,其中,预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联。
在确定特定资源参数值后,服务端生成包含预设控件的推送弹窗,该预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联,该数据资源可以是一种福利资源,例如,免呈现信息的电子书会员、积分等,特定资源参数值用于度量数据资源,例如,会员时长、积分数值。其中,预设控件主要用于供用户根据实际需要确定是否触发预设控件来获取特定资源参数值的数据资源,例如,预设控件为“立即领取”控件。该推送弹窗还可以包含预设提示信息,用于提示目标用户查看呈现信息获得相应的数据资源。以推送弹窗的形式来进行推送,对用户实现轻打扰。
步骤S208,对用户历史行为数据包含的用户阅读行为数据进行分析,确定推送弹窗对应的弹出设置信息。
其中,弹出设置信息具体规定了客户端何时弹出推送弹窗。
具体地,为了提升用户阅读体验,避免用户流失,在电子书刚打开时,并没有控制客户端立即弹出推送弹窗向用户推送信息,而是延后打开。可以根据用户历史行为数据包含的用户阅读行为数据来确定推送弹窗的弹出时机。例如,通过对用户历史行为数据包含的用户阅读行为数据进行分析,发现该目标用户的单次平均阅读时长为20分钟,则可以确定推送弹窗对应的弹出设置信息为在用户阅读10分钟时弹出推送弹窗。此外,还可以依据单次平均阅读电子书页面的数量来确定推送弹窗对应的弹出设置信息。
步骤S209,将弹出设置信息和推送弹窗发送给客户端,以供客户端根据弹出设置信息在电子书阅读界面的预设位置弹出推送弹窗,并在推送弹窗中的预设控件被触发时展示呈现信息。
在生成推送弹窗以及确定推送弹窗对应的弹出设置信息后之后,服务端将弹出设置信息和推送弹窗返回给客户端,通过客户端向用户展示推送弹窗,具体地,客户端可以将当前时间与弹出设置信息进行匹配,以确定是否到弹出推送弹窗,当当前时间到达弹出设置信息所规定的时间,客户端可以在电子书阅读界面的预设位置弹出推送弹窗,例如,在电子书阅读界面的底部弹出推送弹窗,如图2B所示。当用户想要获取特定资源参数值的数据资源时,用户可以触发推送弹窗中的预设控件,在推送弹窗中的预设控件被触发时会向用户展示呈现信息。
步骤S210,当呈现信息成功展示时,向目标用户分配对应特定资源参数值的数据资源。
在推送弹窗中的预设控件被触发时会向用户展示呈现信息,当呈现信息成功展示时,服务端可以向目标用户分配对应特定资源参数值的数据资源,目标用户在获得特定资源参数值的数据资源后,在阅读电子书期间可以享受相应的权限,例如,数据资源为免呈现信息的电子书会员,特定资源参数值为电子书会员时长,例如,20分钟或30分钟等,这里仅是举例说明,不具有任何限定作用。呈现信息可以是视频广告、广告图片等。
具体地,用户点击“立即领取”控件,跳转至视频广告,浏览完视频广告之后,客户端获得对应设定时长a的电子书会员权限,该权限使得用户在20分钟内可以不再看到广告;进一步地,在电子书会员时长到期后,可以再次弹出推送弹窗,以鼓励用户点击查看视频广告,并获得对应设定时长b的电子书会员权限。
通常情况下,点击过“立即领取”控件的用户对视频广告不会排斥,而且用户再次点击的概率更高。在用户点击了“立即领取”控件,并向用户分配了送了相应会员时长之后,可以继续向用户推送视频广告,以激发用户的视频广告点击行为,充分发掘此用户的广告收益。
在本发明一种可选实施方式中,当分析确定用户历史行为数据包含针对推送弹窗的用户关闭操作记录时,确定用户历史行为数据对应的用户为非目标用户。
在推送弹窗中除了可以包含预设控件外,还可以包含关闭控件或不再显示控件,若用户不想通过查看呈现信息来获得相应的数据资源,用户可以选择选择关闭推送弹窗,用户执行的关闭推送弹窗的操作会被记录下来,因此,当分析确定用户历史行为数据包含针对推送弹窗的用户关闭操作记录时,可以确定用户历史行为数据对应的用户为非目标用户。针对非目标用户,不再向该用户弹出推送弹窗。
本发明实施提供的方案,对用户历史行为数据进行分析处理,在确定出用户是目标用户的情况下,向目标用户进行定向推送,避免对非目标用户的阅读打扰,从而提升了整体的用户留存率;通过生成推送弹窗,并基于用户阅读行为数据确定推送弹窗对应的弹出设置信息,供客户端基于弹出设置信息来弹出推送弹窗,实现了对用户的轻打扰,避免了对用户的过渡打扰图,提升了用户阅读体验,有利于提升用户留存率。
本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质,计算机存储介质存储有至少一可执行指令,该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的信息推送方法。
可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作:
当从客户端接收到电子书阅读请求时,获取用户历史行为数据;
对用户历史行为数据进行分析处理,以确定用户历史行为数据对应的用户是否为目标用户,其中,目标用户包含:处于用户预流失状态的用户;
若确定用户是目标用户,则生成包含预设控件的推送页面,其中,预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联;
将推送页面返回至客户端,以在推送页面中的预设控件被触发时展示呈现信息;
当呈现信息成功展示时,向目标用户分配对应特定资源参数值的数据资源。
在一种可选的实施方式中,可执行指令进一步使处理器执行以下操作:
将用户历史行为数据输入至预先训练的用户状态预测模型进行状态预测,得到用户状态;
若用户状态为用户预流失状态,则确定用户历史行为数据对应的用户是目标用户。
在一种可选的实施方式中,可执行指令进一步使处理器执行以下操作:
判断用户历史行为数据中是否包含用于标记用户对预设控件存在触发操作的预设标记数据;
若是,则确定用户历史行为数据对应的用户为目标用户。
在一种可选的实施方式中,可执行指令进一步使处理器执行以下操作:
判断用户历史行为数据中记录的对预设控件的触发次数是否大于或等于预设次数;
若是,则确定用户历史行为数据对应的用户为目标用户。
在一种可选的实施方式中,可执行指令进一步使处理器执行以下操作:
生成包含预设控件的推送弹窗,以供客户端在电子书阅读界面的预设位置弹出推送弹窗。
在一种可选的实施方式中,用户历史行为数据包含用户阅读行为数据;
可执行指令进一步使处理器执行以下操作:
对用户阅读行为数据进行分析,确定推送弹窗对应的弹出设置信息;
将弹出设置信息和推送弹窗发送给客户端,以供客户端根据弹出设置信息弹出推送弹窗。
在一种可选的实施方式中,可执行指令进一步使处理器执行以下操作:
若确定用户是目标用户,根据用户历史行为数据确定特定资源参数值;
生成包含预设控件的推送页面,其中,预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联。
在一种可选的实施方式中,可执行指令进一步使处理器执行以下操作:
基于用户历史行为数据,统计目标用户对预设控件的触发操作次数;
根据触发操作次数,确定数据资源对应的特定资源参数值。
在一种可选的实施方式中,可执行指令进一步使处理器执行以下操作:
获取目标用户的用户属性信息;
将用户属性信息和用户历史行为数据输入至预先训练的参数计算模型进行计算,得到数据资源对应的特定资源参数值。
在一种可选的实施方式中,可执行指令进一步使处理器执行以下操作:
解析电子书阅读请求,以确定目标用户的用户识别信息;
判断在预设时间段内,针对用户识别信息生成推送页面的次数是否大于或等于预设阈值或者累积资源参数值是否大于或等于预设参数值;
若否,则生成包含预设控件的推送页面。
在一种可选的实施方式中,用户识别信息包括客户端标识和用户标识。
在一种可选的实施方式中,可执行指令进一步使处理器执行以下操作:
当用户历史行为数据包含针对推送页面的用户关闭操作记录时,确定用户历史行为数据对应的用户为非目标用户。
图3示出了根据本发明一个实施例的计算设备的结构示意图,本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。
如图3所示,该计算设备可以包括:处理器(processor)302、通信接口(Communications Interface)304、存储器(memory)306、以及通信总线308。
其中:处理器302、通信接口304、以及存储器306通过通信总线308完成相互间的通信。
通信接口304,用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。
处理器302,用于执行程序310,具体可以执行上述信息推送方法实施例中的相关步骤。
具体地,程序310可以包括程序代码,该程序代码包括计算机操作指令。
处理器302可能是中央处理器CPU,或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit),或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器,可以是同一类型的处理器,如一个或多个CPU;也可以是不同类型的处理器,如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器306,用于存放程序310。存储器306可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作:
当从客户端接收到电子书阅读请求时,获取用户历史行为数据;
对用户历史行为数据进行分析处理,以确定用户历史行为数据对应的用户是否为目标用户,其中,目标用户包含:处于用户预流失状态的用户;
若确定用户是目标用户,则生成包含预设控件的推送页面,其中,预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联;
将推送页面返回至客户端,以在推送页面中的预设控件被触发时展示呈现信息;
当呈现信息成功展示时,向目标用户分配对应特定资源参数值的数据资源。
在一种可选的实施方式中,程序310进一步使处理器302执行以下操作:
将用户历史行为数据输入至预先训练的用户状态预测模型进行状态预测,得到用户状态;
若用户状态为用户预流失状态,则确定用户历史行为数据对应的用户是目标用户。
在一种可选的实施方式中,程序310进一步使处理器302执行以下操作:
判断用户历史行为数据中是否包含用于标记用户对预设控件存在触发操作的预设标记数据;
若是,则确定用户历史行为数据对应的用户为目标用户。
在一种可选的实施方式中,程序310进一步使处理器302执行以下操作:
判断用户历史行为数据中记录的对预设控件的触发次数是否大于或等于预设次数;
若是,则确定用户历史行为数据对应的用户为目标用户。
在一种可选的实施方式中,程序310进一步使处理器302执行以下操作:
生成包含预设控件的推送弹窗,以供客户端在电子书阅读界面的预设位置弹出推送弹窗。
在一种可选的实施方式中,用户历史行为数据包含用户阅读行为数据;
程序310进一步使处理器302执行以下操作:
对用户阅读行为数据进行分析,确定推送弹窗对应的弹出设置信息;
将弹出设置信息和推送弹窗发送给客户端,以供客户端根据弹出设置信息弹出推送弹窗。
在一种可选的实施方式中,程序310进一步使处理器302执行以下操作:
若确定用户是目标用户,根据用户历史行为数据确定特定资源参数值;
生成包含预设控件的推送页面,其中,预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联。
在一种可选的实施方式中,程序310进一步使处理器302执行以下操作:
基于用户历史行为数据,统计目标用户对预设控件的触发操作次数;
根据触发操作次数,确定数据资源对应的特定资源参数值。
在一种可选的实施方式中,程序310进一步使处理器302执行以下操作:
获取目标用户的用户属性信息;
将用户属性信息和用户历史行为数据输入至预先训练的参数计算模型进行计算,得到数据资源对应的特定资源参数值。
在一种可选的实施方式中,程序310进一步使处理器302执行以下操作:
解析电子书阅读请求,以确定目标用户的用户识别信息;
判断在预设时间段内,针对用户识别信息生成推送页面的次数是否大于或等于预设阈值或者累积资源参数值是否大于或等于预设参数值;
若否,则生成包含预设控件的推送页面。
在一种可选的实施方式中,用户识别信息包括客户端标识和用户标识。
在一种可选的实施方式中,程序310进一步使处理器302执行以下操作:
当用户历史行为数据包含针对推送页面的用户关闭操作记录时,确定用户历史行为数据对应的用户为非目标用户。
在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟***或者其它设备固有相关。各种通用***也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类***所要求的结构是显而易见的。此外,本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤,除有特殊说明外,不应理解为对执行顺序的限定。

Claims (11)

1.一种信息推送方法,包括:
当从客户端接收到电子书阅读请求时,获取用户历史行为数据;
判断所述用户历史行为数据中记录的对预设控件的触发次数是否大于或等于预设次数;若是,则确定所述用户历史行为数据对应的用户为目标用户;
若确定用户是目标用户,根据所述触发次数确定数据资源对应的特定资源参数值,解析所述电子书阅读请求,以确定所述目标用户的用户识别信息;判断在预设时间段内,针对所述用户识别信息生成推送页面的次数是否大于或等于预设阈值或者累积资源参数值是否大于或等于预设参数值;若否,则生成包含预设控件的推送页面,其中,所述预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联,用于供用户根据实际需要确定是否触发以获取特定资源参数值的数据资源,所述特定资源参数值用于度量数据资源;
将所述推送页面返回至所述客户端,以在所述推送页面中的所述预设控件被触发时展示呈现信息;
当所述呈现信息成功展示时,向所述目标用户分配对应所述特定资源参数值的数据资源。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述生成包含预设控件的推送页面进一步包括:
生成包含预设控件的推送弹窗,以供客户端在电子书阅读界面的预设位置弹出所述推送弹窗。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述用户历史行为数据包含用户阅读行为数据;
所述将所述推送页面返回至所述客户端进一步包括:
对所述用户阅读行为数据进行分析,确定所述推送弹窗对应的弹出设置信息;
将所述弹出设置信息和所述推送弹窗发送给客户端,以供客户端根据所述弹出设置信息弹出所述推送弹窗。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述用户识别信息包括客户端标识和用户标识。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其中,所述方法还包括:
当所述用户历史行为数据包含针对推送页面的用户关闭操作记录时,确定所述用户历史行为数据对应的用户为非目标用户。
6.一种计算设备,包括:处理器、存储器、通信接口和通信总线,所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信;
所述存储器用于存放至少一可执行指令,所述可执行指令使所述处理器执行以下操作:
当从客户端接收到电子书阅读请求时,获取用户历史行为数据;
判断所述用户历史行为数据中记录的对预设控件的触发次数是否大于或等于预设次数;若是,则确定所述用户历史行为数据对应的用户为目标用户;
若确定用户是目标用户,根据所述触发次数确定数据资源对应的特定资源参数值,解析所述电子书阅读请求,以确定所述目标用户的用户识别信息;判断在预设时间段内,针对所述用户识别信息生成推送页面的次数是否大于或等于预设阈值或者累积资源参数值是否大于或等于预设参数值;若否,则生成包含预设控件的推送页面,其中,所述预设控件与特定资源参数值的数据资源相关联,用于供用户根据实际需要确定是否触发以获取特定资源参数值的数据资源,所述特定资源参数值用于度量数据资源;
将所述推送页面返回至所述客户端,以在所述推送页面中的所述预设控件被触发时展示呈现信息;
当所述呈现信息成功展示时,向所述目标用户分配对应所述特定资源参数值的数据资源。
7.根据权利要求6所述的计算设备,其中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作:
生成包含预设控件的推送弹窗,以供客户端在电子书阅读界面的预设位置弹出所述推送弹窗。
8.根据权利要求7所述的计算设备,其中,所述用户历史行为数据包含用户阅读行为数据;
所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作:
对所述用户阅读行为数据进行分析,确定所述推送弹窗对应的弹出设置信息;
将所述弹出设置信息和所述推送弹窗发送给客户端,以供客户端根据所述弹出设置信息弹出所述推送弹窗。
9.根据权利要求6所述的计算设备,其中,所述用户识别信息包括客户端标识和用户标识。
10.根据权利要求6-8中任一项所述的计算设备,其中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作:
当所述用户历史行为数据包含针对推送页面的用户关闭操作记录时,确定所述用户历史行为数据对应的用户为非目标用户。
11.一种计算机存储介质,所述存储介质中存储有至少一可执行指令,所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的信息推送方法对应的操作。
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Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106157099A (zh) * 2016-09-05 2016-11-23 广东聚联电子商务股份有限公司 一种基于大数据的用户点击信息奖励方法
CN106209935A (zh) * 2015-05-04 2016-12-07 腾讯科技(深圳)有限公司 一种信息处理方法、终端及服务器
CN108989096A (zh) * 2018-06-28 2018-12-11 亚信科技(成都)有限公司 一种宽带用户流失预测方法及***
WO2019051849A1 (zh) * 2017-09-18 2019-03-21 深圳市云中飞网络科技有限公司 订阅消息的方法及装置、计算机设备、计算机存储介质
CN109756562A (zh) * 2018-12-17 2019-05-14 泰康保险集团股份有限公司 用户界面推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN109919719A (zh) * 2019-02-22 2019-06-21 掌阅科技股份有限公司 信息推送方法、计算设备及计算机存储介质
CN110413877A (zh) * 2019-07-02 2019-11-05 阿里巴巴集团控股有限公司 一种资源推荐方法、装置及电子设备
CN110764855A (zh) * 2019-09-27 2020-02-07 上海掌门科技有限公司 一种信息处理的方法及电子设备、存储介质
CN111428937A (zh) * 2020-04-09 2020-07-17 汉海信息技术(上海)有限公司 用户流失的预测方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN112288460A (zh) * 2020-09-25 2021-01-29 北京沃东天骏信息技术有限公司 提示用户登录平台的方法、装置、设备及存储介质
CN112307308A (zh) * 2019-07-26 2021-02-02 腾讯科技(深圳)有限公司 一种数据处理方法、装置、设备及介质
CN113190210A (zh) * 2021-06-02 2021-07-30 口碑(上海)信息技术有限公司 基于用户任务的随机数据获取方法、装置及电子设备
CN113259446A (zh) * 2021-05-25 2021-08-13 平安科技(深圳)有限公司 基于用户忠诚度的app消息发送方法、装置、设备及介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104679969B (zh) * 2013-11-29 2018-12-28 腾讯科技(深圳)有限公司 防止用户流失的方法及装置
CN106878372B (zh) * 2016-11-07 2020-10-02 阿里巴巴集团控股有限公司 信息推送方法及装置
JP7215324B2 (ja) * 2019-05-17 2023-01-31 富士通株式会社 予測プログラム、予測方法及び予測装置
CN110633419B (zh) * 2019-09-20 2022-10-21 百度在线网络技术(北京)有限公司 信息推送方法和装置

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106209935A (zh) * 2015-05-04 2016-12-07 腾讯科技(深圳)有限公司 一种信息处理方法、终端及服务器
CN106157099A (zh) * 2016-09-05 2016-11-23 广东聚联电子商务股份有限公司 一种基于大数据的用户点击信息奖励方法
WO2019051849A1 (zh) * 2017-09-18 2019-03-21 深圳市云中飞网络科技有限公司 订阅消息的方法及装置、计算机设备、计算机存储介质
CN108989096A (zh) * 2018-06-28 2018-12-11 亚信科技(成都)有限公司 一种宽带用户流失预测方法及***
CN109756562A (zh) * 2018-12-17 2019-05-14 泰康保险集团股份有限公司 用户界面推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN109919719A (zh) * 2019-02-22 2019-06-21 掌阅科技股份有限公司 信息推送方法、计算设备及计算机存储介质
CN110413877A (zh) * 2019-07-02 2019-11-05 阿里巴巴集团控股有限公司 一种资源推荐方法、装置及电子设备
CN112307308A (zh) * 2019-07-26 2021-02-02 腾讯科技(深圳)有限公司 一种数据处理方法、装置、设备及介质
CN110764855A (zh) * 2019-09-27 2020-02-07 上海掌门科技有限公司 一种信息处理的方法及电子设备、存储介质
CN111428937A (zh) * 2020-04-09 2020-07-17 汉海信息技术(上海)有限公司 用户流失的预测方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN112288460A (zh) * 2020-09-25 2021-01-29 北京沃东天骏信息技术有限公司 提示用户登录平台的方法、装置、设备及存储介质
CN113259446A (zh) * 2021-05-25 2021-08-13 平安科技(深圳)有限公司 基于用户忠诚度的app消息发送方法、装置、设备及介质
CN113190210A (zh) * 2021-06-02 2021-07-30 口碑(上海)信息技术有限公司 基于用户任务的随机数据获取方法、装置及电子设备

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A graph-oriented model for hierarchical user interest in precision social marketing;Zhiguo Zhu et al.;Elsevier Science;第1-12页 *
包金龙等.《网络营销 工具方法与策划》.苏州大学出版社,2019,第129-130页. *
徐营.《抖商》.中国商业出版社,2020,第33页. *

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Publication number Publication date
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