一種消息推送方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及信息處理領域，特別涉及一種消息推送方法及裝置。
【背景技術】
[0002]隨著信息技術的發(fā)展，基于網絡和通信的消息推送技術已經代替了傳統紙質傳播消息的方式。消息推送技術是通過自動傳送消息給用戶，來減少用戶用于消息搜索的時間，因此，要將合適的消息推送給合適的目標用戶群，就需要對消息和目標用戶群做出充分的分析，并對兩者進行有效的匹配。
[0003]現有的消息推送方法，是根據用戶對消息感興趣的程度選取消息推送的目標用戶群。其操作過程如下:首先根據用戶對消息的感興趣程度將其進行排序，其次選取可能對消息最感興趣的前N個用戶為目標用戶群，最后將消息推送至目標用戶群。但是由于消息具有時效性，所選取的N個用戶不一定都能在消息有效的時間段內登陸，造成推送平臺資源的浪費，另一方面，感興趣程度略低的用戶則可能在消息有效時間段內登陸卻收不到消息。
[0004]可見，上述的消息推送的方法存在著由于所選的用戶不一定都能在消息有效的時間段內登陸所導致的消息曝光率低，且浪費平臺資源的缺點。
【發(fā)明內容】
[0005]本發(fā)明實施例公開了一種消息推送方法及裝置，用于解決現有的消息推送的方法消息曝光率低，且浪費平臺資源的缺點；具體技術方案如下:
[0006]一種消息推送方法，應用于消息推送平臺，所述方法包括:
[0007]獲得待推送消息；
[0008]獲得對待推送消息感興趣的第一用戶群；
[0009]獲得所述第一用戶群中每一用戶的行為特征；
[0010]根據預先訓練的返回時間分類模型，預測第一用戶群中每一用戶返回消息推送平臺的時間間隔所對應的預先劃分的時間段；所述返回時間分類模型中包含:用戶的行為特征與用戶返回消息推送平臺的時間間隔所對應的預先劃分的時間段的關系；
[0011]根據預測的第一用戶群中每一用戶返回消息推送平臺的時間間隔所對應的預先劃分的時間段，獲得每一用戶對應的時間參數值r1;所述時間參數值^用于標識用戶返回消息推送平臺的時間間隔的長短；
[0012]根據所述時間參數Γι對第一用戶群中的用戶進行排序，根據排序結果，選擇與預設推送用戶量相應數量的用戶作為所述待推送消息的目標用戶群；
[0013]將所述待推送消息推送給所確定的目標用戶群。
[0014]在本明實施例的一種優(yōu)選實施方式中，所述返回時間分類模型的訓練過程包括:
[0015]將用戶連續(xù)兩次登陸消息推送平臺的時間間隔劃分為T個時間段，T彡2 ;
[0016]獲取M個用戶在指定時刻之前的行為記錄樣本及在指定時刻后首次返回消息推送平臺的時間間隔，M彡2;
[0017]確定M個用戶中每一用戶對應的用戶向量集合，所述用戶向量集合中包含該用戶的標識信息、從該用戶行為記錄樣本中抽取的行為特征及該用戶在指定時刻后首次返回消息推送平臺的時間間隔所對應的預先劃分的時間段；
[0018]將所確定的N個用戶向量集合通過預設的分類器進行訓練，得到返回時間分類模型。
[0019]其中，所述分類器包括:隨機森林、邏輯回歸及支持向量機分類器中的一種。
[0020]在本明實施例的一種優(yōu)選實施方式中，所述第一用戶群中每一個用戶對應一個興趣參數值d1;所述興趣參數值d 1用于標識用戶興趣程度；
[0021]所述根據所述時間參數^對第一用戶群中的用戶進行排序，根據排序結果，選擇與預設推送用戶量相應數量的用戶作為所述待推送消息的目標用戶群，包括:
[0022]根據所述興趣參數值Cl1和所述時間參數值r i對第一用戶群中的用戶進行排序，根據排序結果，選擇與預設推送用戶量相應數量的用戶作為所述待推送消息的目標用戶群。
[0023]其中，所述根據所述興趣參數值Cl1和所述時間參數值r i對第一用戶群中的用戶進行排序，根據排序結果，選擇與預設推送用戶量相應數量的用戶作為所述待推送消息的目標用戶群，包括:
[0024]根據興趣參數值Cl1和時間參數值r i計算w ! X C^w2Xr1，根據計算結果對第一用戶群中的用戶進行排序，根據排序結果，選擇與預設推送用戶量相應數量的用戶作為所述待推送消息的目標用戶群；其中，W1為興趣參數值d i對應的權重，w 2為時間參數值r i對應的權重。
[0025]相應于上面的方法實施例，本發(fā)明還提供了一種消息推送裝置，應用于消息推送平臺，所述裝置包括:
[0026]消息獲得模塊，用于獲得待推送消息；
[0027]第一用戶群獲得模塊，用于獲得對待推送消息感興趣的第一用戶群；
[0028]行為特征獲得模塊，用于獲得所述第一用戶群中每一用戶的行為特征；
[0029]時間間隔預測模塊，用于根據預先訓練的返回時間分類模型，預測第一用戶群中每一用戶返回消息推送平臺的時間間隔所對應的預先劃分的時間段；所述返回時間分類模型中包含:用戶的行為特征與用戶返回消息推送平臺的時間間隔所對應的預先劃分的時間段的關系；
[0030]時間參數值獲得模塊，用于根據預測的第一用戶群中每一用戶返回消息推送平臺的時間間隔所對應的預先劃分的時間段，獲得每一用戶對應的時間參數值r1;所述時間參數值A用于標識用戶返回消息推送平臺的時間間隔的長短；
[0031]目標用戶群確定模塊，用于根據所述時間參數^對第一用戶群中的用戶進行排序，根據排序結果，選擇與預設推送用戶量相應數量的用戶作為所述待推送消息的目標用戶群;
[0032]消息推送模塊，用于將所述待推送消息推送給所確定的目標用戶群。
[0033]在本明實施例的一種優(yōu)選實施方式中，還包括用于訓練返回時間分類模型的訓練模塊，所述訓練模塊包括:
[0034]時間段劃分子模塊，用于將用戶連續(xù)兩次登陸消息推送平臺的時間間隔劃分為T個時間段，T彡2 ;
[0035]用戶行為獲取子模塊，用于獲取M個用戶在指定時刻之前的行為記錄樣本及在指定時刻后首次返回消息推送平臺的時間間隔，M多2;
[0036]用戶向量集合確定子模塊，用于確定M個用戶中每一用戶對應的用戶向量集合，所述用戶向量集合中包含該用戶的標識信息、從該用戶行為記錄樣本中抽取的行為特征及該用戶在指定時刻后首次返回消息推送平臺的時間間隔所對應的預先劃分的時間段；
[0037]模型確定子模塊，用于將所確定的N個用戶向量集合通過預設的分類器進行訓練，得到返回時間分類模型。
[0038]其中，所述分類器包括:隨機森林、邏輯回歸及支持向量機分類器中的一種。
[0039]在本明實施例的一種優(yōu)選實施方式中，所述第一用戶群中每一個用戶對應一個興趣參數值d1;所述興趣參數值d 1用于標識用戶興趣程度；
[0040]所述目標用戶群確定模塊，具體用于:
[0041]根據所述興趣參數值Cl1和所述時間參數值Γι對第一用戶群中的用戶進行排序，根據排序結果，選擇與預設推送用戶量相應數量的用戶作為所述待推送消息的目標用戶群。
[0042]其中，目標用戶群確定模塊，具體用于:
[0043]根據興趣參數值Cl1和時間參數值r i計算w ! X C^w2Xr1，根據計算結果對第一用戶群中的用戶進行排序，根據排序結果，選擇與預設推送用戶量相應數量的用戶作為所述待推送消息的目標用戶群；其中，W1為興趣參數值d i對應的權重，w 2為時間參數值r i對應的權重。<