[发明专利]一种交易信息推送方法和装置

说明书

【技术领域】

本发明涉及网络技术，特别涉及一种交易信息推送方法和装置。

【背景技术】

当用户在电商平台上完成交易后，为鼓励用户继续交易，通常会向用户推送一些交易优惠信息，如电子抵用券等。

但是，现有推送方式中，推送给各用户的交易优惠信息通常都是相同的，而不同的用户可能有不同的需求，因此导致信息推送不准确，而且，由于所推送的很可能是用户不需要的信息，即推送的是无用信息，从而白白浪费了网络资源。

【发明内容】

本发明提供了一种交易信息推送方法和装置，能够提高信息推送的准确性和提高网络资源的利用率。

具体技术方案如下：

一种交易信息推送方法，包括：

当用户在电商平台上完成交易后，基于预测模型，对用户在未来预定时长内的复购行为进行预测，得到预测结果；

确定出与所述预测结果对应的交易优惠信息，将所述交易优惠信息推送给用户。

根据本发明一优选实施例，所述基于预测模型，对用户在未来预定时长内的复购行为进行预测，得到预测结果包括：

基于第一预测模型，对用户的第一复购行为进行预测，得到第一复购行为预测值；

基于第二预测模型，对用户的第二复购行为进行预测，得到第二复购行为预测值。

根据本发明一优选实施例，该方法进一步包括：

根据所收集的用户在电商平台上的历史操作信息，训练得到所述第一预测模型和所述第二预测模型。

根据本发明一优选实施例，该方法进一步包括：

预先设置各不同的交易优惠信息，每个交易优惠信息分别对应一个第一筛选参数值和一个第二筛选参数值，且任意两个交易优惠信息对应的第一筛选参数值和第二筛选参数值均不完全相同；

所述确定出与所述预测结果对应的交易优惠信息包括：

确定出所述第一复购行为预测值对应的第一筛选参数值以及所述第二复购行为预测值对应的第二筛选参数值；

将确定出的第一筛选参数值和第二筛选参数值对应的交易优惠信息作为与所述预测结果对应的交易优惠信息。

根据本发明一优选实施例，所述第一筛选参数值包括M个不同的取值，M为大于1的正整数，每个取值分别对应一个区间范围，且任意两个第一筛选参数值对应的区间范围均不存在重叠；

所述确定出所述第一复购行为预测值对应的第一筛选参数值包括：

确定所述第一复购行为预测值所属的区间范围，将所属的区间范围对应的第一筛选参数值作为所述第一复购行为预测值对应的第一筛选参数值。

根据本发明一优选实施例，所述第一筛选参数值的取值越小，对应的第一复购行为预测值的取值越大。

根据本发明一优选实施例，所述第二筛选参数值包括N个不同的取值，N为大于1的正整数；

所述确定出所述第二复购行为预测值对应的第二筛选参数值包括：

将与所述第二复购行为预测值的取值最为接近的第二筛选参数值作为所述第二复购行为预测值对应的第二筛选参数值。

一种交易信息推送装置，包括：预测模块和推送模块；

所述预测模块，用于当用户在电商平台上完成交易后，基于预测模型，对用户在未来预定时长内的复购行为进行预测，得到预测结果，将所述预测结果发送给所述推送模块；

所述推送模块，用于确定出与所述预测结果对应的交易优惠信息，将所述交易优惠信息推送给用户。

根据本发明一优选实施例，所述预测模块基于第一预测模型，对用户的第一复购行为进行预测，得到第一复购行为预测值；

所述预测模块基于第二预测模型，对用户的第二复购行为进行预测，得到第二复购行为预测值。

根据本发明一优选实施例，所述预测模块进一步用于，

根据所收集的用户在电商平台上的历史操作信息，训练得到所述第一预测模型和所述第二预测模型。

根据本发明一优选实施例，预先设置有各不同的交易优惠信息，每个交易优惠信息分别对应一个第一筛选参数值和一个第二筛选参数值，且任意两个交易优惠信息对应的第一筛选参数值和第二筛选参数值均不完全相同；

所述推送模块确定出所述第一复购行为预测值对应的第一筛选参数值以及所述第二复购行为预测值对应的第二筛选参数值，将确定出的第一筛选参数值和第二筛选参数值对应的交易优惠信息作为与所述预测结果对应的交易优惠信息。