[发明专利]一种业务对象的推送方法及设备在审
| 申请号: | 201710567547.3 | 申请日: | 2017-07-12 |
| 公开(公告)号: | CN109257398A | 公开(公告)日: | 2019-01-22 |
| 发明(设计)人: | 孙凯;姜志;何恒旭;刘润尘;杨晓淼 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08 |
| 代理公司: | 北京晋德允升知识产权代理有限公司 11623 | 代理人: | 周莉娜 |
| 地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 开曼群岛;KY |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 业务对象 用户行为数据 推送 互联网服务平台 行为偏好 用户体验 对象集 候选集 捕捉 申请 分析 | ||
1.一种业务对象的推送方法,其特征在于,包括:
获取第一用户的用户行为数据,所述用户行为数据为所述第一用户在设定时间周期内对第一业务对象执行设定操作产生的;
确定所述第一业务对象相关的第二业务对象,所述第二业务对象包括以下所列中的至少一种:与所述第一业务对象相似的业务对象、与所述第一业务对象的至少一种属性相关的业务对象、与所述第一业务对象所包含的子业务对象的属性相关的业务对象;
确定与所述第一用户相关的对象候选集,并将所述第一业务对象和所述第二业务对象添加到所述对象候选集中,得到推荐对象集;
将所述推荐对象集中包含的业务对象推送给所述第一用户。
2.根据权利要求1所述的业务对象的推送方法,其特征在于,将所述推荐对象集中包含的业务对象推送给所述第一用户,包括:
确定所述推荐对象集中包含的不同业务对象的地理位置属性;
根据所述地理位置属性,将所述推荐对象集中包含的业务对象进行分组;
分别将不同组的所述业务对象推送给所述第一用户。
3.根据权利要求1所述的业务对象的推送方法,其特征在于,将所述推荐对象集中包含的业务对象推送给所述第一用户,包括:
确定所述推荐对象集中包含的不同业务对象的推送概率;
将所述推送概率大于设定阈值的业务对象推送给所述第一用户。
4.根据权利要求3所述的业务对象的推送方法,其特征在于,确定所述推荐对象集中包含的不同业务对象的推送概率,包括:
针对所述推荐对象集中包含的不同业务对象,分别执行以下操作:
确定该业务对象对应的操作类型,所述操作类型包含点击操作类型和支付操作类型,所述点击操作类型包含点击业务对象的操作、点击收藏控件的操作、点击购买控件的操作中的一种或者多种;
根据操作类型与概率模型之间的映射关系,确定与该业务对象对应的概率模型;
根据所述概率模型,计算该业务对象的推送概率。
5.根据权利要求4所述的业务对象的推送方法,其特征在于,根据操作类型与概率模型之间的映射关系,确定与该业务对象对应的概率模型,包括:
当该业务对象对应的操作类型为点击操作类型时,根据点击操作类型与点击概率模型之间的映射关系,将所述点击概率模型确定为与该业务对象对应的概率模型,所述点击概率模型用于计算该业务对象被所述第一用户执行点击操作的概率;
当该业务对象对应的操作类型为支付操作类型时,根据支付操作类型与支付概率模型之间的映射关系,将所述支付概率模型确定为与该业务对象对应的概率模型,所述支付概率模型用于计算该业务对象被所述第一用户执行支付操作的概率。
6.根据权利要求5所述的业务对象的推送方法,其特征在于,通过以下方式得到点击概率模型:
获取所述第一用户的历史用户行为数据,所述历史用户行为数据中包含的业务对象的操作类型为点击操作类型;
根据所述历史用户行为数据,确定正样本和负样本,所述正样本满足曝光且操作类型不为空,所述负样本满足曝光且操作类型为空;
利用所述正样本和所述负样本,基于设定机器模型训练算法,训练得到点击概率模型。
7.根据权利要求5所述的业务对象的推送方法,其特征在于,通过以下方式得到支付概率模型:
获取所述第一用户的历史用户行为数据,所述历史用户行为数据中包含的业务对象的操作类型为支付操作类型;
根据所述历史用户行为数据,确定正样本和负样本,所述正样本满足操作类型不为空,所述负样本满足操作类型为空;
利用所述正样本和所述负样本,基于设定机器模型训练算法,训练得到支付概率模型。
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