[发明专利]地点资源数据推送方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及基于资源分配的一种地点资源数据推送方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：接收业务终端发送的地点资源获取请求，地点资源获取请求携带产品信息和地理位置信息；获取预设的分类模型，通过分类模型对产品信息进行分类，对产品信息添加对应的类别标签；根据地理位置信息获取多个地点画像数据和人群画像数据；获取预设的数据分析模型，通过数据分析模型根据类别标签以及地点画像数据和人群画像数据对产品信息进行匹配分析，得到产品信息对应多个地点的偏好度值；根据多个地点的偏好度值对多个地点数据进行排序，获取预设数量的优选地点数据并推送至业务终端。采用本方法能够有效提高推送数据的准确率以有效提高产品推送效率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及基于资源分配的一种地点资源数据推送方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，出现了越来越多的线上推广的方式，但线上推广的资源有限，传统的线下推广依然是非常重要的推广方式。随着LBS(Location-BasedSocial，基于位置的服务)逐渐兴起，LBS可以单独通过移动基站、wifi或者GPS来获取方位，还可以通过这些方式的组合来获取位置。随着移动终端在人们生活中所占比例越来越大，LBS的应用也愈来愈广，逐渐覆盖了社交、出行、物流、资讯、智能硬件等领域。

目前出现了一些利用LBS数据进行兴趣点等推荐的的方式，但现有的方式中进行分析的数据比较单一，大多只是根据历史签到信息来计算用户对地点的偏好程度，这种方式中目标数据的推送准确率较低。因此，如何有效地提高推送数据的准确率以有效提高产品推送效率成为目前需要解决的技术问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效提高推送数据的准确率以有效提高产品推送效率的地点资源数据推送方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种地点资源数据推送方法，所述方法包括：

接收业务终端发送的地点资源获取请求，所述地点资源获取请求携带了产品信息和地理位置信息；

获取预设的分类模型，通过所述分类模型对所述产品信息进行分类，得到所述产品信息所属的类别，并对所述产品信息添加对应的类别标签；

根据所述地理位置信息获取预设范围内的多个地点画像数据和人群画像数据；

获取预设的数据分析模型，通过所述数据分析模型根据所述类别标签以及地点画像数据和人群画像数据对所述产品信息进行匹配分析，得到所述产品信息对应多个地点的偏好度值；

根据多个地点的偏好度值对多个地点数据进行排序，获取预设数量的优选地点数据；

将所述优选地点数据推送至所述业务终端。

在其中一个实施例中，所述根据所述地理位置信息获取预设范围内的多个地点画像数据和人群画像数据之前，还包括：获取地图信息，对所述地图信息进行划分，生成多个网格和对应的网格信息；根据所述网格信息获取多个网格内的用户消费行为数据和历史签到数据；获取预设的评分模型，通过所述评分模型对多个网格内的用户消费行为数据和历史签到数据进行分析，得到每个网格的评分结果数据；根据所述网格信息获取多个网格内的地标数据和商户数据；获取预设的数据挖掘模型，通过所述数据挖掘模型对多个网格的地标数据和商户数据以及评分结果数据进行分析，得到每个网格的用户分析数据和地点分析数据；根据所述用户分析数据和地点分析数据生成每个网格地点对应的人群画像数据和地点画像数据。

在其中一个实施例中，所述获取预设的数据挖掘模型之前，还包括：获取多个用户消费行为数据和历史签到数据以及地标数据和商户数据；对多个用户消费行为数据和历史签到数据以及地标数据和商户数据进行聚类分析，得到聚类结果；根据聚类结果进行特征选择，提取出多个特征变量和对应的特征维度值；根据多个多维度特征变量按照预设方式建立数据挖掘模型。