[发明专利]营销信息推广方法、装置、电子设备及计算机可读介质

权利要求书

1.一种基于多维度特征模型的营销信息推广方法，其特征在于，包括：

获取用户的特征数据，所述特征数据包括浏览数据与行为数据；

通过所述浏览数据与所述行为数据生成多维度特征数据，所述多维度特征数据包括时长维度数据，行为维度数据，频率维度数据，金额维度数据、和偏好特征数据；

将所述多维度特征数据输入多维度特征模型中，获取所述用户的多维度兴趣指标；以及

基于所述多维度兴趣指标确定营销信息以推送给所述用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

通过历史用户的特征数据与至少一个机器学习模型建立所述多维度特征模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述浏览数据与所述行为数据生成多维度特征数据包括：

基于所述行为数据确定多个目标行为及其对应的时间；

将所述多个目标行为按照其对应的时间排序；以及

通过排序后的所述多个目标行为与所述浏览数据生成所述多维度特征数据。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过排序后的所述多个目标行为与所述浏览数据生成所述多维度特征数据包括：

通过首个目标行为与末尾目标行为的间隔时间确定所述时长维度数据；和/或

通过所述末尾目标行为所对应的时间确定所述行为维度数据；和/或

通过所述多个目标行为的数量确定所述频率维度数据；和/或

通过所述行为数据中的金额确定所述金额维度数据；和/或

通过所述浏览数据生成所述偏好特征数据。

5.一种基于多维度特征模型的营销信息推广装置，其特征在于，包括：

特征数据模块，用于获取用户的特征数据，所述特征数据包括浏览数据与行为数据；

多维度数据模块，用于通过所述浏览数据与所述行为数据生成多维度特征数据，所述多维度特征数据包括时长维度数据，行为维度数据，频率维度数据，金额维度数据、和偏好特征数据；

模型计算模块，用于将所述多维度特征数据输入多维度特征模型中，获取所述用户的多维度兴趣指标；以及

信息推送模块，用于基于所述多维度兴趣指标确定营销信息以推送给所述用户。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

模型训练模块，用于通过历史用户的特征数据与至少一个机器学习模型建立所述多维度特征模型。

7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述多维度数据模块包括：

时间单元，用于基于所述行为数据确定多个目标行为及其对应的时间；

排序单元，用于将所述多个目标行为按照其对应的时间排序；以及

特征单元，用于通过排序后的所述多个目标行为与所述浏览数据生成所述多维度特征数据。

8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述特征单元包括：

时长子单元，用于通过首个目标行为与末尾目标行为的间隔时间确定所述时长维度数据；和/或

行为子单元，用于通过所述末尾目标行为所对应的时间确定所述行为维度数据；和/或

频率子单元，用于通过所述多个目标行为的数量确定所述频率维度数据；和/或

属性子单元，用于通过所述行为数据中的金额确定所述金额维度数据；和/或

偏好子单元，用于通过所述浏览数据生成所述偏好特征数据。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。