[发明专利]一种物品信息推送方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种物品信息推送方法，其特征在于，包括：

根据线上用户行为日志，确定线下店铺对应的多个第一用户、以及所述第一用户对应的交互行为数据；

根据所述交互行为数据，确定每个所述第一用户对待推送物品的第一偏好程度，并根据各所述第一偏好程度从各所述第一用户中确定出所述待推送物品对应的第二用户；

基于预设推送方式，向所述第二用户推送所述待推送物品对应的物品信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据线上用户行为日志，确定线下店铺对应的多个第一用户、以及所述第一用户对应的交互行为数据，包括：

根据线上用户行为日志中的用户收货地址和线下店铺的店铺位置信息，确定在所述线下店铺的预设区域内的多个第一用户；

对所述线上用户行为日志进行数据提取，获得所述第一用户对应的交互行为数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交互行为数据包括至少一种交互类型的行为数据；

相应地，根据所述交互行为数据，确定每个所述第一用户对所述待推送物品的第一偏好程度，并根据各所述第一偏好程度从各所述第一用户中确定出所述待推送物品对应的第二用户，包括：

根据每种交互类型的行为数据，确定每个所述第一用户对所述待推送物品的第一偏好程度，并根据各所述第一偏好程度从各所述第一用户中确定出在每种交互类型下所述待推送物品对应的第三用户；

将各种交互类型对应的第三用户进行去重处理，并将处理后获得的第三用户确定为所述待推送物品对应的第二用户。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据每种交互类型的行为数据，确定每个所述第一用户对所述待推送物品的第一偏好程度，包括：

对当前交互类型的行为数据进行统计，确定所述当前交互类型对应的用户物品评分矩阵；

对所述用户物品评分矩阵进行分解，确定用户隐含因子矩阵，并根据所述用户隐含因子矩阵计算两两第一用户之间的相似度；

基于协同过滤算法，根据所述相似度和所述当前交互类型的行为数据，确定在当前交互类型下每个所述第一用户对所述待推送物品的第一偏好程度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设推送方式，向所述第二用户推送所述待推送物品对应的物品信息，包括：

若存在多个待推送物品对应同一个第二用户的情况，则根据该第二用户对每个待推送物品的第一偏好程度，将第一偏好程度最大的待推送物品作为该第二用户对应的目标待推送物品；或者，根据每个待推送物品对应的物品更换周期，确定该第二用户对应的目标待推送物品；

基于预设推送方式，向该第二用户推送所述目标待推送物品对应的物品信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述交互行为数据，确定每个所述第一用户对待推送物品的第一偏好程度之前，还包括：

根据所述交互行为数据和/或所述线下店铺的店铺物品信息确定待推送物品。

7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，在根据各所述第一偏好程度确定所述待推送物品对应的第二用户之后，还包括：

将每个所述第二用户的用户画像数据、所述第二用户对应的第一偏好程度、以及所述待推送物品的物品画像数据输入至预设回归网络模型，根据所述预设回归网络模型的输出，确定每个所述第二用户对应的第二偏好程度；

根据各所述第二用户对应的第二偏好程度，从各所述第二用户中确定出所述待推送物品对应的第四用户；

相应地，基于预设推送方式，向所述第二用户推送所述待推送物品对应的物品信息，包括：

基于预设推送方式，向所述第四用户推送所述待推送物品对应的物品信息。