[发明专利]一种物品推送方法及装置、计算机可读存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种物品推送方法及装置、计算机可读存储介质；方法包括：获取物品推送平台上真实对象的真实对象信息；利用物品推送模型，对真实对象信息进行推送策略模拟，得到与真实对象信息对应的模拟推送策略；利用模拟平台模型，对模拟推送策略进行推送目标评估，得到模拟推送策略的评估值，模拟平台模型用于模拟与物品推送平台相似的平台环境；根据评估值对物品推送模型进行迭代更新，直至评估值达到预设推送目标时，得到目标推送策略；在物品推送平台上，向真实对象推送目标推送策略。通过本发明实施例，能够提高物品推送的个性化程度和准确性。

技术领域

本发明涉及智能学习领域，尤其涉及一种物品推送方法及装置、计算机可读存储介质。

背景技术

智能营销的目标是辅助零售商根据用户的历史消费习惯和生活水平制定个性化的营销方案。目前，部分智能营销策略引入机器学习的方法，通过大量采集用户在面对不同营销策略下的行为数据，利用监督学习方法训练模型，使模型能够模仿专家进行策略的制定和设计。但这种学习过程需要通过模型与环境不断交互试错，以提升智能体自身的决策水平，在实际的电商营销场景中进行学习可能会导致较多次的错误推送；并且，实际的电商营销场景中的数据量虽然很大，却仍缺乏极端情况下的数据，导致最终学习生成的模型缺乏对陌生用户和商品的应对能力，在面对陌生用户和商品时无法进行个性化的物品推送，个性化程度较低。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明实施例期望提供一种物品推送方法及装置、计算机可读存储介质，能够提高物品推送的个性化程度和准确性。

本发明的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种物品推送方法，包括：

获取物品推送平台上真实对象的真实对象信息，所述真实对象信息表征所述真实对象的个人相关信息；

利用物品推送模型，对所述真实对象信息进行推送策略模拟，得到与所述真实对象信息对应的模拟推送策略，所述物品推送模型用于生成向所述真实对象推荐虚拟物品信息的模拟推送策略；

利用模拟平台模型，对所述模拟推送策略进行推送目标评估，得到所述模拟推送策略的评估值，所述模拟平台模型用于模拟与所述物品推送平台相似的平台环境；

根据所述评估值对所述物品推送模型进行迭代更新，直至所述评估值达到预设推送目标时，得到目标推送策略；

在所述物品推送平台上，向所述真实对象推送所述目标推送策略。

第二方面，本发明实施例提供了一种物品推送装置，包括获取单元，处理单元和推送单元，其中，

所述获取单元，用于获取物品推送平台上真实对象的真实对象信息，所述真实对象信息表征所述真实对象的个人相关信息；

所述处理单元，用于利用物品推送模型，对所述真实对象信息进行推送策略模拟，得到与所述真实对象信息对应的模拟推送策略，所述物品推送模型用于生成向所述真实对象推荐虚拟物品信息的模拟推送策略；

所述处理单元，还用于利用模拟平台模型，对所述模拟推送策略进行推送目标评估，得到所述模拟推送策略的评估值，所述模拟平台模型用于模拟与所述物品推送平台相似的平台环境；

所述处理单元，还用于根据所述评估值对所述物品推送模型进行迭代更新，直至所述评估值达到预设推送目标时，得到目标推送策略；

所述推送单元，用于在所述物品推送平台上，向所述真实对象推送所述目标推送策略。

第三方面，本发明实施例提供了一种物品推送装置，所述物品推送装置包括处理器、存储器以及通信总线，所述存储器通过所述通信总线与所述处理器进行通信，所述存储器存储所述处理器可执行的一个或者多个程序，当所述一个或者多个程序被执行时，所述处理器执行如上述任一项所述的物品推送方法。