[发明专利]一种基于大数据的消息推送方法及装置、存储介质

说明书

本申请公开了一种基于大数据的消息推送方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：依据预设多维用户标签，从待处理用户数据中提取每个目标用户对应的多维用户特征；基于预设过滤特征对所述目标用户进行过滤，以过滤掉具有所述预设过滤特征的用户，其中，所述预设过滤特征包括基于样本用户对应的样本用户特征提取出的出现频率高于预设频率的特征，所述样本用户包括对历史推送消息的评分小于预设评分的用户；获取目标推送消息对应的目标圈定方法，并基于所述目标圈定方法，在过滤后的目标用户中圈定目标推送用户；向所述目标推送用户进行所述目标推送消息的推送。本申请有利于提升目标用户圈定的准确性，提高消息推送的有效性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其是涉及到一种基于大数据的消息推送方法及装置、存储介质、计算机设备。

背景技术

随着互联网的发展，线上传播变成了消息传播的主要途径。当前很多用户接收的线上消息都是消息商主动推送给用户的消息，例如广告消息、新闻消息等。在线上消息推送前，消息商需要对用户进行圈定。现今在圈定用户时，使用的圈定方法往往是根据用户的特征直接圈定的方法，却没有考虑其他方面的影响因素，而且在消息推送后大多只关注消息的点击率，这样会大大增加消息推送的成本，而且容易造成无效的消息推送。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于大数据的消息推送方法及装置、存储介质、计算机设备，可以排除目标用户一部分可能对目标推送消息不感兴趣的用户，有利于提升目标用户圈定的准确性，提高消息推送的有效性，提升目标推送消息的转化率。

根据本申请的一个方面，提供了一种基于大数据的消息推送方法，其特征在于，包括：

依据预设多维用户标签，从待处理用户数据中提取每个目标用户对应的多维用户特征；

基于预设过滤特征对所述目标用户进行过滤，以过滤掉具有所述预设过滤特征的用户，其中，所述预设过滤特征包括基于样本用户对应的样本用户特征提取出的出现频率高于预设频率的特征，所述样本用户包括对历史推送消息的评分小于预设评分的用户；

获取目标推送消息对应的目标圈定方法，并基于所述目标圈定方法，在过滤后的目标用户中圈定目标推送用户；

向所述目标推送用户进行所述目标推送消息的推送。

可选地，所述获取目标推送消息对应的目标圈定方法之前，所述方法还包括：

依据所述目标推送消息，确定与所述目标推送消息相对应的预设推送周期，从过滤后的目标用户中剔除在所述预设推送周期内接收过所述目标推送消息的用户；和/或，

依据所述目标推送消息，获取所述目标推送消息对应的预设接收时间内的接收频次阈值，并分别确定每个过滤后的目标用户在所述预设接收时间内接收到所述目标推送消息的实际接收次数，并过滤掉所述实际接收次数大于所述接收频次阈值的用户。

可选地，所述获取目标推送消息对应的目标圈定方法之前，所述方法还包括：

依据所述目标推送消息对应的消息类型，确定与所述目标推送消息相对应的同类推送消息；

提取所述同类推送消息对应的用户特征，并当过滤后的所述任一目标用户对应的多维用户特征中包括所述同类推送消息对应的用户特征时，过滤掉该用户。

可选地，所述向所述目标推送用户进行所述目标推送消息的推送，具体包括：

基于预设时间段，分别确定每个目标推送用户对应的消息搜索次数最高的时间段所属的预设时间段，并将所述目标推送用户分别按照所述预设时间段进行分组；

按照所述预设时间段，分别向相应分组内的目标推送用户推送所述目标推送消息。

可选地，所述按照所述预设时间段，分别向相应分组内的目标推送用户推送所述目标推送消息之后，所述方法还包括：