[发明专利]一种交易信息推送方法和装置在审

专利信息
申请号: 201610480079.1 申请日: 2016-06-27
公开(公告)号: CN107545450A 公开(公告)日: 2018-01-05
发明(设计)人: 张永亮;张玉东;王小品 申请(专利权)人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02
代理公司: 北京鸿德海业知识产权代理事务所(普通合伙)11412 代理人: 袁媛
地址: 100085 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 交易 信息 推送 方法 装置
【说明书】:

【技术领域】

发明涉及网络技术,特别涉及一种交易信息推送方法和装置。

【背景技术】

在实际应用中,由于各种原因,绝大多数用户在主动访问电商平台后,最终都未能成单,即未发生购买行为,对于这类用户,可在其退出电商平台后,向其推送一些交易推荐信息,如用户访问的是团购电商平台,可向其推送一些团单信息,以召回潜在的消费人群。

但是,现有推送方式中,推送给各用户的交易推荐信息通常都是相同的,如热门的团单信息,但不同的用户可能有不同的需求,从而导致信息推送不准确,而且,由于所推送的很可能是用户不需要的信息,即推送的是无用信息,从而白白浪费了网络资源。

【发明内容】

本发明提供了一种交易信息推送方法和装置,能够提高信息推送的准确性和提高网络资源的利用率。

具体技术方案如下:

一种交易信息推送方法,包括:

当用户访问电商平台、未成单则退出时,根据获取到的用户偏好信息和动作序列信息,确定出相匹配的交易推荐信息;

将相匹配的交易推荐信息推送给所述用户。

根据本发明一优选实施例,该方法进一步包括:

在所述用户访问过程中,实时获取所述用户的活动日志,若根据获取到的活动日志确定出所述用户执行了一个新的动作,则对应生成一条动作记录,将所生成的动作记录加入到动作序列中;

若超过预定时长未获取到所述用户的新的活动日志,则确定所述用户退出电商平台,并根据所述动作序列确定出所述用户是否成单。

根据本发明一优选实施例,获取所述用户偏好信息包括:

根据获取到的所述用户在最近预定时长内的活动日志,确定出所述用户偏好信息;

或者,根据获取到的所述用户在本次访问过程中的活动日志,确定出所述用户偏好信息。

根据本发明一优选实施例,获取所述动作序列信息包括:

将最近预定时长内生成的动作记录组成的动作序列作为获取到的所述动作序列信息;

或者,将本次访问过程中生成的动作记录组成的动作序列作为获取到的所述动作序列信息。

根据本发明一优选实施例,每条动作记录中包括:动作类型、动作对象和动作发生的时间戳;

所述确定出相匹配的交易推荐信息包括:

分别计算待推送的各交易推荐信息与所述用户偏好信息的相关度;

将相关度符合要求的交易推荐信息作为候选交易推荐信息;

从所述候选交易推荐信息中删除作为动作对象记录在所述动作序列信息中的交易推荐信息,将剩余的候选交易推荐信息作为相匹配的交易推荐信息。

根据本发明一优选实施例,所述将相关度符合要求的交易推荐信息作为候选交易推荐信息包括:

将相关度大于预定阈值的交易推荐信息作为所述候选交易推荐信息;

或者,按照相关度从大到小的顺序对待推送的各交易推荐信息进行排序,将排序后处于前N位的交易推荐信息作为所述候选交易推荐信息,N为正整数。

根据本发明一优选实施例,所述分别计算待推送的各交易推荐信息与所述用户偏好信息的相关度之前,进一步包括:

从最近预定时长内成单的各历史成单信息中筛选出符合以下要求的历史成单信息:下单用户的坐标位置与待推送的用户的坐标位置之间的距离小于预定阈值;

将筛选出的历史成单信息对应的团单信息作为待推送的交易推荐信息。

一种交易信息推送装置,包括:匹配单元和推送单元;

所述匹配单元,用于当用户访问电商平台、未成单则退出时,根据获取到的用户偏好信息和动作序列信息,确定出相匹配的交易推荐信息;

所述推送单元,用于将相匹配的交易推荐信息推送给所述用户。

根据本发明一优选实施例,所述装置中进一步包括:获取单元;

所述获取单元,用于在所述用户访问过程中,实时获取所述用户的活动日志,若根据获取到的活动日志确定出所述用户执行了一个新的动作,则对应生成一条动作记录,将所生成的动作记录加入到动作序列中,若超过预定时长未获取到所述用户的新的活动日志,则确定所述用户退出电商平台,并根据所述动作序列确定出所述用户是否成单,若所述用户未成单则退出,获取所述用户偏好信息和所述动作序列信息,并将所述用户偏好信息和所述动作序列信息发送给所述匹配单元。

根据本发明一优选实施例,所述获取单元用于根据获取到的所述用户在最近预定时长内的活动日志,确定出所述用户偏好信息,或者,根据获取到的所述用户在本次访问过程中的活动日志,确定出所述用户偏好信息。

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