[发明专利]基于目标对象活跃度的消息推送方法及相关设备有效

专利信息
申请号: 202011086787.X 申请日: 2020-10-12
公开(公告)号: CN112148987B 公开(公告)日: 2021-08-31
发明(设计)人: 乔延柯;张莉 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F16/9535 分类号: G06F16/9535
代理公司: 深圳市世联合知识产权代理有限公司 44385 代理人: 汪琳琳
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 目标 对象 活跃 消息 推送 方法 相关 设备
【权利要求书】:

1.一种基于目标对象活跃度的消息推送方法,其特征在于,包括下述步骤:

获取第一预设时间段内多个目标对象的历史数据信息,所述历史数据信息包括所述目标对象的属性信息和操作信息,从所述属性信息和所述操作信息中提取多个评价因子;

计算各所述评价因子与所述目标对象的目标操作的第一相关系数,根据得到的所述第一相关系数对各所述评价因子进行筛选,得到目标评价因子;

将所述第一相关系数的平方作为对应的所述目标评价因子的权重,基于各所述目标评价因子的权重进行加权求和,并归一化后映射到指定的数值区间后得到对应的所述目标对象的活跃度系数,并根据所述活跃度系数对各所述目标对象进行分类;

根据各所述目标对象的分类结果进行消息推送。

2.根据权利要求1所述的基于目标对象活跃度的消息推送方法,其特征在于,所述第一相关系数为皮尔逊相关系数;

所述计算各所述评价因子与所述目标对象的目标操作的第一相关系数具体为计算所述评价因子与所述目标对象的目标操作的皮尔逊相关系数,具体采用下式进行计算:

其中X为所述目标评价因子,Y为所述目标对象的目标操作,ρX,Y为X和Y的皮尔逊相关系数,E[(X-μX)(Y-μY)]为X和Y的协方差,σXσY为X和Y的标准差。

3.根据权利要求1或2所述的基于目标对象活跃度的消息推送方法,其特征在于,所述根据所述活跃度系数对各所述目标对象进行分类包括:

将各所述目标对象按照活跃度系数的大小排序后进行等频分区,划分为多个区间,每个区间对应一定数量的所述目标对象。

4.根据权利要求3所述的基于目标对象活跃度的消息推送方法,其特征在于,在完成消息推送后,所述方法还包括:

将所述多个区间划分至不同的分段,获取完成消息推送后的第二预设时间段内每个分段内执行所述目标操作的目标对象,得到多个第一目标对象集合;

获取所述第一预设时间段和所述第二预设时间段内所有执行所述目标操作的目标对象,得到第二目标对象集合;

根据各所述第一目标对象集合与对应的分段内的目标对象得到多个第一判断参数,并根据各所述第一目标对象集合与所述第二目标对象集合得到第二判断参数;

根据各所述第一判断参数和所述第二判断参数判断是否对所述目标评价因子进行调整。

5.根据权利要求1或2所述的基于目标对象活跃度的消息推送方法,其特征在于,在所述获取第一预设时间段内多个目标对象的历史数据信息的步骤之后,所述方法还包括:

根据所述历史数据信息对各所述目标对象进行分群,生成多个目标对象群,确定每个所述目标对象群的评价因子;

计算各所述目标对象群的评价因子与对应的所述目标对象群的目标操作的第二相关系数,根据各所述第二相关系数对对应的所述目标对象群的评价因子进行筛选,得到每个所述目标对象群的目标评价因子;

根据各所述第二相关系数和对应的所述目标对象群的目标评价因子计算各目标对象群的活跃度系数,根据各所述目标对象群的活跃度系数对各所述目标对象进行分类;

根据各所述目标对象的分类结果进行消息推送。

6.一种基于目标对象活跃度的消息推送装置,其特征在于,包括:

提取模块,用于获取第一预设时间段内多个目标对象的历史数据信息,所述历史数据信息包括所述目标对象的属性信息和操作信息,从所述属性信息和所述操作信息中提取多个评价因子;

筛选模块,用于计算各所述评价因子与所述目标对象的目标操作的第一相关系数,根据得到的所述第一相关系数对各所述评价因子进行筛选,得到目标评价因子;

分类模块,用于将所述第一相关系数的平方作为对应的所述目标评价因子的权重,基于各所述目标评价因子的权重进行加权求和,并归一化后映射到指定的数值区间后得到对应的所述目标对象的活跃度系数,并根据所述活跃度系数对各所述目标对象进行分类;

推送模块,用于根据各所述目标对象的分类结果进行消息推送。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于平安科技(深圳)有限公司,未经平安科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011086787.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top