This application discloses information push methods and devices. One specific embodiment of the method includes: obtaining at least two order information for the same item category, in which the order information includes the order date and the purchase quantity; determining the average daily consumption of the user's interval for the item category based on the purchase quantity in at least two order information, in which the interval is two orders adjacent to the order date. Date interval; Based on the average daily consumption of each interval, determine the average daily consumption of goods for the category of goods; Based on the average daily consumption and the purchase amount corresponding to the latest order, determine the push date of the item information related to the category of goods to the user terminal; Based on the push date, push the item category to the user terminal. Item information associated with items. The implementation method improves the effectiveness of information push.
【技術實現步驟摘要】
信息推送方法和裝置
本申請涉及計算機
，具體涉及電子商務
，尤其涉及信息推送方法和裝置。
技術介紹
隨著電子商務的高速發展，各個電商公司經營品類范圍的不斷擴大，積累的用戶訂單數據的不斷豐富，基于用戶針對消費品的復購行為的分析，預測用戶下一次購買該物品的時間已經成為各公司預測銷量、提升商品復購轉化率的一種重要手段。因此，如何有效的向用戶推送信息，是一個值得研究的問題。
技術實現思路
本申請的目的在于提出一種改進的信息推送方法和裝置，來解決以上
技術介紹
部分提到的技術問題。第一方面，本申請實施例提供了一種信息推送方法，該方法包括：獲取用戶針對同一物品類別的物品的至少兩個訂單信息，其中，訂單信息包括訂單日期和購買量；基于至少兩個訂單信息中的購買量，確定用戶針對物品類別的物品的間隔期的日均消耗量，其中，間隔期為訂單日期相鄰的兩個訂單的日期間隔；基于各個間隔期的日均消耗量，確定用戶針對物品類別的物品的平均日均消耗量；基于平均日均消耗量和最新訂單對應的購買量，確定向用戶的用戶終端推送物品類別的物品關聯的物品信息的推送日期；基于推送日期，向用戶的用戶終端推送物品類別的物品關聯的物品信息。在一些實施例中，基于各個間隔期的日均消耗量，確定用戶針對物品類別的物品的平均日均消耗量，包括：確定各個間隔期的日均消耗量的類型，其中，類型包括正常和異常；基于各個間隔期的日均消耗量的類型，確定用戶針對物品類別的物品的平均日均消耗量。在一些實施例中，確定各個間隔期的日均消耗量的類型，包括：將物品類別和針對物品類別的物品的各個間隔期的日均消耗量輸入預先訓練的類型識別模型，以確定針對物品...
【技術保護點】
1.一種信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：獲取用戶針對同一物品類別的物品的至少兩個訂單信息，其中，訂單信息包括訂單日期和購買量；基于所述至少兩個訂單信息中的購買量，確定所述用戶針對所述物品類別的物品的間隔期的日均消耗量，其中，間隔期為訂單日期相鄰的兩個訂單的日期間隔；基于各個間隔期的日均消耗量，確定所述用戶針對所述物品類別的物品的平均日均消耗量；基于所述平均日均消耗量和最新訂單對應的購買量，確定向所述用戶的用戶終端推送所述物品類別的物品關聯的物品信息的推送日期；基于所述推送日期，向所述用戶的用戶終端推送所述物品類別的物品關聯的物品信息。
【技術特征摘要】
1.一種信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：獲取用戶針對同一物品類別的物品的至少兩個訂單信息，其中，訂單信息包括訂單日期和購買量；基于所述至少兩個訂單信息中的購買量，確定所述用戶針對所述物品類別的物品的間隔期的日均消耗量，其中，間隔期為訂單日期相鄰的兩個訂單的日期間隔；基于各個間隔期的日均消耗量，確定所述用戶針對所述物品類別的物品的平均日均消耗量；基于所述平均日均消耗量和最新訂單對應的購買量，確定向所述用戶的用戶終端推送所述物品類別的物品關聯的物品信息的推送日期；基于所述推送日期，向所述用戶的用戶終端推送所述物品類別的物品關聯的物品信息。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各個間隔期的日均消耗量，確定所述用戶針對所述物品類別的物品的平均日均消耗量，包括：確定各個間隔期的日均消耗量的類型，其中，所述類型包括正常和異常；基于各個間隔期的日均消耗量的類型，確定所述用戶針對所述物品類別的物品的平均日均消耗量。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定各個間隔期的日均消耗量的類型，包括：將物品類別和針對物品類別的物品的各個間隔期的日均消耗量輸入預先訓練的類型識別模型，以確定針對物品類別的物品的各個間隔期的日均消耗量對應的類型，其中，所述類型識別模型用于表征針對物品類別的物品的間隔期的日均消耗量與類型的對應關系。4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：訓練類型識別模型的步驟，包括：獲取針對各個物品類別的物品的間隔期的日均消耗量的樣本集合，其中，所述樣本集合包括預先標識出的正常類型的間隔期的日均消耗量的樣本和預先標識出的異常類型的間隔期的日均消耗量的樣本；利用機器學習方法，基于所述標識出的正常類型的間隔期的日均消耗量的樣本和所述標識出的異常類型的間隔期的日均消耗量的樣本，訓練得到類型識別模型。5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定各個間隔期的日均消耗量的類型，包括：求取日期在前的間隔期的日均消耗量與相鄰的且日期在后的間隔期的日均消耗量的差值的絕對值，再將所述差值的絕對值除以日期在前的間隔期的日均消耗量得到的商確定為所述日期在后的間隔期的日均消耗量的穩定度，其中，針對每個間隔期的日均消耗量，將確定該間隔期的日均消耗量時所使用的訂單日期相鄰的兩個訂單的在前訂單日期或在后訂單日期作為該間隔期的日均消耗量的日期；確定所述穩定度是否小于等于預設的穩定度閾值；若是，則確定所述日期在后的間隔期的日均消耗量的類型為正常；若否，則確定所述日期在后的間隔期的日均消耗量的類型為異常。6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各個間隔期的日均消耗量，確定所述用戶針對所述物品類別的物品的平均日均消耗量，包括：按照日期由先到后的順序對每個間隔期的日均消耗量按照編號由小到大的順序或由大到小的順序進行編號；對于正常類型的間隔期的日均消耗量，將編號相鄰的間隔期的日均消耗量劃分為同一區間；求取各個區間內的間隔期的日均消耗量的平均值；選取各個平均值中最大的平均值作為正常平均日均消耗量；對于異常類型的間隔期的日均消耗量，選取各個異常類型的間隔期的日均消耗量中最大的日均消耗量作為異常平均日均消耗量；確定所述正常平均日均消耗量與所述異常平均日均消耗量的平均值，并將確定出的平均值作為所述用戶針對所述物品類別的物品的平均日均消耗量。7.根據權利要求1或6所述的方法，其特征在于，所述基于所述平均日均消耗量和最新訂單對應的購買量，確定向所述用戶的用戶終端推送所述物品類別的物品關聯的物品信息的推送日期，包括：將最新訂單對應的購買量除以所述平均日均消耗量所得的商確定為所述用戶針對所述物品類別的物品的使用天數；基于最新訂單的訂單日期與所述使用天數，確定向所述用戶的用戶終端推送所述物品類別的物品關聯的物品信息的推送日期。8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述推送日期，向所述用戶的用戶終端推送所述物品類別的物品關聯的物品信息，包括：當當前日期符合所述推送日期時，向所述用戶的用戶終端推送所述物品類別的物品關聯的物品信息。9.一種信息推送裝置，其特征在于，所述裝置包括：獲取單元，配置用于獲取用戶針對同一物品類別的物品的至少兩個訂單信息，其中，訂單信息包括訂單日期和購買量；第一確定單元，配置用于基于所述至少兩個訂單信息中的購買量，確定所述用戶針對所述物品類別的物品的間隔...
【專利技術屬性】
技術研發人員：閆石，王雅晴，馬添，肖踐，
申請(專利權)人：北京京東尚科信息技術有限公司，北京京東世紀貿易有限公司，
類型：發明
國別省市：北京,11
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