本申请实施例提出了一种商品文案处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质，该方法包括：获取多个商品的文案信息；根据第一用户的历史行为数据，确定第一用户的购买偏好信息；所述历史行为数据包括与商品相关的数据；根据所述第一用户的购买偏好信息，在所述多个商品中确定候选商品集合；基于所述多个商品的文案信息和所述候选商品集合，生成候选商品集合中每个商品的文案信息；向所述第一用户的终端推送候选商品集合中至少一个商品的文案信息。送候选商品集合中至少一个商品的文案信息。送候选商品集合中至少一个商品的文案信息。
【技术实现步骤摘要】
一种商品文案处理方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本申请涉及互联网
，尤其涉及一种商品文案处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质。
技术介绍
[0002]目前，平台运营会通过消息推送(PUSH)触达用户，以推广商品促销活动及拉新促活等；然而，相关技术中，向用户推送的消息内容是运营人员通过内容管理系统(Content Management System，CMS)后台手动配置的，且触达的用户群体为全量用户；这样，不仅消息内容的生成效率低，且触达用户的消息内容过于单一，降低消息触达的精准性。
技术实现思路
[0003]本申请提供一种商品文案处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质，可以解决触达用户的文案信息过于单一的问题，即，针对不同的用户触发不同的文案信息。
[0004]本申请的技术方案是这样实现的：
[0005]本申请实施例提供了一种商品文案处理方法，所述方法包括：
[0006]获取多个商品的文案信息；
[0007]根据第一用户的历史行为数据，确定第一用户的购买偏好信息；所述历史行为数据包括与商品相关的数据；
[0008]根据所述第一用户的购买偏好信息，在所述多个商品中确定候选商品集合；基于所述多个商品的文案信息和所述候选商品集合，生成候选商品集合中每个商品的文案信息；
[0009]向所述第一用户的终端推送候选商品集合中至少一个商品的文案信息。
[0010]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0011]根据第一用户的历史行为数据，确定所述第一用户的购买利益信息；
[0012]相应地，所述基于所述多个商品的文案信息和所述候选商品集合，生成候选商品集合中每个商品的文案信息，包括：
[0013]基于所述多个商品的文案信息和所述候选商品集合，生成候选商品集合中每个商品的初始文案信息；
[0014]将所述购买利益信息和所述初始文案信息进行拼接，生成候选商品集合中每个商品的文案信息。
[0015]在一些实施例中，所述购买偏好信息包括以下至少之一：商品类目偏好、商品厂商标识偏好、商品复购信息。
[0016]在一些实施例中，所述商品复购信息包括复购商品和商品复购周期，所述方法还包括：
[0017]根据所述商品复购信息，确定所述复购商品的文案信息的推送时间；所述至少一个商品包括复购商品。
[0018]在一些实施例中，所述向所述第一用户的终端推送候选商品集合中至少一个商品的文案信息，包括：
[0019]提取候选商品集合中每个商品的文案信息的文案特征；
[0020]使用训练完成的预估模型对所述每个商品的文案信息的文案特征进行处理，得到所述每个商品的文案信息的点击概率；
[0021]按照所述点击概率对所述每个商品的文案信息进行排序，得到第一排序结果；
[0022]根据所述排序结果，在候选商品集合中选取出所述至少一个商品，向所述第一用户的终端推送所述至少一个商品的文案信息。
[0023]在一些实施例中，所述预估模型是通过以下步骤训练得到的：
[0024]获取样本数据；所述样本数据包括：文案信息的文案特征和点击概率标签值；
[0025]通过所述样本数据对所述预估模型进行训练，得到训练完成的预估模型。
[0026]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0027]确定所述候选商品集合中每个商品的属性信息；所述属性信息包括以下至少之一：热销分数、热度分数和购买分数；所述热销分数表示与第二用户所在地域相关的商品的销量；所述热度分数表示与所述第二用户所在地域相关的商品的热度；所述购买分数表示与所述第二用户相关的商品的购买需要；所述第二用户为与所述第一用户不同的用户；
[0028]对所述候选商品集合中每个商品的属性信息进行处理，得到每个商品的点击得分值；所述点击得分值表征每个商品的文案信息的点击概率；
[0029]按照所述点击得分值对所述第二用户所在地域中多个商品进行排序，得到第二排序结果；基于所述第二排序结果，在所述候选商品集合中选取目标商品集合，向所述第二用户的终端推送目标商品集合的文案信息，所述目标商品集合表示所述候选商品集合中的一个或多个商品。
[0030]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0031]获取第二用户所在地域中每个商品的历史销售信息；从所述历史销售信息获取每个商品的第一指标信息，所述第一指标信息表示与商品订单相关的信息；
[0032]对所述每个商品的第一指标信息进行处理，得到每个商品的热销分数。
[0033]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0034]获取第二用户所在地域中每个商品的历史销售信息；从所述历史销售信息获取每个商品的第二指标信息，所述第二指标信息表示与商品订单以及用户购买行为相关的信息；
[0035]对所述每个商品的第二指标信息进行处理，得到每个商品的热度分数。
[0036]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0037]获取多个第一用户的特征信息；所述特征信息包括与用户相关的至少一个维度的信息；
[0038]确定多个第一用户中每个第一用户和第二用户的特征信息之间的相似值；
[0039]确定相似值大于设定阈值的至少一个第一用户，将所述至少一个第一用户中的其中一个用户的候选商品集合赋予第二用户，将所述其中一个用户和第二用户的相似值作为所述其中一个用户的候选商品集合中每个商品的购买分数。
[0040]在一些实施例中，所述属性信息包括：热销分数、热度分数和购买分数；相应地，所
述对所述候选商品集合中每个商品的属性信息进行处理，得到每个商品的点击得分值，包括：
[0041]对所述候选商品集合中每个商品的热销分数、热度分数和购买分数进行加权求和，得到所述每个商品的点击得分值。
[0042]本申请实施例还提出了一种商品文案处理装置，所述装置包括获取模块、确定模块、生成模块和推送模块，其中，
[0043]获取装置，用于获取多个商品的文案信息；
[0044]确定模块，用于根据第一用户的历史行为数据，确定第一用户的购买偏好信息；所述历史行为数据包括与商品相关的数据；
[0045]生成模块，用于根据所述第一用户的购买偏好信息，在所述多个商品中确定候选商品集合；基于所述多个商品的文案信息和所述候选商品集合，生成候选商品集合中每个商品的文案信息；
[0046]推送模块，用于向所述第一用户的终端推送候选商品集合中至少一个商品的文案信息。
[0047]本申请实施例提供一种电子设备，所述设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述一个或多个技术方案提供的商品文案处理方法。
[0048]本申请实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序；所述计算机程序被执行后能够实现前述一个或多个技术方案提供的商品文案处理方法。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商品文案处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个商品的文案信息；根据第一用户的历史行为数据，确定第一用户的购买偏好信息；所述历史行为数据包括与商品相关的数据；根据所述第一用户的购买偏好信息，在所述多个商品中确定候选商品集合；基于所述多个商品的文案信息和所述候选商品集合，生成候选商品集合中每个商品的文案信息；向所述第一用户的终端推送候选商品集合中至少一个商品的文案信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据第一用户的历史行为数据，确定所述第一用户的购买利益信息；相应地，所述基于所述多个商品的文案信息和所述候选商品集合，生成候选商品集合中每个商品的文案信息，包括：基于所述多个商品的文案信息和所述候选商品集合，生成候选商品集合中每个商品的初始文案信息；将所述购买利益信息和所述初始文案信息进行拼接，生成候选商品集合中每个商品的文案信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述购买偏好信息包括以下至少之一：商品类目偏好、商品厂商标识偏好、商品复购信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述商品复购信息包括复购商品和商品复购周期，所述方法还包括：根据所述商品复购信息，确定所述复购商品的文案信息的推送时间；所述至少一个商品包括复购商品。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述第一用户的终端推送候选商品集合中至少一个商品的文案信息，包括：提取候选商品集合中每个商品的文案信息的文案特征；使用训练完成的预估模型对所述每个商品的文案信息的文案特征进行处理，得到所述每个商品的文案信息的点击概率；按照所述点击概率对所述每个商品的文案信息进行排序，得到第一排序结果；根据所述排序结果，在候选商品集合中选取出所述至少一个商品，向所述第一用户的终端推送所述至少一个商品的文案信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预估模型是通过以下步骤训练得到的：获取样本数据；所述样本数据包括：文案信息的文案特征和点击概率标签值；通过所述样本数据对所述预估模型进行训练，得到训练完成的预估模型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述候选商品集合中每个商品的属性信息；所述属性信息包括以下至少之一：热销分数、热度分数和购买分数；所述热销分数表示与第二用户所在地域相关的商品的销量；所述热度分数表示与所述第二用户所在地域相关的商品的热度；所述购买分数表示与所述第二用户相关的商品的购买需要；所述第二用户为与所述第一用户不同的用户；对所述候选商品集合中每个商品的属性信息进行处理，得到每个商品的点击得分值；
所述点击得分值表征每个商品的文案信...
【专利技术属性】
技术研发人员：张秀军，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。