【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理、信息推送，尤其涉及一种信息的推送方法、装置、电子设备和介质。
技术介绍
1、随着互联网的发展，电子商务平台因其智能、便捷等优势成为主流的媒介，拥有大量的客户资源与信息。相关技术中，当电商平台有新产品上架时，需要将新产品信息向客户进行推广，但往往上架的新产品数量和种类较多，如何确定每个新产品的运营推送策略是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本申请的一个目的在于提出一种信息的推送方法，通过获取待进行信息推送的目标产品信息；获取目标产品信息所属的产品信息类别下的目标历史产品信息和目标历史产品信息的历史产品信息数据，并根据历史产品信息数据获取目标产品信息的热度预测分值；根据目标产品信息的特征数据，获取目标产品信息的预测成功概率值，并根据目标产品信息的交互数据获取目标产品信息的备选项分值；根据热度预测分值、预测成功概率值和备选项分值，确定目标产品信息的目标综合分值，并根据目标综合分值对目标产品信息进行推送。
3、本申请的第二个目的在于提出一种信息的推送装置。
4、本申请的第三个目的在于提出一种电子设备。
5、本申请的第四个目的在于提出一种非瞬时计算机可读存储介质。
6、本申请的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
7、为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种信息的推送方法，通过获取待进行信息推送的目标产品信息；获取目标产品
8、根据本申请的一个实施例，获取待进行信息推送的目标产品信息，包括：获取候选产品信息对应的候选特征向量，其中，候选特征向量至少包括候选产品信息的图片向量和文字向量；将候选特征向量与向量库中的每个历史特征向量进行相似度计算，获取候选特征向量与每个历史特征向量的相似度；响应于相似度小于预设的相似度阈值，将候选产品信息确定为目标产品信息。
9、根据本申请的一个实施例，根据所述历史产品信息数据，获取所述目标历史产品信息的多个历史时间戳和在所述历史时间戳对应的历史热度值；获取需要预测的未来设定时间段对应的时间序列的长度；将所述多个历史时间戳、所述历史热度值和所述未来设定时间段对应的时间序列的长度输入时间序列预测算法，获取所述目标产品信息的所述热度预测分值。
10、根据本申请的一个实施例，根据目标产品信息的特征数据，获取目标产品信息的预测成功概率值，包括：获取目标产品信息的特征数据，其中，特征数据包括目标产品信息所属商家的商家基础信息、目标产品信息对应的销售数据、目标产品信息对应的口碑数据和目标产品信息对应的流量数据；将特征数据输入预先训练好的提升树模型，并获取提升树模型输出的目标产品信息的预测成功概率值。
11、根据本申请的一个实施例，提升树模型的训练方法，包括：获取采样正样本信息的正样本特征数据，以及获取采样负样本信息的负样本特征数据；根据正样本特征数据和负样本特征数据对初始提升树模型进行训练，获取训练后的提升树模型。
12、根据本申请的一个实施例，交互数据包括目标产品信息对应的被访问数据、推广成本数据和互动任务达成数据，根据目标产品信息的交互数据获取目标产品信息的备选项分值，包括：获取目标产品信息的被访问数据，并根据被访问数据，确定目标产品信息的潜力项分值；和/或，根据目标产品信息的推广成本数据，确定目标产品信息的推广成本项分值；和/或，根据目标产品信息的互动任务达成数据，确定目标产品信息的任务项分值；将潜力项分值、推广成本项分值和任务项分值作为备选项分值。
13、根据本申请的一个实施例，根据热度预测分值、预测成功概率值和备选项分值，确定目标产品信息的目标综合分值，包括：获取热度预测分值、预测成功概率值、备选项分值各自对应的权重；根据各自对应的权重，对热度预测分值、预测成功概率值、备选项分值进行加权计算，获取目标综合分值。
14、根据本申请的一个实施例，根据目标综合分值对目标产品信息进行推送，包括：根据目标综合分值确定目标产品信息的目标推送方案；将目标产品信息按照目标推送方案进行推送。
15、根据本申请的一个实施例，获取待进行信息推送的目标产品信息之后，还包括：将目标产品信息与预设标志进行绑定，并在目标产品信息的展示页面上展示预设标志。
16、为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了信息的推送装置，包括：第一获取模块，用于获取待进行信息推送的目标产品信息；第二获取模块，用于获取目标产品信息所属的产品信息类别下的目标历史产品信息和目标历史产品信息的历史产品信息数据，并根据历史产品信息数据获取目标产品信息的热度预测分值；第三获取模块，用于根据目标产品信息的特征数据，获取目标产品信息的预测成功概率值，并根据目标产品信息的交互数据获取目标产品信息的备选项分值；信息推送模块，用于根据热度预测分值、预测成功概率值和备选项分值，确定目标产品信息的目标综合分值，并根据目标综合分值对目标产品信息进行推送。
17、根据本申请的一个实施例，第一获取模块，还用于：获取候选产品信息对应的候选特征向量，其中，候选特征向量至少包括候选产品信息的图片向量和文字向量；将候选特征向量与向量库中的每个历史特征向量进行相似度计算，获取候选特征向量与每个历史特征向量的相似度；响应于相似度小于预设的相似度阈值，将候选产品信息确定为目标产品信息。
18、根据本申请的一个实施例，第二获取模块，还用于：根据所述历史产品信息数据，获取所述目标历史产品信息的多个历史时间戳和在所述历史时间戳对应的历史热度值；获取需要预测的未来设定时间段对应的时间序列的长度；将所述多个历史时间戳、所述历史热度值和所述未来设定时间段对应的时间序列的长度输入时间序列预测算法，获取所述目标产品信息的所述热度预测分值。
19、根据本申请的一个实施例，第三获取模块，还用于：获取目标产品信息的特征数据，其中，特征数据包括目标产品信息所属商家的商家基础信息、目标产品信息对应的销售数据、目标产品信息对应的口碑数据和目标产品信息对应的流量数据；将特征数据输入预先训练好的提升树模型，并获取提升树模型输出的目标产品信息的预测成功概率值。
20、根据本申请的一个实施例，第三获取模块，还用于：获取采样正样本信息的正样本特征数据，以及获取采样负样本信息的负样本特征数据；根据正样本特征数据和负样本特征数据对初始提升树模型进行训练，获取训练后的提升树模型。
21、根据本申请的一个实施例，交互数据包括目标产品信本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种信息的推送方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待进行信息推送的目标产品信息，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史产品信息数据获取所述目标产品信息的热度预测分值，包括：
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标产品信息的特征数据，获取所述目标产品信息的预测成功概率值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述提升树模型的训练方法，包括：
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述交互数据包括所述目标产品信息对应的被访问数据、推广成本数据和互动任务达成数据，所述根据所述目标产品信息的交互数据获取所述目标产品信息的备选项分值，包括：
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述热度预测分值、所述预测成功概率值和所述备选项分值，确定所述目标产品信息的目标综合分值，包括：
8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标综合分值对所述目标产品信息进行推送，包
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待进行信息推送的目标产品信息之后，还包括：
10.一种信息的推送装置，其特征在于，包括：
11.一种电子设备，包括：
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-9中任一项所述的方法。
13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-9中任一项所述的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种信息的推送方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待进行信息推送的目标产品信息，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史产品信息数据获取所述目标产品信息的热度预测分值，包括：
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标产品信息的特征数据，获取所述目标产品信息的预测成功概率值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述提升树模型的训练方法，包括：
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述交互数据包括所述目标产品信息对应的被访问数据、推广成本数据和互动任务达成数据，所述根据所述目标产品信息的交互数据获取所述目标产品信息的备选项分值，包括：
7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞婉娣，赵亮，李志平，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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