基于标签的跨平台产品推送方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及智能决策技术领域，尤其涉及一种基于标签的跨平台产品推送方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.根据用户标签圈选不同人群(标签人群)进行经营是目前智能营销的一种常用方式。当前的头部互联网巨头都在基于用户的画像圈选人群进行智能营销。不用的业务场景及营销活动，会有不同的目标人群。
3.传统的标签人群经营是基于本公司的用户画像标签进行人群圈选营销。这种方式往往在本公司营销平台有用，但是如果要跨公司平台进行营销投放，则无法做到对同一批人快速而有效的投放。由于集团内的不同专业公司业务往往会有很大的互补性，会有相当多的用户同时是集团内两家或多家的共同用户。而现有技术对于跨平台的共同用户只是进行无差别的产品推送，往往会出现用户在a平台已经参与过活动，但在b平台却依然接收到同一产品的推送，对于跨平台的用户无法进行准确的产品推送。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于标签的跨平台产品推送方法、装置、设备及存储介质，其主要目的在于解决跨平台的产品推送准确率较低的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供的一种基于标签的跨平台产品推送方法，包括：
6.从第一平台获取第一产品标签集合，根据所述第一产品标签集合提取产品用户群；
7.对所述产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群；
8.从第二平台获取第二产品标签集合，基于所述第一类用户群的标注，从所述第一产品标签集合中筛选出第一待推荐产品标签，并向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品；
9.基于所述第二类用户群的标注，计算所述第一产品标签集合中的标签权重，利用所述标签权重从所述第二产品标签集合中筛选出第二待推荐产品标签，并向所述第二平台中与所述第二类用户群对应的用户推送所述第二待推荐产品标签对应的产品。
10.可选地，所述根据所述第一产品标签集合提取产品用户群，包括：
11.从所述第一平台的底层用户表中提取与所述第一产品标签集合中产品标签对应的目标用户；
12.汇总提取到的所有目标用户，得到所述产品用户群。
13.可选地，所述对所述产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群，包括：
14.判断所述产品用户群中的用户对所述第一产品标签集合对应的产品的状态是否为感兴趣状态；
15.若目标客户的状态为不感兴趣，则对所述目标客户进行第一标注，添加标注为第一标识；
16.若目标客户的状态为感兴趣，则对所述目标用户进行第二标注，添加标注为第二标识；
17.汇总所有标注为第一标识的目标用户作为所述第一类用户群，以及汇总所有标注为第二标识的目标用户作为所述第二类用户群。
18.可选地，所述汇总所有标注为第一标识的目标用户作为所述第一类用户群，以及汇总所有标注为第二标识的目标用户作为所述第二类用户群之后，还包括：
19.以所述第一产品标签集合中的产品标签作为标签字段，根据所述标签字段、所述第一类用户群及所述第二类用户群构建标签用户表；
20.基于所述标签字段、所述第一标注及所述第二标注构建健值对模板；
21.按照预设的时间间隔获取新增产品标签，利用所述键值对模板对所述新增产品标签及所述新增产品标签的目标更新用户进行分类标注，将分类完成的目标更新用户及所述新增产品标签添加至所述标签用户表中。
22.可选地，所述基于所述第一类用户群的标注，从所述第一产品标签集合中筛选出第一待推荐产品标签，并向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品，包括：
23.对于所述标签用户表中任一产品标签对应的目标用户，将所述任一产品标签作为所述目标用户中所有第一类用户群的第一待推荐产品标签；
24.汇总所述标签用户表中的所有第一待推荐产品标签，并向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品。
25.可选地，所述基于所述第二类用户群的标注，计算所述第一产品标签集合中的标签权重，包括：
26.统计第一平台对于第二类用户群中用户的产品推送次数；
27.以所述产品推送次数的倒数作为用户参与率；
28.对第二类用户群中所有用户的用户参与率进行矩阵排列，得到用户参与矩阵；
29.根据所述第一标注及所述第二标注，计算所述用户参与矩阵中不同用户对于相同产品标签的用户参与率相似度，得到同类相似度，以及计算用户参与矩阵中不同用户对于不同产品标签的用户参与率相似度，得到不同类相似度；
30.利用预设的权重公式计算所述同类相似度及所述不同类相似度，得到所述标签权重。
31.可选地，所述预设的权重公式如下：
[0032][0033]
其中，δ
j
为第j种产品标签的权重，为第i个用户对第j种产品标签中的参与率，为与相同产品标签下最近的用户参与率，为与不同产品标签下最近的用
户参与率，为所述同类相似度，为所述不同类相似度。
[0034]
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于标签的跨平台产品推送方法装置，所述装置包括：
[0035]
用户提取模块，用于从第一平台获取第一产品标签集合，根据所述第一产品标签集合提取产品用户群；
[0036]
用户标注模块，用于对所述产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群；
[0037]
第一产品推送模块，用于从第二平台获取第二产品标签集合，基于所述第一类用户群的标注，从所述第一产品标签集合中筛选出第一待推荐产品标签，并向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品；
[0038]
第二产品推送模块，用于基于所述第二类用户群的标注，计算所述第一产品标签集合中的标签权重，利用所述标签权重从所述第二产品标签集合中筛选出第二待推荐产品标签，并向所述第二平台中与所述第二类用户群对应的用户推送所述第二待推荐产品标签对应的产品。
[0039]
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0040]
存储器，存储至少一个指令；及
[0041]
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的基于标签的跨平台产品推送方法。
[0042]
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于标签的跨平台产品推送方法。
[0043]
本发明通过第一产品标签集合提取产品用户群可以准确地确定用户群体，并按照第一产品标签集合中的产品标签对产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群，对于不同的用户会有不同的标注，可以更细粒度的对用户进行推送分析，进一步提高了对用户产品推荐的准确率。同时针对不同的用户群筛选出不同的待推荐产品标签，对不同用户群根据待推荐产品标签进行产品推送，使得跨平台产品推送更加准确。因此本发明提出的基于标签的跨平台产品推送方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决跨平台的产品推送准确率较低的问题。
附图说明
[0044]
图1为本发明一实施例提供的基于标签的跨平台产品推送方法的流程示意图；
[0045]
图2为本发明一实施例提供的基于标签的跨平台产品推送方法装置的功能模块图；
[0046]
图3为本发明一实施例提供的实现所述基于标签的跨平台产品推送方法的电子设备的结构示意图。
[0047]
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0048]
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0049]
本技术实施例提供一种基于标签的跨平台产品推送方法。所述基于标签的跨平台产品推送方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本技术实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于标签的跨平台产品推送方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
[0050]
参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于标签的跨平台产品推送方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于标签的跨平台产品推送方法包括：
[0051]
s1、从第一平台获取第一产品标签集合，根据所述第一产品标签集合提取产品用户群。
[0052]
本发明实施例中，所述第一平台是指各领域集团中的任意一个专业子公司，所述产品标签集合是指近期发布或即将发布的各种产品、促销活动的标签集合，例如，金融领域，aa集团的第一平台可以为：aa银行、aa产险及aa信托等。产品标签集合包括：“bb信用卡”、“bb理财产品”等。
[0053]
具体地，所述根据所述第一产品标签集合提取产品用户群，包括：
[0054]
从所述第一平台的底层用户表中提取与所述第一产品标签集合中产品标签对应的目标用户；
[0055]
汇总提取到的所有目标用户，得到所述产品用户群。
[0056]
本发明实施例中，所述底层用户表是指第一平台数据库中存储用户资料的信息表。例如，对于产品标签“a信用卡”，从所述底层用户表中提取所有浏览过“a信用卡”的用户作为目标用户。同时，对于即将发布的活动，可以直接从底层用户表中圈选预设数量的目标用户作为产品用户群，例如，选取100万用户作为产品用户群。
[0057]
s2、对所述产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群。
[0058]
具体地，所述对所述产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群，包括：
[0059]
判断所述产品用户群中的用户对所述第一产品标签集合对应的产品的状态是否为感兴趣状态；
[0060]
若目标客户的状态为不感兴趣，则对所述目标客户进行第一标注，添加标注为第一标识；
[0061]
若目标客户的状态为感兴趣，则对所述目标用户进行第二标注，添加标注为第二标识；
[0062]
汇总所有标注为第一标识的目标用户作为所述第一类用户群，以及汇总所有标注为第二标识的目标用户作为所述第二类用户群。
[0063]
本发明实施例中，第一产品标签集合中的每一个产品标签是指第一平台中的产品或者活动，通过对产品用户群中的用户进行标注来判断用户是否对产品或者活动感兴趣。例如，用户未参加(包括未浏览产品页面或浏览过产品页面未参加)产品标签对应的产品或活动，则认为用户对此产品标签对应的产品或活动不感兴趣，进行第一标注，用户已参加产品标签对应的产品或活动，则认为用户对此产品标签对应的产品或活动感兴趣，进行第二
标注，其中，所述第一标注可以为0，所述第二标注可以为1。
[0064]
本发明另一可选实施例中，所述汇总所有标注为第一标识的目标用户作为所述第一类用户群，以及汇总所有标注为第二标识的目标用户作为所述第二类用户群之后，还包括：
[0065]
以所述第一产品标签集合中的产品标签作为标签字段，根据所述标签字段、所述第一类用户群及所述第二类用户群构建标签用户表；
[0066]
基于所述标签字段、所述第一标注及所述第二标注构建健值对模板；
[0067]
按照预设的时间间隔获取新增产品标签，利用所述键值对模板对所述新增产品标签及所述新增产品标签的目标更新用户进行分类标注，将分类完成的目标更新用户及所述新增产品标签添加至所述标签用户表中。
[0068]
本发明实施例中，字段是指表中存放数据的一个列名，例如，a产品表的字段可以包括产品id、产品名称、产品条码等。所述标签用户表可以为hive表，所述hive表存储字符串格式的数据，包括产品标签及对应的目标用户。
[0069]
本发明一可选实施例中，所述键值对模板可以为key
‑
value键值对，其中，产品标签为key的值，value的值为布尔类型数据0或1，利用键值对模板将新增产品标签的目标更新用户进行分类标注并加入到标签用户表中，不用人工配置，可以实现自动化的用户分类标注，提高产品推送效率。
[0070]
本发明实施例中，所述标签用户表中包括第一平台中所有产品或活动对应的标签，及每个标签下用户的标注情况，例如，标签用户表中包括两个产品标签：a和b，以及包括三个目标用户：a、b、c，则每个产品标签下用户的分类标注为：a：0、0、1；b：1、1、1。
[0071]
s3、从第二平台获取第二产品标签集合，基于所述第一类用户群的标注，从所述第一产品标签集合中筛选出第一待推荐产品标签，并向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品。
[0072]
本发明实施例中，所述第二产品标签集合包括了第二平台中已发布或即将发布的产品或活动。
[0073]
具体地，所述基于所述第一类用户群的标注，从所述第一产品标签集合中筛选出第一待推荐产品标签，并向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品，包括：
[0074]
对于所述标签用户表中任一产品标签对应的目标用户，将所述任一产品标签作为所述目标用户中所有第一类用户群的第一待推荐产品标签；
[0075]
汇总所述标签用户表中的所有第一待推荐产品标签，并向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品。
[0076]
本发明一可选实施例中，例如，以集团内两家专业公司为例，所述标签用户表中包括a公司的产品标签“aa信用卡”，对于该产品标签圈选了100万人作为目标客户，其中70万人为第一类用户群，即未参加活动的用户，则将产品标签“aa信用卡”作为第一类用户群的第一待推荐产品标签，向b公司中属于第一类用户群的用户推送产品标签“aa信用卡”对应的产品或活动。
[0077]
s4、基于所述第二类用户群的标注，计算所述第一产品标签集合中的标签权重，利用所述标签权重从所述第二产品标签集合中筛选出第二待推荐产品标签，并向所述第二平
台中与所述第二类用户群对应的用户推送所述第二待推荐产品标签对应的产品。
[0078]
本发明实施例中，由于标签用户表中包括多个产品标签，每一产品标签下都会有第二类用户群，每一个用户对于不同的产品标签有着不同的偏好，通过计算用户对于每种产品标签的权重，可以在第二平台中进行更准确地产品推送。
[0079]
具体地，所述基于所述第二类用户群的标注，计算所述第一产品标签集合中的标签权重，包括：
[0080]
统计第一平台对于第二类用户群中用户的产品推送次数；
[0081]
以所述产品推送次数的倒数作为用户参与率；
[0082]
对第二类用户群中所有用户的用户参与率进行矩阵排列，得到用户参与矩阵；
[0083]
根据所述第一标注及所述第二标注，计算所述用户参与矩阵中不同用户对于相同产品标签的用户参与率相似度，得到同类相似度，以及计算用户参与矩阵中不同用户对于不同产品标签的用户参与率相似度，得到不同类相似度；
[0084]
利用预设的权重公式计算所述同类相似度及所述不同类相似度，得到所述标签权重。
[0085]
本发明一可选实施例中，可以利用relief特征选择算法计算第二类用户群中每一个用户对于各产品标签的权重，例如，对于第二类用户群中的每个用户x
i
，利用所述relief特征选择算法可以得到与x
i
相同产品标签的猜中最近邻x
i,nh
(相同标签下最近的用户参与率)，及与x
i
不同产品标签的猜错最近邻x
i,nm
(不同标签下最近的用户参与率)，所述相似度可以为欧氏距离。
[0086]
本发明实施例中，所述预设的权重公式如下：
[0087][0088]
其中，δ
j
为第j种产品标签的权重，为第i个用户对第j种产品标签中的参与率，为与相同产品标签下最近的用户参与率，为与不同产品标签下最近的用户参与率，为所述同类相似度，为所述不同类相似度。
[0089]
本发明一可选实施例中，以产品标签a、b、c为例，若用户与其猜中最近邻在产品标签a上的距离小于此用户与其猜错最近邻在此维度上的距离，则说明用户偏好此类标签(即产品或活动)，因此可以提高产品的推送效率。
[0090]
本发明实施例中，可以根据标签权重向第二平台进行产品推送，例如，用户a对于产品标签a、b、c计算的标签权重为[10，4，6]，产品标签a为“cc理财”，则从第二产品标签集合中筛选理财类产品对应的标签作为所述第二待推荐产品标签，并在第二平台向用户a推送此类产品标签对应的产品。
[0091]
本发明通过第一产品标签集合提取产品用户群可以准确地确定用户群体，并按照第一产品标签集合中的产品标签对产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群，对于不同的用户会有不同的标注，可以更细粒度的对用户进行推送分析，进一步提高了对用户产品推荐的准确率。同时针对不同的用户群筛选出不同的待推荐产品标签，对
不同用户群根据待推荐产品标签进行产品推送，使得跨平台产品推送更加准确。因此本发明提出的基于标签的跨平台产品推送方法，可以解决跨平台产品推送准确率较低的问题。
[0092]
如图2所示，是本发明一实施例提供的基于标签的跨平台产品推送装置的功能模块图。
[0093]
本发明所述基于标签的跨平台产品推送装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于标签的跨平台产品推送装置100可以包括用户提取模块101、用户标注模块102、第一产品推送模块103及第二产品推送模块104。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
[0094]
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
[0095]
所述用户提取模块101，用于从第一平台获取第一产品标签集合，根据所述第一产品标签集合提取产品用户群。
[0096]
本发明实施例中，所述第一平台是指各领域集团中的任意一个专业子公司，所述产品标签集合是指近期发布或即将发布的各种产品、促销活动的标签集合，例如，金融领域，aa集团的第一平台可以为：aa银行、aa产险及aa信托等。产品标签集合包括：“bb信用卡”、“bb理财产品”等。
[0097]
具体地，所述用户提取模块101通过执行下述操作提取产品用户群：
[0098]
从所述第一平台的底层用户表中提取与所述第一产品标签集合中产品标签对应的目标用户；
[0099]
汇总提取到的所有目标用户，得到所述产品用户群。
[0100]
本发明实施例中，所述底层用户表是指第一平台数据库中存储用户资料的信息表。例如，对于产品标签“a信用卡”，从所述底层用户表中提取所有浏览过“a信用卡”的用户作为目标用户。同时，对于即将发布的活动，可以直接从底层用户表中圈选预设数量的目标用户作为产品用户群，例如，选取100万用户作为产品用户群。
[0101]
所述用户标注模块102，用于对所述产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群。
[0102]
具体地，所述用户标注模块102通过执行下述操作对所述产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群：
[0103]
判断所述产品用户群中的用户对所述第一产品标签集合对应的产品的状态是否为感兴趣状态；
[0104]
若目标客户的状态为不感兴趣，则对所述目标客户进行第一标注，添加标注为第一标识；
[0105]
若目标客户的状态为感兴趣，则对所述目标用户进行第二标注，添加标注为第二标识；
[0106]
汇总所有标注为第一标识的目标用户作为所述第一类用户群，以及汇总所有标注为第二标识的目标用户作为所述第二类用户群。
[0107]
本发明实施例中，第一产品标签集合中的每一个产品标签是指第一平台中的产品或者活动，通过对产品用户群中的用户进行标注来判断用户是否对产品或者活动感兴趣。例如，用户未参加(包括未浏览产品页面或浏览过产品页面未参加)产品标签对应的产品或
活动，则认为用户对此产品标签对应的产品或活动不感兴趣，进行第一标注，用户已参加产品标签对应的产品或活动，则认为用户对此产品标签对应的产品或活动感兴趣，进行第二标注，其中，所述第一标注可以为0，所述第二标注可以为1。
[0108]
本发明另一可选实施例中，所述用户标注模块102还包括：
[0109]
以所述第一产品标签集合中的产品标签作为标签字段，根据所述标签字段、所述第一类用户群及所述第二类用户群构建标签用户表；
[0110]
基于所述标签字段、所述第一标注及所述第二标注构建健值对模板；
[0111]
按照预设的时间间隔获取新增产品标签，利用所述键值对模板对所述新增产品标签及所述新增产品标签的目标更新用户进行分类标注，将分类完成的目标更新用户及所述新增产品标签添加至所述标签用户表中。
[0112]
本发明实施例中，字段是指表中存放数据的一个列名，例如，a产品表的字段可以包括产品id、产品名称、产品条码等。所述标签用户表可以为hive表，所述hive表存储字符串格式的数据，包括产品标签及对应的目标用户。
[0113]
本发明一可选实施例中，所述键值对模板可以为key
‑
value键值对，其中，产品标签为key的值，value的值为布尔类型数据0或1，利用键值对模板将新增产品标签的目标更新用户进行分类标注并加入到标签用户表中，不用人工配置，可以实现自动化的用户分类标注，提高产品推送效率。
[0114]
本发明实施例中，所述标签用户表中包括第一平台中所有产品或活动对应的标签，及每个标签下用户的标注情况，例如，标签用户表中包括两个产品标签：a和b，以及包括三个目标用户：a、b、c，则每个产品标签下用户的分类标注为：a：0、0、1；b：1、1、1。
[0115]
所述第一产品推送模块103，用于从第二平台获取第二产品标签集合，基于所述第一类用户群的标注，从所述第一产品标签集合中筛选出第一待推荐产品标签，并向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品。
[0116]
本发明实施例中，所述第二产品标签集合包括了第二平台中已发布或即将发布的产品或活动。
[0117]
具体地，所述第一产品推送模块103通过执行下述操作向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品：
[0118]
对于所述标签用户表中任一产品标签对应的目标用户，将所述任一产品标签作为所述目标用户中所有第一类用户群的第一待推荐产品标签；
[0119]
汇总所述标签用户表中的所有第一待推荐产品标签，并向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品。
[0120]
本发明一可选实施例中，例如，以集团内两家专业公司为例，所述标签用户表中包括a公司的产品标签“aa信用卡”，对于该产品标签圈选了100万人作为目标客户，其中70万人为第一类用户群，即未参加活动的用户，则将产品标签“aa信用卡”作为第一类用户群的第一待推荐产品标签，向b公司中属于第一类用户群的用户推送产品标签“aa信用卡”对应的产品或活动。
[0121]
所述第二产品推送模块104，用于基于所述第二类用户群的标注，计算所述第一产品标签集合中的标签权重，利用所述标签权重从所述第二产品标签集合中筛选出第二待推荐产品标签，并向所述第二平台中与所述第二类用户群对应的用户推送所述第二待推荐产
品标签对应的产品。
[0122]
本发明实施例中，由于标签用户表中包括多个产品标签，每一产品标签下都会有第二类用户群，每一个用户对于不同的产品标签有着不同的偏好，通过计算用户对于每种产品标签的权重，可以在第二平台中进行更准确地产品推送。
[0123]
具体地，所述第二产品推送模块104通过执行下述操作计算所述第一产品标签集合中的标签权重：
[0124]
统计第一平台对于第二类用户群中用户的产品推送次数；
[0125]
以所述产品推送次数的倒数作为用户参与率；
[0126]
对第二类用户群中所有用户的用户参与率进行矩阵排列，得到用户参与矩阵；
[0127]
根据所述第一标注及所述第二标注，计算所述用户参与矩阵中不同用户对于相同产品标签的用户参与率相似度，得到同类相似度，以及计算用户参与矩阵中不同用户对于不同产品标签的用户参与率相似度，得到不同类相似度；
[0128]
利用预设的权重公式计算所述同类相似度及所述不同类相似度，得到所述标签权重。
[0129]
本发明一可选实施例中，可以利用relief特征选择算法计算第二类用户群中每一个用户对于各产品标签的权重，例如，对于第二类用户群中的每个用户x
i
，利用所述relief特征选择算法可以得到与x
i
相同产品标签的猜中最近邻x
i,nh
(相同标签下最近的用户参与率)，及与x
i
不同产品标签的猜错最近邻x
i,nm
(不同标签下最近的用户参与率)，所述相似度可以为欧氏距离。
[0130]
本发明实施例中，所述预设的权重公式如下：
[0131][0132]
其中，δ
j
为第j种产品标签的权重，为第i个用户对第j种产品标签中的参与率，为与相同产品标签下最近的用户参与率，为与不同产品标签下最近的用户参与率，为所述同类相似度，为所述不同类相似度。
[0133]
本发明一可选实施例中，以产品标签a、b、c为例，若用户与其猜中最近邻在产品标签a上的距离小于此用户与其猜错最近邻在此维度上的距离，则说明用户偏好此类标签(即产品或活动)，因此可以提高产品的推送效率。
[0134]
本发明实施例中，可以根据标签权重向第二平台进行产品推送，例如，用户a对于产品标签a、b、c计算的标签权重为[10，4，6]，产品标签a为“cc理财”，则从第二产品标签集合中筛选理财类产品对应的标签作为所述第二待推荐产品标签，并在第二平台向用户a推送此类产品标签对应的产品。
[0135]
本发明通过第一产品标签集合提取产品用户群可以准确地确定用户群体，并按照第一产品标签集合中的产品标签对产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群，对于不同的用户会有不同的标注，可以更细粒度的对用户进行推送分析，进一步提高了对用户产品推荐的准确率。同时针对不同的用户群筛选出不同的待推荐产品标签，对
不同用户群根据待推荐产品标签进行产品推送，使得跨平台产品推送更加准确。因此本发明提出的基于标签的跨平台产品推送装置，可以解决跨平台产品推送准确率较低的问题。
[0136]
如图3所示，是本发明一实施例提供的实现基于标签的跨平台产品推送方法的电子设备的结构示意图，包括处理器111、通信接口112、存储器113和通信总线114，其中，处理器111，通信接口112，存储器113通过通信总线114完成相互间的通信，
[0137]
存储器113，用于存放计算机程序，如基于标签的跨平台产品推送方法程序；
[0138]
在本技术一个实施例中，处理器111，用于执行存储器113上所存放的程序时，实现前述任意一个方法实施例提供的基于标签的跨平台产品推送方法，包括：
[0139]
从第一平台获取第一产品标签集合，根据所述第一产品标签集合提取产品用户群；
[0140]
对所述产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群；
[0141]
从第二平台获取第二产品标签集合，基于所述第一类用户群的标注，从所述第一产品标签集合中筛选出第一待推荐产品标签，并向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品；
[0142]
基于所述第二类用户群的标注，计算所述第一产品标签集合中的标签权重，利用所述标签权重从所述第二产品标签集合中筛选出第二待推荐产品标签，并向所述第二平台中与所述第二类用户群对应的用户推送所述第二待推荐产品标签对应的产品。
[0143]
上述通信总线114可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。该通信总线114可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0144]
通信接口112用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
[0145]
存储器113可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non
‑
volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器113还可以是至少一个位于远离前述处理器111的存储装置。
[0146]
上述的处理器111可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field
‑
programmablegatearray，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0147]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
[0148]
从第一平台获取第一产品标签集合，根据所述第一产品标签集合提取产品用户群；
[0149]
对所述产品用户群进行分类标注，得到第一类用户群及第二类用户群；
[0150]
从第二平台获取第二产品标签集合，基于所述第一类用户群的标注，从所述第一产品标签集合中筛选出第一待推荐产品标签，并向第二平台中与所述第一类用户群对应的用户推送所述第一待推荐产品标签对应的产品；
[0151]
基于所述第二类用户群的标注，计算所述第一产品标签集合中的标签权重，利用所述标签权重从所述第二产品标签集合中筛选出第二待推荐产品标签，并向所述第二平台中与所述第二类用户群对应的用户推送所述第二待推荐产品标签对应的产品。
[0152]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0153]
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0154]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
[0155]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
[0156]
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0157]
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
[0158]
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
[0159]
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。