一种信息推送方法和系统与流程

本说明书一个或多个实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种信息推送方法和系统。

背景技术：

目前，越来越多的网络平台利用推送系统给用户推送一定的用户权益(例如红包、优惠券、津贴等)，以增加平台用户使用量或平台收益。在实际应用中，推送与用户更加匹配的用户权益，可以在最小化用户权益成本的前提下，更好的实现前述目的。

因此，有必要提出一种更加适配用户的信息推送方法和系统，以提高网络平台的用户使用量。

技术实现要素：

本说明书一个方面提供一种信息推送方法。所述方法包括：确定目标用户的特征信息，所述特征信息反映用户在目标领域的消费金额层级、在目标领域的消费活跃度层级及该用户的历史行为习惯中的至少一种；获取多个资源权益，资源权益来自一个或以上业务方，且包括业务方提供的用户权益以及业务类型；对所述目标用户的特征信息以及多个资源权益进行处理，以确定与所述目标用户匹配的至少一个目标资源权益；向与目标用户相关联的用户终端推送所述至少一个目标资源权益，以使所述用户终端上的所述目标领域的消费界面展示所述至少一个目标资源权益。

本说明书另一个方面提供一种信息推送系统。所述系统包括：确定模块，用于确定目标用户的特征信息，所述特征信息反映用户在目标领域的消费金额层级、在目标领域的消费活跃度层级及该用户的历史行为习惯中的至少一种；获取模块，用于获取多个资源权益，资源权益来自一个或以上业务方，且包括业务方提供的用户权益以及业务类型；处理模块，用于对所述目标用户的特征信息以及多个资源权益进行处理，以确定与所述目标用户匹配的至少一个目标资源权益；推送模块，用于向与目标用户相关联的用户终端推送所述至少一个目标资源权益，以使所述用户终端上的所述目标领域的消费界面展示所述至少一个目标资源权益。

本说明书另一个方面提供一种信息推送装置，包括至少一个存储介质和至少一个处理器，所述存储介质用于存储计算机指令；所述处理器用于执行本说明书任一实施例所述的信息推送方法。

本说明书另一个方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行本说明书任一实施例所述的信息推送方法。

附图说明

图1是根据本说明书的一些实施例所示的信息推送系统的应用场景图；

图2是根据本说明书的一些实施例所示的信息推送方法的示例性流程图；

图3是根据本说明书的一些实施例所示的匹配模型的结构示意图；

图4是根据本说明书的一些实施例所示的信息推送系统的模块图。

具体实施方式

为了更清楚地说明说明书一个或多个实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书一个或多个实施例应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书一个或多个实施例和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书一个或多个实施例中使用了流程图用来说明根据本说明书一个或多个实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本说明书的一些实施例所示的信息推送系统的应用场景图。

如图1所示，信息推送系统100可以包括服务器110、网络120、用户终端130和存储设备140。

服务器110可用于处理与推送目标资源权益相关联的信息和/或数据来执行在本说明书中揭示的一个或者多个功能。在一些实施例中，服务器110可以用于确定目标用户的特征信息，该特征信息反映用户在目标领域的消费金额层级、在目标领域的消费活跃度层级及该用户的历史行为习惯中的至少一种。在一些实施例中，服务器110可以获取多个资源权益，该资源权益来自一个或以上业务方，且包括业务方提供的用户权益以及业务类型。在一些实施例中，服务器110可以对目标用户的特征信息以及多个资源权益进行处理，以确定与该目标用户匹配的至少一个目标资源权益。在一些实施例中，服务器110可以向与目标用户相关联的用户终端推送至少一个目标资源权益，以使该用户终端上的目标领域的消费界面展示至少一个目标资源权益。

在一些实施例中，服务器110可以是单一服务器或服务器组。该服务器组可以是集中式或分布式的(例如，服务器110可以是分布式系统)，可以是专用的也可以由其他设备或系统同时提供服务。在一些实施例中，服务器110可以是区域的或者远程的。在一些实施例中，服务器110可以在云平台上实施，或者以虚拟方式提供。仅作为示例，所述云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。

在一些实施例中，服务器110可以包含一个或多个子处理设备(例如，单核处理设备或多核多芯处理设备)。仅作为示例，服务器110可以包括中央处理器(cpu)、专用集成电路(asic)、专用指令处理器(asip)、图形处理器(gpu)、物理处理器(ppu)、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、可编辑逻辑电路(pld)、控制器、微控制器单元、精简指令集电脑(risc)、微处理器等或以上任意组合。

网络120可以连接信息推送系统100的各组成部分和/或连接系统与外部资源部分。网络120使得信息推送系统100的各组成部分之间，以及与信息推送系统100之外其他部分之间可以进行通讯，促进数据和/或信息的交换。在一些实施例中，网络120可以是有线网络或无线网络中的任意一种或多种。例如，网络120可以包括电缆网络、光纤网络、电信网络、互联网、局域网络(lan)、广域网络(wan)、无线局域网络(wlan)、城域网(man)、公共交换电话网络(pstn)、蓝牙网络、紫蜂网络(zigbee)、近场通信(nfc)、设备内总线、设备内线路、线缆连接等或其任意组合。信息推送系统100的各部分之间的网络连接可以是采用上述一种方式，也可以是采取多种方式。在一些实施例中，网络可以是点对点的、共享的、中心式的等各种拓扑结构或者多种拓扑结构的组合。在一些实施例中，网络120可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络120可以包括有线或无线网络接入点，例如基站和/或网络交换点120-1、120-2、…，通过这些接入点信息推送系统100的一个或多个组件可连接到网络120上以交换数据和/或信息。

用户终端130可以是带有数据获取、存储和/或发送功能的设备。在一些实施例中，用户终端130的使用者可以是使用应用平台的在线服务的用户。在一些实施例中，用户终端130可以包括但不限于移动设备130-1、平板电脑130-2、笔记本电脑130-3、台式电脑130-4等或其任意组合。示例性的移动设备130-1可以包括但不限于智能手机、个人数码助理(personaldigitalassistance，pda)、掌上游戏机、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备、显示增强设备等或其任意组合。在一些实施例中，用户终端130可以将获取到的数据发送至信息推送系统100中的一个或多个设备。例如，用户终端130可以将获取到的数据传输至服务器110。在一些实施例中，用户终端130获取到的数据可以是目标用户在用户终端130产生的特征信息数据。

存储设备140可以用于存储数据和/或指令。存储设备140可以包括一个或多个存储组件，每个存储组件可以是一个独立的设备，也可以是其他设备的一部分。在一些实施例中，存储设备140可包括随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器等或其任意组合。示例性的，大容量储存器可以包括磁盘、光盘、固态磁盘等。在一些实施例中，所述存储设备140可在云平台上实现。

本说明书实施例所披露的技术方案可以应用于各种应用平台内目标资源权益推送的场景。应用平台可以是为广大消费者提供特定服务，如网络购物、充话费、理财服务、数据查询服务等，的平台。在一些实施例中，应用平台或是其提供的商品领域、服务领域可以称为目标领域。仅作为示例，在一些场景中，应用平台(或称为目标领域)会向在其平台内消费的用户发放一定的用户权益(包括但不限于现金红包、优惠券、津贴)，进而拉动消费。例如，具备在线充值服务的应用平台向用户推送现金红包，使得用户可以利用点击获取的现金红包抵扣一部分手机话费。又例如，具备金融业务的应用平台向用户推送优惠券，使得用户可以利用点击获取的优惠券购买理财产品。再例如，具备移动支付业务的应用平台向用户推送津贴，使得用户可以利用点击获取的购物津贴进行线上或线下购物。向特定的用户发放(或推送)适当的用户权益，能够为平台的整体收益带来更大的贡献。如何确定向用户推送的用户权益成为亟待解决的问题。

在一些实施例中，当应用平台对目标用户进行目标用户权益推送时，可能会获取目标用户的特征信息(例如，目标用户的消费金额层级、消费活跃度层级及该用户的历史行为习惯)，然后利用匹配模型为其匹配相应额度的用户权益(包括但不限于现金红包、优惠券、津贴)并进行推送。然而，这种推送方式可能存在以下特点：应用平台偶尔发放用户权益给目标用户，并不能长期稳定的维持这部分目标用户，而如果长期用平台内部的资金发放用户权益又会花费较大成本。在一些实施例中，应用平台可以从其他业务方获得资源权益，将这些资源权益推送给在应用平台内消费的用户，一方面可以节省平台内部的开销，又可以通过资源权益的发放增加业务方业务内容的曝光率，从而帮助业务方完成一定的业务目标。这里的业务方可以是独立于应用平台，提供其他服务或商品的主体。例如，业务方可以是某保险公司，业务内容可以是各种类型的保险，业务目标可以是增加各类保险的推广。在这些实施例中，如果能基于用户的个人特点，向其推荐业务内容和权益金额更匹配的资源权益，将能为平台以及业务方带来更多的收益。为此，需要提供一种匹配算法，在进行资源权益推荐的时候，除了考虑权益金额与用户的匹配度外，还将资源权益涉及的业务类型进行匹配，进而为用户匹配更合适的资源权益。

图2是根据本说明书的一些实施例所示的信息推送方法的示例性流程图。

在一些实施例中，流程200可以通过处理逻辑来执行，该处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(运行在处理设备上以执行硬件模拟的指令)等或其任意组合。图2所示的信息推送方法200中的一个或多个操作可以通过图1所示的信息推送系统100实现。例如，流程200可以以指令的形式存储在存储设备140中，并由服务器110执行调用和/或执行。

步骤202，确定目标用户的特征信息。具体的，该步骤202可以由确定模块402执行。

在一些实施例中，目标用户可以为即将在目标领域进行消费的用户。特征信息可以反映用户在目标领域的消费金额层级、在目标领域的消费活跃度层级及该用户的历史行为习惯中的至少一种。在一些实施例中，目标领域可以是目标用户购买的商品领域或服务领域，或者提供这些商品或服务的应用平台。例如，在线充话费、电商的xx旗舰店。

在一些实施例中，消费金额层级可以为按消费金额划分的消费金额级别，例如，充话费的消费金额可以划分为5个级别：10元以下、10元～30元、30元～100元、100元～300元、300元以上。在一些实施例中，消费活跃度层级可以包括按用户过去一段时间(如，3个月、6个月或1年)的消费次数划分的级别，例如，可以划分为6个级别：忠诚(如，3个月消费了15次)、活跃(如，3个月消费了10次)、低活(如，3个月消费了5次)、易流失(如，3个月消费了3次)、已流失(如，3个月中第一个月消费了1次，后两个月未消费)、新用户(如，3个月消费了0次)。该消费活跃度层级还可以划分为其他等级，例如，a级、b级、c级、d级、e级和f级，本申请对此不作限制。在一些实施例中，历史行为习惯可以包括用户在过去一段时间(如，3个月、6个月或1年)对某些商品或服务的偏好。在一些实施例中，可以将偏好划分为多个类别，基于用户的历史行为确定其偏好或行为习惯类别。例如，用户在过去1年内经常购买生鲜食材类产品，历史行为习惯可以为爱好烹饪。

在一些实施例中，可以根据历史消费金额确定目标用户的消费金额层级。具体的，可以获取多个用户在目标领域的历史消费金额，对该多个用户的历史消费金额进行聚类，得到多个消费金额层级。多个用户可以为目标用户外的其他多个用户。历史消费金额可以为一段历史时间内的每次消费的金额，例如，过去一个月充值一次花费了50元、购买xx商品花费了100元。在一些实施例中，聚类方法可以包括k-means聚类算法、均值漂移聚类算法、具噪声基于密度的空间聚类算法、高斯混合模型的期望最大化聚类算法、凝聚层次聚类算法。例如，通过聚类得到的消费金额层级为10元以下、10元～30元、30元～100元、100元～150元、150元以上。在一些实施例中，还可以获取目标用户在该目标领域的历史消费金额，从而确定目标用户的历史消费金额在多个消费金额层级中所处的消费金额层级。具体的，可以对目标用户过去一段时间(如，3个月、6个月或1年)在该目标领域的历史消费金额在多个消费金额层级中的分布数量，选取数量最多的历史消费金额所在多个消费金额层级为目标用户的消费金额层级。例如，目标用户的过去3个月在该目标领域的历史消费金额分别为消费20元3次、消费80元7次、消费150元1次，则目标用户的消费金额层级为30元～100元。又例如，将目标用户在一段历史时间内的每次消费金额进行平均得到平均消费金额，确定该平均消费金额在多个消费金额层级中所处的消费金额层级。

在一些实施例中，可以根据历史消费频次确定目标用户的消费活跃度层级。具体的，可以获取多个用户在目标领域的历史消费频次，然后可以对该多个用户的历史消费频次进行聚类，得到多个消费活跃度层级。历史消费频次可以为一段历史时间内的消费次数，例如，过去一个月充值了4次、过去一周购买xx商品1次。关于聚类方法的内容可以参见上述描述，在此不做赘述。例如，通过聚类得到的消费金额层级为忠诚(如，过去3个月消费了12～15次)、活跃(如，过去3个月消费了7～11次)、低活(如，过去3个月消费了4～6次)、易流失(如，过去3个月消费了2～3次)、已流失(如，过去3个月中消费了1次)、新用户(如，过去3个月消费了0次)。在一些实施例中，还可以获取目标用户在目标领域的历史消费频次，从而确定该目标用户的历史消费频次在多个消费活跃度层级中所处的消费活跃度层级。例如，目标用户的过去3个月在该目标领域的历史消费频次为5次，则目标用户的消费活跃度层级为“低活”。

在一些实施例中，可以根据历史行为数据确定目标用户的历史行为习惯。具体的，可以获取目标用户的历史行为数据，该历史行为数据至少反映该目标用户的线上消费行为信息。目标用户的历史行为数据可以不限于目标用户在当前应用平台的历史行为数据，还可以通过数据传输端口从其他应用平台获取目标用户的历史行为数据，例如，某电商平台通过数据传输端口获取目标用户在某外卖平台的历史行为数据。历史行为数据可以为用户在过去一段时间(如，3个月、6个月或1年)经常购买商品或服务的种类、消费金额、购买时间、支付方式等。

在一些实施例中，可以利用经过训练的行为识别模型处理历史行为数据，确定该目标用户的历史行为习惯。具体的，可以将目标用户的历史行为数据输入经过训练的行为识别模型中，输出目标用户的历史行为习惯。例如，经过训练的行为识别模型输出目标用户的历史行为习惯为“爱好理财”或“爱好旅游”。

在一些实施例中，行为识别模型可以通过训练初始模型得到。具体的，可以包括获取训练样本，然后基于训练样本及标记结果训练初始模型得到行为识别模型。在一些实施例中，训练样本可以包括样本历史行为数据及其对应的历史行为习惯。训练样本可以为多个用户的历史行为数据和历史行为习惯。在一些实施例中，初始模型可以包括分类模型。例如，决策树、贝叶斯分类、随机森林、支持向量机、神经网络等模型。

在一些实施例中，确定模块402可以根据目标用户的历史消费情况确定出目标用户的特征信息。

通过确定目标用户的特征信息，可以得到更详细的目标用户的个性化特征信息，从而在后续步骤中给目标用户推送更适合的目标资源权益。

步骤204，获取多个资源权益。具体的，该步骤204可以由获取模块404执行。

多个资源权益可以由一个业务方提供，也可以由多个业务方提供。资源权益可以包括业务方提供的用户权益以及业务类型。在一些实施例中，业务方可以包括提供商品或服务的企业或商户，例如，银行、农副企业、酒店、影院等。在一些实施例中，用户权益可以包括但不限于现金红包、优惠券、津贴、折扣。在一些实施例中，业务类型可以基于业务方的业务类别确定。例如，银行的业务类型可以为金融类，农副企业的业务类型可以为生活类，酒店的业务类型可以为旅游类。在一些实施例中，资源权益还可以包括业务任务，例如，开通xx会员、银行卡在线开卡、关注农副企业的生活号。

业务方为了增加自己产品或服务的推广力度，会选择在应用平台上进行宣传并向应用平台提供相应的费用或权益。在一些实施例中，获取模块404可以获取与应用平台合作的一个或多个业务方的多个资源权益。

通过获取一个或多个业务方的多个资源权益，可以给在后续步骤中为目标用户匹配更适合的目标资源权益。

步骤206，对目标用户的特征信息以及多个资源权益进行处理，以确定与所述目标用户匹配的至少一个目标资源权益。具体的，该步骤206可以由处理模块406执行。

在一些实施例中，目标资源权益可以为与目标用户匹配度(如，匹配分值)较高的资源权益。

在一些实施例中，可以将目标用户的特征信息分别与资源权益中的业务类型与用户权益进行匹配，得到第一匹配得分与第二匹配得分，在基于两者确定目标用户与该资源权益的最终匹配分值。

在一些实施例中，可以利用匹配模型处理目标用户的特征信息以及多个资源权益，以确定与所述目标用户匹配的至少一个目标资源权益。具体的，可以将目标用户的特征信息与多个资源权益中的每一个分别组合，得到多个输入特征对。由于有多个资源权益，因此目标用户的特征对可以为目标用户的特征信息与多个资源权益的排列组合。例如，有5个资源权益，将目标用户的特征信息和5个资源权益分别进行组合，可以得到5个输入特征对。

在一些实施例中，可以利用经过训练的匹配模型依次处理多个输入特征对，得到目标用户与多个资源权益的匹配分值。具体的，可以将多个输入特征对输入经过训练的匹配模型中，输出目标用户与多个资源权益的匹配分值。在一些实施例中，匹配分值可以为百分制，如，0～100分。在一些实施例中，匹配分值可以为十分制，如，0～10分。在一些实施例中，匹配分值可以为等级制，如，0～10级。关于匹配模型的训练过程可以参见图3及其描述，在此不作赘述。

在一些实施例中，可以将匹配分值满足预设条件的资源权益确定为目标资源权益。在一些实施例中，预设条件可以包括匹配分值最大、匹配分值按大小排序在前三，或大于匹配分值阈值。例如，当预设条件为匹配分值按大小排序在前三，则可以将匹配分值从大到小排序，将排在前面的三个资源权益确定为三个目标资源权益。

在一些实施例中，处理模块406可以对目标用户的特征信息以及多个资源权益进行处理，以确定与目标用户匹配的至少一个目标资源权益。

通过将目标用户的特征信息以及多个资源权益进行匹配，可以根据目标用户的特征信息为目标用户匹配其感兴趣的资源权益，使目标用户可以使用资源权益中的用户权益，并且可以使资源权益的业务方实现推广的效果。

步骤208，向与目标用户相关联的用户终端推送至少一个目标资源权益，以使所述用户终端上的目标领域的消费界面展示所述至少一个目标资源权益。具体的，该步骤208可以由推送模块408执行。

在一些实施例中，与目标用户相关联的用户终端可以为目标用户当前正在使用的用户终端。在一些实施例中，目标领域的消费界面可以为目标用户在用户终端上购买商品或服务的结算界面。在一些实施例中，展示至少一个目标资源权益的方式有多种，目标用户可以在展示的至少一个资源权益中进行选择。例如，可以通过在结算界面上弹出小窗口以展示至少一个目标资源权益，目标用户可以左右或上下滑动来选择感兴趣的目标资源权益。又例如，还可以通过在结算界面上显示“优惠”字样以展示至少一个目标资源权益，目标用户可以点击该“优惠”字样弹出至少一个目标资源权益的列表，用户目标可以从中选择感兴趣的目标资源权益。在一些实施例中，目标领域的消费界面可以为商品或服务的展示界面。例如，可以通过在商品或服务的展示界面上显示每种商品或服务对应的目标资源权益，用户目标可以从中选择感兴趣的商品或服务，也即是选择了对应的至少一个目标资源权益。

在一些实施例中，资源权益还可以包括业务任务。用户选择了目标资源权益后，还需要完成目标资源权益对应的业务方的业务任务。完成业务方的业务任务后就可以得到相应的用户权益，该目标资源权益中的用户权益可以用于抵扣目标用户在目标领域的消费界面进行消费所产生的消费金额中的至少一部分。关于业务方、业务任务的更多内容可以参见步骤204的描述，在此不作赘述。

下面以一个具体示例阐述展示至少一个目标资源权益并进行使用用户权益的过程：例如，目标用户在某电商平台的充值中心进行充话费，充值中心在用户终端上充话费的充值界面展示充值金额(如，50元)、特惠价格(如，41.10元)以及特惠价格的业务任务(如，开通xx保险会员，即享特惠价格)，特惠价格的业务任务下方显示“领取”控件，目标用户点击该“领取”控件页面跳转到xx保险的生活号并开通了会员，页面返回到充值界面并自动抵扣部分话费金额。

在一些实施例中，推送模块408可以向与目标用户相关联的用户终端推送至少一个目标资源权益，以使用户终端上的目标领域的消费界面展示至少一个目标资源权益。

通过向与目标用户相关联的用户终端推送至少一个目标资源权益，可以使目标用户可以快速选择感兴趣的业务类型对应的用户权益，并在目标领域的消费界面进行消费时立即使用该用户权益，还可以使业务方成功完成业务任务。

应当注意的是，上述有关流程200的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程200进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。例如，步骤202中目标用户的特征信息还可以包括目标用户的特征属性(如，年龄、性别、职业等)，通过更深入的确定目标用户的特征属性，可以在后续更准确地为目标用户匹配资源权益。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

图3是根据本说明书的一些实施例所示的匹配模型的结构示意图。

在一些实施例中，可以利用经过训练的匹配模型计算输入特征对中的目标用户的特征信息与资源权益中的业务类别的第一匹配得分。具体的，匹配模型可以用于将目标用户的特征信息中的消费金额层级、消费活跃度层级以及历史行为习惯进行第一加权融合，得到第一融合特征。可选地，可以分别给消费金额层级、消费活跃度层级以及历史行为习惯赋予对应的加权系数，然后进行第一加权融合得到第一融合特征。可选地，该加权系数可以由系统默认设置或人工设置。或者，加权系数可以是模型中待训练的参数。在一些实施例中，匹配模型可以对第一融合特征与资源权益中的业务类别进行处理，得到第一匹配得分。

在一些实施例中，可以利用经过训练的匹配模型计算输入特征对中的目标用户的特征信息与资源权益中的用户权益的第二匹配得分。具体的，匹配模型可以用于将目标用户的特征信息中的消费金额层级、消费活跃度层级以及历史行为习惯进行第二加权融合，得到第二融合特。可选的，可以分别给目标用户的特征信息中的消费金额层级、消费活跃度层级以及历史行为习惯赋予对应的加权系数，然后进行第二加权融合得到第二融合特征。可选地，该加权系数可以由系统默认设置或人工设置或者是待训练的模型参数。可选地，第一加权融合中的加权系数可以不同于第二加权融合中的加权系数。在一些实施例中，匹配模型可以对第二融合特征与资源权益中的用户权益进行处理，得到第二匹配得分。

在一些实施例中，匹配模型还可以用于对第一匹配得分与第二匹配得分进行融合，得到匹配分值。具体的，匹配模型可以给第一匹配得分与第二匹配得分赋予对应的加权系数，然后进行加权求和得到匹配分值。可选地，该加权系数可以由系统默认设置或人工设置或是待训练的模型参数。

在一些实施例中，匹配模型训练方法可以包括获取训练样本，然后基于训练样本及标记结果训练初始模型得到匹配模型。

在一些实施例中，训练样本可以包括样本输入特征对和其标签。样本输入特征对可以包括样本用户的特征信息以及对应的资源权益。关于样本输入特征对的更多内容描述可以参见图2的相关说明。当样本输入特征对中的资源权益是样本用户历史接受的，标签可以为“1”(对于匹配分值为百分制的情形，标签值可以设为100)；反之，为“0”(对于匹配分值为百分制的情形，标签值可以设为0)。训练样本可提取自历史消费订单，例如，历史其他用户购买商品或服务的订单。

在一些实施例中，可以对所获取的训练样本进行预处理，使其符合模型训练的要求。预处理方法可以包括格式转换、归一化、标识等。

在一些实施例中，还可以将训练样本进行划分，划分为训练集和验证集。具体的，可以对训练样本按一定的比例进行划分。例如，划分比例可以是训练集80％、验证集20％。

在一些实施例中，初始模型可以包括决策模型。在一些实施例中，决策模型可以包括提升树(boostingtree)、自适应提升树(adaptiveboostingtree，adaboost)、梯度提升决策树(gradientboostingdecisiontree，gbdt)、极端梯度提升树(extremegradientboosting，xgboost)等。在一些实施例中，初始模型可以根据训练情况调整内部参数。

在一些实施例中，还可以基于模型的预测结果(如匹配分值)以及样本标签值构造损失函数，并基于损失函数的梯度值反向传播对模型中的参数进行调整，使模型优化(如使损失函数最小化)。在一些实施例中，在训练过程中，可以将验证集中的样本数据输入到训练后的模型中进行计算，获得输出值(即验证结果)，并根据验证结果(例如，模型处于欠拟合和/或过拟合状态)对模型参数进行调整以使模型优化。所述验证集中的数据与所述初始模型的训练数据独立同分布，且没有交集。对比样本数据的验证结果与相应样本数据的标识，判断训练结果是否达到要求。如果训练结果未达到要求，则重新准备样本数据或者重新划分训练集、验证集，进行继续训练。如果训练结果达到要求，则可以停止模型训练，并将最终的模型作为所需要的准确性评估模型输出。

图4是根据本说明书的一些实施例所示的信息推送系统的模块图。

如图4所示，信息推送系统400可以包括确定模块402、获取模块404、处理模块406和推送模块408。

确定模块402可以用于确定目标用户的特征信息，特征信息可以反映用户在目标领域的消费金额层级、在目标领域的消费活跃度层级及该用户的历史行为习惯中的至少一种。关于确定目标用户的特征信息的更多内容可以参见步骤202的描述，在此不作赘述。

获取模块404可以用于获取多个资源权益，资源权益可以来自一个或以上业务方，且包括业务方提供的用户权益以及业务类型。关于获取多个资源权益的更多内容可以参见步骤204的描述，在此不作赘述。

处理模块406可以用于对目标用户的特征信息以及多个资源权益进行处理，以确定与目标用户匹配的至少一个目标资源权益。关于确定与目标用户匹配的至少一个目标资源权益的更多内容可以参见步骤206的描述，在此不作赘述。

推送模块408可以用于向与目标用户相关联的用户终端推送至少一个目标资源权益，以使用户终端上的目标领域的消费界面展示所述至少一个目标资源权益。关于推送至少一个目标资源权益的更多内容可以参见步骤208的描述，在此不作赘述。

应当理解，图4所示的系统或模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统或模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本说明书的系统或模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。

需要注意的是，以上对于信息推送系统400或模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。例如，图4中披露的确定模块402、获取模块404、处理模块406和推送模块408可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个功能。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。

本说明书实施例可能带来的有益效果包括但不限于：通过将目标用户的特征信息与多个资源权益进行匹配，可以向目标用户更适合的目标资源权益，实现了应用平台长期稳定维持目标用户和发展新用户的需求，又保证了资源权益的业务方完成业务任务，进而吸引业务方长期向应用平台提供资源权益。需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本说明书的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本说明书各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net、python等，常规程序化编程语言如c语言、visualbasic、fortran2003、perl、cobol2002、php、abap，动态编程语言如python、ruby和groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(lan)或广域网(wan)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(saas)。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。