资讯通知时机的确定方法、装置、服务器及可读介质与流程

本公开实施例涉及互联网技术，尤其涉及一种资讯通知时机的确定方法、装置、服务器及可读介质。

背景技术：

在资讯类应用中，在监测到新的资讯内容时，可将更新的资讯内容传输给客户端，以供用户浏览，其中，资讯内容可以包括诸如文字、图片、视频等形式的内容。

现有的技术中，一旦用户登录资讯类应用的客户端，服务器就能将更新资讯优先罗列，推荐给该用户浏览。但是，这种方式受限于用户登录客户端的时间，如果用户不主动登录，则无法主动获得最新资讯。

为了不用受限于客户端是否开启，通知手段应运而生，即资讯内容更新时，服务器将主动发送通知给该用户客户端所在的终端，以通过操作系统的通知栏进行通知。但是在更新的资讯内容较多的情况下，向用户所发送的资讯通知也会很多，从而会对用户造成干扰。

技术实现要素：

有鉴于此，本公开实施例提供了一种资讯通知时机的确定方法、装置、服务器及可读介质，能够将更新资讯内容通知给用户，且不会对用户造成干扰。

第一方面，本公开实施例提供了一种资讯通知时机的确定方法，该方法包括：

根据用户客户端的历史数据，确定用户活跃时间段，其中，所述历史数据包括历史运行状况、设备回执状况以及通知触发开启状况中的至少一种类型数据；

在所述用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。

第二方面，本公开实施例还提供了一种资讯通知时机的确定装置，该装置包括：

时间段确定模块，用于根据用户客户端的历史数据，确定用户活跃时间段，其中，所述历史数据包括历史运行状况、设备回执状况以及通知触发开启状况中的至少一种类型数据；

资讯通知发送模块，用于在所述用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。

第三方面，本公开实施例还提供了一种服务器，该服务器包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本公开任意实施例所述的资讯通知时机的确定方法。

第四方面，本公开实施例提供了一种可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开任意实施例所述的资讯通知时机的确定方法。

本公开实施例提供的一种资讯通知时机的确定方法、装置、服务器及可读介质，通过根据用户客户端的历史运行状况、设备回执状况以及通知触发开启状况中的至少一种，确定用户活跃时间段，进而在所确定的用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。实现了可在恰当时机向用户发送资讯通知，有助于增加用户的点击浏览量，且不用对用户造成干扰。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本公开实施例提供的一种资讯通知时机的确定方法流程图；

图2示出了本公开实施例提供的另一种资讯通知时机的确定方法流程图；

图3示出了本公开实施例提供的另一种资讯通知时机的确定方法流程图；

图4示出了本公开实施例提供的另一种资讯通知时机的确定方法流程图；

图5示出了本公开实施例提供的另一种资讯通知时机的确定方法流程图；

图6示出了本公开实施例提供的一种资讯通知时机的确定装置结构示意图；

图7示出了本公开实施例提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本公开实施例中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本公开的技术方案，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

下述各实施例中，每个实施例中同时提供了可选特征和示例，实施例中记载的各个特征可进行组合，形成多个可选方案，不应将每个编号的实施例仅视为一个技术方案。

实施例一

图1示出了本公开实施例提供的一种资讯通知时机的确定方法流程图，本公开实施例可适用于资讯类应用的后台服务器端，在监测到用户所订阅的资讯内容出现更新、非订阅的资讯内容出现更新、或者首次发布的资讯内容等时，如何确定向用户发送资讯通知的时机，以解决现有通知手段，在资讯内容较多的情况下频繁向用户发送资讯通知，给用户造成干扰的情况。

需要说明的是，本公开实施例可适用于各类资讯类应用，如新闻视频类资讯应用、娱乐视频类资讯应用、动漫类资讯应用、文章类资讯应用等。下述将以对于新闻视频类资讯应用为例，来介绍本实施例的资讯通知时机的确定方法，但不仅限于此，如还可以用于其他各类资讯应用。该方法可以由本公开实施例提供的资讯通知时机的确定装置或服务器端来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的方式来实现。

可选的，如图1所示，本公开实施例中提供的资讯通知时机的确定方法包括如下步骤：

s110、根据用户客户端的历史数据，确定用户活跃时间段，其中，历史数据包括历史运行状况、设备回执状况以及通知触发开启状况中的至少一种类型数据。

本实施例中，用户客户端的历史数据是指客户端所在设备上安装的一个或多个客户端在当前时间之前，用户使用其所产生的相关数据。可选的，一个或多个客户端可以包括本次需要预测用户活跃时间段的资讯类应用的客户端，还可以包括其他客户端。

示例性的，用户客户端的历史数据可以包括下述至少一种类型数据：历史运行状况、设备回执状况、通知触发开启状况等，还可以包括用户标识。其中，历史运行状况是指客户端所在设备上安装的一个或多个客户端在当前时间之前其的运行情况，可以包括多维度的时间规律，如每次运行起始时间点、结束时间点、以及运行时段内开启频率以及开启时长等。

本实施例中，设备回执状况是对于资讯类应用的客户端而言的，具体可以为资讯类应用的后台服务器端向客户端所在设备发送资讯通知后，客户端所在设备依赖设备硬件型号、操作系统版本、或网络连通状态等多种影响因素，向后台服务器端回执成功或失败的情况。可选的，若客户端所在设备成功接收到资讯通知且进行了通知栏展示，则客户端所在设备将向后台服务器端回执成功，否则回执失败；此外，若后台服务器端在将资讯通知发送至客户端所在设备之后，预设时长内未收到回执，则默认回执失败。可选的，客户端的设备回执状况中可以包括资讯通知发送时间点、接收回执时间点、以及回执内容即成功或失败，还可以包括设备所依赖的硬件型号、操作系统版本、或网络连通状态等多种影响因素。

本实施例中，通知触发开启状况也是针对资讯类应用客户端而言的，具体可以为资讯类应用的后台服务器端向客户端所在设备发送资讯通知后，客户端通过用户点击资讯通知而被开启的情况。可选的，客户端的通知触发开启状况可以包括资讯通知发送时间点、资讯通知被点击时间点或客户端被开启时间点、以及所通知的资讯内容类别等。

用户标识是指用于唯一识别某一用户身份的标识符，可以是用户的id，还可以是用户的账户名等。可选的，任一资讯类应用的后台服务器端，可通过用户标识区分不同用户客户端的历史数据。

用户活跃时间段也是客户端的活跃时间段，是指用户使用客户端如浏览资讯内容相对于其他时间段概率最大的时间段。

可选的，可采用统计分析算法，通过分析任一用户的用户客户端的历史数据，确定该用户使用的一个或多个客户端的活跃时间段，进而确定该用户活跃时间段。还可以采用预先训练的时间预测模型，根据任一用户的用户客户端的历史数据，确定该用户使用的一个或多个客户端的活跃时间段，进而确定使用该客户端的用户活跃时间段。

示例性，根据用户客户端的历史数据，确定用户活跃时间段可以为：将用户客户端的历史数据输入至时间预测模型中，得到用户活跃时间段，其中，历史数据的类型与训练时间预测模型的样本数据类型相同。且在根据用户客户端的历史数据，确定用户活跃时间段之前，还可以包括：采用样本数据，对初始机器学习模型进行训练，得到时间预测模型，其中，样本数据包括样本历史运行状况、样本设备回执状况以及样本通知触发开启状况中的至少一种类型数据。样本数据还可以包括样本用户活跃时间段。

本实施例中，初始机器学习模型可以是初始神经网络模型，还可以是初始卷积神经网络模型等。具体的，为了使所训练的模型能够准确预测各种客户端的活跃时间段，可以将不同功能的客户端的大量的样本数据如样本历史运行状况、样本设备回执状况以及样本用户活跃时间段输入至初始神经网络模型中进行训练学习，即可得到时间预测模型。

而后，在需要预测使用任一资讯类应用的客户端的任一用户的用户活跃时间段时，可将包括该客户端的用户客户端的历史数据如历史运行状况以及设备回执状况，输入至该时间预测模型中，进而可得到该用户的用户活跃时间段。

s120、在用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。

具体的，对于任一资讯类应用而言，在确定任一用户的用户活跃时间段之后，若监测到该用户所订阅的资讯内容出现更新、非订阅的资讯内容出现更新、或者首次发布的资讯内容等时，判断当前时间是否在该用户活跃时间段内，如果是，则向该用户客户端所在设备发送资讯通知，以便用户浏览；如果否，则等待直至到达用户活跃时间段时，向该用户客户端所在设备发送资讯通知。

例如，对于新闻视频类资讯应用而言，用户a和用户b均订阅了热点事件，在监测到发生热点事件时，分别判断当前时间是否在用户a活跃时间段以及用户b活跃时间段内；若确定当前时间在用户a活跃时间段内，则向该用户a客户端所在设备发送资讯通知，以便用户a可在第一时间浏览热点事件；若确定当前时间在不用户b活跃时间段内，如当前时间为用户b工作时间，则等待直至到达用户b活跃时间段时，向该用户b客户端所在设备发送资讯通知，以便用户b可在有时间浏览资讯内容的第一时间内获知该热点事件。

可选的，若一定时间内热点事件比较多，为了进一步提升用户体验，还可以将热点事件整合为一个内容合集，而后在用户活跃时间段，向用户客户端所在设备发送内容合集的通知并进行通知栏展示，以便用户一次可直观了解到多个热点事件，同时用户也可根据自身兴趣选择点击通知栏中的一个热点事件进入客户端浏览等。

本公开实施例提供的技术方案，通过根据用户客户端的历史运行状况、设备回执状况以及通知触发开启状况中的至少一个，确定用户活跃时间段，进而在所确定的用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。实现了可在恰当时机向用户发送资讯通知，有助于增加用户的点击浏览量，且不用对用户造成干扰。

实施例二

图2示出了本公开实施例提供的另一种资讯通知时机的确定方法的流程图，本实施例在上述实施例提供的各个可选方案的基础上进行了优化，具体的，本实施例对于上述实施例提供的各步骤中如何对根据用户客户端的历史运行状况，确定用户活跃时间段的具体过程进行了详细的介绍。

可选的，如图2所示，本公开实施例中提供的资讯通知时机的确定方法包括如下步骤：

s210、根据历史运行状况中的时间规律，确定至少两个候选时间段。

可选的，历史运行状况中的时间规律可以为多维度的时间规律，如包括每次运行起始时间点、结束时间点、以及运行时段内开启频率以及开启时长等。其中，运行起始时间点为用户登录客户端的时间，结束时间点为用户退出登录客户端的时间；每次运行起始时间点至结束时间点的时间段内，客户端处于运行状态。候选时间段即为用户客户端处于运行状态的时间段，例如，候选时间段1为中午12点至下午1点，候选时间段2为晚上8点至10点。

具体的，可根据历史运行状况中的时间规律，确定多个候选时间段。

s220、依据至少两个候选时间段中客户端的开启频率和/或开启时长，确定用户活跃时间段。

本实施例中，开启频率是指在客户端处于运行状态时间段内，用户通过点击客户端桌面图标、资讯通知或其他快捷键等进入客户端的次数。开启时长是指用户进入客户端后，在客户端内停留的时间(或者说是，用户浏览资讯内容所花费的时间)。

具体的，可将两个或两个以上候选时间段中客户端的开启频率最大的候选时间段作为用户活跃时间段，或者，还可以是将两个或两个以上候选时间段中客户端的开启时长相对较长的候选时间段作为用户活跃时间段。进一步的，为了准确确定用户活跃时间段，可以结合开启频率和开启时长两个维度数据来确定用户活跃时间段。具体的，可以是在开启频率相同的情况下，将开启时长较长的候选时间段作为用户活跃时间段；或者，可预先为开启频率和开启时长两个维度数据分别设置占比，分别计算每个候选时间段中开启频率与开启时长的加权值，将加权值大的候选时间段作为用户活跃时间段等。

s230、在用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。

本公开实施例提供的技术方案，通过对用户客户端的历史运行状况进行分析，可确定用户活跃时间段，进而在所确定的用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。实现了可在恰当时机向用户发送资讯通知，有助于增加用户的点击浏览量，且不用对用户造成干扰。

实施例三

图3示出了本公开实施例提供的另一种资讯通知时机的确定方法的流程图，本实施例在上述实施例提供的各个可选方案的基础上进行了优化，具体的，本实施例对于上述实施例提供的各步骤中如何对根据用户客户端的设备回执状况，确定用户活跃时间段的具体过程进行了详细的介绍。

可选的，如图3所示，本公开实施例中提供的资讯通知时机的确定方法包括如下步骤：

s310、根据设备回执状况中的时间规律，确定至少两个候选时间段。

可选的，客户端的设备回执状况中可以包括资讯通知发送时间点、接收回执时间点、以及回执内容即成功或失败，还可以包括设备所依赖的硬件型号、操作系统版本、或网络连通状态等多种影响因素。

本实施例中，可以以天为单位，从所记录的设备回执状况中选择发送资讯通知最多的一天，将该天中第一次资讯通知发送时间点至最后一次资讯通知发送时间点之间的时间平均划分为两个或两个以上时间段，而后可直接将两个或两个以上时间段均作为候选时间段，可选的，划分粒度越细，所确定的用户活跃时间段的准确度越高。

s320、依据至少两个候选时间段中设备的回执成功率，确定用户活跃时间段。

本实施例中，回执成功率是指某一时间段内资讯类应用后台服务器端向客户端所在设备发送一次或多次资讯通知，客户端所在设备向后台服务器端回执成功的次数。或者，回执成功率还可以为某一时间资讯类应用后台服务器端向客户端所在设备发送资讯通知，客户端所在设备向后台服务器端回执成功的概率。

具体的，可以通过分析两个或两个候选时间段中设备的回执成功率，将回执成功率高的候选时间段作为用户活跃时间段。例如，假设设备回执状况为当前时间之前100天内的记录，且候选时间段1为早上8点至9点，候选时间段2为中午12点至下午1点，候选时间段3为晚上8点至10点。若统计确定候选时间段1内发送资讯通知20次，回执成功次数3次；候选时间段2内发送资讯通知50次，回执成功次数40次；候选时间段3内发送资讯通知60次，回执成功次数55次，则可以确定候选时间段3的回执成功率最高，优选将候选时间段3作为用户活跃时间段。

可选的，还可以直接根据设备回执状况中设备的回执成功率，确定用户活跃时间段。此时，回执成功率可以为某一时间资讯类应用后台服务器端向客户端所在设备发送资讯通知，客户端所在设备向后台服务器端回执成功的概率。具体的，可通过统计分析设备回执状况中资讯通知发送时间点、接收回执时间点、以及回执内容即成功或失败等三个维度数据，确定回执成功次数最多的资讯通知发送时间点及对应的接收回执时间点，可将该资讯通知发送时间点及对应的接收回执时间点之差作为用户活跃时间段；或者，还可以将该资讯通知发送时间点作为用户活跃时间。

s330、在用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。

本公开实施例提供的技术方案，通过对用户客户端的设备回执状况进行分析，可确定用户活跃时间段，进而在所确定的用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。实现了可在恰当时机向用户发送资讯通知，有助于增加用户的点击浏览量，且不用对用户造成干扰。

实施例四

图4示出了本公开实施例提供的另一种资讯通知时机的确定方法的流程图，本实施例在上述实施例提供的各个可选方案的基础上进行了优化，具体的，本实施例对于上述实施例提供的各步骤中如何对根据用户客户端的通知触发开启状况，确定用户活跃时间段的具体过程进行了详细的介绍。

可选的，如图4所示，本公开实施例中提供的资讯通知时机的确定方法包括如下步骤：

s410、根据通知触发开启状况中的时间规律，确定至少两个候选时间段。

可选的，客户端的通知触发开启状况可以包括资讯通知发送时间点、资讯通知被点击时间点或客户端被开启时间点、以及所通知的资讯内容类别等。

本实施例中，可以以天为单位，从所记录的通知触发开启状况中选择发送资讯通知最多的一天，将该天中第一次资讯通知发送时间点至最后一次资讯通知发送时间点之间的时间平均划分为两个或两个以上时间段，而后可直接将两个或两个以上时间段均作为候选时间段，可选的，划分粒度越细，所确定的用户活跃时间段的准确度越高。

s420、依据至少两个候选时间段中用户点击开启客户端的次数和/或开启时长，确定用户活跃时间段。

本实施例中，用户点击开启客户端的次数是指某一时间段内用户通过点击资讯通知进入客户端的次数。开启时长是指用户进入客户端后，在客户端内停留的时间(或者说是，用户浏览资讯内容所花费的时间)。

具体的，可将两个或两个以上候选时间段中用户点击开启客户端的次数最多的候选时间段作为用户活跃时间段，或者，还可以是将两个或两个以上候选时间段中用户点击开启客户端的开启时长相对较长的候选时间段作为用户活跃时间段。进一步的，为了准确确定用户活跃时间段，可以结合用户点击开启客户端的次数和开启时长两个维度数据来确定用户活跃时间段。具体的，可以是在次数相同的情况下，将开启时长较长的候选时间段作为用户活跃时间段。

可选的，还可根据通知触发开启状况中用户点击开启客户端的点击成功率，确定用户活跃时间段。点击成功率可以为某一时间资讯类应用后台服务器端向客户端所在设备发送资讯通知后，用户通过点击资讯通知进入客户端的概率。具体的，可通过统计分析通知触发开启状况中资讯通知发送时间点、资讯通知被点击时间点(或客户端被开启时间点)等两个维度数据，确定用户通过点击资讯通知进入客户端次数最多的资讯通知发送时间点及对应的资讯通知被点击时间点，可将该资讯通知发送时间点及对应的资讯通知被点击时间点之差作为用户活跃时间段；或者，还可以将该资讯通知被点击时间点作为用户活跃时间。

s430、在用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。

本公开实施例提供的技术方案，通过对用户客户端的通知触发开启状况进行分析，可确定用户活跃时间段，进而在所确定的用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。实现了可在恰当时机向用户发送资讯通知，有助于增加用户的点击浏览量，且不用对用户造成干扰。

实施例五

图5示出了本公开实施例提供的另一种资讯通知时机的确定方法的流程图，本实施例在上述实施例提供的各个可选方案的基础上进行了优化，具体的，本实施例对于上述实施例提供的各步骤中如何对根据用户客户端的历史数据，确定用户活跃时间段的具体过程进行了详细的介绍。

可选的，如图5所示，本公开实施例中提供的资讯通知时机的确定方法包括如下步骤：

s510，将用户客户端的历史运行状况输入至第一时间预测模型中，得到第一用户活跃时间段。

本实施例中，第一时间预测模型是根据样本历史运行状况训练得到的。可选的，样本历史运行状况可以为大量的同一功能客户端的历史运行状态，也可以为大量的不同功能客户端的历史运行状态。例如，可以将样本历史运行状况和样本第一用户活跃时间段输入至初始神经网络模型中进行训练学习，即可得到第一时间预测模型。

在需要预测使用任一资讯类应用的客户端的任一用户的第一活跃时间段时，可将包括该客户端的用户客户端的历史运行状况，输入至该第一时间预测模型中，可得到包括该客户端的第一活跃时间段，即得到该用户的第一用户活跃时间段。

s520、将用户客户端的设备回执状况输入至第二时间预测模型中，得到第二用户活跃时间段。

本实施例中，第二时间预测模型是根据样本设备回执状况训练得到的。可选的，样本设备回执状况可以为大量的同一功能资讯类应用的客户端的设备回执状况，也可以为大量的不同功能资讯类应用的客户端的设备回执状况。例如，可以将样本设备回执状况和样本第二用户活跃时间段输入至初始神经网络模型中进行训练学习，即可得到第二时间预测模型。

将包括该客户端的用户客户端的设备回执状况，输入至该第二时间预测模型中，可得到包括该客户端的第二活跃时间段，即得到该用户的第二用户活跃时间段。

s530、将用户客户端的通知触发开启状况输入至第三时间预测模型中，得到第三用户活跃时间段。

本实施例中，第三时间预测模型是根据样本通知触发开启状况训练得到的。可选的，样本通知触发开启状况可以为大量的同一功能资讯类应用的客户端的通知触发开启状况，也可以为大量的不同功能资讯类应用的客户端的通知触发开启状况。例如，可以将样本设通知触发开启状况和样本第三用户活跃时间段输入至初始神经网络模型中进行训练学习，即可得到第三时间预测模型。

将包括该客户端的用户客户端的通知触发开启状况，输入至该第三时间预测模型中，可得到包括该客户端的第三活跃时间段，即得到该用户的第三用户活跃时间段。

s540、依据第一用户活跃时间段、第二用户活跃时间段、以及第三用户活跃时间段，确定用户活跃时间段。

具体的，在得到第一用户活跃时间段、第二用户活跃时间段、第三用户活跃时间段之后，可将第一用户活跃时间段、第二用户活跃时间段、第三用户活跃时间段进行两两求交运算，而后依据求交运算结果确定用户活跃时间段。例如，可将三者的交集作为用户活跃时间段。

示例性的，依据第一用户活跃时间段、第二用户活跃时间段、以及第三用户活跃时间段，确定用户活跃时间段可以包括：依据第一用户活跃时间段、第二用户活跃时间段、以及第三用户活跃时间段之间的重合度，确定用户活跃时间段。本实施例中，重合度可用于表征第一用户活跃时间段、第二用户活跃时间段、以及第三用户活跃时间段之间相同时间段的长度。

具体的，可将第一用户活跃时间段、第二用户活跃时间段、第三用户活跃时间段进行两两求交运算，在三者存在交集的情况，将三者的交集作为用户活跃时间段；若三者不存在交集，则将两两交集之间重合度大的时间段作为用户活跃时间段。

需要说明的是，s510、s520以及s530之间没有先后之分，也可同时得到，本实施例只是提供了一种情况，并不做限定。

本公开实施例提供的技术方案，通过对用户客户端的通知触发开启状况进行分析，可确定用户活跃时间段，进而在所确定的用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。实现了可在恰当时机向用户发送资讯通知，有助于增加用户的点击浏览量，且不用对用户造成干扰。

实施例六

图6示出了本公开实施例提供的一种资讯通知时机的确定装置结构示意图，本公开实施例可适用于如何确定资讯通知时机，以解决现有通知手段，在资讯内容较多的情况下，频繁向用户发送资讯通知，给用户造成干扰的情况，该装置可以通过的软件和/或硬件来实现，可以配置于服务器上。如图6所示，本公开实施例中资讯通知时机的确定装置，可以包括：

时间段确定模块610、用于根据用户客户端的历史数据，确定用户活跃时间段，其中，历史数据包括历史运行状况、设备回执状况以及通知触发开启状况中的至少一种类型数据；

资讯通知发送模块620、用于在用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。

本公开实施例提供的技术方案，通过根据用户客户端的历史运行状况、设备回执状况以及通知触发开启状况中的至少一种，确定用户活跃时间段，进而在所确定的用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。实现了可在恰当时机向用户发送资讯通知，有助于增加用户的点击浏览量，且不用对用户造成干扰。

示例性的，时间段确定模块610在根据用户客户端的历史运行状况，确定用户活跃时间段时，具体可以用于：

根据历史运行状况中的时间规律，确定至少两个候选时间段；

依据至少两个候选时间段中客户端的开启频率和/或开启时长，确定用户活跃时间段。

示例性的，时间段确定模块610在根据用户客户端的设备回执状况，确定用户活跃时间段时，具体可以用于：

根据设备回执状况中的时间规律，确定至少两个候选时间段；

依据至少两个候选时间段中设备的回执成功率，确定用户活跃时间段。

示例性的，时间段确定模块610在根据用户客户端的通知触发开启状况，确定用户活跃时间段，具体可以用于：

根据通知触发开启状况中的时间规律，确定至少两个候选时间段；

依据至少两个候选时间段中用户点击开启客户端的次数和/或开启时长，确定用户活跃时间段。

示例性的，上述装置还可以包括：

预测模型确定模块，用于在根据用户客户端的历史数据，确定用户活跃时间段之前，采用样本数据，对初始机器学习模型进行训练，得到时间预测模型，其中，样本数据包括样本历史运行状况、样本设备回执状况以及样本通知触发开启状况中的至少一种类型数据。

示例性的，时间段确定模块610具体可以用于：

将用户客户端的历史数据输入至时间预测模型中，得到用户活跃时间段，其中，历史数据的类型与训练时间预测模型的样本数据类型相同。

示例性的，时间段确定模块610具体可以包括：

第一时间确定单元，用于将用户客户端的历史运行状况输入至第一时间预测模型中，得到第一用户活跃时间段；

第二时间确定单元，用于将用户客户端的设备回执状况输入至第二时间预测模型中，得到第二用户活跃时间段；

第三时间确定单元，用于将用户客户端的通知触发开启状况输入至第三时间预测模型中，得到第三用户活跃时间段；

时间段确定单元，用于依据第一用户活跃时间段、第二用户活跃时间段、以及第三用户活跃时间段，确定用户活跃时间段；

其中，第一时间预测模型、第二时间预测模型以及第三时间预测模型分别是根据样本历史运行状况、样本设备回执状况以及样本通知触发开启状况训练得到的。

示例性的，时间段确定单元具体可以用于：

依据第一用户活跃时间段、第二用户活跃时间段、以及第三用户活跃时间段之间的重合度，确定用户活跃时间段。

本公开实施例提供的资讯通知时机的确定装置，与上述实施例提供的资讯通知时机的确定方法属于同一发明构思，未在本公开实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本公开实施例与上述实施例具有相同的有益效果。

实施例七

参见图7，其示出了适于用来实现本公开实施例的服务器700的结构示意图。图7示出的服务器700仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，服务器700可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(ram)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram703中，还存储有服务器700操作所需的各种程序和数据。处理装置701、rom702以及ram703通过总线704彼此相连。输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。

通常，以下装置可以连接至i/o接口705：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置707；包括例如磁带、硬盘等的存储装置708；以及通信装置709。通信装置709可以允许服务器700与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的服务器700，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置709从网络上被下载和安装，或者从存储装置708被安装，或者从rom702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述终端或服务器中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该服务器中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该终端或服务器执行时，使得该服务器：根据用户客户端的历史数据，确定用户活跃时间段，其中，所述历史数据包括历史运行状况、设备回执状况以及通知触发开启状况中的至少一种类型数据；在所述用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

实施例八

本公开实施例八还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被资讯通知时机的确定装置执行时实现如本公开实施例一提供的资讯通知时机的确定方法，该方法包括：根据用户客户端的历史数据，确定用户活跃时间段，其中，所述历史数据包括历史运行状况、设备回执状况以及通知触发开启状况中的至少一种类型数据；在所述用户活跃时间段，向用户发送资讯通知。

当然，本公开实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序被执行时不限于实现如上所述的方法操作，还可以实现本公开任意实施例所提供的资讯通知时机的确定方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本公开可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-onlymemory,rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory,ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述资讯通知时机的确定装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本公开的保护范围。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。