其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0120]本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0121]本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，这里所称得的存储介质，如:R0M/RAM、磁碟、光盘等。
[0122]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
【主权项】
1.一种消息推送方法，应用于消息推送平台，其特征在于，所述方法包括: 获得待推送消息； 获得对待推送消息感兴趣的第一用户群； 获得所述第一用户群中每一用户的行为特征； 根据预先训练的返回时间分类模型，预测第一用户群中每一用户返回消息推送平台的时间间隔所对应的预先划分的时间段；所述返回时间分类模型中包含:用户的行为特征与用户返回消息推送平台的时间间隔所对应的预先划分的时间段的关系； 根据预测的第一用户群中每一用户返回消息推送平台的时间间隔所对应的预先划分的时间段，获得每一用户对应的时间参数值r1;所述时间参数值^用于标识用户返回消息推送平台的时间间隔的长短； 根据所述时间参数A对第一用户群中的用户进行排序，根据排序结果，选择与预设推送用户量相应数量的用户作为所述待推送消息的目标用户群； 将所述待推送消息推送给所确定的目标用户群。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述返回时间分类模型的训练过程包括: 将用户连续两次登陆消息推送平台的时间间隔划分为T个时间段，T多2 ; 获取M个用户在指定时刻之前的行为记录样本及在指定时刻后首次返回消息推送平台的时间间隔，M彡2 ; 确定M个用户中每一用户对应的用户向量集合，所述用户向量集合中包含该用户的标识信息、从该用户行为记录样本中抽取的行为特征及该用户在指定时刻后首次返回消息推送平台的时间间隔所对应的预先划分的时间段； 将所确定的N个用户向量集合通过预设的分类器进行训练，得到返回时间分类模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分类器包括:随机森林、逻辑回归及支持向量机分类器中的一种。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一用户群中每一个用户对应一个兴趣参数值d1;所述兴趣参数值d 1用于标识用户兴趣程度； 所述根据所述时间参数A对第一用户群中的用户进行排序，根据排序结果，选择与预设推送用户量相应数量的用户作为所述待推送消息的目标用户群，包括: 根据所述兴趣参数值Cl1和所述时间参数值r i对第一用户群中的用户进行排序，根据排序结果，选择与预设推送用户量相应数量的用户作为所述待推送消息的目标用户群。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述兴趣参数值di和所述时间参数值A对第一用户群中的用户进行排序，根据排序结果，选择与预设推送用户量相应数量的用户作为所述待推送消息的目标用户群，包括: 根据兴趣参数值Cl1和时间参数值r i计算w! X C^w2Xr1，根据计算结果对第一用户群中的用户进行排序，根据排序结果，选择与预设推送用户量相应数量的用户作为所述待推送消息的目标用户群；其中，W1为兴趣参数值d i对应的权重，w 2为时间参数值r i对应的权重。6.一种消息推送装置，应用于消息推送平台，其特征在于，所述装置包括: 消息获得模块，用于获得待推送消息； 第一用户群获得模块，用于获得对待推送消息感兴趣的第一用户群； 行为特征获得模块，用于获得所述第一用户群中每一用户的行为特征； 时间间隔预测模块，用于根据预先训练的返回时间分类模型，预测第一用户群中每一用户返回消息推送平台的时间间隔所对应的预先划分的时间段；所述返回时间分类模型中包含:用户的行为特征与用户返回消息推送平台的时间间隔所对应的预先划分的时间段的关系; 时间参数值获得模块，用于根据预测的第一用户群中每一用户返回消息推送平台的时间间隔所对应的预先划分的时间段，获得每一用户对应的时间参数值r1;所述时间参数值A用于标识用户返回消息推送平台的时间间隔的长短； 目标用户群确定模块，用于根据所述时间参数A对第一用户群中的用户进行排序，根据排序结果，选择与预设推送用户量相应数量的用户作为所述待推送消息的目标用户群； 消息推送模块，用于将所述待推送消息推送给所确定的目标用户群。7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括用于训练返回时间分类模型的训练模块，所述训练模块包括: 时间段划分子模块，用于将用户连续两次登陆消息推送平台的时间间隔划分为T个时间段，T彡2 ; 用户行为获取子模块，用于获取M个用户在指定时刻之前的行为记录样本及在指定时刻后首次返回消息推送平台的时间间隔，M多2; 用户向量集合确定子模块，用于确定M个用户中每一用户对应的用户向量集合，所述用户向量集合中包含该用户的标识信息、从该用户行为记录样本中抽取的行为特征及该用户在指定时刻后首次返回消息推送平台的时间间隔所对应的预先划分的时间段； 模型确定子模块，用于将所确定的N个用户向量集合通过预设的分类器进行训练，得到返回时间分类模型。8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分类器包括:随机森林、逻辑回归及支持向量机分类器中的一种。9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一用户群中每一个用户对应一个兴趣参数值d1;所述兴趣参数值d 1用于标识用户兴趣程度； 所述目标用户群确定模块，具体用于: 根据所述兴趣参数值Cl1和所述时间参数值r i对第一用户群中的用户进行排序，根据排序结果，选择与预设推送用户量相应数量的用户作为所述待推送消息的目标用户群。10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，目标用户群确定模块，具体用于: 根据兴趣参数值Cl1和时间参数值r i计算w! X C^w2Xr1，根据计算结果对第一用户群中的用户进行排序，根据排序结果，选择与预设推送用户量相应数量的用户作为所述待推送消息的目标用户群；其中，W1为兴趣参数值d i对应的权重，w 2为时间参数值r i对应的权重。
【专利摘要】本发明实施例公开了一种消息推送方法及装置，应用于消息推送平台，所述方法包括：获得待推送消息；获得对待推送消息感兴趣的第一用户群；根据预先训练的返回时间分类模型，预测第一用户群中每一用户返回消息推送平台的时间间隔所对应的预先划分的时间段；根据预测的第一用户群中每一用户返回消息推送平台的时间间隔所对应的预先划分的时间段，获得每一用户对应的时间参数值ri；根据所述时间参数ri对第一用户群中的用户进行排序，根据排序结果，选择与预设推送用户量相应数量的用户作为所述待推送消息的目标用户群；将所述待推送消息推送给所确定的目标用户群。这就有效地提高消息的曝光率，减少推送平台资源的浪费。
【IPC分类】G06F17/30
【公开号】CN105045831
【申请号】CN201510372471
【发明人】范雄雄, 姚璐
【申请人】北京奇艺世纪科技有限公司
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年6月30日