本发明涉及数据处理，尤其涉及一种基于用户对应行为关系网络的消息推送方法、系统、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
背景技术：
1、在现有的消息推送系统中，为了提升用户体验和营销效果，各大企业通常会采用多种消息推送方式，然而，在现有的技术体系下，这些推送方式往往独立运作，缺乏有效的整合与协同，导致推送效果不佳。
2、因此，一种基于用户对应行为关系网络的消息推送方法、系统、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术实现思路
1、本说明书提供一种基于用户对应行为关系网络的消息推送方法、系统、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，通过动态获取并更新原始用户的行为关系网络，实现了对用户行为模式的精准捕捉；在目标事件触发时，能够迅速识别出目标用户，并利用其行为关系网络预测触发因子，以提升消息推送的针对性和有效性，进而实现了消息推送效果的最大化。
2、本技术提供的一种基于用户对应行为关系网络的消息推送方法，包括：
3、获取原始用户的原始行为数据；
4、根据所述原始行为数据对所述原始用户的行为关系网络进行更新；
5、响应于目标事件的触发操作，识别所述原始用户中的目标用户；
6、通过所述目标用户对应的行为关系网络，得到预测的触发因子；所述预测的触发因子包括：共性拦截因子和个性拦截因子中的至少一种；
7、基于所述预测的触发因子，对所述目标消息和/或消息推送策略进行更新；其中，根据所述共性拦截因子对所述目标消息进行优化；根据所述个性拦截因子对所述消息推送策略进行优化；
8、执行最新的消息推送策略，向所述目标用户进行所述目标消息的推送。
9、可选的，所述原始行为数据包括业务行为数据；
10、可选的，所述获取原始用户的原始行为数据，包括：
11、按照预设调取条件，从离线表中批量调取业务操作信息，构建所述原始用户的业务行为数据。
12、可选的，所述原始行为数据包括推送行为数据；
13、可选的，所述获取原始用户的原始行为数据，包括：
14、获取每一原始用户的消息推送策略；
15、基于所述消息推送策略向所述原始用户推送所述目标消息；
16、获取每一所述原始用户关于所述消息推送策略的当前触达效果，构建所述推送行为数据。
17、可选的，所述通过所述目标用户对应的行为关系网络，得到预测的触发因子，包括：
18、将所述目标用户对应的行为关系网络，作为目标行为关系网络；
19、实时监测每一所述目标行为关系网络，确定地区与所述目标事件的关联程度；
20、基于所述关联程度判断是否存在共性拦截因子。
21、可选的，所述个性拦截因子包括：渠道因子和时间因子；
22、所述通过所述目标用户对应的行为关系网络，得到预测的触发因子，还包括：
23、根据所述目标用户对应的行为关系网络中的渠道标签和当前推送渠道，判断所述触发因子是否包括所述渠道因子；
24、根据所述目标用户对应的行为关系网络中的创建日期和当前推送时间，判断所述触发因子是否包括所述时间因子。
25、可选的，还包括：
26、对所述原始用户建立身份关联；对存在身份关联的原始用户，进行消息推送策略的统一调整。
27、本技术提供的一种基于用户对应行为关系网络的消息推送系统，包括：
28、获取模块，用于获取原始用户的原始行为数据；
29、网络更新模块，用于根据所述原始行为数据对所述原始用户的行为关系网络进行更新；
30、识别模块，用于响应于目标事件的触发操作，识别所述原始用户中的目标用户；
31、预测模块，用于通过所述目标用户对应的行为关系网络，得到预测的触发因子；所述预测的触发因子包括：共性拦截因子和个性拦截因子中的至少一种；
32、推送更新模块，用于基于所述预测的触发因子，对所述目标消息和/或消息推送策略进行更新；
33、执行模块，用于执行最新的消息推送策略，向所述目标用户进行所述目标消息的推送。
34、可选的，所述推送更新模块，包括：
35、第一更新子模块，用于根据所述共性拦截因子对所述目标消息进行优化；
36、第二更新子模块，用于根据所述个性拦截因子对所述消息推送策略进行优化；
37、可选的，所述原始行为数据包括业务行为数据；
38、可选的，所述获取模块，包括：
39、第一获取子模块，用于按照预设调取条件，从离线表中批量调取业务操作信息，构建所述原始用户的业务行为数据。
40、可选的，所述原始行为数据包括推送行为数据；
41、可选的，所述获取模块，还包括：第二获取子模块；
42、所述第二获取子模块，包括：
43、第一获取单元，用于获取每一原始用户的消息推送策略；
44、第一推送单元，用于基于所述消息推送策略向所述原始用户推送所述目标消息；
45、第一构建单元，用于获取每一所述原始用户关于所述消息推送策略的当前触达效果，构建所述推送行为数据。
46、可选的，所述预测模块，包括：第一识别子模块；
47、所述第一识别子模块，包括：
48、标记单元，用于将所述目标用户对应的行为关系网络，作为目标行为关系网络；
49、监测单元，用于实时监测每一所述目标行为关系网络，确定地区与所述目标事件的关联程度；
50、判断单元，用于基于所述关联程度判断是否存在共性拦截因子。
51、可选的，所述个性拦截因子包括：渠道因子和时间因子；
52、可选的，所述预测模块，还包括：
53、第二识别子模块，用于根据所述目标用户对应的行为关系网络中的渠道标签和当前推送渠道，判断所述触发因子是否包括所述渠道因子；
54、第三识别子模块，用于根据所述目标用户对应的行为关系网络中的创建日期和当前推送时间，判断所述触发因子是否包括所述时间因子。
55、可选的，还包括：
56、调整模块，用于对所述原始用户建立身份关联；对存在身份关联的原始用户，进行消息推送策略的统一调整。
57、本说明书还提供一种计算机设备，其中，所述计算机设备包括：
58、处理器；以及，
59、存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述任一项方法。
60、本说明书还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序/指令，所述一个或多个程序/指令被处理器执行时，实现上述任一项方法。
61、本说明书还提供一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括：计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时，实现上述任一项方法。
62、本发明中，通过获取原始用户的原始行为数据；根据所述原始行为数据对所述原始用户的行为关系网络进行更新，实现了对用户行为模式的精准捕捉；
63、响应于目标事件的触发操作，识别所述原始用户中的目标用户；通过所述目标用户对应的行为关系网络，得到预测的触发因子；所述预测的触发因子包括：共性拦截因子和个性拦截因子中的至少一种；显著提升了消息推送的针对性和有效性；基于所述预测的触发因子，对所述目标消息和/或消息推送策略进行个性化调整；其中，根据所述共性拦截因子对所述目标消息进行优化；根据所述个性拦截因子对所述消息推送策略进行优化；执行最新的消息推送策略，向所述目标用户进行所述目标消息的推送，通过上述方法，不仅减少了无效信息的干扰，还增强了用户体验，提高了消息的接收率和转化率。