运营策略的推送方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域中的数据处理领域，尤其涉及一种运营策略的推送方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.随着互联网的发展和用户获取成本的提高，为了实现用户增长，内容分发服务平台需要通过各种运营方式进行用户运营。
3.目前，内容分发服务平台通过采用部分个性化运营模式来进行运营操作，但是只局限于根据用户的历史行为数据进行个性化运营，不能精准的触达用户，且运营周期较长，不能实时响应用户的个性化需求，且对于新用户，由于不存在历史行为数据，因此无法对新用户进行个性化运营，运营效果一般。


技术实现要素：

4.本公开提供了一种运营策略的推送方法、装置、电子设备和存储介质。
5.根据第一方面，提供了一种运营策略的推送方法，包括：根据历史用户的历史行为数据获取所述历史用户的标签；根据所述历史用户的历史行为数据和所述历史用户的标签，生成标签集合和行为序列的第一对应关系，所述标签集合中包括所述历史用户的至少一个标签，所述行为序列包括多个按照发生时间顺序排列的行为事件；根据当前用户的实时行为数据获取所述当前用户的标签；根据所述当前用户的实时行为数据、所述当前用户的标签和所述第一对应关系，预测所述当前用户待进行的下一行为事件；以及根据所述当前用户待进行的下一行为事件向所述当前用户推送对应的运营策略。
6.根据第二方面，提供了一种运营策略的推送装置，包括：第一获取模块，用于根据历史用户的历史行为数据获取所述历史用户的标签；第一生成模块，用于根据所述历史用户的历史行为数据和所述历史用户的标签，生成标签集合和行为序列的第一对应关系，所述标签集合中包括所述历史用户的至少一个标签，所述行为序列包括多个按照发生时间顺序排列的行为事件；第二获取模块，用于根据当前用户的实时行为数据获取所述当前用户的标签；预测模块，用于根据所述当前用户的实时行为数据、所述当前用户的标签和所述第一对应关系，预测所述当前用户待进行的下一行为事件；以及第一推送模块，用于根据所述当前用户待进行的下一行为事件向所述当前用户推送对应的运营策略。
7.根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开第一方面所述的运营策略的推送方法。
8.根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据本公开第一方面所述的运营策略的推送方法。
9.根据第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开第一方面所述的运营策略的推送方法的步骤。
10.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
11.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
12.图1是根据本公开第一实施例的运营策略的推送方法的流程示意图；
13.图2是根据本公开第二实施例的运营策略的推送方法的流程示意图；
14.图3是根据本公开第三实施例的运营策略的推送方法的流程示意图；
15.图4是根据本公开第四实施例的运营策略的推送方法的流程示意图；
16.图5是根据本公开第一实施例的运营策略的推送装置的框图；
17.图6是根据本公开第二实施例的运营策略的推送装置的框图；
18.图7是用来实现本公开实施例的运营策略的推送方法的电子设备的框图。
具体实施方式
19.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
20.计算机技术(computer technology，简称ct)是指计算机领域中所运用的技术方法和技术手段，或指其硬件技术、软件技术及应用技术。计算机技术具有明显的综合特性，它与电子工程、应用物理、机械工程、现代通信技术和数学等紧密结合，发展很快。
21.数据处理(data processing，简称dp)是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。
22.下面结合附图描述本公开实施例的运营策略的推送方法、装置、电子设备和存储介质。
23.通常对于增长期的企业、产品或者服务来说，运营的目标是用户增长即拉新、促活、防流失等，即通过推送运营策略获取到更多的新用户，并让用户留存下来，尤其是随着用户获取成本的越来越高，用户增长也随之越来越平缓，这就对运营策略的推送方法提出了更高的要求。
24.目前，在运营策略采用的部分个性化运营中，运营人员根据往期的运营效果制定运营策略，并圈定受众人群，数据人员基于运营要求，根据行为信息筛选用户群，并产出用户群文件，研发人员根据用户群文件完成运营策略的推送，但整个运营周期较长，对于用户来说，行为是实时性的，所以仅根据用户的历史行为进行个性化运营策略的推送，不能精准的触达客户，再加上整个运营周期较长，不能实时响应用户的个性化需求，且对于新用户，
由于没有新用户的历史行为数据，则无法对新用户进行个性化运营即新用户会带来冷启动问题，这些问题使得运营效果较差。
25.基于此，本公开实施例提供了一种运营策略的推送方法，根据历史用户的历史行为数据获取历史用户的标签，根据历史用户的历史行为数据和历史用户的标签，生成标签集合和行为序列的第一对应关系，标签集合中包括历史用户的至少一个标签，行为序列包括多个按照发生时间顺序排列的行为事件，根据当前用户的实时行为数据获取当前用户的标签，根据当前用户的实时行为数据、当前用户的标签和第一对应关系，预测当前用户待进行的下一行为事件，以及根据当前用户待进行的下一行为事件向当前用户推送对应的运营策略，提高了触达用户的精准度，缩短了运营周期，实现了对用户的个性化需求的实时响应，增强了运营效果。
26.图1是根据本公开第一实施例的运营策略的推送方法的流程示意图。
27.如图1所示，本公开实施例的运营策略的推送方法具体可包括以下步骤：
28.s101，根据历史用户的历史行为数据获取历史用户的标签。
29.具体的，本公开实施例的运营策略的推送方法的执行主体可为本公开实施例提供的运营策略的推送装置，该运营策略的推送装置可为具有数据信息处理能力的硬件设备和/或驱动该硬件设备工作所需必要的软件，该运营策略的推送装置可设置在运营平台(例如小说运营平台)中。可选的，执行主体可包括工作站、服务器、计算机、用户终端及其他设备。其中，用户终端包括但不限于手机、电脑、智能语音交互设备、智能家电、车载终端等。
30.在本公开实施例中，历史用户即在应用上进行过浏览、点击或者购买等历史行为的用户，历史行为数据即过去一段时间内(例如24小时前)历史用户在应用上产生的历史行为事件的数据，历史用户的标签即历史用户的行为数据的分类标签，根据历史用户的历史行为数据获取历史用户的标签。可选地，可通过历史行为日志分析和spark(一种通用大数据并行计算框架)任务处理归并生成历史用户的历史行为数据，其中，由于数据的延迟性，历史行为数据的延时可设置为t+2，t为历史行为数据初始的周期。
31.s102，根据历史用户的历史行为数据和历史用户的标签，生成标签集合和行为序列的第一对应关系，标签集合中包括历史用户的至少一个标签，行为序列包括多个按照发生时间顺序排列的行为事件。
32.具体的，标签集合中包括历史用户的至少一个标签，此处需要说明的是，历史用户的标签具体可包括但不限于以下至少一种：基础属性标签、用户行为标签、用户偏好标签和用户分层标签。以小说用户为例，其中，基础属性标签主要包含用户的性别、年龄、城市、设备、职业和生日等基本属性信息，基本属性信息的主要来源是通过用户信息采集得到，基本属性信息的变化相对较少或者基本保持不变；用户行为标签主要包含用户的书籍阅读行为、活动参加行为、充值行为、打赏行为、访问行为等一系列与小说平台相关的用户行为信息，用户行为信息标识了用户的活跃度和付费行为等状况，用户行为信息的主要来源是用户行为数据统计；用户偏好标签主要包含用户的作者偏好、小说类型偏好、书籍内容类型偏好和书籍标签类型偏好等，主要通过用户阅读书籍和相似推荐方法进行挖掘；用户分层标签主要包含用户的会员分层、生命周期分层、消费水平分层和价值分层等，主要通过分析系统用户的分布特征、制订规则进行用户划分。
33.行为序列包括多个按照发生时间顺序排列的行为事件，例如用户先发生了行为事
件a，再发生了行为事件b，则该用户对应的行为序列为事件a
→
事件b。
34.对步骤s101获取的多个历史用户的历史行为数据和多个历史用户的标签进行统计分析，生成标签集合和行为序列的第一对应关系。需要说明的是，标签集合和行为序列一一对应。例如，第一对应关系可为标签集合1(标签1、标签2)-行为序列1(事件a
→
事件b)。
35.s103，根据当前用户的实时行为数据获取当前用户的标签。
36.具体的，当前用户为当前运营策略待推送的用户，可以为历史用户或者新用户(新用户即过去一段时间内例如24小时前，在应用上未进行过浏览、点击或者购买等历史行为的用户)，实时行为数据为当前用户在当前一段时间内(例如24小时内)进行的行为事件的数据。
37.可选地，可以基于页面打点信息，通过rdc、sonar、spark等工具实时统计当前用户的行为，从而获取到当前用户的实时行为数据。
38.获取当前用户的实时行为数据，并根据当前用户的实时行为数据对当前用户的标签进行获取，以进行后续处理，当前用户的标签的获取过程参见上述步骤s101中历史用户的标签的获取过程，此处不再赘述。
39.s104，根据当前用户的实时行为数据、当前用户的标签和第一对应关系，预测当前用户待进行的下一行为事件。
40.具体的，根据步骤s103获取的当前用户的实时行为数据、当前用户的标签和步骤s102生成的标签集合和行为序列的第一对应关系，对当前用户待进行的下一行为事件进行预测。例如，当用户进入过会员购买页面大于一次却最终未付款时，通过当前用户的实时行为数据、当前用户的标签和第一对应关系，可分析出用户有会员购买意向，但用户最终未付款可能是由于会员价格偏高、优惠较少等原因，从而预测出当前用户待进行的下一行为事件为退出购买会员事件。
41.s105，根据当前用户待进行的下一行为事件向当前用户推送对应的运营策略。
42.具体的，根据步骤s104预测的当前用户待进行的下一行为事件，推送对应的运营策略至当前用户。例如，如上述示例所述，在预测出当前用户待进行的下一行为事件为退出购买会员事件后，则可推送相关优惠券、优惠价格等运营策略来促进用户执行购买会员事件。
43.此处需要说明的是，运营策略具体可包括但不限于以下至少一种：签到活动、优惠券活动和服务推荐等，例如，在小说平台中，对应的服务推荐可以为小说推荐。
44.综上，本公开实施例的运营策略的推送方法，根据历史用户的历史行为数据获取历史用户的标签，根据历史用户的历史行为数据和历史用户的标签，生成标签集合和行为序列的第一对应关系，标签集合中包括历史用户的至少一个标签，行为序列包括多个按照发生时间顺序排列的行为事件，根据当前用户的实时行为数据获取当前用户的标签，根据当前用户的实时行为数据、当前用户的标签和第一对应关系，预测当前用户待进行的下一行为事件，以及根据当前用户待进行的下一行为事件向当前用户推送对应的运营策略。本公开的运营策略的推送方法，综合考虑了用户的历史行为数据和实时行为数据，提高了触达用户的精准度，缩短了运营周期，实现了对用户的个性化需求的实时响应，且当前用户为新用户时，虽然其不存在历史行为数据，但通过当前用户的标签与历史用户的标签，使得标签相同的用户作为一个群体进行行为事件预测，避免了无法对新用户进行个性化运营即新
用户的冷启动问题，增强了运营效果。
45.图2是根据本公开第二实施例的运营策略的推送方法的流程示意图。
46.如图2所示，在图1所示实施例的基础上，本公开实施例的运营策略的推送方法具体可包括以下步骤：
47.s201，根据历史用户的历史行为数据获取历史用户的标签。
48.s202，根据历史用户的历史行为数据和历史用户的标签，生成标签集合和行为序列的第一对应关系，标签集合中包括历史用户的至少一个标签，行为序列包括多个按照发生时间顺序排列的行为事件。
49.s203，根据当前用户的实时行为数据获取当前用户的标签。
50.具体的，本实施例中的步骤s201-s203与上述实施例中的步骤s101-s103相同，此处不再赘述。
51.上述实施例中的步骤s104“根据当前用户的实时行为数据、当前用户的标签和第一对应关系，预测当前用户待进行的下一行为事件”具体可包括以下步骤s204-s206。
52.s204，根据当前用户的实时行为数据确定当前用户已进行的上一行为事件。
53.具体的，根据当前用户的实时行为数据对当前用户已进行的上一行为事件进行确定。例如，当用户进入过会员购买页面大于一次却最终未付款时，通过当前用户的实时行为数据分析出当前用户已进行的上一行为事件为进入购买会员事件。
54.s205，根据当前用户的标签和第一对应关系，确定与当前用户的标签对应的行为序列。
55.具体的，根据步骤s203获取的当前用户的标签和步骤s202获取的标签集合和行为序列的第一对应关系，对与当前用户的标签对应的行为序列进行确定。可选地，可根据当前用户的标签在第一对应关系中进行对应的行为序列的查询，可得到当前用户的标签对应的行为序列。例如，当前用户的标签为标签1、标签2，标签集合和行为序列的第一对应关系为：标签集合1(标签1、标签2)-行为序列1(进入购买会员事件
→
退出购买会员事件)，则根据当前用户的标签和第一对应关系，确定出与当前用户的标签对应的行为序列为：行为序列1(进入购买会员事件
→
退出购买会员事件)。
56.s206，根据当前用户已进行的上一行为事件和与当前用户的标签对应的行为序列，预测当前用户待进行的下一行为事件。
57.具体的，根据步骤s204确定的当前用户已进行的上一行为事件和步骤s205确定的当前用户的标签对应的行为序列，对当前用户待进行的下一行为事件进行预测。例如，当前用户已进行的上一行为事件为进入购买会员事件，当前用户的标签对应的行为序列为：行为序列1(进入购买会员事件
→
退出购买会员事件，则预测出当前用户待进行的下一行为事件为退出购买会员事件。
58.s207，根据当前用户待进行的下一行为事件向当前用户推送对应的运营策略。
59.具体的，本实施例中的步骤s207与上述实施例中的步骤s105相同，此处不再赘述。
60.需要说明的是，可通过以下至少一种推送方式推送运营策略：push推送、短信推送、站内信推送和用户权益运营系统推送等。可选地，为了实现这些推送方式对应的系统之间的解耦合及协同，可使用webhook(应用程序编程接口相关的连接方式)或者异步队列方式进行系统之间的打通。
61.另外，还可通过以下至少一种推送方式推送运营策略：定时单次型、定时重复型、触发完成型和触发完成第一行为事件(事件a)未完成第二行为事件(事件b)型等。
62.综上，本公开实施例的运营策略的推送方法，根据历史用户的历史行为数据获取历史用户的标签，根据历史用户的历史行为数据和历史用户的标签，生成标签集合和行为序列的第一对应关系，根据当前用户的实时行为数据获取当前用户的标签，根据当前用户的实时行为数据确定当前用户已进行的上一行为事件，根据当前用户的标签和第一对应关系，确定与当前用户的标签对应的行为序列，根据当前用户已进行的上一行为事件和与当前用户的标签对应的行为序列，预测当前用户待进行的下一行为事件，根据当前用户待进行的下一行为事件向当前用户推送对应的运营策略。本公开的运营策略的推送方法，综合考虑了用户的历史行为数据和实时行为数据，提高了触达用户的精准度，缩短了运营周期，实现了对用户的个性化需求的实时响应，且当前用户为新用户时，虽然其不存在历史行为数据，但通过当前用户的标签与历史用户的标签，使得标签相同的用户作为一个群体进行行为事件预测，避免了无法对新用户进行个性化运营即新用户的冷启动问题，增强了运营效果。
63.进一步的，如图3所示，上述实施例的运营策略的推送方法具体还可包括以下步骤s301-s304。
64.s301，根据历史用户的标签将多个历史用户划分为多个用户群体。
65.具体的，根据历史用户的标签将多个历史用户划分为多个用户群体。可选地，可以根据历史用户的标签进行与或关系的划分。例如，根据基础属性标签、用户行为标签、用户偏好标签和用户分层标签进行用户筛选时，可以将符合相同基础属性标签和相同用户行为标签的用户作为一个用户群体，也可以将符合相同基础属性标签或相同用户行为标签的用户作为一个用户群体，以实现多个用户群体的划分。
66.需要说明的是，在划分用户群体后可对用户进行多维度分析以获取整体性的标签差异，整体性的标签差异不显示每个用户的具体标签数据，比如参加活动1的用户中，90％为男性，参加活动2的用户中，80％为女性，此即整体性标签差异。通过进行不同用户群体用户间的对比，可帮助运营人员选择最适合当前运营策略的用户群体。例如，为同一用户群体推荐多个活动，判断参与不同活动的人的标签差异，又例如为多个用户群体推荐同一活动，判断参与或不参与活动的人的标签差异，从而得到最适合当前运营策略的用户群体。进一步的，可以通过单用户画像查询分析，来查看每个人的具体标签数据，从而更精准定位了用户的核心需求。
67.s302，向同一用户群体推荐不同的运营策略和/或向不同的用户群体推荐相同的运营策略。
68.具体的，根据步骤s301划分的多个用户群体，向同一用户群体推荐不同的运营策略和/或向不同的用户群体推荐相同的运营策略。
69.需要说明的是，针对同一群人推荐不同运营策略时，可以采用a/b实验验证的方式，无需一个个圈选用户，而是按照预设的比例自动划分不同的组(实验组、对照组)，每组推荐对应的运营策略。这种方式，更有助于评估活动的整体效果的优劣，具体可采用小流量实验策略，即对设置的实验组、对照组推送不同的运营策略，通过回收实验效果，选择最终的运营策略，此外，通过对接实验平台，可实现一站式小流量创建、管理和转全流程。
70.s303，根据运营策略的运营效果生成历史用户的标签和运营策略的第二对应关系。
71.具体的，获取步骤s302推送的运营策略的运营效果，根据运营效果生成历史用户的标签和运营策略的第二对应关系。例如，在向同一用户群体推荐不同的运营策略时，可在不同的运营策略中选择运营效果最好的一个运营策略来和历史用户的标签生成对应关系，或者在向不同的用户群体推荐相同的运营策略时，可在不同的运营策略中选择运营效果最好的一个用户群体来和历史用户的标签生成对应关系。
72.需要说明的是，运营效果具体可包括但不限于以下至少一种：活动点击率、页面浏览量(page view，简称pv)转化率、人均阅读时长、留存率和触达率等。触达率即运营策略推送后所能触达目标用户群体的比例。本领域人员可以理解的是，可以一站式的查看运营策略的运营效果。
73.在对运营效果进行评估时，由于通常情况下不同的运营策略具有不用的运营目的，所以运营效果的评估不能一概而论，可以对同一用户群体不同运营策略之间的运营效果和不同用户群体同一运营策略间的运营效果进行对比。
74.s304，根据当前用户的标签和第二对应关系，向当前用户推送对应的运营策略。
75.具体的，根据当前用户的标签以及步骤s303生成的历史用户的标签和运营策略的第二对应关系，推送对应的运营策略至当前用户。可选地，可根据当前用户的标签在第二对应关系中进行对应的运营策略的查询，以此得到当前用户的标签对应的运营策略。
76.由此，通过当前用户的标签和第二对应关系，向当前用户推送对应的运营策略，丰富了运营策略的推送方式，对运营效果的评估降低了运营门槛，为运营策略的推送提供了科学的数据依赖。当前用户为新用户时，可以实现对新用户运营策略的推送，避免了无法对新用户进行个性化运营即新用户的冷启动问题，增强了运营效果。
77.进一步的，如图4所示，上述实施例的运营策略的推送方法具体还可包括以下步骤s401-s402。
78.s401，获取待推送的运营策略。
79.具体的，待推送的运营策略即待推送至用户的运营策略，该待推送的运营策略可以为之前推送过的运营策略，也可以新上线的运营策略。对待推送的运营策略进行获取，以进行后续处理。
80.s402，根据待推送的运营策略和第二对应关系，向对应的用户推送待推送的运营策略。
81.具体的，根据步骤s401获取的待推送的运营策略在上述实施例获取的历史用户的标签和运营策略的第二对应关系中查询对应的历史用户的标签，进而推送待推送的运营策略至对应的用户。
82.由此，根据待推送的运营策略和第二对应关系，向对应的用户推送待推送的运营策略，丰富了运营策略的推送方式。待推送的运营策略为新上线的运营策略时，可以实现对新上线的运营策略的推送，避免了无法对新上线的运营策略进行推送即新上线的运营策略的冷启动问题，增强了运营效果。
83.图5是根据本公开第一实施例的运营策略的推送装置的框图。
84.如图5所示，本公开实施例的运营策略的推送装置500，包括：第一获取模块501、第
一生成模块502、第二获取模块503、预测模块504和第一推送模块505。
85.第一获取模块501，用于根据历史用户的历史行为数据获取历史用户的标签。
86.第一生成模块502，用于根据历史用户的历史行为数据和历史用户的标签，生成标签集合和行为序列的第一对应关系，标签集合中包括历史用户的至少一个标签，行为序列包括多个按照发生时间顺序排列的行为事件。
87.第二获取模块503，用于根据当前用户的实时行为数据获取当前用户的标签。
88.预测模块504，用于根据当前用户的实时行为数据、当前用户的标签和第一对应关系，预测当前用户待进行的下一行为事件。
89.第一推送模块505，用于根据当前用户待进行的下一行为事件向当前用户推送对应的运营策略。
90.需要说明的是，上述对运营策略的推送方法实施例的解释说明，也适用于本公开实施例的运营策略的推送装置，具体过程此处不再赘述。
91.综上，本公开实施例的运营策略的推送装置，根据历史用户的历史行为数据获取历史用户的标签，根据历史用户的历史行为数据和历史用户的标签，生成标签集合和行为序列的第一对应关系，标签集合中包括历史用户的至少一个标签，行为序列包括多个按照发生时间顺序排列的行为事件，根据当前用户的实时行为数据获取当前用户的标签，根据当前用户的实时行为数据、当前用户的标签和第一对应关系，预测当前用户待进行的下一行为事件，以及根据当前用户待进行的下一行为事件向当前用户推送对应的运营策略。本公开的运营策略的推送装置，综合考虑了用户的历史行为数据和实时行为数据，提高了触达用户的精准度，缩短了运营周期，实现了对用户的个性化需求的实时响应，且当前用户为新用户时，虽然其不存在历史行为数据，但通过当前用户的标签与历史用户的标签，使得标签相同的用户作为一个群体进行行为事件预测，避免了无法对新用户进行个性化运营即新用户带来的冷启动问题，增强了运营效果。
92.图6是根据本公开第二实施例的运营策略的推送装置的框图。
93.如图6所示，本公开实施例的运营策略的推送装置600，包括：第一获取模块601、第一生成模块602、第二获取模块603、预测模块604和第一推送模块605。
94.其中，第一获取模块601与上一实施例中的第一获取模块501具有相同的结构和功能，第一生成模块602与上一实施例中的第一生成模块502具有相同的结构和功能，第二获取模块603与上一实施例中的第二获取模块503具有相同的结构和功能，预测模块604与上一实施例中的预测模块504具有相同的结构和功能，第一推送模块605与上一实施例中的第一推送模块505具有相同的结构和功能。
95.其中，历史用户的标签或当前用户的标签包括以下至少一种：基础属性标签、用户行为标签、用户偏好标签和用户分层标签。
96.进一步的，预测模块604具体可包括：第一确定单元，用于根据当前用户的实时行为数据确定当前用户已进行的上一行为事件；第二确定单元，用于根据当前用户的标签和第一对应关系，确定与当前用户的标签对应的行为序列；以及预测单元，用于根据当前用户已进行的上一行为事件和与当前用户的标签对应的行为序列，预测当前用户待进行的下一行为事件。
97.进一步的，本技术的运营策略的推送装置600，具体还可包括：划分模块606，用于
根据历史用户的标签将多个历史用户划分为多个用户群体；推荐模块607，用于向同一用户群体推荐不同的运营策略和/或向不同的用户群体推荐相同的运营策略；第二生成模块608，用于根据运营策略的运营效果生成历史用户的标签和运营策略的第二对应关系；以及第二推送模块609，用于根据当前用户的标签和第二对应关系，向当前用户推送对应的运营策略。
98.进一步的，本技术的运营策略的推送装置600，具体还可包括：第三获取模块，用于获取待推送的运营策略；第三推送模块，用于根据待推送的运营策略和第二对应关系，向对应的用户推送待推送的运营策略。
99.其中，运营效果包括以下至少一种：活动点击率、页面浏览量转化率、人均阅读时长、留存率和触达率。
100.其中，第一推送模块605、第二推送模块609和第三推送模块中的任意一个模块具体用于：通过以下至少一种推送方式推送运营策略：push推送、短信推送、站内信推送和用户权益运营系统推送。
101.其中，第一推送模块605、第二推送模块609和第三推送模块中的任意一个模块具体用于：通过以下至少一种推送方式推送运营策略：定时单次型、定时重复型、触发完成型和触发完成第一行为事件未完成第二行为事件型。
102.其中，运营策略包括以下至少一种：签到活动、优惠券活动和服务推荐。
103.需要说明的是，上述对运营策略的推送方法实施例的解释说明，也适用于本公开实施例的运营策略的推送装置，具体过程此处不再赘述。
104.综上，本公开实施例的运营策略的推送装置，根据历史用户的历史行为数据获取历史用户的标签，根据历史用户的历史行为数据和历史用户的标签，生成标签集合和行为序列的第一对应关系，根据当前用户的实时行为数据获取当前用户的标签，根据当前用户的实时行为数据确定当前用户已进行的上一行为事件，根据当前用户的标签和第一对应关系，确定与当前用户的标签对应的行为序列，根据当前用户已进行的上一行为事件和与当前用户的标签对应的行为序列，预测当前用户待进行的下一行为事件，根据当前用户待进行的下一行为事件向当前用户推送对应的运营策略。本公开的运营策略的推送装置，综合考虑了用户的历史行为数据和实时行为数据，提高了触达用户的精准度，缩短了运营周期，实现了对用户的个性化需求的实时响应，且当前用户为新用户时，虽然其不存在历史行为数据，但通过当前用户的标签与历史用户的标签，使得标签相同的用户作为一个群体进行行为事件预测，避免了无法对新用户进行个性化运营即新用户带来的冷启动问题，增强了运营效果。
105.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储存储介质和一种计算机程序产品。
106.本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们
的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
107.如图7所示，电子设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(ram)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 703中，还可存储电子设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、rom 702以及ram 703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。
108.电子设备700中的多个部件连接至i/o接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许电子设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
109.计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如图1至图4所示的运营策略的推送方法。例如，在一些实施例中，运营策略的推送方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读存储介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到电子设备700上。当计算机程序加载到ram 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的运营策略的推送方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行运营策略的推送方法。
110.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
111.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程运营策略的推送装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
112.在本公开的上下文中，机器可读存储介质可以是有形的存储介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读存储介质可以是机器可读信号存储介质或机器可读储存存储介质。机器可读
存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
113.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
114.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者存储介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、互联网以及区块链网络。
115.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务("virtual private server"，或简称"vps")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
116.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开上述实施例所示的运营策略的推送方法的步骤。
117.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
118.上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。