响应数据的推送方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及云计算技术领域，特别是涉及一种响应数据的推送方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，为了满足用户不同的需求，出现了各种各样的客户端。不同的客户端可以为用户提供不同的业务办理服务。在用户使用客户端的过程中，用户可选择要办理的业务，并进入到相应的页面中，通过在页面中进行操作，可触发相应的业务功能。客户端在检测到用户的操作后，会请求服务器返回要推送的响应数据，以便于用户知晓业务办理情况。其中响应数据可以是通知消息、虚拟资源等等。
3.传统技术中，响应数据的推送方法为服务器接收到客户端上传的用户的操作数据，将该操作数据输入至预先训练好的交互模型中，该交互模型为深度神经网络模型，从而通过该交互模型输出响应数据并推送给客户端。
4.然而，采用传统技术，一方面，由于深度神经网络模型在训练阶段需耗费较多的样本数据来完成模型训练工作，另一方面，深度神经网络模型的结构较复杂，导致获得响应数据的运算过程较为复杂。由此可见，采用传统技术，存在资源耗费较多的问题。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够节省资源损耗的响应数据的推送方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
6.第一方面，本技术提供了一种响应数据的推送方法。所述方法包括：
7.接收客户端发送的交互请求；其中，所述交互请求中携带有第一业务功能数据，所述第一业务功能数据用于表征用户账户在客户端中触发的业务的功能；
8.将所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配；
9.若所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功，则获取与匹配成功的第二业务功能数据相关联的第一账户名单客群；
10.判断所述第一账户名单客群是否关联有响应数据；
11.若所述第一账户名单客群关联有响应数据，则将所述响应数据推送至所述客户端。
12.在其中一个实施例中，所述交互请求中还携带有所述用户账户的第一账户信息；
13.所述将所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配之前，所述方法还包括：
14.将所述第一账户信息与第二账户名单客群中的第二账户信息进行匹配；其中，所述第二账户名单客群存储于所述服务器的缓存中，所述第二账户名单客群为第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功所确定的历史账户名单客群；
15.所述将所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配，包括：
16.若所述第一账户信息与第二账户名单客群中的第二账户信息匹配失败，则将所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配；
17.所述方法还包括：
18.若所述第一账户信息与第二账户名单客群中的第二账户信息匹配成功，则判断所述第二账户名单客群是否关联有响应数据；
19.若所述第二账户名单客群关联有响应数据，则将所述响应数据推送至所述客户端。
20.在其中一个实施例中，所述若所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功，则获取与匹配成功的第二业务功能数据相关联的第一账户名单客群之后，所述方法还包括：
21.将所述第一账户名单客群与所述第二账户名单客群进行匹配；
22.若所述第一账户名单客群与所述第二账户名单客群匹配成功，则将所述第一账户信息添加至所述第二账户名单客群中；
23.若所述第一账户名单客群与所述第二账户名单客群匹配失败，则将所述第一账户名单客群和所述第一账户信息存储至所述缓存中；其中，所述第一账户信息包含于所述第一账户名单客群中。
24.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
25.在将所述第一账户信息添加至所述第二账户名单客群中的情况下，将所述第一账户信息添加至第三账户名单客群中；其中，所述第三账户名单客群存储于所述服务器的内存中；
26.监测所述第二账户名单客群对应的数据量与所述第三账户名单客群对应的数据量的大小；
27.若所述第二账户名单客群对应的数据量小于所述第三账户名单客群对应的数据量，则从所述内存中读取所述第三账户名单客群中的账户信息，并采用所述第三账户名单客群中的账户信息替换所述缓存中第二账户名单客群中的账户信息。
28.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
29.判断所述第二账户名单客群在所述缓存中的存储时长是否超过有效缓存期限；
30.若所述第二账户名单客群在所述缓存中的存储时长超过有效缓存期限，则在所述缓存中删除所述第二账户名单客群。
31.在其中一个实施例中，所述交互请求中还携带有所述用户账户的第一账户信息；
32.所述第一业务功能数据包括业务标识，或者所述第一业务功能数据包括业务标识和页面标识，或者所述第一业务功能数据包括业务标识、页面标识和控件标识；其中，所述业务为所述用户账户进行触发操作时所选定的业务，所述页面为所述用户账户进行触发操作时所述客户端所显示的页面，所述控件为所述用户账户在所述页面中所触发的控件；
33.所述第二业务功能数据包括第一标识数据、第二标识数据和第三标识数据；所述第一标识数据包括业务标识、页面标识和控件标识，所述第二标识数据包括业务标识和页面标识，所述第三标识数据包括业务标识；
34.所述将所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配，包括：
35.将所述第一业务功能数据与预先配置的第一标识数据进行匹配；
36.若所述第一业务功能数据与预先配置的第一标识数据匹配成功，则获取与匹配成功的第一标识数据相关联的第四账户名单客群，并判断在预存的推送记录数据中是否包含所述第四账户名单客群；其中，所述推送记录数据中包括推送的响应数据所关联的账户名单客群；
37.若在预存的推送记录数据中包含所述第四账户名单客群，则将所述第一业务功能数据与预先配置的第二标识数据进行匹配；
38.若所述第一业务功能数据与预先配置的第二标识数据匹配成功，则获取与匹配成功的第二标识数据相关联的第五账户名单客群，并判断在所述预存的推送记录数据中是否包含所述第五账户名单客群；
39.若在预存的推送记录数据中包含所述第五账户名单客群，则将所述第一业务功能数据与预先配置的第三标识数据进行匹配；
40.若所述第一业务功能数据与预先配置的第三标识数据匹配成功，则获取与匹配成功的第三标识数据相关联的第六账户名单客群，并判断在所述预存的推送记录数据中是否包含所述第六账户名单客群；
41.若在预存的推送记录数据中未包含所述第六账户名单客群，则将所述第六账户名单客群确定为所述第一账户名单客群。
42.第二方面，本技术还提供了一种响应数据的推送装置。所述装置包括：
43.请求接收模块，用于接收客户端发送的交互请求；其中，所述交互请求中携带有第一业务功能数据，所述第一业务功能数据用于表征用户账户在客户端中触发的业务的功能；
44.数据匹配模块，用于将所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配；
45.客群获取模块，用于若所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功，则获取与匹配成功的第二业务功能数据相关联的第一账户名单客群；
46.数据判断模块，用于判断所述第一账户名单客群是否关联有响应数据；
47.数据推送模块，用于若所述第一账户名单客群关联有响应数据，则将所述响应数据推送至所述客户端。
48.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
49.接收客户端发送的交互请求；其中，所述交互请求中携带有第一业务功能数据，所述第一业务功能数据用于表征用户账户在客户端中触发的业务的功能；
50.将所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配；
51.若所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功，则获取与匹配成功的第二业务功能数据相关联的第一账户名单客群；
52.判断所述第一账户名单客群是否关联有响应数据；
53.若所述第一账户名单客群关联有响应数据，则将所述响应数据推送至所述客户端。
54.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
55.接收客户端发送的交互请求；其中，所述交互请求中携带有第一业务功能数据，所述第一业务功能数据用于表征用户账户在客户端中触发的业务的功能；
56.将所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配；
57.若所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功，则获取与匹配成功的第二业务功能数据相关联的第一账户名单客群；
58.判断所述第一账户名单客群是否关联有响应数据；
59.若所述第一账户名单客群关联有响应数据，则将所述响应数据推送至所述客户端。
60.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
61.接收客户端发送的交互请求；其中，所述交互请求中携带有第一业务功能数据，所述第一业务功能数据用于表征用户账户在客户端中触发的业务的功能；
62.将所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配；
63.若所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功，则获取与匹配成功的第二业务功能数据相关联的第一账户名单客群；
64.判断所述第一账户名单客群是否关联有响应数据；
65.若所述第一账户名单客群关联有响应数据，则将所述响应数据推送至所述客户端。
66.上述响应数据的推送方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，基于预先配置的第二业务功能数据，预先设置的第二业务功能数据与第一账户名单客群的关联关系以及第一账户名单客群与响应数据的关联关系，服务器在接收到客户端发送的携带有第一业务功能数据的交互请求时，可先将第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配，若匹配成功，表明预先配置的数据中有相应的推送方案，基于此，进一步在上述预先设置的关联关系中进行查找，从而确定要推送的响应数据。由此可见，本技术采用数据匹配、关联关系查找的方式来实现响应数据的推送，这些方式的实现过程较为简单，无需耗费较多的资源，相对于现有技术中采用深度神经网络模型来实现响应数据的推送，明显节省了响应数据推送所需的资源，降低了成本。
附图说明
67.图1为一个实施例中响应数据的推送方法的应用环境图；
68.图2为一个实施例中响应数据的推送方法的流程示意图；
69.图3为一个实施例中响应数据的推送装置的结构框图；
70.图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
71.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
72.本技术实施例提供的响应数据的推送方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。
其中，客户端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。具体地，服务器104接收客户端102发送的交互请求；其中，交互请求中携带有第一业务功能数据，第一业务功能数据用于表征用户账户在客户端中触发的业务的功能。然后，服务器104将第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配。若第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功，则服务器104获取与匹配成功的第二业务功能数据相关联的第一账户名单客群。之后，服务器104判断第一账户名单客群是否关联有响应数据。若第一账户名单客群关联有响应数据，则服务器104将响应数据推送至客户端102。
73.其中，客户端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
74.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种响应数据的推送方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：
75.步骤s202，接收客户端发送的交互请求。
76.其中，交互请求中携带有第一业务功能数据。第一业务功能数据用于表征用户账户在客户端中触发的业务的功能。第一业务功能数据包括业务标识。或者，第一业务功能数据包括业务标识和页面标识。或者，第一业务功能数据包括业务标识、页面标识和控件标识。该业务为用户账户进行触发操作时所选定的业务。该页面为用户账户进行触发操作时客户端所显示的页面。该控件为用户账户在页面中所触发的控件。
77.具体而言，用户在客户端中以用户账户登录，并针对业务的相应功能进行触发操作。例如，用户在交易业务中，通过点击产品详情页面中的购买按钮，可触发产品购买功能。客户端响应于用户的触发操作，采集第一业务功能数据，并生成携带有第一业务功能数据的交互请求。续举前例，第一业务功能数据可包括交易业务标识、产品详情页面标识和购买按钮标识。这三类标识可表征用户账户在客户端中触发了交易业务中的产品购买功能。然后客户端将该交互请求发送至服务器。服务器接收客户端发送的交互请求。
78.步骤s204，将第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配。
79.其中，第二业务功能数据可预先存储于服务器中。第二业务功能数据与第一业务功能数据为同一类型的数据。在第一业务功能数据为标识数据的情况下，第二业务功能数据也为标识数据。也就是说，第二业务功能数据可以包括业务标识、页面标识和控件标识中的一种或多种。
80.具体而言，服务器将第一业务功能数据与预先配置的至少一个第二业务功能数据进行匹配。匹配的具体方式可以是在至少一个第二业务功能数据中，查找是否存在与第一业务功能数据相一致的第二业务功能数据。
81.步骤s206，若第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功，则获取与匹配成功的第二业务功能数据相关联的第一账户名单客群。
82.其中，第二业务功能数据、第一账户名单客群以及两者的关联关系可预先存储于服务器中。
83.具体而言，若第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功，例如
可以是查找到与第一业务功能数据相一致的第二业务功能数据，则服务器基于上述关联关系，确定与匹配成功的第二业务功能数据相关联的第一账户名单客群。除此之外，若第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配失败，则服务器向客户端发送继续访问消息，以指示客户端继续展示当前页面。
84.步骤s208，判断第一账户名单客群是否关联有响应数据。
85.其中，第一账户名单客群、响应数据以及两者的关联关系可预先存储于服务器中。
86.具体而言，服务器在确定第一账户名单客群后，基于上述关联关系，判断第一账户名单客群是否关联有响应数据。
87.步骤s210，若第一账户名单客群关联有响应数据，则将响应数据推送至客户端。
88.具体而言，若第一账户名单客群关联有响应数据，表明服务器中预先存储有相应的响应方案，因此服务器可直接将该响应数据推送至客户端，以使客户端展示该响应数据。除此之外，若第一账户名单客群未关联有响应数据，则服务器向客户端发送继续访问消息，以指示客户端继续展示当前页面。
89.上述响应数据的推送方法中，基于预先配置的第二业务功能数据，预先设置的第二业务功能数据与第一账户名单客群的关联关系以及第一账户名单客群与响应数据的关联关系，服务器在接收到客户端发送的携带有第一业务功能数据的交互请求时，可先将第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配，若匹配成功，表明预先配置的数据中有相应的推送方案，基于此，进一步在上述预先设置的关联关系中进行查找，从而确定要推送的响应数据。由此可见，本技术采用数据匹配、关联关系查找的方式来实现响应数据的推送，这些方式的实现过程较为简单，无需耗费较多的资源，相对于现有技术中采用深度神经网络模型来实现响应数据的推送，明显节省了响应数据推送所需的资源，降低了成本。
90.在一个实施例中，涉及在服务器缓存中查找用户账户之前是否已成功匹配过第二业务功能数据，若是，则可以节省业务功能数据匹配的过程，加快响应速率。在具体实现上，交互请求中还携带有用户账户的第一账户信息。基于此，在步骤s204“将第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配”之前，该方法还包括以下步骤：
91.步骤s2032，将第一账户信息与第二账户名单客群中的第二账户信息进行匹配。
92.其中，第二账户名单客群存储于服务器的缓存中。第二账户名单客群为第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功所确定的历史账户名单客群。可以理解，第二账户信息为第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功所对应的历史用户账户的账户信息。即在历史用户账户通过客户端发起交互请求后，在相应的第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功的情况下，将该历史用户账户的账户信息作为第二账户信息存储于第二账户名单客群中。
93.具体而言，服务器将第一账户信息与第二账户名单客群中的至少一个第二账户信息进行匹配。匹配的具体方式可以是在至少一个第二账户信息中，查找是否存在与第一账户信息相一致的第二账户信息。
94.进一步地，步骤s204包括以下子步骤：
95.步骤s204a，若第一账户信息与第二账户名单客群中的第二账户信息匹配失败，则将第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配。
96.具体而言，若第一账户信息与第二账户名单客群中的第二账户信息匹配失败，例如可以是未查找到与第一账户信息相一致的第二账户信息，表明该用户账户之前未成功匹配过第二业务功能数据，因此服务器还需要将第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配，以查找服务器中是否预先存储有相应的响应方案。
97.除此之外，该方法还包括以下步骤：
98.步骤s203a，若第一账户信息与第二账户名单客群中的第二账户信息匹配成功，则判断第二账户名单客群是否关联有响应数据；
99.步骤s203b，若第二账户名单客群关联有响应数据，则将响应数据推送至客户端。
100.具体而言，若第一账户信息与第二账户名单客群中的第二账户信息匹配成功，表明该用户账户之前已成功匹配过第二业务功能数据，则服务器直接判断第二账户名单客群是否关联有响应数据，若第二账户名单客群关联有响应数据，表明服务器中预先存储有相应的响应方案，因此服务器可将该响应数据推送至客户端，以使客户端展示该响应数据。可见，如此设置，无需进行业务功能数据的匹配操作，且在处理速度更快的缓存中查找第一账户信息是否有匹配，有利于加快响应的速度。
101.本实施例中，在服务器缓存中查找用户账户之前是否已成功匹配过第二业务功能数据，若是，则无需进行业务功能数据的匹配操作，可快速地向客户端推送响应数据，起到实时反馈的效果。
102.在一个实施例中，涉及将第一业务功能数据与第二业务功能数据匹配成功的账户信息更新至缓存中的过程。在步骤s206“若第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功，则获取与匹配成功的第二业务功能数据相关联的第一账户名单客群”之后，该方法还包括以下步骤：
103.步骤s212，将第一账户名单客群与第二账户名单客群进行匹配；
104.步骤s214，若第一账户名单客群与第二账户名单客群匹配成功，则将第一账户信息添加至第二账户名单客群中；
105.步骤s216，若第一账户名单客群与第二账户名单客群匹配失败，则将第一账户名单客群和第一账户信息存储至缓存中。
106.其中，第一账户信息包含于第一账户名单客群中。
107.具体而言，在第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功的情况下，服务器会将第一账户信息存储至缓存中。由于第一账户信息对应于第一账户名单客群，因此服务器会将第一账户名单客群与第二账户名单客群进行匹配，若第一账户名单客群与第二账户名单客群匹配成功，表明缓存中包含第一账户名单客群，则服务器直接将第一账户信息添加至相应的第二账户名单客群中。若第一账户名单客群与第二账户名单客群匹配失败，表明缓存中未包含第一账户名单客群，则服务器将第一账户名单客群和第一账户信息一并存储至缓存中，且第一账户信息包含于第一账户名单客群中。
108.本实施例中，将第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功的第一账户信息及时更新至缓存中，保证了缓存中第二账户名单客群的准确性，如此在实现前述在服务器缓存中查找用户账户之前是否已成功匹配过第二业务功能数据的目的时，可提高准确性，进而提高响应数据推送的准确性。
109.在一个实施例中，涉及针对缓存中第二账户名单客群丢失的情况进行补救的方
案。在上述实施例的基础上，该方案包括以下步骤：
110.步骤s222，在将第一账户信息添加至第二账户名单客群中的情况下，将第一账户信息添加至第三账户名单客群中；
111.步骤s224，监测第二账户名单客群对应的数据量与第三账户名单客群对应的数据量的大小；
112.步骤s226，若第二账户名单客群对应的数据量小于第三账户名单客群对应的数据量，则从内存中读取第三账户名单客群中的账户信息，并采用第三账户名单客群中的账户信息替换缓存中第二账户名单客群中的账户信息。
113.其中，第三账户名单客群存储于服务器的内存中。第三账户名单客群中的账户信息与第二账户名单客群中的账户信息是同步更新的。
114.具体而言，为了保证账户信息的可靠性，服务器在将第一账户信息添加至缓存中的第二账户名单客群的同时，还会将第一账户信息添加至内存中的第三账户名单客群，以使第一账户信息在服务器中长久存储。为了避免在缓存清理过程中，第二账户名单客群中账户信息丢失造成的不良影响，服务器监测第二账户名单客群对应的数据量与第三账户名单客群对应的数据量的大小。该数据量可以是账户名单客群的数据体量、账户名单客群中账户信息的数量等等。若第二账户名单客群对应的数据量小于第三账户名单客群对应的数据量，表明缓存清理出现了异常，则服务器从内存中读取第三账户名单客群中的账户信息，并采用第三账户名单客群中的账户信息替换缓存中第二账户名单客群中的账户信息，以保证第二账户名单客群中账户信息的准确性，如此有利于保证响应数据推送的准确性。
115.本实施例中，通过监测第二账户名单客群对应的数据量与第三账户名单客群对应的数据量的大小，来实现识别缓存清理是否出现异常的目的。一旦出现异常例如丢失，则及时将内存中的账户信息拉取到缓存中，如此可保证缓存中第二账户名单客群中账户信息的准确性，因此有利于保证响应数据推送的准确性。
116.在一个实施例中，该方案包括以下步骤：
117.步骤s232，判断第二账户名单客群在缓存中的存储时长是否超过有效缓存期限；
118.步骤s234，若第二账户名单客群在缓存中的存储时长超过有效缓存期限，则在缓存中删除第二账户名单客群。
119.具体而言，服务器在将第二账户名单客群存储至缓存中时，会获取第二账户名单客群对应的有效缓存期限。服务器通过计算第二账户名单客群在缓存中的存储时长，并与有效缓存期限进行比较。若第二账户名单客群在缓存中的存储时长超过有效缓存期限，则服务器从缓存中删除第二账户名单客群，以确保缓存资源充分被利用并及时得到释放，提高缓存资源的利用率，从而进一步提高了响应数据推送的效率。
120.在一个实施例中，交互请求中还携带有用户账户的第一账户信息。第一业务功能数据包括业务标识，或者第一业务功能数据包括业务标识和页面标识，或者第一业务功能数据包括业务标识、页面标识和控件标识。第二业务功能数据包括第一标识数据、第二标识数据和第三标识数据。第一标识数据包括业务标识、页面标识和控件标识，第二标识数据包括业务标识和页面标识，第三标识数据包括业务标识。基于此，步骤s204包括以下子步骤：
121.将第一业务功能数据与预先配置的第一标识数据进行匹配；
122.若第一业务功能数据与预先配置的第一标识数据匹配成功，则获取与匹配成功的
第一标识数据相关联的第四账户名单客群，并判断在预存的推送记录数据中是否包含第四账户名单客群；其中，推送记录数据中包括推送的响应数据所关联的账户名单客群，即响应数据推送成功所对应的账户名单客群；若第一业务功能数据与预先配置的第一标识数据匹配失败，则向客户端发送继续访问消息。
123.若在预存的推送记录数据中包含第四账户名单客群，则将第一业务功能数据与预先配置的第二标识数据进行匹配；若在预存的推送记录数据中未包含第四账户名单客群，则将第四账户名单客群确定为第一账户名单客群。
124.若第一业务功能数据与预先配置的第二标识数据匹配成功，则获取与匹配成功的第二标识数据相关联的第五账户名单客群，并判断在预存的推送记录数据中是否包含第五账户名单客群；若第一业务功能数据与预先配置的第二标识数据匹配失败，则向客户端发送继续访问消息。
125.若在预存的推送记录数据中包含第五账户名单客群，则将第一业务功能数据与预先配置的第三标识数据进行匹配；若在预存的推送记录数据中未包含第五账户名单客群，则将第五账户名单客群确定为第一账户名单客群。
126.若第一业务功能数据与预先配置的第三标识数据匹配成功，则获取与匹配成功的第三标识数据相关联的第六账户名单客群，并判断在预存的推送记录数据中是否包含第六账户名单客群；若第一业务功能数据与预先配置的第三标识数据匹配失败，则向客户端发送继续访问消息。
127.若在预存的推送记录数据中未包含第六账户名单客群，则将第六账户名单客群确定为第一账户名单客群，若在预存的推送记录数据中包含第六账户名单客群，则向客户端发送继续访问消息。
128.本实施例中，通过设置不同粒度的第一标识数据、第二标识数据和第三标识数据，先进行最细粒度的第一标识数据的匹配，然后进行适中粒度的第二标识数据的匹配，最后进行最粗粒度的第三标识数据的匹配，可实现优先推送最精确的响应数据的目的，且通过三种不同粒度标识数据的匹配，可提高响应数据推送的可靠性。另外，通过判断在预存的推送记录数据中是否包含账户名单客群，可知晓该账户名单客群对应的响应数据是否已被推送过，若是，表明已经推送过，此时进入下一粒度标识数据的匹配，直到找到未被推送过的响应数据，如此可保证用户接收到的响应数据不会被重复，即每次展示的响应数据是不同的，从而丰富响应数据的多样性。
129.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
130.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的响应数据的推送方法的响应数据的推送装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个响应数据的推送装置实施例中的具体
限定可以参见上文中对于响应数据的推送方法的限定，在此不再赘述。
131.在一个实施例中，如图3所示，提供了一种响应数据的推送装置，包括：
132.请求接收模块302，用于接收客户端发送的交互请求；其中，所述交互请求中携带有第一业务功能数据，所述第一业务功能数据用于表征用户账户在客户端中触发的业务的功能；
133.数据匹配模块304，用于将所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配；
134.客群获取模块306，用于若所述第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据匹配成功，则获取与匹配成功的第二业务功能数据相关联的第一账户名单客群；
135.数据判断模块308，用于判断所述第一账户名单客群是否关联有响应数据；
136.数据推送模块310，用于若所述第一账户名单客群关联有响应数据，则将所述响应数据推送至所述客户端。
137.上述响应数据的推送装置中，基于预先配置的第二业务功能数据，预先设置的第二业务功能数据与第一账户名单客群的关联关系以及第一账户名单客群与响应数据的关联关系，服务器在接收到客户端发送的携带有第一业务功能数据的交互请求时，可先将第一业务功能数据与预先配置的第二业务功能数据进行匹配，若匹配成功，表明预先配置的数据中有相应的推送方案，基于此，进一步在上述预先设置的关联关系中进行查找，从而确定要推送的响应数据。由此可见，本技术采用数据匹配、关联关系查找的方式来实现响应数据的推送，这些方式的实现过程较为简单，无需耗费较多的资源，相对于现有技术中采用深度神经网络模型来实现响应数据的推送，明显节省了响应数据推送所需的资源，降低了成本。
138.上述响应数据的推送装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
139.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的客户端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种响应数据的推送方法。
140.本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
141.在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
142.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
143.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被
处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
144.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
145.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
146.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
147.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。