信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

信息推送，又称为“网络广播”，是通过一定的技术标准或协议，在互联网上通过推送用户需要的信息来减少信息过载的一项技术。常用的信息推送方法是在固定时间段内向用户推送信息。

然而，当采用上述方法进行信息推送时，经常会存在如下技术问题：

第一，不能根据用户自身的应用使用时间段对用户进行个性化的信息推送；

第二，当根据用户自身的应用使用时间段确定推送时间时，往往会漏选一些应用使用时间段，导致最终信息推送的时间不够精准；

第三，较多的考虑用户的应用使用时间段数据从而导致无法较好的顾及价值提供方的诉求。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种信息推送方法，该方法包括：根据预获取的用户应用使用时间信息集合，生成用户的应用使用时间段数值集合，其中，上述用户应用使用时间信息包括二元组，上述二元组包括应用使用开始时间，应用使用结束时间；对上述应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值进行处理以生成标准化应用使用时间段数值，得到标准化应用使用时间段数值集合；从上述标准化应用使用时间段数值集合中选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值作为候选应用使用时间段数值，得到候选应用使用时间段数值集合；对上述候选应用使用时间段数值集合中的每个候选应用使用时间段数值进行分数评估以生成分数评估值；从上述候选应用使用时间段数值集合中选择对应分数评估值满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值作为待呈现应用使用时间段数值；对上述待呈现应用使用时间段数值进行膨胀处理，将膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为信息推送时间。

在一些实施例中，所述对所述候选应用使用时间段数值集合中的每个候选应用使用时间段数值进行分数评估以生成分数评估值，包括：获取用户订单信息集合，其中，所述用户订单信息包括：下单时间；确定所述用户订单信息集合中与所述候选应用使用时间段数值对应的用户订单信息的数量。

在一些实施例中，所述方法还包括：基于所述用户订单信息的数量，确定所述候选应用使用时间段数值的分数评估值。

在一些实施例中，所述对所述应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值进行处理以生成标准化应用使用时间段数值，包括：对所述应用使用时间段数值进行损失弥补，生成损失弥补应用使用时间段数值。

在一些实施例中，所述方法还包括：对所述损失弥补应用使用时间段数值进行标准化处理，生成标准化应用使用时间段数值。

在一些实施例中，所述基于所述用户订单信息的数量，确定所述候选应用使用时间段数值的分数评估值，包括：确定所述候选应用使用时间段数值对应的各个用户订单信息对应的分数值。

在一些实施例中，所述方法还包括：基于所述候选应用使用时间段数值对应的各个用户订单信息对应的分数值，确定所述候选应用使用时间段数值的分数评估值。

在一些实施例中，所述对所述应用使用时间段数值进行损失弥补，生成损失弥补应用使用时间段数值，包括：

通过以下公式对所述应用使用时间段数值进行损失弥补，生成损失弥补应用使用时间段数值：

其中，T表示所述应用使用时间段数值；k表示序号；T

在一些实施例中，所述基于所述用户订单信息的数量，确定所述候选应用使用时间段数值的分数评估值，包括：

通过以下公式，确定所述候选应用使用时间段数值对应的每个用户订单信息对应的分数值：

其中，n表示所述用户订单信息的数量；F表示所述用户订单信息对应的分数值。

在一些实施例中，所述确定所述候选应用使用时间段数值的分数评估值，包括：

通过以下公式确定所述候选应用使用时间段数值的分数评估值：

其中，n表示所述用户订单信息的数量；i表示序号；F表示用户订单信息对应的分数值；F

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种信息推送装置，装置包括：第一生成单元，被配置成根据预获取的用户应用使用时间信息集合，生成用户的应用使用时间段数值集合，其中，上述用户应用使用时间信息包括二元组，上述二元组包括应用使用开始时间，应用使用结束时间；第二生成单元，被配置成对上述应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值进行处理以生成标准化应用使用时间段数值，得到标准化应用使用时间段数值集合；第一选择单元，被配置成从上述标准化应用使用时间段数值集合中选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值作为候选应用使用时间段数值，得到候选应用使用时间段数值集合；分数评估单元，被配置成对上述候选应用使用时间段数值集合中的每个候选应用使用时间段数值进行分数评估以生成分数评估值；第二选择单元，被配置成从上述候选应用使用时间段数值集合中选择对应分数评估值满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值作为待呈现应用使用时间段数值；膨胀处理单元，被配置成对上述待呈现应用使用时间段数值进行膨胀处理，将膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为信息推送时间。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：首先，根据预获取的用户应用使用时间信息集合，生成用户的应用使用时间段数值集合。其次，对上述应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值进行处理以生成标准化应用使用时间段数值，得到标准化应用使用时间段数值集合。实现了对应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值的等比缩放，使得每个应用使用时间段数值能够落在同一范围区间内，从而能够更好地突出特征。进一步，从上述标准化应用使用时间段数值集合中选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值作为候选应用使用时间段数值，得到候选应用使用时间段数值集合。通过选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值，减少了不满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值对后续处理步骤的影响。同时，也减少了计算量。除此之外，对上述候选应用使用时间段数值集合中的每个候选应用使用时间段数值进行分数评估以生成分数评估值。通过对候选应用使用时间段数值进行分数评估方便下一步的选择。进一步，从上述候选应用使用时间段数值集合中选择出对应分数评估值满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值作为地呈现应用使用时间段数值。通过选择出满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值，进而选择与用户高度匹配的候选应用使用时间段数值。最后，对上述待呈现应用使用时间段数值进行膨胀处理，将膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为信息推送时间。通过对上述待呈现应用使用时间段数值进行膨胀，使得上述待呈现应用使用时间段数值膨胀到实际大小，并将上述膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为信息推送时间，实现了个性化的信息推送。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的一些实施例的信息推送方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的信息推送方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的信息推送方法的另一些实施例的流程图；

图4是根据本公开的信息推送装置的一些实施例的结构示意图；

图5是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是根据本公开的一些实施例的信息推送方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以根据预获取的用户应用使用时间信息集合102，生成用户的应用使用时间段数值集合103，其中，上述用户应用使用时间信息包括二元组，上述二元组包括应用使用开始时间，应用使用结束时间。然后，计算设备101可以对上述应用使用时间段数值集合中103的每个应用使用时间段数值进行处理以生成标准化应用使用时间段数值，得到标准化应用使用时间段数值集合104。再然后，计算设备101可以从上述标准化应用使用时间段数值集合104中选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值作为候选应用使用时间段数值，得到候选应用使用时间段数值集合105。进而，计算设备101可以对上述候选应用使用时间段数值集合105中的每个候选应用使用时间段数值进行分数评估以生成分数评估值106。其次，计算设备101可以从上述候选应用使用时间段数值集合105中选择对应分数评估值满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值作为待呈现应用使用时间段数值107。除此之外，计算设备101可以对上述待呈现应用使用时间段数值107进行膨胀处理，得到膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值108。最后，计算设备101可以将膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值108作为信息推送时间109。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件和软件模块，也可以是实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。

继续参考图2，示出了根据本公开的信息推送方法的一些实施例的流程图200。该方法可以由图1中的计算设备101来执行。该信息推送方法，包括以下步骤：

步骤201，根据预获取的用户应用使用时间信息集合，生成用户的应用使用时间段数值集合。

在一些实施例中，信息推送方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以根据预获取的用户应用使用时间信息集合，生成用户的应用使用时间段数值集合。其中，上述用户应用使用时间信息包括二元组，上述二元组包括应用使用开始时间，应用使用结束时间。上述用户的应用使用时间段数值表示从应用使用开始时间到应用使用结束时间的时间间隔，单位为小时。

作为示例，上述用户应用使用时间信息集合可以是{[2020年8月10日12：00，2020年8月10日14：00]，[2020年8月10日15：00，2020年8月10日18：00]，[2020年8月10日19：00，2020年8月10日19：30]，[2020年8月10日20：00，2020年8月10日20：06]，[2020年8月10日21：00，2020年8月11日5：00]}。上述应用使用时间段数值集合可以是[2小时，3小时，0.5小时，0.1小时，8小时]。

步骤202，对应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值进行处理以生成标准化应用使用时间段数值，得到标准化应用使用时间段数值集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过以下公式对应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值进行处理以生成标准化应用使用时间段数值，得到标准化应用使用时间段数值集合。

其中，T表示上述应用使用时间段数值。ST表示上述标准化应用使用时间段数值。k表示序号。S表示上述应用使用时间段数值集合中的应用使用时间段数值的数量。T

作为示例，上述应用使用时间段数值集合可以是[2小时，3小时，0.5小时，0.1小时，8小时]。上述应用使用时间段数值集合中最小的应用使用时间段数值为“0.1小时”，最大的应用使用时间段数值为“8小时”。通过上述公式对“2小时”进行处理，得到“2小时”对应的标准化应用使用时间段数值为“0.2405”(计算过程如下式)。其中，对标准化应用使用时间段数值保留四位小数。

步骤203，从标准化应用使用时间段数值集合中选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值作为候选应用使用时间段数值，得到候选应用使用时间段数值集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以从标准化应用使用时间段数值集合中选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值作为候选应用使用时间段数值，得到候选应用使用时间段数值集合。其中，第一预定条件可以是标准化应用使用时间段数值大于上述标准化应用使用时间段数值集合中各个标准化应用使用时间段数值的均值。

作为示例，标准化应用使用时间段数值集合可以是[0.241，0.367，0.051，0.0，1.0]。则上述标准化应用使用时间段数值集合中各个标准化应用使用时间段数值的均值可以是“0.3318”(计算过程如下式)。其中，计算结果保留四位小数。从上述标准化应用使用时间段数值集合中选择大于“0.3318”的标准化应用使用时间段数值作为候选应用使用时间段数值，得到候选应用使用时间段数值集合[0.367，1.0]。

步骤204，对候选应用使用时间段数值集合中的每个候选应用使用时间段数值进行分数评估以生成分数评估值。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过以下公式对候选应用使用时间段数值集合中的每个候选应用使用时间段数值进行分数评估以生成分数评估值：

其中，ET表示上述候选应用使用时间段数值。TS表示上述分数评估值。

作为示例，候选应用使用时间段数值集合可以是[0.367，1.0]。则通过上述公式得到分数评估值集合(计算过程如下式)[0.10911，0.9]。

步骤205，从候选应用使用时间段数值集合中选择出对应分数评估值满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值作为待呈现应用使用时间段数值。

在一些实施例中，上述执行主体可以从候选应用使用时间段数值集合中选择出对应分数评估值满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值作为待呈现应用使用时间段数值。其中，上述第二预定条件可以是对应分数评估值不小于上述分数评估值集合中最大的分数评估值。

作为示例，上述候选应用使用时间段数值集合可以是[0.367，1.0]。上述分数评估值集合可以是[0.10911，0.9]。则满足上述第二预定条件的候选应用使用时间段数值为“1.0”。则将“1.0”作为待呈现应用使用时间段数值。

步骤206，对待呈现应用使用时间段数值进行膨胀处理，将膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为推送时间。

在一些实施例中，上述执行主体可以对待呈现应用使用时间段数值进行膨胀处理，将膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为推送时间。其中，膨胀处理是指对上述待呈现应用使用时间段数值进行一定比例的放大，使得膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值与用户实际的应用使用时间更为吻合。

作为示例，可以通过以下公式对上述待呈现应用使用时间段数值进行膨胀处理，得到膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值：

BI＝SI×ω。

其中，BI表示上述膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值。SI表示上述待呈现应用使用时间段数值。ω表示膨胀系数，其中，膨胀系数的取值范围为[1，5]。

上述待呈现应用使用时间段数值可以是“1小时”，上述膨胀系数可以是“2.3”。从而得到膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值为“2.3小时”(计算过程如下式)。然后将上述膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值“7.36小时”作为信息推送时间。

2.3＝1×2.3。

可以将用户每天第一次使用应用的时间作为起始时间。在从上述起始时间开始的7.36小时内像用户推送信息，在当天的其余时间段内则不向用户推送信息。

在一些实施例中的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以将上述信息推送时间存储至服务器。其中，上述服务器可以是分布式服务器。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：首先，根据预获取的用户应用使用时间信息集合，生成用户的应用使用时间段数值集合。其次，对上述应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值进行处理以生成标准化应用使用时间段数值，得到标准化应用使用时间段数值集合。实现了对应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值的等比缩放，使得每个应用使用时间段数值能够落在同一范围区间内，从而能够更好地突出特征。进一步，从上述标准化应用使用时间段数值集合中选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值作为候选应用使用时间段数值，得到候选应用使用时间段数值集合。通过选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值，减少了不满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值对后续处理步骤的影响。同时，也减少了计算量。除此之外，对上述候选应用使用时间段数值集合中的每个候选应用使用时间段数值进行分数评估以生成分数评估值。通过对候选应用使用时间段数值进行分数评估方便下一步的选择。进一步，从上述候选应用使用时间段数值集合中选择出对应分数评估值满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值作为地呈现应用使用时间段数值。通过选择出满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值，进而选择与用户高度匹配的候选应用使用时间段数值。最后，对上述待呈现应用使用时间段数值进行膨胀处理，将膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为信息推送时间。通过对上述待呈现应用使用时间段数值进行膨胀，使得上述待呈现应用使用时间段数值膨胀到实际大小，并将上述膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为信息推送时间，实现了个性化的信息推送。

进一步参考图3，示出了根据本公开的信息推送方法的另一些实施例的流程图300。上述方法可以由图1的计算设备101来执行。上述信息推送方法，包括以下步骤：

步骤301，根据预获取的用户应用使用时间信息集合，生成用户的应用使用时间段数值集合。

在一些实施例中，信息推送方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以根据预获取的用户应用使用时间信息集合，生成用户的应用使用时间段数值集合。其中，上述用户应用使用时间信息包括二元组，上述二元组包括应用使用开始时间，应用使用结束时间。上述用户的应用使用时间段数值表示从应用使用开始时间到应用使用结束时间的时间间隔，单位为小时。

作为示例，上述用户应用使用时间信息集合可以是{2020年8月10日12：00，2020年8月10日14：00]，[2020年8月10日15：00，2020年8月10日18：00]，[2020年8月10日19：00，2020年8月10日19：30]，[2020年8月10日20：00，2020年8月10日20：06]，[2020年8月10日21：00，2020年8月11日5：00]}。上述应用使用时间段数值集合可以是[2小时，3小时，0.5小时，0.1小时，8小时]。

步骤302，对应用时使用时间段数值进行损失弥补，生成损失弥补应用使用时间段数值。

在一些实施例中，上述执行主体可以对应用时使用时间段数值进行损失弥补，生成损失弥补应用使用时间段数值。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过以下公式对上述应用时使用时间段数值进行损失弥补，生成损失弥补应用使用时间段数值：

其中，T表示上述应用使用时间段数值。k表示序号。T

作为示例，应用使用时间段数值集合可以是[2小时，3小时，0.5小时，0.1小时，8小时]。上述应用使用时间段数值集合中最小的应用使用时间段数值为“0.1小时”，最大的应用使用时间段数值为“8小时”。上述预设权重可以取值为“5”。通过上述损失弥补函数对上述应用使用时间段数值集合[2小时，3小时，0.5小时，0.1小时，8小时]中的每一个应用使用时间段数值进行损失弥补，生成的损失弥补应用使用时间段数值分别为[2.51，3.148，0.782，0.165，13.169](计算过程如下式)。其中，计算结果保留三位小数。

上述公式作为本公开的实施例的一个发明点，由此解决了背景技术提及的技术问题二，即“当根据用户自身的应用使用时间段确定推送时间时，往往会漏选一些应用使用时间段，导致最终的推送时间不够精准”。为了解决上述技术问题二，首先，对上述应用使用时间段数值集合中的应用使用时间段数值进行一定的扩大，避免了在后续步骤中由于漏选而导致最终得到的信息推送时间不够准确。除此之外，上述损失弥补函数通过引入预设权重有效的控制了得到的损失弥补应用使用时间段数值的大小，避免了因设置固定参数导致结果拟合度不够精准的问题。从而，使得推送时间更加精准。最终，解决了技术问题二所提及的问题。

步骤303，对损失弥补应用使用时间段数值进行标准化处理，生成标准化应用使用时间段数值。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述损失弥补应用使用时间段数值进行标准化处理，生成标准化应用使用时间段数值。其中，标准化使得上述标准化应用使用时间段数值集合中的各个标准化应用使用时间段数值能够在同一尺度范围内。

作为示例，可以通过以下公式对上述损失弥补应用使用时间段数值进行标准化处理，生成标准化应用使用时间段数值：

其中，EI表示上述损失弥补应用使用时间段数值。ST表示上述标准化应用使用时间段数值。k表示序号。S表示上述损失弥补应用使用时间段数值集合中的损失弥补应用使用时间段数值的数量。EI

上述损失弥补应用使用时间段数值集合可以是[2.51，3.148，0.782，0.165，13.169]。上述损失弥补应用使用时间段数值集合中最大的损失弥补应用使用时间段数值是“13.169”，最小的损失弥补应用使用时间段数值是“0.165”。通过上式对上述损失弥补应用使用时间段数值集合[2.51，3.148，0.782，0.165，13.169]中每个损失弥补应用使用时间段数值进行标准化，生成对应的标准化应用使用时间段数值分别为[0.18，0.229，0.047，0.0，1.0](计算过程如下式)。其中，计算结果保留三位小数。

步骤304，从标准化应用使用时间段数值集合中选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值作为候选应用使用时间段数值，得到候选应用使用时间段数值集合。

在一些实施例中，步骤304的具体实现及带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤203，在此不再赘述。

步骤305，获取用户订单信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过有线连接或无线连接的方式获取用户订单信息集合。其中，用户订单信息可以包括：下单时间。

作为示例，用户订单信息集合可以是[2020年8月10日21：10，2020年8月10日21：20，2020年8月10日21：30，2020年8月10日21：40，2020年8月10日21：50]。

步骤306，确定用户订单信息集合中与候选应用使用时间段数值对应的用户订单信息数量。

在一些实施例中，上述执行主体可以确定用户订单信息集合中与候选应用使用时间段数值对应的用户订单信息数量。其中，确定用户订单信息集合中与候选应用使用时间段数值对应的用户订单信息数量是通过统计上述候选应用使用时间段数值对应的用户订单信息的数量而确定的。

作为示例，用户订单信息集合可以是[2020年8月10日21：10，2020年8月10日21：20，2020年8月10日21：30，2020年8月10日21：40，2020年8月10日21：50]。候选应用使用时间段数值可以是“1.0”。则上述候选应用使用时间段数值“1.0”对应的应用使用时间段数值为“8小时”。其中，上述应用使用时间段数值对应于上述用户应用使用时间信息集合中的[2020年8月10日21：00，2020年8月11日5：00]。则上述用户订单信息集合中用户订单信息包括的下单时间在“2020年8月10日21：00”到“2020年8月11日5：00”之间用户订单信息数量为“5”。从而，得到上述候选应用使用时间段数值“1.0”对应的用户订单信息数量为“5”。

步骤307，基于用户订单信息的数量，确定候选应用使用时间段数值的分数评估值。

在一些实施例中，上述执行主体可以基于用户订单信息的数量，确定候选应用使用时间段数值的分数评估值。

在一些实施例一些可选的实现方式中，上述执行主体基于用户订单信息的数量，确定候选应用使用时间段数值的分数评估值，可以包括以下步骤：

第一步，通过以下公式，确定上述候选应用使用时间段数值对应的每个用户订单信息对应的分数值：

其中，n表示上述用户订单信息的数量。F表示上述用户订单信息对应的分数值。

作为示例，上述用户订单信息数量可以是“5”。则通过上述分数值评估函数，得到上述候选应用使用时间段数值“8小时”对应的用户订单信息[2020年8月10日21：10，2020年8月10日21：20，2020年8月10日21：30，2020年8月10日21：40，2020年8月10日21：50]的分数值分别为[0.499，0.499，0.499，0.499，0.499](计算结果如下式)，其中，计算结果保留三位小数。

第二步，通过以下上述预设的分数评估函数，确定上述候选应用使用时间段信息的分数评估值：

其中，n表示上述用户订单信息的数量。i表示用户订单信息的序号。F表示用户订单信息对应的分数值。F

作为示例，上述候选应用使用时间段信息“1.0”对应的用户订单信息数量可以是“5”。其中，每个订单信息对应的分数值为“0.499”。上述预设阈值可以是“0.5”。通过上述分数评估函数得到上述候选应用使用时间段信息对应的分数值为“0.1796”(计算过程如下式)。其中，计算结果保留四位小数。

上述公式作为本公开的实施例的一个发明点，由此解决了背景技术提及的技术问题三，即“仅仅考虑了用户的应用使用时间段数值无法较好的顾及价值提供方(例如：购物平台)的诉求”。为了解决技术问题三提及的问题。首先，通过引入用户应用时间段内的订单信息对应的评分值作为参数，在个性化推送信息的同时，也能够较好的顾及价值提供方的诉求。此外，上述分数评估函数将用户订单信息的序号与用户订单信息的数量的比值作为参数，能够更加突出每个订单信息的特征。这也与实际情况相符合，即在一定时间段内随着订单数量增加，新增加的订单的权重会适当的增加。除此之外，上述分数评估函数还引入了预设参数用于分数限定。避免因订单的数量过大导致的分数值过大，影响后续的选择处理。进而，使得生成的分数评估值能够更准确的描述候选应用使用时间段信息。同时，也能较好的估计价值提供方的诉求。最终，解决了技术问题三所提及的问题。

步骤308，从候选应用使用时间段数值集合中选择出满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值作为待呈现应用使用时间段数值。

在一些实施例中，步骤308的具体实现及带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤205，在此不再赘述。

步骤309，对待呈现应用时使用时间段数值进行膨胀处理，将膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为信息推送时间。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过以下公式对待呈现应用使用时间段数值进行膨胀处理，将膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为信息推送时间：

其中，BI表示上述膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值。SI表示上述待呈现应用使用时间段数值。σ

作为示例，待呈现应用时使用时间段数值可以是“1.0”。第一膨胀系数可以为“0.2”。通过上述公式，得到膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值为“0.2小时”。则可以将“0.2小时”作为信息推送时间。

可选地，上述执行主体可以根据信息推送时间，将信息推送至用户的终端设备。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据信息推送时间，将信息推送至用户的终端设备。其中，信息推送可以是指以用户每天使用应用的时间作为起始时间，从上述起始时间开始的信息推送时间段内将上述信息推送至用户的终端设备。

作为示例，可以将用户开始使用应用的时间作为起始时间，从上述起始时间开始的0.2小时内对用户进行信息推送。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：通过对上述应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值进行损失弥补，对上述应用使用时间段数值集合中的应用使用时间段数值进行一定程度的扩大，避免因不满足第一预定条件或第二预定条件而导致数据漏选。通过上述分数评估函数，将候选应用使用时间段信息对应的订单信息的序号和候选应用使用时间段信息对应的用户订单的数量的比值作为参数，能够更加突出每个订单信息的特征。上述分数评估函数还引入了预设参数用于分数限定。避免因订单数量过多导致的分数值过大，进而影响后续的选择处理。从而使得最后得到的信息推送时间在数值上更加精准。最终实现了个性化的信息推送。

进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种信息推送装置的一些实施例，这些装置实施例与图2上述的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用与各种电子设备中。

如图4所示，一些实施例的信息推送装置400包括：第一生成单元401、第二生成单元402、第一选择单元403、分数评估单元404、第二选择单元405和膨胀处理单元406。其中，第一生成单元401，被配置成根据预获取的用户应用使用时间信息集合，生成用户的应用使用时间段数值集合，其中，上述用户应用使用时间信息包括二元组，上述二元组包括应用使用开始时间，应用使用结束时间；第二生成单元402，被配置成对上述应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值进行处理以生成标准化应用使用时间段数值，得到标准化应用使用时间段数值集合；第一选择单元403，被配置成从上述标准化应用使用时间段数值集合中选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值作为候选应用使用时间段数值，得到候选应用使用时间段数值集合；分数评估单元404，被配置成对上述候选应用使用时间段数值集合中的每个候选应用使用时间段数值进行分数评估以生成分数评估值；第二选择单元405，被配置成从上述候选应用使用时间段数值集合中选择对应分数评估值满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值作为待呈现应用使用时间段数值；膨胀处理单元406，被配置成对上述待呈现应用使用时间段数值进行膨胀处理，将膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为信息推送时间。可以理解的是，该装置400中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置400及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备101)500的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

通常，以下装置可以连接至I/O接口505：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506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，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。图5中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，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，本公开的一些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。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例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。在本公开的一些实施例中，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。而在本公开的一些实施例中，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。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。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电子设备执行时，使得该电子设备：根据预获取的用户应用使用时间信息集合，生成用户的应用使用时间段数值集合，其中，上述用户应用使用时间信息包括二元组，上述二元组包括应用使用开始时间，应用使用结束时间；对上述应用使用时间段数值集合中的每个应用使用时间段数值进行处理以生成标准化应用使用时间段数值，得到标准化应用使用时间段数值集合；

从上述标准化应用使用时间段数值集合中选择出满足第一预定条件的标准化应用使用时间段数值作为候选应用使用时间段数值，得到候选应用使用时间段数值集合；对上述候选应用使用时间段数值集合中的每个候选应用使用时间段数值进行分数评估以生成分数评估值；从上述候选应用使用时间段数值集合中选择对应分数评估值满足第二预定条件的候选应用使用时间段数值作为待呈现应用使用时间段数值；对上述待呈现应用使用时间段数值进行膨胀处理，将膨胀处理后的待呈现应用使用时间段数值作为信息推送时间。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一些实施例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。

描述于本公开的一些实施例中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。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一生成单元，第二生成单元，第一选择单元，分数评估单元，第二选择单元，膨胀处理单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取用户的应用使用时间段数值集合的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

以上描述仅为本公开的一些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，本公开的实施例中所涉及的发明范围，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发明构思的情况下，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的实施例中公开的(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。