交互信息的发送方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本公开涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种交互信息的发送方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.在资源交互中，为了提高资源交互量，其中一方的资源交互方可以发起资源交互任务，并将交互信息推送给另一方资源交互方的账户，以使得账户按照推送的交互信息参与资源交互任务。
3.然而，不同场景下，针对不同的资源交互任务，资源交互方参与活动的可能性并不相同，直接对账户进行交互信息的推送，无法保证信息推送的效果，且资源利用率低下。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种提高资源利用率和交互信息发送效果的交互信息的发送方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本公开实施例提供了一种交互信息的发送方法。所述方法包括：
6.响应于账户的资源交互任务匹配的触发信号，确定所述资源交互任务对应的交互类型；
7.获取与所述交互类型相匹配的所述账户的多个特征维度的资源数据，其中，所述多个特征维度包括资源量维度和历史资源交互维度；
8.在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
9.在其中一个实施例中，所述在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息，包括：
10.获取所述资源交互任务对应的所述多个特征维度的特征数据；
11.在所述多个特征维度的资源数据与所述特征数据之间的相似度大于预设相似度的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
12.在其中一个实施例中，所述历史资源交互维度的资源数据包括所述账户执行所述交互类型对应的历史资源交互任务时的评分，所述在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息，包括：
13.在所述评分大于预设阈值的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
14.在其中一个实施例中，资源交互任务包括多个资源交互流程，账户执行历史资源交互任务时的评分的确定方式包括：
15.获取所述账户执行所述历史资源交互任务的时长及所述账户参与的资源交互流程的流程数量；
16.将所述时长、所述流程数量输入至评分模型，经所述评分模型输出所述账户执行
所述历史资源交互任务时的评分，其中，所述评分模型为基于历史资源交互数据样本和评分之间的关系训练获得。
17.在其中一个实施例中，所述评分模型的获取方式包括：
18.获取历史资源交互数据样本，其中，所述历史资源交互数据样本包括标注有评分标签的历史资源交互数据；
19.构建初始评分模型，所述初始评分模型中设置有训练参数；
20.将所述历史资源交互数据样本输入至所述初始评分模型，得到输出结果；
21.基于所述输出结果与标注的评分标签的差异，对所述初始评分模型进行迭代优化，直至所述差异满足预设要求，得到评分模型。
22.第二方面，本公开实施例还提供了一种交互信息的发送装置。所述装置包括：
23.确定模块，用于响应于账户的资源交互任务匹配的触发信号，确定所述资源交互任务对应的交互类型；
24.获取模块，用于获取与所述交互类型相匹配的所述账户的多个特征维度的资源数据，其中，所述多个特征维度包括资源量维度和历史资源交互维度；
25.发送模块，用于在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
26.在其中一个实施例中，所述发送模块，包括：
27.第一获取子模块，用于获取所述资源交互任务对应的所述多个特征维度的特征数据；
28.第一发送子模块，用于在所述多个特征维度的资源数据与所述特征数据之间的相似度大于预设相似度的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
29.在其中一个实施例中，所述历史资源交互维度的资源数据包括所述账户执行所述交互类型对应的历史资源交互任务时的评分，所述发送模块，包括：
30.第二发送子模块，用于在所述评分大于预设阈值的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
31.在其中一个实施例中，资源交互任务包括多个资源交互流程，账户执行历史资源交互任务时的评分的确定模块，包括：
32.第一获取单元，用于获取所述账户执行所述历史资源交互任务的时长及所述账户参与的资源交互流程的流程数量；
33.第一输入单元，用于将所述时长、所述流程数量输入至评分模型，经所述评分模型输出所述账户执行所述历史资源交互任务时的评分，其中，所述评分模型为基于历史资源交互数据样本和评分之间的关系训练获得。
34.在其中一个实施例中，所述评分模型的获取模块包括：
35.第二获取单元，用于获取历史资源交互数据样本，其中，所述历史资源交互数据样本包括标注有评分标签的历史资源交互数据；
36.构建单元，用于构建初始评分模型，所述初始评分模型中设置有训练参数；
37.第二输入单元，用于将所述历史资源交互数据样本输入至所述初始评分模型，得到输出结果；
38.迭代单元，用于基于所述输出结果与标注的评分标签的差异，对所述初始评分模
型进行迭代优化，直至所述差异满足预设要求，得到评分模型。
39.第三方面，本公开实施例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本公开实施例中任一项所述的方法的步骤。
40.第四方面，本公开实施例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本公开实施例中任一项所述的方法的步骤。
41.第五方面，本公开实施例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本公开实施例中任一项所述的方法的步骤。
42.本公开实施例，在发送交互信息时，响应于账户的资源交互任务匹配的触发信号，确定资源交互任务对应的交互类型，获取与交互类型相匹配的多个特征维度的资源数据，在多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向账户发送与资源交互任务对应的交互信息；通过本公开实施例，根据交互任务的类型获取账户的多个特征维度的资源数据并在符合预设条件的情况下发送交互信息，实现了根据交互任务和账户的资源数据进行判断，只对符合条件的账户发送交互信息，能够提高交互信息发送的准确性和响应率；通过包括资源量维度和历史资源交互维度的多特征维度的资源数据进行匹配比较，进一步提高了交互信息发送的准确性，向符合预设条件匹配度较高的账户发送交互信息，能够保证交互信息推送的效果，节约资源，提高资源利用率，且提升了用户的体验感。
附图说明
43.图1为一个实施例中交互信息的发送方法的流程示意图；
44.图2为一个实施例中交互信息的发送方法的流程示意图；
45.图3为一个实施例中评分的确定方式的流程示意图；
46.图4为一个实施例中交互信息的发送方法的流程示意图；
47.图5为一个实施例中评分模型的获取方式装置的结构框图；
48.图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
49.为了使本公开实施例的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本公开实施例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公开实施例，并不用于限定本公开实施例。
50.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种交互信息的发送方法，所述方法包括：
51.步骤s110，响应于账户的资源交互任务匹配的触发信号，确定所述资源交互任务对应的交互类型；
52.本公开实施例中，响应于账户的资源交互任务匹配的触发信号，确定资源交互任务对应的交互类型。具体地，资源交互任务可以包括资源交互方发起的用于直接或间接提高资源交互量的资源交互任务。触发信号可以根据实际应用场景设置得到，在一个示例中，账户的资源交互任务匹配的触发信号可以包括账户的用户在移动终端上执行的预设操作，
例如，用户点击活动页面，对应的账户触发资源交互任务匹配。在一个示例中，一个触发信号可以对应一个或多个资源交互任务，一个触发信号对应多个交互任务时，响应于该触发信号，可以根据多个交互任务分别进行数据获取和后续是否符合预设条件的判断。不同的资源交互任务可能对应不同的交互类型，其中，交互类型可以为事先根据实际应用场景划分得到，例如，可以通过资源交互任务的目的、资源交互任务的具体任务信息等进行划分，每个资源交互任务均对应有交互类型。
53.步骤s120，获取与所述交互类型相匹配的所述账户的多个特征维度的资源数据，其中，所述多个特征维度包括资源量维度和历史资源交互维度；
54.本公开实施例中，确定资源交互任务对应的交互类型后，获取与所述交互类型相匹配的账户的多个特征维度的资源数据。其中，多个特征维度包括资源量维度、历史资源交互维度，资源量维度的资源数据可以包括但不限于账户的当前资源量数据、账户的历史最大资源量数据等，历史资源交互维度的资源数据可以包括但不限于账户的历史资源交互次数、账户的历史资源交互的资源总量等。本实施例中，获取的资源数据与交互类型相匹配，不同的交互类型对应的资源数据也会不同。在一个示例中，获取的资源数据类型和交互类型之间存在预设的关联关系，该关联关系可以为事先根据实际应用场景确定得到，根据交互类型和对应的关联关系，就能够确定得到交互类型对应的资源数据类型，进而获取账户的对应的资源数据。
55.步骤s130，在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
56.本公开实施例中，在多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，可以认为该账户与该资源交互任务之间的匹配度较高，可以向该账户推送此资源交互任务的相关信息，因此，向所述账户发送与资源交互任务对应的交互信息。在一个示例中，资源交互任务对应的交互信息可以包括但不限于资源交互任务对应的交互流程信息、资源交互任务对应的任务内容信息等。在一个示例中，用户通过客户端控制账户，客户端账户接收到交互信息后，用户可以根据实际应用场景选择是否参与资源交互任务。其中，预设条件可以为事先根据实际应用场景设置得到，例如，针对不同的资源数据类型设置对应的阈值条件，在多个特征维度的资源数据均符合对应的阈值条件的情况下，可以认为多个特征维度的资源数据符合预设条件。在一个示例中，预设条件与资源交互任务之间存在关联关系，不同的资源交互任务可以对应不同的预设条件。
57.在一种可能的实现方式中，可以设置提示信息显示在客户端，以提示用户可以通过摇一摇等操作方式参与资源交互任务，响应于用户执行对应的操作，获取与资源交互任务对应的多个特征维度的资源数据，并进行判断，得到用户的账户符合条件的资源交互任务，向账户发送资源交互任务对应的交互信息，以提示用户参与资源交互任务。
58.本公开实施例，在发送交互信息时，响应于账户的资源交互任务匹配的触发信号，确定资源交互任务对应的交互类型，获取与交互类型相匹配的多个特征维度的资源数据，在多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向账户发送与资源交互任务对应的交互信息；通过本公开实施例，根据交互任务的类型获取账户的多个特征维度的资源数据并在符合预设条件的情况下发送交互信息，实现了根据交互任务和账户的资源数据进行判断，只对符合条件的账户发送交互信息，能够提高交互信息发送的准确性和响应率；通过包
括资源量维度和历史资源交互维度的多特征维度的资源数据进行匹配比较，进一步提高了交互信息发送的准确性，向符合预设条件匹配度较高的账户发送交互信息，能够保证交互信息推送的效果，节约资源，提高资源利用率，且提升了用户的体验感。
59.在一个实施例中，如图2所示，所述在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息，包括：
60.步骤s131，获取所述资源交互任务对应的所述多个特征维度的特征数据；
61.步骤s132，在所述多个特征维度的资源数据与所述特征数据之间的相似度大于预设相似度的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
62.本公开实施例中，获取多个特征维度的资源数据后，获取资源交互任务对应的多个特征维度的特征数据，其中，多个特征维度为获取的资源数据的多个特征维度，即多个特征维度的特征数据与多个特征维度的资源数据存在对应关系。获取多个特征维度的资源数据中每个特征维度的资源数据与对应的特征数据之间的相似度，在多个特征维度的资源数据与对应的特征数据之间的相似度均大于预设相似度的情况下，向所述账户发送资源交互任务对应的交互信息。在一个示例中，不同特征维度的资源数据可以对应设置不同的预设相似度，在多个特征维度的资源数据与特征数据之间的相似度均大于对应的预设相似度时，向所述账户发送与资源交互任务对应的交互信息。在一个示例中，可以将预设相似度设置为100％，以进一步提高交互信息发送的准确性。
63.在一个示例中，可以通过计算数据之间的欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离、tanimoto系数、杰卡德距离等方式计算数据之间的相似度。例如，当通过余弦距离计算相似度时，多特征维度的资源数据b＝(b1，b2，...，bi，...，bn)，多特征维度的特征数据a＝(a1，a2，...，ai，...，an)，其中，ai和bi分别为对应的第i个特征值数据，n为特征值数据个数。利用余弦相似度公式余弦相似度公式计算得到数据之间的相似度。
64.本公开实施例，在对多个特征维度的资源数据进行匹配时，通过对应的多个特征维度的特征数据进行相似度计算，在相似度符合预设相似度的情况下，发送交互信息，进一步提高了账户与资源交互任务匹配度计算的准确性，保证了交互信息发送的效果，提升了用户的体验感。
65.在一个实施例中，所述历史资源交互维度的资源数据包括所述账户执行所述交互类型对应的历史资源交互任务时的评分，所述在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息，包括：
66.在所述评分大于预设阈值的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
67.本公开实施例中，历史资源交互维度的资源数据包括账户执行交互类型对应的历史资源交互任务时的评分，不同的交互类型对应不同的资源交互任务，一个交互类型可以对应一个或多个资源交互任务，根据历史数据获取账户在执行该交互类型对应的历史资源交互任务时的评分，其中，根据评分可以确定账户对资源交互任务的满意程度。在评分大于预设阈值的情况下，可以认为账户在执行该交互类型对应的历史资源交互任务时满意度较高，与当前的资源交互任务的匹配度较高，向所述账户发送与资源交互任务对应的交互信息。在一个示例中，在评分大于预设阈值，且其他资源数据均符合预设条件的情况下，向所
述账户发送与资源交互任务对应的交互信息。
68.本公开实施例，通过获取账户执行该交互类型对应的历史资源交互任务时的评分，并根据评分进行判断，进一步提高了账户与资源交互任务匹配度计算的准确性，保证了交互信息发送的效果，提升了用户的体验感。
69.在一个实施例中，如图3所示，资源交互任务包括多个资源交互流程，账户执行历史资源交互任务时的评分的确定方式包括：
70.步骤s310，获取所述账户执行所述历史资源交互任务的时长及所述账户参与的资源交互流程的流程数量；
71.步骤s320，将所述时长、所述流程数量输入至评分模型，经所述评分模型输出所述账户执行所述历史资源交互任务时的评分，其中，所述评分模型为基于历史资源交互数据样本和评分之间的关系训练获得。
72.本公开实施例中，资源交互任务包括多个资源交互流程，在确定账户执行历史资源交互任务时的评分时，获取账户执行历史资源交互任务的时长以及账户参与的资源交互流程的流程数量，将时长和流程数量输入至评分模型，经评分模型输出账户执行该历史资源交互任务时的评分。其中，评分模型为基于历史资源交互数据样本和评分之间的关系训练获得。在一个示例中，在训练评分模型时，可以根据时长、流程数量与评分之间的关系确定得到时长对应的第一权重和流程数量对应的第二权重，根据时长、第一权重、流程数量、第二权重就能够计算得到对应的评分。评分模型可以为基于预设的机器学习算法构建得到的人工智能模型，预设的机器学习算法可以包括但不限于遗传算法、进化策略算法等。
73.在一种可能的实现方式中，根据账户执行历史资源交互任务的时长和账户客户端登录总时长确定执行历史资源交互任务的时长比例，根据账户参与的资源交互流程的数量和对应的资源交互流程的总数量确定账户参与资源交互流程的百分比，通过所述时长比例和百分比计算得到对应的满意度的评分。在一个示例中，在训练评分模型时，可以根据时长、流程数量与评分之间的关系确定得到时长比例对应的第一权重和百分比对应的第二权重，根据时长比例、第一权重、百分比、第二权重就能够计算得到对应的评分；例如，可以通过遗传算法计算第一权重和第二权重，遗传算法的输入是时长比例样本、百分比样本和对应的评分标签三个初始参数，三个初始参数对应的遗传算法的染色体，形成初始群体，通过评价函数给每个个体的值进行评价，淘汰适应度低的个体，选择适应度高的参加遗传操作，经过遗传操作的个体形成下一代新的种群，即参数，对于新种群进行下一步进化，遗传算法采用的交叉算法为：两点式交叉算法，变异方法为：将染色体即参数的序列前后互换，遗传代数为设定值，达到设定值后停止，直接输出匹配值，例如，可以设置设定值为100，通过交叉、变异得出优化后的三个参数，计算适应度值，判断是否满足要求，满足要求的条件为：与最优比例值的相似度，例如设定+(-)0.01为满足条件，如果不满足则重复上述步骤，优化参数，如果满足，则得到第一权重和第二权重。在一个示例中，可以利用q＝l1*a+l2*b求得对应的评分，其中，q表示满意度的评分，a表示时长比例，b表示百分比，l1表示第一权重，l2表示第二权重，根据q的值判断用户的满意度，评分越高则满意度越高。
74.本公开实施例，通过账户执行历史资源交互任务的时长和参与的资源交互流程的数量，利用评分模型能够确定得到对应的评分，提高了获取评分的效率，保证了评分的准确性，进一步提高了账户与资源交互任务匹配度计算的准确性，保证了交互信息发送的效果，
提升了用户的体验感。
75.在一个实施例中，如图4所示，所述评分模型的获取方式包括：
76.步骤s410，获取历史资源交互数据样本，其中，所述历史资源交互数据样本包括标注有评分标签的历史资源交互数据；
77.步骤s420，构建初始评分模型，所述初始评分模型中设置有训练参数；
78.步骤s430，将所述历史资源交互数据样本输入至所述初始评分模型，得到输出结果；
79.步骤s440，基于所述输出结果与标注的评分标签的差异，对所述初始评分模型进行迭代优化，直至所述差异满足预设要求，得到评分模型。
80.本公开实施例中，评分模型为基于历史资源交互数据样本和评分之间的关联关系确定得到。具体地，获取历史资源交互数据样本，所述历史资源交互数据样本包括标注有评分标签的历史资源交互数据，构建初始评分模型，初始评分模型中设置有训练参数，在一个示例中，初始评分模型可以为基于遗传算法构建得到。将历史资源交互数据样本输入至初始评分模型，得到输出结果，根据输出结果和对应的评分标签之间的差异，对初始评分模型进行迭代优化，直至差异满足预设要求，得到评分模型。其中，预设要求可以为根据实际应用场景确定得到，当输出结果与评分标签之间的差异满足该预设要求时，可以认为此时模型输出结果与评分标签之间的差异较小，模型输出结果准确度符合要求。历史资源交互数据样本可以为从历史资源交互数据中确定得到，包括但不限于账户执行历史资源交互时对应的时长和流程数量等数据。评分标签可以为事先根据实际应用场景标注得到，例如，根据用户反馈的满意度信息等确定对应的评分标签。
81.本公开实施例，通过历史资源交互数据样本和对应的评分标签训练得到评分模型，保证了评分模型输出的评分的准确率，能够实现对账户和资源交互任务的匹配度的精确评估，进而提高交互信息发送的准确率和效果；通过评分模型确定账户评分，提高了评分获取的效率，提升了资源利用率，保证了用户的体验感。
82.应该理解的是，虽然附图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，附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。
83.基于同样的发明构思，本公开实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的交互信息的发送方法的交互信息的发送装置。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交互信息的发送装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于交互信息的发送方法的限定，在此不再赘述。
84.在一个实施例中，如图5所示，提供了一种交互信息的发送装置500，包括：
85.确定模块510，用于响应于账户的资源交互任务匹配的触发信号，确定所述资源交互任务对应的交互类型；
86.获取模块520，用于获取与所述交互类型相匹配的所述账户的多个特征维度的资源数据，其中，所述多个特征维度包括资源量维度和历史资源交互维度；
87.发送模块530，用于在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
88.在其中一个实施例中，所述发送模块，包括：
89.第一获取子模块，用于获取所述资源交互任务对应的所述多个特征维度的特征数据；
90.第一发送子模块，用于在所述多个特征维度的资源数据与所述特征数据之间的相似度大于预设相似度的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
91.在其中一个实施例中，所述历史资源交互维度的资源数据包括所述账户执行所述交互类型对应的历史资源交互任务时的评分，所述发送模块，包括：
92.第二发送子模块，用于在所述评分大于预设阈值的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
93.在其中一个实施例中，资源交互任务包括多个资源交互流程，账户执行历史资源交互任务时的评分的确定模块，包括：
94.第一获取单元，用于获取所述账户执行所述历史资源交互任务的时长及所述账户参与的资源交互流程的流程数量；
95.第一输入单元，用于将所述时长、所述流程数量输入至评分模型，经所述评分模型输出所述账户执行所述历史资源交互任务时的评分，其中，所述评分模型为基于历史资源交互数据样本和评分之间的关系训练获得。
96.在其中一个实施例中，所述评分模型的获取模块包括：
97.第二获取单元，用于获取历史资源交互数据样本，其中，所述历史资源交互数据样本包括标注有评分标签的历史资源交互数据；
98.构建单元，用于构建初始评分模型，所述初始评分模型中设置有训练参数；
99.第二输入单元，用于将所述历史资源交互数据样本输入至所述初始评分模型，得到输出结果；
100.迭代单元，用于基于所述输出结果与标注的评分标签的差异，对所述初始评分模型进行迭代优化，直至所述差异满足预设要求，得到评分模型。
101.上述交互信息的发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。
102.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6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、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。该计算机设备的数据库用于存储资源交互数据等本实施例中涉及的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终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交互信息的发送方法。
103.本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本公开实施例方案相关的部分结构的框图，并不构成对本公开实施例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。
104.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。
105.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。
106.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。
107.需要说明的是，本公开实施例所涉及的用户信息(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。
108.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，本公开实施例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。本公开实施例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。本公开实施例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。
109.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。
110.以上所述实施例仅表达了本公开实施例的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本公开实施例专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开实施例构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本公开实施例的保护范围。因此，本公开实施例的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种交互信息的发送方法，其特征在于，所述方法包括：响应于账户的资源交互任务匹配的触发信号，确定所述资源交互任务对应的交互类型；获取与所述交互类型相匹配的所述账户的多个特征维度的资源数据，其中，所述多个特征维度包括资源量维度和历史资源交互维度；在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息，包括：获取所述资源交互任务对应的所述多个特征维度的特征数据；在所述多个特征维度的资源数据与所述特征数据之间的相似度大于预设相似度的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史资源交互维度的资源数据包括所述账户执行所述交互类型对应的历史资源交互任务时的评分，所述在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息，包括：在所述评分大于预设阈值的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，资源交互任务包括多个资源交互流程，账户执行历史资源交互任务时的评分的确定方式包括：获取所述账户执行所述历史资源交互任务的时长及所述账户参与的资源交互流程的流程数量；将所述时长、所述流程数量输入至评分模型，经所述评分模型输出所述账户执行所述历史资源交互任务时的评分，其中，所述评分模型为基于历史资源交互数据样本和评分之间的关系训练获得。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述评分模型的获取方式包括：获取历史资源交互数据样本，其中，所述历史资源交互数据样本包括标注有评分标签的历史资源交互数据；构建初始评分模型，所述初始评分模型中设置有训练参数；将所述历史资源交互数据样本输入至所述初始评分模型，得到输出结果；基于所述输出结果与标注的评分标签的差异，对所述初始评分模型进行迭代优化，直至所述差异满足预设要求，得到评分模型。6.一种交互信息的发送装置，其特征在于，所述装置包括：确定模块，用于响应于账户的资源交互任务匹配的触发信号，确定所述资源交互任务对应的交互类型；获取模块，用于获取与所述交互类型相匹配的所述账户的多个特征维度的资源数据，其中，所述多个特征维度包括资源量维度和历史资源交互维度；发送模块，用于在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述发送模块，包括：第一获取子模块，用于获取所述资源交互任务对应的所述多个特征维度的特征数据；第一发送子模块，用于在所述多个特征维度的资源数据与所述特征数据之间的相似度大于预设相似度的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的交互信息的发送方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的交互信息的发送方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的交互信息的发送方法的步骤。

技术总结
本公开涉及一种交互信息的发送方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：响应于账户的资源交互任务匹配的触发信号，确定所述资源交互任务对应的交互类型；获取与所述交互类型相匹配的所述账户的多个特征维度的资源数据，其中，所述多个特征维度包括资源量维度和历史资源交互维度；在所述多个特征维度的资源数据均符合预设条件的情况下，向所述账户发送与所述资源交互任务对应的交互信息。采用本方法能够提高资源利用率和交互信息发送效果。交互信息发送效果。交互信息发送效果。


技术研发人员：党娜
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：2023.04.18
技术公布日：2023/8/22