[发明专利]一种资源推送方法及装置有效
申请号: | 201710242368.2 | 申请日: | 2017-04-13 |
公开(公告)号: | CN107103057B | 公开(公告)日: | 2018-09-18 |
发明(设计)人: | 高文尧;易玲玲;贺鹏;邱立威 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06Q30/02;G06Q50/00 |
代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 赵囡囡 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 资源 推送 方法 装置 | ||
本发明提供一种资源推送方法及装置,该方法包括:获取基准用户的目标关系链;根据所述基准用户和目标关系链确定所述基准用户的关系用户;从预设数据库中获取所述关系用户的参数特征;根据所述参数特征确定每一所述关系用户与对应的基准用户的相似度值,或根据所述参数特征确定每一所述关系用户的概率值;根据所述相似度值或概率值从所述关系用户中确定推送用户,向所述推送用户推送目标资源。由于在本发明实施例中采用基准用户的关系用户作为候选用户集,然后从候选用户集中选取推送用户,从而有效利用了用户群社交同质性以及用户群社交影响力,因此提高了对资源推送的精准度,进而提升了资源推送的效果。
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种资源推送方法及装置。
背景技术
随着网络技术的发展,社交网络成为了重要的交流平台之一。众所周知,在社交网络中进行资源推送,是资源推广的重要方式。然而在传统的资源推送方式中,通常采用是将全量用户按照预设规则进行过滤,得到候选用户集,然后利用种子用户加负样本构成的训练集训练模型对候选用户集,排序过滤出目标投放用户群,然后进行资源的一次性推送,这种推送方式的精准度较差。
发明内容
本发明实施例提供一种资源推送方法及装置,以解决资源推送精准度较差的问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种资源推送方法,包括:
获取基准用户的目标关系链;
根据所述基准用户和目标关系链确定所述基准用户的关系用户;
从预设数据库中获取所述关系用户的参数特征;
根据所述参数特征确定每一所述关系用户与对应的基准用户的相似度值,或根据所述参数特征确定每一所述关系用户的概率值;
根据所述相似度值或概率值从所述关系用户中确定推送用户,向所述推送用户推送目标资源。
第二方面,本发明实施例还提供了一种资源推送装置,包括:
关系链获取模块,用于获取基准用户的目标关系链;
第一确定模块,用于根据所述基准用户和目标关系链确定所述基准用户的关系用户;
圈子定向关系链拉取模块,用于从预设数据库中获取所述关系用户的参数特征;
第二确定模块,用于根据所述参数特征确定每一所述关系用户与对应的基准用户的相似度值,或根据所述参数特征确定每一所述关系用户的概率值;
排序过滤模块,用于根据所述相似度值或概率值从所述关系用户中确定推送用户,向所述推送用户推送目标资源。
这样,本发明实施例中,获取基准用户的目标关系链;根据所述基准用户和目标关系链确定所述基准用户的关系用户;从预设数据库中获取所述关系用户的参数特征;根据所述参数特征确定每一所述关系用户与对应的基准用户的相似度值,或根据所述参数特征确定每一所述关系用户的概率值;根据所述相似度值或概率值从所述关系用户中确定推送用户,向所述推送用户推送目标资源。由于在本发明实施例中采用基准用户的关系用户作为候选用户集,然后从候选用户集中选取推送用户,从而有效利用了用户群社交同质性(相似性)以及用户群社交影响力,因此提高了对资源推送的精准度,进而提升了资源推送的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的资源推送方法的流程图;
图2是本发明又一实施例提供的资源推送方法的流程图;
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