[发明专利]用于信息推广的方法、装置、电子设备及计算机可读介质

说明书

本申请公开一种用于信息推广的方法、装置、电子设备及计算机可读介质。涉及计算机信息处理领域，该方法包括：获取第一用户的数据，第二用户的数据以及所述第一用户与所述第二用户之间的联系数据；通过所述第一用户的数据，所述第二用户的数据以及所述联系数据获取特征数据；以及将所述特征数据输入排序模型以确定所述第二用户的排序评分，所述排序模型为支持向量机回归模型；以及根据所述排序评分对所述第二用户进行信息推广。本申请的用于信息推广的方法、装置、电子设备及计算机可读介质，在给用户推送广告的时候，能够提升推送广告的精准度与广度。

技术领域

本发明涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种用于信息推广的方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

基本上所有的互联网公司都有其广告投放平台，这是给广告主投放广告的一个页面。广告主可以通过广告提交页面提交自己的广告需求，后台会给广告主圈定一部分潜在用户。在现有的技术中，通常会采用显性定位的方式投放广告，也就是说，广告主根据用户的标签直接定位，比如说通过年龄、性别、地域这样的标签来直接圈定一部分用户进行投放。这个时候主要是通过后台的用户画像对待推广的广告进行适应用户的挖掘。上述的标签和用户画像主要来源于广告主对自己产品的理解，圈出目标用户。这种人工定义的方法，可能不够精准，或者可能通过年龄和地域指定的用户量很大，需要进一步的做精准筛选。而且，对于指定标签的用户会推广该广告，对非标签用户不会推广该广告，使得广告投放商家很可能忽略了可能潜在的客户群体。

因此，需要一种新的用于信息推广的方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种用于信息推广的方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够在给用户推送广告的时候，提升推送广告的精准度与广度。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明的一方面，提出一种用于信息推广的方法，该方法包括：获取第一用户的数据，第二用户的数据以及第一用户与第二用户之间的联系数据；通过第一用户的数据，第二用户的数据以及联系数据获取特征数据；将特征数据输入排序模型以确定第二用户的排序评分，排序模型为支持向量机回归模型；以及根据排序评分对第二用户进行信息推广。

在本公开的一种示例性实施例中，还包括：根据历史用户数据构建排序模型。

在本公开的一种示例性实施例中，获取第一用户的数据，第二用户的数据以及第一用户与第二用户之间的联系数据，包括：获取第一用户的数据；以及根据第一用户的数据获取第二用户的数据以及第一用户与第二用户之间的联系数据。

在本公开的一种示例性实施例中，获取第一用户的数据，包括：通过二分类模型对用户进行打分排序以获取第一用户；通过第一用户的相关信息生成第一用户的数据。

在本公开的一种示例性实施例中，通过第一用户的数据，第二用户的数据以及联系数据获取特征数据，包括：通过第一用户的数据，第二用户的数据以及联系数据，构建网络拓扑结构以获取特征数据。

在本公开的一种示例性实施例中，通过第一用户的数据，第二用户的数据以及联系数据，构建网络拓扑结构以获取特征数据，包括：通过第一用户的数据，第二用户的数据以及联系数据，通过node2vec算法构建网络拓扑结构以获取特征数据。

在本公开的一种示例性实施例中，通过第一用户的数据，第二用户的数据以及联系数据，通过node2vec算法构建网络拓扑结构以获取特征数据，包括：将第一用户与第二用户作为网络拓扑结构中的节点；将联系数据作为网络拓扑结构中的边；以及通过node2vec算法利用节点与边，建立网络拓扑结构。