[发明专利]热点新闻推送方法和装置

权利要求书

1.一种热点新闻推送方法，其特征在于，包括：

获取待推送的目标用户的生物特征信息和历史行为信息；所述生物特征信息包括：用户的性别、年龄、教育程度；所述历史行为信息包括：历史总点击数、低质文章点击数；

根据所述生物特征信息和所述历史行为信息，确定所述目标用户的目标关注度等级，其中，所述目标关注度等级用于表征所述目标用户对热点新闻的关注程度；

根据所述目标关注度等级，确定热点新闻在推送信息中的比重值；

按照所述比重值向所述目标用户推送信息，其中，推送的所述信息中包括待推送的热点新闻；

其中，所述根据所述目标关注度等级，确定热点新闻在推送信息中的比重值之后，包括：

根据所述比重值，调整所述热点新闻对应的展示区域的大小，其中所述展示区域的大小与所述比重值正相关；

所述根据所述生物特征信息和所述历史行为信息，确定所述目标用户的目标关注度等级，包括：

根据所述生物特征信息和所述历史行为信息进行数据融合，得到融合结果；

根据所述融合结果，确定所述目标关注度等级；

所述按照所述比重值向所述目标用户推送信息，包括：

按照所述比重值和可推送的信息的总数量，从候选推送信息中确定待推送的所述热点新闻包括：

根据所述总数量和所述比重值，确定所述热点新闻的数量；

按照所述候选推荐信息中每个热点新闻的热度，按序选取与所述数量等同的所述热点新闻；

从所述候选推送信息中，选取非所述热点新闻的第一推送信息；

将选取的所述第一推送信息和所述热点新闻进行统一排序，按照排序后的结果推送给所述目标用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标关注度等级，确定热点新闻在推送信息中的比重值，包括：

根据所述目标关注度等级，查询关注度等级与比重值之间的映射关系，得到与所述目标关注度等级匹配的所述比重值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待推送的目标用户的生物特征信息和历史行为信息之前，还包括：

采集历史用户的生物特征信息、历史行为信息以及所述历史用户的关注度等级；

利用所述历史用户的生物特征信息、历史行为信息以及所述历史用户的关注度等级，对机器学习模型进行训练，得到目标机器学习模型；其中所述目标机器学习模型用于确定所述目标用户的关注度等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述生物特征信息和所述历史行为信息，确定所述目标用户的目标关注度等级，包括：

将所述目标用户的生物特征信息和所述历史行为信息，输入到所述目标机器学习模型中，得到所述目标用户不同关注度等级的分类概率；

将最大的所述分类概率对应的关注度等级确定为所述目标关注度等级。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取待推送的目标用户的生物特征信息和历史行为信息，包括：

从所述目标用户的注册信息中，提取所述目标用户的所述生物特征信息；

从所述目标用户的浏览日志中，提取所述目标用户的所述历史行为信息。