[发明专利]一种用户标签的推送方法、装置、电子设备和介质

权利要求书

1.一种用户标签的推送方法，其特征在于，包括：

根据标签使用者的历史标签选择行为数据，为所述标签使用者确定至少一类推荐标签集，其中，所述标签为用户所属标签，每个用户具有一个或多个标签，每个标签所属于一个或多个用户，所述标签使用者为根据选择使用的标签，向具有该标签的用户推送信息的推送信息者；

将所述推荐标签集提供给所述标签使用者，以供选择使用。

2.根据权利要求1所述的用户标签的推送方法，其特征在于，所述推荐标签集为热门标签集，则根据标签使用者的历史标签选择行为数据，为所述标签使用者确定热门标签集包括：

针对每个标签，分别获取被各个标签使用者的使用次数；

根据标签使用者的权重和/或被使用时间的权重，以及所述使用次数，确定所述标签的使用评分；

根据各标签的使用评分筛选确定出至少一个标签添加至热门标签集中。

3.根据权利要求2所述的用户标签的推送方法，其特征在于，标签使用者的权重与所述标签使用者的活跃度成正比；使用时间的权重与标签被使用时间距离当前时间的差值成反比。

4.根据权利要求1所述的用户标签的推送方法，其特征在于，所述推荐标签集为行业标签集，则根据标签使用者的历史标签选择行为数据，为所述标签使用者确定行业标签集包括：

针对每个标签，获取所述标签分别被至少两个行业的标签使用者使用后的投后表现数据；

根据所述投后表现数据中，将所述标签命中的竞争激烈用户排除，其中，所述竞争激烈用户为在至少两个行业中投后表现数据超出设定门限值的热度用户；

根据剩余用户的投后表现数据，确定所述标签所属的行业，添加至对应的行业标签集中。

5.根据权利要求1所述的用户标签的推送方法，其特征在于，所述推荐标签集为优质标签集，则根据标签使用者的历史标签选择行为数据，为所述标签使用者确定优质标签集包括：

根据各用户的用户画像对各用户进行聚类，并获取同类用户具有的所有标签，分别作为候选标签；

将待测标签使用者的属性特征和每个候选标签分别输入标签预测模型中，以确定每个候选标签针对所述待测标签使用者的被使用概率；其中，所述标签预测模型为根据各个标签使用者的属性特征和历史所选用的标签次数进行训练而获得的；

根据各候选标签的被使用概率，为所述待测标签使用者筛选确定对应的优质标签集。

6.根据权利要求5所述的用户标签的推送方法，其特征在于，确定每个候选标签针对所述待测标签使用者的被使用概率之前，还包括：

从各所述候选标签中，去除所述待测标签使用者的历史使用标签。

7.根据权利要求5所述的用户标签的推送方法，其特征在于，根据各候选标签的被使用概率，为所述待测标签使用者筛选确定对应的优质标签集包括：

根据各候选标签的被使用概率，以及根据各候选标签的投后表现数据和/或覆盖的用户数量为候选标签进行排序；

根据排序结果为所述待测标签使用者筛选确定对应的优质标签集。

8.根据权利要求1所述的用户标签的推送方法，其特征在于，所述推荐标签集为兴趣标签集，则根据标签使用者的历史标签选择行为数据，为所述标签使用者确定兴趣标签集包括：

针对任一标签使用者，确定未使用标签与已使用标签的用户群覆盖重合率；

根据覆盖重合率从各未使用新标签中进行筛选，以确定备选标签；

设置所述标签使用者使用所述备选标签进行信息推荐，并获取投后表现数据；

根据所述投后表现数据对所述备选标签进行筛选，将筛选后的标签添加入兴趣标签集中。