[发明专利]用于推送信息的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于推送信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标用户的属性信息；根据目标用户的属性信息生成第一特征向量；获取目标对象的推荐信息；根据推荐信息生成第二特征向量；基于第一特征向量、第二特征向量以及预先训练的预测模型，生成目标用户对推荐信息的响应意向；响应于预测模型生成的响应意向指示目标用户响应推荐信息，向目标用户的终端推送推荐信息。该实施方式提供了一种基于用户的属性信息以及推荐信息进行信息推送的机制，提高了信息推送效率。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及用于推送信息的方法和装置。

背景技术

信息推送，又称为“网络广播”，是通过一定的技术标准或协议，在互联网上通过推送用户需要的信息来减少信息过载的一项技术。信息推送技术通过主动推送信息给用户，可以减少用户在网络上搜索所花的时间。

发明内容

本申请实施例提出了用于推送信息的方法和装置。

第一方面，本申请的一些实施例提供了一种用于推送信息的方法，该方法包括：获取目标用户的属性信息；根据目标用户的属性信息生成第一特征向量；获取目标对象的推荐信息；根据推荐信息生成第二特征向量；基于第一特征向量、第二特征向量以及预先训练的预测模型，生成目标用户对推荐信息的响应意向；响应于预测模型生成的响应意向指示目标用户响应推荐信息，向目标用户的终端推送推荐信息。

在一些实施例中，方法还包括：获取目标对象的属性信息；根据目标对象的属性信息生成第三特征向量；以及基于第一特征向量、第二特征向量以及预先训练的预测模型，生成目标用户对推荐信息的响应意向，包括：将第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量输入至预先训练的预测模型，生成目标用户对推荐信息的响应意向。

在一些实施例中，推荐信息是经由以下步骤生成的：选择针对目标对象预先设置的推荐信息片段集合中的推荐信息片段进行组合，得到推荐信息片段组合的集合；针对集合中的推荐信息片段组合：生成该推荐信息片段组合的特征向量；将该推荐信息片段组合的特征向量、第一特征向量以及第二特征向量输入至预先训练的评分模型，生成该推荐信息片段组合的分数；根据集合中分数符合预设条件的推荐信息片段组合生成推荐信息。

在一些实施例中，根据集合中分数符合预设条件的推荐信息片段组合生成推荐信息，包括：获取预先设置的目标对象的获取方式信息；合并集合中分数符合预设条件的推荐信息片段组合和获取方式信息，得到推荐信息。

在一些实施例中，根据推荐信息生成第二特征向量，包括：获取推荐信息包含的以下信息项中的至少一项：关键词、场景信息和功能信息；根据所获取的信息项第二特征向量。

第二方面，本申请的一些实施例提供了一种用于推送信息的装置，该装置包括：第一获取单元，被配置成获取目标用户的属性信息；第一生成单元，被配置成根据目标用户的属性信息生成第一特征向量；第二获取单元，被配置成获取目标对象的推荐信息；第二生成单元，被配置成根据推荐信息生成第二特征向量；第三生成单元，被配置成基于第一特征向量、第二特征向量以及预先训练的预测模型，生成目标用户对推荐信息的响应意向；推送单元，被配置成响应于预测模型生成的响应意向指示目标用户响应推荐信息，向目标用户的终端推送推荐信息。

在一些实施例中，装置还包括：第三获取单元，被配置成获取目标对象的属性信息；第四生成单元，被配置成根据目标对象的属性信息生成第三特征向量；以及第三生成单元，进一步被配置成：将第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量输入至预先训练的预测模型，生成目标用户对推荐信息的响应意向。