[发明专利]用于推送信息的方法和装置

说明书

本公开的实施例公开了用于处理数据的方法和装置，该方法的一具体实施方式包括：利用预先设置的至少两个基于概率图的模型，分别确定关联度序列，其中，关联度序列用于表征预先生成的关键字和预先获取的对象集合中的对象的关联度；对所确定的关联度序列进行融合，得到融合关联度序列；基于融合关联度序列，从对象集合中确定出关键字的关联对象。该用于处理数据的方法可以提高确定关键字的关联对象的准确率，避免仅利用一个基于概率图的模型进行数据处理而出现不合理的预测结果，进一步地，可以利用得到的关联对象进行信息推送，从而方便终端用户获取数据处理结果，提高用户体验。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于推送信息的方法和装置。

背景技术

基于概率图的模型进行数据处理适用于多种技术领域，影响数据处理的准确率的主要因素包括：基于概率图的模型的算法结构和输入参数的类型，相关技术中，基于概率图的模型的算法结构单一、并且输入参数未分类，导致数据处理的结果准确率较低。

发明内容

本公开的实施例提出了用于推送信息的方法和装置。

第一方面，本公开实施例提供一种用于推送信息的方法，该方法包括：利用预先设置的至少两个基于概率图的模型，分别确定关联度序列，其中，该关联度序列用于表征预先生成的关键字和预先获取的对象集合中的对象的关联度；对所确定的关联度序列进行融合，得到融合关联度序列；基于融合关联度序列，从对象集合中确定出关键字的关联对象。

在一些实施例中，在利用预先设置的至少两个基于概率图的模型，分别确定关联度序列之前，方法还包括：对预先生成的关键字分类，获得第一类关键字和第二类关键字，以使得基于概率图的模型以第一类关键字和第二类关键字为输入参数，确定关联度序列。

在一些实施例中，在利用预先设置的至少两个基于概率图的模型，分别确定关联度序列之前，方法还包括：获取对象集合中的对象的先验概率，以使得基于概率图的模型以对象的先验概率为输入参数，确定关联度序列。

在一些实施例中，预先设置的至少两个基于概率图的模型包括：串联的两个概率图模型或并联的两个概率图模型；以及利用预先设置的至少两个基于概率图的模型，分别确定关联度序列，包括：将第一类关键字和先验概率输入串联的两个概率图模型中的第一个进行计算，将该第一个概率图模型的输出结果和第二类关键字输入串联的两个概率图模型中的第二个进行计算，以获得第一关联度序列；将第一类关键字和第二类关键字中一者、先验概率输入并联的两个概率图模型中一者进行计算，将第一类关键字和第二类关键字中另一者、先验概率输入并联的两个概率图模型中另一者进行计算，对两个概率图模型的输出结果进行求和，并对求和结果归一化以获得第二关联度序列。

在一些实施例中，对所确定的关联度序列进行融合，得到融合关联度序列，包括：确定第一关联度序列和第二关联度序列中对应同一对象的关联度的平均值或者加权平均值，将所确定的平均值或者加权平均值作为融合关联度，得到融合关联度序列。

在一些实施例中，对所确定的关联度序列进行融合，得到融合关联度序列，包括：统计第一关联度序列和第二关联度序列中指示任一对象的关联度的数量，将数量作为融合关联度，得到融合关联度序列。

在一些实施例中，基于融合关联度序列，从对象集合中确定出关键字的关联对象，包括：确定融合关联度的最大值对应的对象为关键字的关联对象。

在一些实施例中，在从对象集合中确定出关键字的关联对象之后，方法还包括：基于预设规则对确定出的关键字的关联对象进行过滤。

第二方面，本公开的实施例提供一种用于推送信息的装置，包括：关联度确定单元，被配置成利用预先设置的至少两个基于概率图的模型，分别确定关联度序列，其中，关联度序列用于表征预先生成的关键字和预先获取的对象集合中的对象的关联度；融合单元，被配置成对所确定的关联度序列进行融合，得到融合关联度序列；关联对象确定单元，被配置成基于融合关联度序列，从对象集合中确定出关键字的关联对象。