[发明专利]信息处理方法、信息处理装置、存储介质与电子设备

说明书

本公开提供了一种信息处理方法、信息处理装置、计算机可读存储介质与电子设备，属于信息处理技术领域。方法包括：根据历史用户数据确定历史用户中各用户与各实体特征之间的关联关系，按照关联关系建立历史用户的异质信息网络；通过异质信息网络确定各用户的相似用户，并根据相似用户的历史用户数据生成相似用户的用户向量；基于待推荐用户与各实体特征之间的关联关系，从用户向量中筛选出待推荐用户的目标用户向量，将与目标用户向量中各目标用户匹配的推送对象确定为候选推送对象；采用预先训练的信息推送模型预测待推荐用户对候选推送对象的兴趣度，并根据兴趣度确定待推荐用户的目标推送对象。本公开可以提高信息推送的准确率。

技术领域

本公开涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种信息处理方法、信息处理装置、计算机可读存储介质与电子设备。

背景技术

为了提高企业的服务质量、满足用户多样化的需求，企业都试图向用户推送其可能感兴趣的内容，使得用户可以根据推送信息选择相应的业务。

现有的信息推送方法主要是通过分析用户的历史行为数据，来确定用户可能感兴趣的内容的。然而，对于新用户而言，其并没有历史行为数据可供分析，同时随着信息内容的不断丰富，对一些用户而言，其产生交互行为的内容数量往往是极少的，因此，信息推送存在冷启动和数据稀疏的问题，而由于这些问题的存在使得信息推送的准确率较低，用户难以获得较好的业务体验。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此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

本公开提供了一种信息处理方法、信息处理装置、计算机可读存储介质与电子设备，进而至少在一定程度上改善现有技术信息推送准确率不高的问题。

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

根据本公开的第一方面，提供一种信息处理方法，所述方法包括：根据历史用户数据确定历史用户中各用户与各实体特征之间的关联关系，按照所述关联关系建立所述历史用户的异质信息网络；通过所述异质信息网络确定各所述用户的相似用户，并根据所述相似用户的历史用户数据生成所述相似用户的用户向量；基于待推荐用户与各所述实体特征之间的关联关系，从所述用户向量中筛选出所述待推荐用户的目标用户向量，将与所述目标用户向量中各目标用户匹配的推送对象确定为候选推送对象；采用预先训练的信息推送模型预测所述待推荐用户对所述候选推送对象的兴趣度，并根据所述兴趣度确定所述待推荐用户的目标推送对象。

在本公开的一种示例性实施方式中，所述实体特征包括所述历史用户中各用户的属性特征和所述历史用户中各用户具有交互行为的交互对象的对象特征。

在本公开的一种示例性实施方式中，所述历史用户数据包括所述历史用户的用户属性数据和历史行为数据，所述根据历史用户数据确定所述历史用户中各用户与各实体特征之间的关联关系，按照所述关联关系建立所述历史用户的异质信息网络，包括：根据所述用户属性数据确定与所述历史用户中各用户具有关联关系的属性特征，以及根据所述历史行为数据确定与所述历史用户中各用户具有关联关系的交互对象的对象特征；以所述历史用户中的每个用户为用户节点，在具有关联关系的用户节点与属性特征对应的属性节点之间建立边，并在具有关联关系的用户节点与对象特征对应的对象节点之间建立边，得到所述异质信息网络。

在本公开的一种示例性实施方式中，所述通过所述异质信息网络确定各所述用户的相似用户，并根据所述相似用户的历史用户数据生成所述相似用户的用户向量，包括：通过所述异质信息网络确定所述历史用户中每个用户的用户节点与各所述实体特征对应的实体节点之间的连接关系；根据所述连接关系确定所述每个用户的相似用户，并根据所述相似用户的历史用户数据生成所述相似用户的用户序列；通过预先训练的向量嵌入模型对所述用户序列进行转换处理，得到所述每个用户的用户向量。