[发明专利]一种动态推送方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种动态推送方法，其特征在于，包括：

若检测到用户触发的点击指令，则获取所述点击指令对应的第一时间信息；

若检测到用户触发的至少一个翻动指令，则获取每个翻动指令对应的第二时间信息；

若检测到用户触发的退出指令，则获取所述退出指令对应的第三时间信息；

基于所述第一时间信息、所述第二时间信息以及所述第三时间信息确定文章分析样本；

对所述文章分析样本进行分析得到文章类别信息；

基于所述文章类别信息确定待推送文章；

将所述待推送文章进行推送。

2.根据权利要求1所述的一种动态推送方法，其特征在于，所述基于所述第一时间信息、所述第二时间信息以及所述第三时间信息确定文章分析样本，包括以下中的任意一项：

若所述第二时间信息的数量为一个，则基于所述第一时间信息以及第二时间信息确定第一时间差值，并且基于所述第二时间信息以及第三时间信息确定第二时间差值；确定所述第一时间差值以及第二时间差值的第一最大时间差值；获取所述第一最大时间差值对应的第一图像信息；将所述第一图像信息确定为所述文章分析样本；

若所述第二时间信息的数量为至少两个，则基于各个第二时间信息确定至少一个第三时间差值，所述第三时间差值为相邻两个第三时间信息之间的时间差值；基于所述第一时间信息以及首个第二时间信息确定第四时间差值；基于最后一个第二时间信息以及第三时间信息确定第五时间差值；确定所述至少一个第三时间差值、所述第四时间差值以及所述第五时间差值中的第二最大时间差值；获取所述第二最大时间差值对应的第二图像信息；将所述第二图像信息确定为所述文章分析样本。

3.根据权利要求2所述的一种动态推送方法，其特征在于，所述对所述文章分析样本进行分析得到文章类别信息，包括：

对所述文章分析样本进行文字识别得到文字信息；

将所述文字信息输入至训练好的网络模型中进行词语识别，得到词语集；

基于所述词语集生成文章特征样本；

将所述文章特征样本输入至预设的KNN模型中进行文章类别识别，得到文章类别信息。

4.根据权利要求3所述的一种动态推送方法，其特征在于，所述基于所述文章类别信息确定待推送文章，包括：

基于所述文章类别信息确定待推送库；

获取所述待推送库中至少一个文章的发布时间信息；

计算每个文章的发布时间信息与所述第三时间信息的差值；

将最小的差值对应的文章确定为所述待推送文章。

5.根据权利要求4所述的一种动态推送方法，其特征在于，所述将所述待推送文章进行推送，包括：

将所述待推送文章生成第一链接；

将所述第一链接添加至待更新队列中，以形成新的待更新队列；

若检测到用户触发的更新指令，则将所述新的待更新队列进行显示。

6.根据权利要求4所述的一种动态推送方法，其特征在于，所述方法还包括：

若检测到用户触发的复制指令，则获取粘贴板中的内容信息；

对所述内容信息进行搜索，得到至少一个相关文章；

将所述至少一个相关文章存储到所述待推送库中。

7.根据权利要求5所述的一种动态推送方法，其特征在于，所述将所述新的待更新队列进行显示，之后包括：

若检测到用户点击所述第一链接，则从所述待推送库中确定预设数量的新的待推送文章；

基于所述新的待推送文章生成对应的第二链接；

在所述第一链接对应的待推送文章的末尾对所述第二链接进行显示。