[发明专利]信息推送方法及装置有效
申请号: | 201910027383.4 | 申请日: | 2019-01-11 |
公开(公告)号: | CN109816438B | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
发明(设计)人: | 王喆;李涛 | 申请(专利权)人: | 珠海天燕科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06F40/263;G06F40/30;G06F16/33 |
代理公司: | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人: | 姜凤岩;南霆 |
地址: | 519085 广东省珠海市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本申请实施例公开了一种信息推送方法及装置。所述方法包括:获取与针对各推送信息的用户行为相关的多个样本数据;及,提取各样本数据中的样本用户特征及各推送信息对应的符合第一预设低频条件的样本语料;根据各样本用户特征、各样本语料及各推送信息的排序特征,训练与用户特征及语料相关的排序模型;针对目标用户对应的多个待推送信息,利用排序模型及预设的不确定性预测方式,确定各待推送信息对应的排序信息;根据排序信息,从待推送信息中筛选出不确定性评估值满足预设不确定条件的至少一个目标信息,并将筛选出的目标信息推送给目标用户。该技术方案增加了低频语料对应的信息的展示机会,提高了信息推送的多样性。 | ||
搜索关键词: | 信息 推送 方法 装置 | ||
【主权项】:
1.一种信息推送方法,其特征在于,包括:获取与针对各推送信息的用户行为相关的多个样本数据;及,提取各所述样本数据中的样本用户特征及各所述推送信息对应的符合第一预设低频条件的样本语料;其中,所述第一预设低频条件包括所述样本语料在各所述推送信息的属性信息中的出现频次低于第一预设阈值;根据各所述样本用户特征、各所述样本语料及各所述推送信息的排序特征,训练与用户特征及语料相关的排序模型;其中,所述排序模型是利用预设的神经网络模型训练得到的;针对目标用户对应的多个待推送信息,利用所述排序模型及预设的不确定性预测方式,确定各所述待推送信息对应的排序信息;其中,所述排序信息包括各所述待推送信息的排序结果的不确定性评估值;根据所述排序信息,从所述待推送信息中筛选出所述不确定性评估值满足预设不确定条件的至少一个目标信息,并将筛选出的所述目标信息推送给所述目标用户。
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