[发明专利]基于人工智能的信息推送方法、装置、计算机和存储介质在审
| 申请号： | 201910384165.6 | 申请日： | 2019-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN110335100A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 章志容;李实;彭添才 | 申请（专利权）人： | 东莞市盟大塑化科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06N3/04;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 叶剑;左帮胜 |
| 地址： | 523617 广东省东莞市南城区周溪隆溪路*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于人工智能的信息推送方法、装置、计算机和存储介质。该方法包括：获取用户行为；将用户行为导入用户模型进行学习，得到用户的多维特征；获取待推送信息；解析待推送信息，获得待推送信息的特征；将待推送信息的特征和用户的多维特征，输入到已构建的深度神经网络模型中进行预测，得到每个待推送信息的预测概率；基于用户行为，根据得到的预测概率向用户推送待推送信息。将用户的多维特征和推送信息的特征输入至神经网络模型中预测，得到预测概率，随后基于用户行为，根据预测概率向用户推送信息，推送信息还与用户行为相关，避免了对用户无操作时推送信息，有效避免对用户的使用造成困扰。 | ||
| 搜索关键词： | 推送信息 用户行为 预测 多维特征 神经网络模型 人工智能 概率 存储介质 信息推送 特征输入 用户模型 计算机 构建 推送 解析 申请 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的信息推送方法，所述方法包括：获取用户行为；将所述用户行为导入用户模型进行学习，得到用户的多维特征；获取待推送信息；解析所述待推送信息，获得所述待推送信息的特征；将所述待推送信息的特征和用户的所述多维特征，输入到已构建的深度神经网络模型中进行预测，得到每个待推送信息的预测概率；基于所述用户行为，根据得到的所述预测概率向用户推送所述待推送信息。
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