信息推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113765959A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202010611794.0G06Q30/06(2012.01)(22)申请日2020.06.30(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100076北京市经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室申请人北京京东世纪贸易有限公司(72)发明人朱远昌(74)专利代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司11205代理人朱颖臧建明(51)Int.Cl.H04L29/08(2006.01)H04L12/24(2006.01)G06F16/9535(2019.01)G06Q30/02(2012.01)权利要求书2页说明书10页附图4页(54)发明名称信息推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质(57)摘要本公开提供一种信息推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取目标用户的特征信息；根据特征信息，采用预设的预测模型，确定目标用户对每一浏览数据的正向反馈指数以及负向反馈指数，并根据正向反馈指数以及负向反馈指数确定目标用户对应的目标推送信息；将目标推送信息发送至目标用户的终端设备进行显示。由于在目标推送信息的确定过程中，考虑了用户的正向反馈指数以及负向反馈指数，从而能够在向用户推送用户感兴趣的推送内容以外，避免向用户推送用户不感兴趣的内容，使得推送内容更加满足用户的实际需求以及喜好，提高用户体验。CN113765959ACN113765959A权利要求书1/2页1.一种信息推送方法，其特征在于，包括：获取目标用户的特征信息，所述特征信息包括所述目标用户的用户特征信息、所述目标用户历史浏览的浏览数据特征信息以及连续特征，所述连续特征中包括所述目标用户对各浏览数据的正向反馈信息以及负向反馈信息；根据所述特征信息，采用预设的预测模型，确定所述目标用户对每一浏览数据的正向反馈指数以及负向反馈指数，并根据所述正向反馈指数以及负向反馈指数确定所述目标用户对应的目标推送信息；将所述目标推送信息发送至所述目标用户的终端设备进行显示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型包括第一子模型以及第二子模型；相应地，所述根据所述特征信息，采用预设的预测模型，对所述目标用户针对每一浏览数据的正向反馈指数以及负向反馈指数进行预测，包括：将所述特征信息输入至预设的第一子模型中，获得所述目标用户对每一浏览数据的正向反馈指数；将所述第一子模型中最后一层隐含层输出的数据，以及目标用户对各浏览数据的负向反馈信息输入至所述第二子模型中，获得所述目标用户对每一浏览数据的负向反馈指数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一子模型中最后一层隐含层输出的数据，以及目标用户对各浏览数据的负向反馈信息输入至所述第二子模型中，获得所述目标用户对每一浏览数据的负向反馈指数，包括：将所述第一子模型中最后一层隐含层输出的数据输入至预设的隐含层，获得隐含层输出的目标数据；将所述目标数据、以及目标用户对各浏览数据的负向反馈信息输入至所述第二子模型中，获得所述目标用户对每一浏览数据的负向反馈指数。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征信息，采用预设的预测模型，确定所述目标用户对每一浏览数据的正向反馈指数以及负向反馈指数，包括：通过预设的嵌入层，将所述特征信息转换为连续的嵌入向量；采用注意力机制对所述嵌入向量进行加权求和，获得特征向量；将所述特征向量输入至所述预测模型中，获得所述目标用户对每一浏览数据的正向反馈指数以及负向反馈指数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述正向反馈指数以及负向反馈指数确定所述目标用户对应的目标推送信息，包括：采用预设的排序公式，对所述正向反馈指数以及负向反馈指数进行计算，获得所述目标用户对应的排序信息；根据所述排序信息对预设的待推送信息进行排序，将序号低于预设的阈值的待推送信息作为所述目标推送信息。6.根据权利要求1-3、5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取待训练数据集，所述待训练数据集中包括多组待训练数据，所述待训练数据包括用户的用户特征、所述用户历史浏览的浏览数据特征信息以及连续特征，所述连续特征中2CN113765959A权利要求书2/2页包括所述用户对各浏览数据的反馈信息；通过所述待训练数据集对预设的第一待训练模型进行训练，获得所述第一待训练模型输出的正向反馈信息以及训练后的第一子模型；通过所述第一待训练模型中最后一层隐含层输出的数据以及负向反馈信息对预设的第二待训练模型进行训练，获得训练后的第二子模型。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过所述待训练数据集对预设的第一待训练模型进行训练，