一种信息推送方法及装置、存储介质和电子设备.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114996571A(43)申请公布日2022.09.02(21)申请号202210538857.3(22)申请日2022.05.17(71)申请人北京金堤科技有限公司地址100086北京市海淀区知春路65号院1号楼B座20层2001号(72)发明人李国库佟德超(74)专利代理机构北京工信联合知识产权代理有限公司11266专利代理师贾银秋(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06F16/335(2019.01)权利要求书2页说明书10页附图2页(54)发明名称一种信息推送方法及装置、存储介质和电子设备(57)摘要本发明公开了一种信息推送方法、装置、存储介质和电子设备，其中方法包括：提取用户特征；提取目标用户的用户特征；提取待推送的目标信息的消息特征；在基于匹配策略确定所述目标信息的推送模式为模型推送模式的情况下，基于双层网络模型对所述用户特征和所述消息特征的处理结果确定是否将所述目标信息作为优选信息推送给所述目标用户；以及在基于匹配策略确定所述目标信息的推送模式为匹配规则推送模式的情况下，基于预定规则比对所述用户特征和所述消息特征以确定是否将所述目标信息作为优选信息推送给所述目标用户。该方法通过用户不同的特征来为不同用户推送不同的信息，实现了信息个性化推送，提升了信息利用率，提升效率。CN114996571ACN114996571A权利要求书1/2页1.一种信息推送方法，其特征在于，包括：提取目标用户的用户特征；提取待推送的目标信息的消息特征；在基于匹配策略确定所述目标信息的推送模式为模型推送模式的情况下，基于双层网络模型对所述用户特征和所述消息特征的处理结果确定是否将所述目标信息作为优选信息推送给所述目标用户，其中，所述双层网络模型的第一层用于接收输入的特征信息并从接收到的输入特征信息中选取对应的特征子集,所述双层网络模型的第二层用于对所述第一层选取的特征子集中的各个特征的权重进行学习；以及在基于匹配策略确定所述目标信息的推送模式为匹配规则推送模式的情况下，基于预定规则比对所述用户特征和所述消息特征以确定是否将所述目标信息作为优选信息推送给所述目标用户。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取所述目标用户的基础数据；以及基于所述目标用户的基础数据，将对应的用户特征映射为数值，以形成所述目标用户的基础特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：获取针对所述目标用户的自定义用户特征；基于所述目标用户的基础特征，将所述自定义用户特征也映射为对应的数值。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述目标信息的消息特征与所述目标用户的用户特征的相关度高于或等于预设阈值的情况下，确定所述目标信息的推送模式为规则推送模式；在所述目标信息的消息特征与所述目标用户的用户特征的相关度低于所述预设阈值的情况下，确定所述目标信息的推送模式为模型推送模式。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于匹配规则推送，即设置匹配规则，所述匹配规则预先选择所述用户特征的子集、待推送的目标信息的消息特征的子集，若所述用户特征的子集与所述待推送的目标信息的消息特征的子集中存在相互匹配的特征，则所述待推送的目标信息作为优选推送信息，用于推送给所述目标用户。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在将优选信息推送给所述目标用户之前，对优选推送信息进行去重处理。7.一种信息推送装置，其特征在于，包括：用户特征提取模块：配置为提取目标用户的用户特征；消息特征提取模块：配置为提取待推送的目标信息的消息特征；模式确定模块：配置为在基于匹配策略确定所述目标信息的推送模式为模型推送模式的情况下，基于双层网络模型对所述用户特征和所述消息特征的处理结果确定是否将所述目标信息作为优选信息推送给所述目标用户，其中，所述双层网络模型的第一层用于接收输入的特征信息并从接收到的输入特征信息中选取对应的特征子集,所述双层网络模型的第二层用于对所述第一层选取的特征子集中的各个特征的权重进行学习；以及在基于匹配策略确定所述目标信息的推送模式为规则推送模式的情况下，基于预定规则比对所述用户特征和所述消息特征以确定是否将所述目标信息作为优选信息推送给所2CN114996571A权利要求书2/2页述目标用户。8.一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有多条指令；所述多条指令，用于由处理器加载并执行如权利要求1‑6中任一项所述方法。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备，包括：处理器，用于执行多条指令；存储器，用于存储多条指令；其中，所述多条指令，用于由所述存储器存储，并由所述处理器加载并执行如权利要求1‑6中任一项所述方法。3CN114996571A说明书1/10页一种信