[发明专利]一种信息推送方法和装置

说明书

本申请实施例公开了一种信息推送方法。该方法包括：响应于用户的当前行为，从当前行为所属的会话中提取属性特征，输入到预置的用户行为生命周期模型，输出用户当前在用户行为生命周期中的阶段；将从待推送对象和用户中提取的属性特征输入到预置的且与用户当前在用户行为生命周期中的阶段对应的命中概率模型中，输出待推送对象的命中概率，其中不同阶段对应的命中概率模型不同；按照待推送对象的命中概率从大到小的顺序选取至少一个待推送对象；对选取的待推送对象进行推送。通过本申请中，可以尽可能地降低用户反复搜索的可能性，提升用户体验的同时，也节约搜索服务器以及推送服务器的资源。本申请实施例公开了一种信息推送装置。

技术领域

本申请涉及计算机应用领域，特别是涉及一种信息推送方法和装置。

背景技术

在电子商务网站上，用户可以通过在站内的搜索框中输入搜索关键词来获得自己关注或喜好的目标对象。具体地，搜索服务器先基于匹配算法(如文本匹配算法)搜索与用户输入的搜索关键词所匹配的对象，然后将搜索到的对象进行排序，最后按照排序将搜索到的对象展示在网站的页面上，以供用户从中选择自己喜好的目标对象。

除了向用户提供搜索到的对象之外，电子商务网站还可以向用户推送与搜索到的对象相似的其它对象。具体地，推送服务器先以搜索到的对象为基准，根据相关性算法(例如，通过协同过滤算法计算对象与对象之间的行为相关性和文本相关性)得到与搜索到的对象相似的对象，并作为候选对象，然后从候选对象中剔除出搜索到的对象，并将剩余下来的候选对象作为待推送对象，再将待推送对象进行排序，最后按照排序的先后顺序将推送对象展示在网站的页面上。

在实现本申请的过程中，本申请的发明人发现现有技术中至少存在如下问题：与搜索服务器向用户提供搜索到的对象不同，推送服务器一般只能向用户推送有限个数的推送对象。因此，推送服务器会按照排序的顺序选取排在前N位的推送对象(N为正整数)，然后将排在前N位的推送对象展示在网站的页面上。

在现有技术中，推送服务器是按照相关性从高到低的顺序对推送对象进行排序的。但是，这种排序方式只考虑到了推送对象与搜索到的对象之间的相关性，而推送对象本身很可能不是用户关注或喜好的目标对象，用户因此需要重新构建搜索关键词再次进行搜索，而反复搜索的过程不仅会降低用户体验，也会过度地消耗搜索服务器以及推送服务器的资源。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种信息推送方法和装置，以尽可能地降低用户反复搜索的可能性，提升用户体验的同时，也节约搜索服务器以及推送服务器的资源。

本申请实施例公开了如下技术方案：

一种信息推送方法，包括：

响应于用户的当前行为，从所述当前行为所属的会话中提取属性特征，并将所述属性特征输入到预置的用户行为生命周期模型，输出所述用户当前在用户行为生命周期中的阶段，其中所述用户行为生命周期包括目标对象不明确阶段、目标对象明确选择阶段和目标对象锁定阶段；

将从待推送对象和用户中提取的属性特征输入到预置的且与所述用户当前在用户行为生命周期中的阶段对应的命中概率模型中，输出所述待推送对象的命中概率，其中不同阶段对应的命中概率模型不同；

按照所述待推送对象的命中概率从大到小的顺序选取至少一个待推送对象；

对选取的待推送对象进行推送。

优选的，所述用户行为生命周期模型是对GBRT模型进行训练所得到的连续模型。

优选的，所述命中概率模型是对逻辑回归LR模型进行训练所得到的离散模型。

优选的，所述预置的且与所述用户当前在用户行为生命周期中的阶段对应的命中概率模型包括：曝光点击转化率模型、点击收藏转化率模型和点击下单转化率模型；