[发明专利]基于人工智能的信息处理方法和装置

说明书

本申请公开了基于人工智能的信息处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取在预定时间段内记录的搜索点击信息，其中，该搜索点击信息包括在该预定时间段所包含的每个单位时间段内被搜索的词条和各词条在该单位时间段内的点击量；从该搜索点击信息中选取在预设单位时间段内点击量超出点击量阈值的词条生成候选词条集合；对于该候选词条集合中的每个候选词条，将该候选词条在该预定时间段内所对应的各个点击量按照时间先后顺序形成点击量序列；基于各点击量序列，确定与各点击量序列分别对应的候选词条的类别；将类别为预设类别的候选词条作为兴趣点并生成兴趣点集合。该实施方式实现了富于针对性的信息处理。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及基于人工智能的信息处理方法和装置。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

当今互联网和新媒体迅猛发展，网络用户的兴趣多变。需要根据用户群体行为，发现用户当前时间感兴趣的点，该点可以称为具有时效性的兴趣点。如“某某国发生地震”等这样的新闻事件，又或“陈**”、“刘##”等这样最近热门的新闻娱乐人物，又或近期热门的电影娱乐专名等，都是在某一时刻相对普通兴趣点更加热门的。将具有时效性的兴趣点应用于信息推送等场景，可以提高用户体验，增加用户粘性等。因此，如何挖掘具有时效性的兴趣点是一个值得研究的问题。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的基于人工智能的信息处理方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于人工智能的信息处理方法，该方法包括：获取在预定时间段内记录的搜索点击信息，其中，上述搜索点击信息包括在上述预定时间段所包含的每个单位时间段内被搜索的词条和各上述词条在该单位时间段内的点击量；从上述搜索点击信息中选取在预设单位时间段内点击量超出点击量阈值的词条生成候选词条集合；对于上述候选词条集合中的每个候选词条，将该候选词条在上述预定时间段内所对应的各个点击量按照时间先后顺序形成点击量序列；基于各上述点击量序列，确定与各上述点击量序列分别对应的候选词条的类别，其中，上述类别用于表征候选词条在上述预定时间段内被用户关注的程度；将类别为预设类别的候选词条作为兴趣点并生成兴趣点集合。

在一些实施例中，上述基于各上述点击量序列，确定与各上述点击量序列分别对应的候选词条的类别，包括：对于每个上述点击量序列，基于上述点击量序列中的各分量的值随时间变化的变化趋势，将上述点击量序列分割成多个子序列；生成针对上述多个子序列中的每个子序列的趋势描述信息；将上述多个子序列和上述多个子序列分别对应的趋势描述信息输入预先训练的分类模型，以使上述分类模型对上述点击量序列所对应的候选词条的类别进行预测；其中，上述分类模型用于表征第一信息和类别的对应关系，上述第一信息包括点击量序列所分割成的各个子序列和上述各个子序列分别对应的趋势描述信息。

在一些实施例中，上述基于上述点击量序列中的各分量的值随时间变化的变化趋势，将上述点击量序列分割成多个子序列，包括：对于上述点击量序列中的任意两个相邻分量，若预置数值范围集合中存在包括上述相邻分量的值的目标数值范围，并且上述相邻分量的值之差的绝对值大于上述目标数值范围所对应的阈值，则将上述相邻分量划分到不同的子序列，其中，上述预置数值范围集合中的每个预置数值范围具有与之对应的阈值。