[发明专利]信息推送方法和装置

说明书

本申请公开了信息推送方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：对用户浏览的页面内容进行解析，提取该页面内容的关键词并确定与该关键词相对应的主题；确定预置关键词集合中的、与该关键词相匹配的预置关键词；基于预先建立的预置关键词的关联关系，确定与所确定的预置关键词相关联的关联关键词；向该用户推送与该主题和/或该关联关键词对应的信息。该实施方式实现了富于针对性的信息推送。

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，尤其涉及信息推送方法和装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，通过智能设备上所安装的应用获取资讯已经成为人们日常生活中的常见信息获取方式。通常，需要向用户个性化推荐其最感兴趣的信息，以减少用户在网络上搜索所花的时间。

现有的方式通常是通过统计搜索数据结果中与搜索关键词的共同出现的共现关键词，继而基于对共现的频次较高的共现关键词进行信息推送。然而，这种方法无法针对共现频次较低的词语进行分析，因而存在着信息推送的针对性较低的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种改进的信息推送方法和装置，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信息推送方法，该方法包括：对用户浏览的页面内容进行解析，提取页面内容的关键词并确定与关键词相对应的主题；确定预置关键词集合中的、与关键词相匹配的预置关键词；基于预先建立的预置关键词的关联关系，确定与所确定的预置关键词相关联的关联关键词；向用户推送与主题和/或关联关键词对应的信息。

在一些实施例中，对用户浏览的页面内容进行解析，提取页面内容的关键词并确定与关键词相对应的主题，包括：对用户浏览的页面内容进行解析，提取页面内容的关键词，并将关键词输入至预先生成的主题概率分布模型，得到至少一个第一候选主题和至少一个第一候选主题中的各个第一候选主题作为与关键词相对应的主题的概率；将关键词输入至预先生成的泛化模型，得到至少一个第二候选主题和关键词与至少一个第二候选主题中的各个第二候选主题的相似度；将至少一个第一候选主题和至少一个第二候选主题进行融合，确定与关键词相对应的主题。

在一些实施例中，在对用户浏览的页面内容进行解析，提取页面内容的关键词并确定与关键词相对应的主题之前，该方法还包括生成主题概率分布模型的步骤，包括：对预设的多个文本进行解析，确定每一个文本的关键词和主题，并建立该文本的关键词和主题的对应关系；对所建立的对应关系进行统计，确定每一个关键词和各个主题的对应关系的建立次数；基于所确定的每一个关键词和各个主题的对应关系的建立次数，生成与所确定的每一个关键词相对应的主题概率分布模型。

在一些实施例中，在对用户浏览的页面内容进行解析，提取页面内容的关键词并确定与关键词相对应的主题之前，该方法还包括生成泛化模型的步骤，包括：对预设的多个文本进行解析，生成各个文本的关键词集合，并确定各个文本的主题；将相同主题的文本所对应的关键词集合进行合并，以生成与所确定的每一个主题相对应的关键词集合；对于所确定的每一个主题，基于卡方检验方法，从与该主题相对应的关键词集合中提取特征关键词；基于机器学习方法，将与所确定的各个主题相对应的特征关键词作为输入，训练得到泛化模型。

在一些实施例中，对预设的多个文本进行解析，生成各个文本的关键词集合，并确定各个文本的主题，包括：对于预设的多个文本中的每一个文本，对该文本进行分词，并删除分词后所得到的多个词中的停用词、介词和副词，以得到与该文本相对应的关键词集合；将各个文本输入至预先训练的主题模型，确定每一个文本的主题，其中，主题模型用于表征文本与主题的对应关系。