[发明专利]应用信息推送方法、装置、服务器和计算机可读存储介质

说明书

本发明提供了一种应用信息推送方法、装置、服务器和计算机可读存储介质，其中，应用信息推送方法包括：响应于应用信息的推送请求，确定对应的多个推送策略；对多个推送策略执行分桶测试，以得到最优推送策略；根据最优推送策略，执行应用信息推送操作，其中，推送策略中包括一个排序器以及至少一个召回器。本发明的技术方案，实现了对推送策略的优化，在满足商业需求的同时，能够提升用户的浏览效率与浏览体验。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种应用信息推送方法、一种应用信息推送装置、一种服务器和一种计算机可读存储介质。

背景技术

任何一个推荐场景通常都由由业务请求发起，比如网易新闻的内容推荐，阿里巴巴的商品推荐，豆瓣的电影推荐等，在商业场景中，业务人员通常根据某种商业目标来设置规则，比如新闻推荐需要考虑时效性，而算法人员则更多从人工智能的角度考虑如何让用户更快的浏览自己喜欢的内容，比如会采用各式各样的个性化算法来提升用户浏览效率。

相关技术中，如果业务策略与算法策略的开发时不在同一个方向，则会产生冲突，而这种冲突目前基本是由产品经理人工调停，最终由算法人员实现一个两者兼顾的方案，即算法人员也需要花时间去开发业务逻辑，从而增加了信息推送策略开发过程的复杂性。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提供一种应用信息推送方法。

本发明的另一个目的在于提供一种应用信息推送的装置。

本发明的又一个目的在于提供一种服务器。

本发明的又一个目的在于提供一种计算机可读存储介质。

为了实现上述目的，本发明第一方面的技术方案提供了一种应用信息推送方法，包括：响应于应用信息的推送请求，确定对应的多个推送策略；对多个推送策略执行分桶测试，以得到最优推送策略；根据最优推送策略，执行应用信息推送操作，其中，推送策略中包括一个排序器以及至少一个召回器。

在该技术方案中，在接收到应用信息的推送请求时，确定策略配置模块中对应的多个推送策略，通过对多个推送策略进行相同的滚筒测试，以确定一个最优推送策略，并根据最优推送策略执行应用信息的推送操作，实现了对推送策略的优化，在满足商业需求的同时，能够提升用户的浏览效率与浏览体验。

其中，推送请求与推送策略的映射模型，可以根据推送场景建立，也可以根据推送对象建立。

在上述技术方案中，优选地，响应于应用信息推送请求，确定对应的多个推送策略，具体包括以下步骤：确定推送请求对应的应用场景；根据应用场景，确定对应的业务策略规则；将业务策略规则输入预设的算法策略模型，以生成多个推送策略。

在该技术方案中，通过确定推送请求的应用场景，以根据应用场景确定对应的业务策略规则，将业务策略规则作为一个或多个变量输入到算法策略模型中，实现算法与业务之间的组装，从而生成多个推送策略，实现了算法策略模型与业务策略规则之间的解耦，一方面，算法开发人员开发过程中能够不受业务数据的影响，降低了算法开发的复杂性，另一方面，也有利于简化业务人员的业务配置操作。

具体地，算法策略模型中包括多个召回算法模型和排序算法模型，业务策略规则中也包括多个召回规则与排序规则，根据预设条件配置推送策略，进而得到多个推送策略，其中每个推送策略可以有多个召回器但只有一个排序器，召回器之间可以取交集也可以取并集。

另外，对于算法策略模型，也可以采用机器学习算法进行分类预测，并对不同的算法模型进行打分，使算法人员能够充分享受人工智能的乐趣。

需要理解的是，算法策略模型侧重于用户体验，业务策略模型侧重于商业反馈。