[发明专利]信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种信息推送方法，所述方法包括：

获取与待推荐用户的参考信息关联的第一图像信息，并基于通过训练确定的图像向量生成模型，确定所述第一图像信息的第一图像向量；

获取候选推荐信息关联的第二图像信息的第二图像向量；

确定所述第一图像向量与所述第二图像向量之间的图像向量相似度；

在基于所述图像向量相似度确定所述候选推荐信息满足相似度推荐条件时，将所述候选推荐信息确定为待推荐信息；

向所述待推荐用户推荐所述待推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括下述各项中的任意一项：

所述待推荐用户的参考信息为：最近一次向所述待推荐用户返回的信息；

所述待推荐用户的参考信息为：最近第一预设时间段向所述待推荐用户返回的信息中，满足第一预定条件的信息；

所述待推荐用户的参考信息为：最近第一预设数目次向所述待推荐用户返回的信息中，满足第二预定条件的信息；

所述待推荐用户参考信息为：向所述待推荐用户的各好友用户最近一次返回的信息；

所述待推荐用户的参考信息为：最近第二预设时间段向所述待推荐用户的各好友用户返回的信息中，满足第三预定条件的信息；

所述待推荐用户的参考信息为：最近第二预设数目次向所述待推荐用户的各好友用户返回的信息中，满足第四预定条件的信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像向量生成模型的确定方式包括：

获取各样本信息，并获取各样本信息关联的各样本图像；

根据各样本信息与样本图像之间的关联关系，确定各样本图像之间的相似性；

基于各样本图像以及各样本图像之间的相似性，对预设卷积神经网络模型进行训练，获得所述图像向量生成模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各样本信息与样本图像之间的关联关系，确定各样本图像之间的相似性，包括：

在两个样本图像关联至同一个样本信息时，确定该两个样本图像相似；

在两个样本图像关联至不同的样本信息时，确定该两个样本图像不相似。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在获取各样本信息关联的各样本图像之后，确定各样本图像之间的相似性之前，还包括步骤：

对任意一个样本信息，对该样本信息关联的各样本图像进行过滤处理，获得过滤后的该样本信息关联的各样本图像。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取各样本信息，包括：

基于各候选样本信息所属信息类别，从各不同的信息类别的候选样本信息确定为样本信息。

7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，获取候选推荐信息关联的第二图像信息的第二图像向量，包括：

读取存储的候选推荐信息关联的第二图像信息的第二图像向量；

或者，获取候选推荐信息关联的第二图像信息，并基于所述图像向量生成模型，确定所述第二图像信息的第二图像向量。

8.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，确定所述第一图像向量与所述第二图像向量之间的图像向量相似度，包括：

确定所述第一图像向量和第二图像向量的余弦值，并将该余弦值确定为第一图像向量和第二图像向量之间的图像向量相似度。

9.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：

在各候选推荐信息均不满足相似度推荐条件时，确定第一文本信息与第二文本信息的文本相似度，所述第一文本信息为所述参考信息关联的文本信息，所述第二文本信息为所述候选推荐信息关联的文本信息；

在基于所述文本相似度确定所述候选推荐信息满足相似度推荐条件时，将所述候选推荐信息确定为待推荐信息；

向所述待推荐用户推荐该待推荐信息。