[发明专利]一种消息推送方法、装置、电子设备及介质

说明书

本发明公开了一种消息推送方法、装置、电子设备及介质。所述方法包括：获取候选消息；获取目标对象的状态数据；确定出与所述候选消息的类型对应的点击率预测模型，以及将所述状态数据输入所述点击率预测模型进行点击率预测；当预测得到的点击率符合点击率阈值的要求时，向客户端推送所述候选消息；其中，所述点击率预测模型是通过多个状态样本数据进行机器学习训练获得的，所述状态样本数据携带有同类消息的实际点击率，所述同类消息与所述候选消息属于同一类型。结合目标对象的状态数据预测点击率，能够提高消息的点击率和用户体验。在消息类型的维度进行点击率预测，能够更细粒度的确定出不同消息类型对应的点击率，提高消息推送的精准性。

技术领域

本发明涉及互联网通信技术领域，尤其涉及一种消息推送方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

随着互联网通信技术的快速发展，网络已成为人们获取信息和共享信息的重要途径。服务器可以将各种消息推送至客户端，用户通过客户端可以获取到各种消息。比如，服务器将一条视频消息发送给客户端，客户端显示该视频消息给用户，用户可以点击该视频消息中包括的视频链接进而利用视频播放器观看对应的视频。

点击率可以指网站页面上某一内容被点击的次数与被显示次数之比，即clicks/views，它是一个百分比。对于推送的消息，可以利用该消息的点击次数除以该消息的曝光次数来作为它的点击率，点击率可以反映该消息的推送效果。

现有技术中，往往采用定时推送的方案进行消息推送，然而由定时推送得到的点击率并不理想。因此，需要提供对消息更有效的推送方案。

发明内容

为了解决现有技术应用在对消息进行推送时，消息的点击率低等问题，本发明提供了一种消息推送方法、装置、电子设备及介质：

一方面，本发明提供了一种消息推送方法，所述方法包括：

获取候选消息；

获取目标对象的状态数据；

确定出与所述候选消息的类型对应的点击率预测模型，以及将所述状态数据输入所述点击率预测模型进行点击率预测；

当预测得到的点击率符合点击率阈值的要求时，向客户端推送所述候选消息；

其中，所述点击率预测模型是通过多个状态样本数据进行机器学习训练获得的，所述状态样本数据携带有同类消息的实际点击率，所述同类消息与所述候选消息属于同一类型。

另一方面提供了一种消息推送装置，所述装置包括：

候选消息获取模块：用于获取候选消息；

状态数据获取模块：用于获取目标对象的状态数据；

点击率预测模块：用于确定出与所述候选消息的类型对应的点击率预测模型，以及将所述状态数据输入所述点击率预测模型进行点击率预测；

推送模块：用于当预测得到的点击率符合点击率阈值的要求时，向客户端推送所述候选消息；

其中，所述点击率预测模型是通过多个状态样本数据进行机器学习训练获得的，所述状态样本数据携带有同类消息的实际点击率，所述同类消息与所述候选消息属于同一类型。

另一方面提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述的消息推送方法。

另一方面提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述的消息推送方法。