[发明专利]一种信息处理方法及装置

说明书

本申请示出了一种信息处理方法及装置。可以获取用户的操控行为数据。根据操控行为数据以及喜厌画像获取模型获取用户的喜厌画像。在多个喜厌画像分别匹配的信息预测模型中，选择用户的喜厌画像匹配的信息预测模型。在多个信息中，根据选择的信息预测模型预测用户的个性化喜厌信息。响应个性化喜厌信息。如此，可以避免出现“无论是获取到用户的什么样的特征，电子设备都会借助基于信息推荐模型根据获取到的用户的特征在多个信息中尝试为用户筛选信息”的情况，用户的操控行为数据不同，则用户的喜厌画像不同，进而根据用户的喜厌画像在多个信息预测模型中可以灵活选择匹配的信息预测模型来为用户提供信息服务，从而可以提高用户体验。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种信息处理方法及装置。

背景技术

随着技术的飞速发展，网络上的信息越来越多，更多的用户也倾向于在网络上浏览信息。

其中，用户可以在网络上手动搜寻想要浏览的信息。然而，这种方式不仅耗费时间且会导致用户操作繁琐，进而会降低用户体验。

因此，为了提高用户体验，网络上的信息平台可以在海量的信息中为用户挑选信息，并向用户推荐挑选的信息。以使用户可以被动地得到信息平台推荐的信息，节省了用户的时间且简化了用户的操作，另外，用户对推荐的信息可能会感兴趣，从而可能会提高用户体验。

发明内容

本申请示出了一种信息处理方法及装置。

第一方面，本申请示出了一种信息处理方法，所述方法包括：

获取用户的操控行为数据；

根据所述操控行为数据以及喜厌画像获取模型获取所述用户的喜厌画像；

在多个喜厌画像分别匹配的信息预测模型中，选择所述用户的喜厌画像匹配的信息预测模型；

在多个信息中，根据选择的信息预测模型预测所述用户的个性化喜厌信息；

响应所述个性化喜厌信息。

在一个可选的实现方式中，所述在多个喜厌画像分别匹配的信息预测模型中，选择所述用户的喜厌画像匹配的信息预测模型，包括：

在喜厌画像与信息预测模型之间的对应关系中，查找与所述用户的喜厌画像对应的信息预测模型。

在一个可选的实现方式中，所述用户的喜厌画像包括所述用户的偏好特征；所述用户的偏好特征匹配的信息预测模型包括偏好信息推荐模型；

所述在多个信息中，根据选择的信息预测模型预测所述用户的个性化喜厌信息，包括：

至少根据所述用户的偏好特征以及所述偏好信息推荐模型获取所述用户感兴趣的至少一个信息的信息标识；

根据所述信息标识在所述多个信息中查找所述用户感兴趣的信息。

在一个可选的实现方式中，所述方法还包括：

获取至少一个第一训练数据集以及至少一个第二训练数据集，每一个第一训练数据集包括第一样本用户的第一样本偏好特征、第一样本信息以及所述第一样本用户对所述第一样本信息的标注偏好程度；每一个第二训练数据集包括第二样本用户的第二样本偏好特征、第二样本信息以及所述第二样本用户对所述第二样本信息不偏好的标注数据；

使用至少一个第一训练数据集以及至少一个第二训练数据集对初始化模型训练，直至初始化模型中的参数收敛，从而得到所述偏好信息推荐模型。

在一个可选的实现方式中，所述响应所述个性化喜厌信息，包括：

在显示的信息流中添加所述用户感兴趣的信息。

在一个可选的实现方式中，所述响应所述个性化喜厌信息，包括：