[发明专利]直播平台的信息推送方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种直播平台的信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：

若检测到推送对象的标签制作事件，则确定用户标签的特征向量；其中，所述标签制作事件为直播平台中的用户标签进行更新操作或者写入操作；

将所述用户标签的特征向量输入预先训练得到的特征聚类模型中，并根据所述特征聚类模型的输出确定所述特征向量的特征类别；

将所述特征向量的特征类别输入信息分类模型中，并根据所述信息分类模型的输出确定推送信息，以推送给所述推送对象；其中，所述信息分类模型根据所述特征向量的特征类别和所述直播平台中的推送信息训练得到；所述直播平台中的推送信息具有既定标签，计算所述推送信息的既定标签与所述特征向量的特征类别的匹配值，将最大匹配值的所述推送信息与所述特征向量的特征类别作为关联对封装在所述信息分类模型中，以对输入的所述特征向量的特征类别进行识别；

其中，所述推送信息包括如下至少一种：直播平台信息库中的直播内容、参与用户信息和参与主播信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定用户标签的特征向量，包括：

对用户标签进行数据处理，得到处理后的用户标签；其中，所述数据处理包括数据清洗和/或数据探查；

将所述处理后的用户标签进行向量转化，得到所述用户标签的特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，特征聚类模型的训练过程包括：

确定参与直播的历史用户标签的特征向量；并将所述历史用户标签的特征向量分为训练样本集和验证样本集；

将所述训练样本集进行聚类处理，得到所述训练样本集中历史用户标签的特征向量的特征类别；

根据所述训练样本集和所述训练样本集中特征向量的特征类别，建立初始聚类模型；并利用所述验证样本集对所述初始聚类模型进行验证，以确定特征聚类模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，信息分类模型包括直播内容分类子模型、参与用户子模型和参与主播子模型中的至少一种。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特征聚类模型的输出确定所述特征向量的特征类别，包括：

若检测到所述特征聚类模型的输出为空，则计算所述用户标签的特征向量与所述特征聚类模型中各特征向量的匹配值；

将最大匹配值的特征向量关联的特征类别作为所述用户标签的特征向量的特征类别。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述特征向量的特征类别输入信息分类模型中，并根据所述信息分类模型的输出确定推送信息，包括：

若检测到所述推送对象为历史用户，则分别将所述推送对象的历史特征向量的特征类别和所述特征向量的特征类别输入信息分类模型中，得到第一信息和第二信息；

根据所述第一信息和所述第二信息确定推送信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于模型更新触发操作，根据直播平台的历史用户标签对所述特征聚类模型进行训练更新。