[发明专利]一种消息投放群体的推荐方法和装置

权利要求书

1.一种消息投放群体的推荐方法，其特征在于，包括：

构建异构图注意力网络，依据异构图注意力网络提取终端用户的融合特征信息；

获取待投放消息的消息内容，对所述消息内容进行特征提取，得到消息特征信息；

将所述融合特征信息和所述消息特征信息输入至投放群体推荐模型中，经投放群体推荐模型处理后得到所述待投放消息的待投放对象；

依据所述待投放对象对所述待投放消息进行推荐投放。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建异构图注意力网络进一步包括：

依据预设时间粒度从5G消息开放平台中收集大数据标签特征信息、行业聊天机器人状态信息以及终端用户状态信息；

依据大数据标签特征信息、行业聊天机器人状态信息以及终端用户状态信息分别获取大数据标签特征数据、行业聊天机器人特征数据和终端用户特征数据；

依据所述大数据标签特征数据、行业聊天机器人特征数据和终端用户特征数据构建以终端用户为中心节点的异构图注意力网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据异构图注意力网络提取终端用户的融合特征信息进一步包括：

将所述大数据标签特征数据和终端用户特征数据输入至邻居节点级图注意力层，输出融合有大数据标签特征数据后的第一终端用户特征；

将所述行业聊天机器人特征数据和终端用户特征数据输入至邻居节点级图注意力层，输出融合有行业聊天机器人特征数据后的第二终端用户特征；

将所述第一终端用户特征和所述第二终端用户特征输入中心节点级图注意力层进行聚合处理，得到终端用户的融合特征信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投放群体推荐模型的训练步骤包括：

依据异构图注意力网络提取终端用户样本的融合特征信息，并收集历史投放消息以及所述历史投放消息对应的投放对象标签；

对所述历史投放消息进行特征提取，得到历史消息特征信息；

利用所述终端用户样本的融合特征信息、所述历史消息特征信息以及所述历史投放消息对应的投放对象标签进行模型训练，得到投放群体推荐模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待投放消息的消息内容进一步包括：

获取消息下发请求；

依据所述消息下发请求提取待投放消息的消息内容。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述消息内容进行特征提取，得到消息特征信息进一步包括：

对所述消息内容进行分词处理，通过词嵌入层将每一个分词进行向量映射，得到每个词的映射向量；

将每个词的映射向量输入卷积层进行文本特征提取，得到多个文本特征信息；

将所述多个文本特征信息经过最大值池化层处理，提取特征值最大的文本特征信息作为消息特征信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述融合特征信息和所述消息特征信息输入至投放群体推荐模型中，经投放群体推荐模型处理后得到所述待投放消息的待投放对象进一步包括：

将所述融合特征信息和所述消息特征信息通过合并层进行拼接合并处理，得到预设长度的上下文向量；

依据所述上下文向量通过全连接层处理得到所述待投放消息的投放群体预测结果；

依据所述投放群体预测结果得到所述待投放消息的待投放对象。

8.一种消息投放群体的推荐装置，其特征在于，包括：

网络构建模块，用于构建异构图注意力网络；

融合特征信息提取模块，用于依据异构图注意力网络提取终端用户的融合特征信息；

消息特征提取模块，用于获取待投放消息的消息内容，对所述消息内容进行特征提取，得到消息特征信息；

处理模块，用于将所述融合特征信息和所述消息特征信息输入至投放群体推荐模型中，经投放群体推荐模型处理后得到所述待投放消息的待投放对象；

推荐模块，用于依据所述待投放对象对所述待投放消息进行推荐投放。