[发明专利]信息推送方法和装置、非瞬时性计算机可读存储介质

说明书

本公开涉及一种信息推送方法和装置、非瞬时性计算机可读存储介质。该信息推送方法包括：获取用户终端在最近预定时间段展示的历史展示信息；针对每一用户终端，确定每一候选信息与该用户终端历史展示信息的历史相似度；根据所述历史相似度，确定该候选信息针对该用户终端的效率值；确定每一候选信息的点击概率；针对每一候选信息，根据该候选信息的点击概率以及该候选信息针对该用户终端的效率值，确定该候选信息的质量值；将质量值最高的候选信息推送给该用户终端进行展示。本公开既能够给用户展示点击率更高的信息，也能避免频繁地向同一个用户展示相似信息。

技术领域

本公开涉及信息推送领域，特别涉及一种信息推送方法和装置、非瞬时性计算机可读存储介质。

背景技术

相关技术目前有多种为用户推荐信息的方法，其中主要包括：

第一、个性化信息推送方法：信息主(信息提供者)根据用户的信息，为其推荐符合其兴趣的信息，例如，对年轻女性给出化妆品信息，对频繁浏览汽车内容的用户给出汽车机油信息。

第二、贪心方法：信息主统计其所有信息创意的点击率，并对用户推荐点击率最高的那些信息；例如，信息主发现小米手机的信息点击率总是最高的，于是他将向所有用户给出小米手机信息。

第三、利用-探索方法(Exploit-Explore)：与第二种方法类似，倾向于为用户推荐当前最优(即点击率最高)的信息，但与此同时，在一定概率下，探索那些非最优的信息、推荐给用户进行尝试。探索所使用的概率分布有许多选择，例如：UCB(Upper ConfidenceBound，置信区间上界)算法、TS(Thompson Sampling，汤普森采样)算法。

发明内容

发明人通过研究发现：虽然第一种方法的效果最佳，相关研究也最多，但是其对数据的要求也最高。它要求信息平台将用户信息发送给信息主，信息主以此判断哪个信息更符合该用户的兴趣。用户的详细信息涉及到用户隐私和商业价值，许多信息平台并不愿意将其传递给信息主，只愿意传递给信息主用户标识(例如用户设备号)。如果信息主仅有用户标识，显然不足以为用户做个性化的信息推荐。

第二种方法虽然效果不如第一种方法，但它不依赖于用户信息，实现也最为简单。它的主要问题在于容易被偶然的、暂时性的表现所误导。例如，如果某个信息S偶然表现很好，那么它可能一直被推荐给用户，其他信息由于得不到足够多的展示机会，总被认为效果更差；而事实上，S可能并不是效果最好的信息。

第三种方法克服了第一种和第二种方法各自的上述缺点，它不需要详细的用户信息，也不会被偶然的、暂时性的效果所误导。但是，它完全没有利用到信息平台所提供的“用户标识”这一重要信息。由于它仍然倾向于推荐最优的信息，它可能反复向同一个用户展示同一个信息(或相似的信息)。信息的作用，是推介信息和吸引注意力，而重复地展示同一内容，只会让用户感到厌烦。例如，第三种方法在今天给用户U展示了5次信息，均为产品A；用户U必然已经充分注意到了该信息，接下来信息主为他展示再多的相同信息，也不能吸引他的点击了。与其将信息费用浪费在这样的重复展示，不如去尝试其他信息。

鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种信息推送方法和装置、非瞬时性计算机可读存储介质，既能够给用户播放点击率更高的信息，也能避免频繁地向同一个用户展示相似信息。

根据本公开的一个方面，提供一种信息推送方法，包括：

获取用户终端在最近预定时间段展示的历史展示信息；

针对每一用户终端，确定每一候选信息与该用户终端历史展示信息的历史相似度；

根据所述历史相似度，确定该候选信息针对该用户终端的效率值；

确定每一候选信息的点击概率；

针对每一候选信息，根据该候选信息的点击概率以及该候选信息针对该用户终端的效率值，确定该候选信息的质量值；