[发明专利]信息处理方法、信息处理装置、存储介质与电子设备

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

根据历史用户数据确定历史用户中各用户与各实体特征之间的关联关系，按照所述关联关系建立所述历史用户的异质信息网络；

通过所述异质信息网络确定各所述用户的相似用户，并根据所述相似用户的历史用户数据生成所述相似用户的用户向量；

基于待推荐用户与各所述实体特征之间的关联关系，从所述用户向量中筛选出所述待推荐用户的目标用户向量，将与所述目标用户向量中各目标用户匹配的推送对象确定为候选推送对象；

采用预先训练的信息推送模型预测所述待推荐用户对所述候选推送对象的兴趣度，并根据所述兴趣度确定所述待推荐用户的目标推送对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实体特征包括所述历史用户中各用户的属性特征和所述历史用户中各用户具有交互行为的交互对象的对象特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史用户数据包括所述历史用户的用户属性数据和历史行为数据，所述根据历史用户数据确定所述历史用户中各用户与各实体特征之间的关联关系，按照所述关联关系建立所述历史用户的异质信息网络，包括：

根据所述用户属性数据确定与所述历史用户中各用户具有关联关系的属性特征，以及根据所述历史行为数据确定与所述历史用户中各用户具有关联关系的交互对象的对象特征；

以所述历史用户中的每个用户为用户节点，在具有关联关系的用户节点与属性特征对应的属性节点之间建立边，并在具有关联关系的用户节点与对象特征对应的对象节点之间建立边，得到所述异质信息网络。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述异质信息网络确定各所述用户的相似用户，并根据所述相似用户的历史用户数据生成所述相似用户的用户向量，包括：

通过所述异质信息网络确定所述历史用户中每个用户的用户节点与各所述实体特征对应的实体节点之间的连接关系；

根据所述连接关系确定所述每个用户的相似用户，并根据所述相似用户的历史用户数据生成所述相似用户的用户序列；

通过预先训练的向量嵌入模型对所述用户序列进行转换处理，得到所述每个用户的用户向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过所述异质信息网络确定所述历史用户中各用户对应的用户节点与各对象特征对应的对象节点之间是否存在交互关系；

当所述历史用户中任一用户对应的用户节点与至少一个对象特征对应的对象节点之间存在交互关系时，将与所述至少一个对象特征对应的对象节点连接的其他用户节点的用户作为所述任一用户的相似用户；

当所述历史用户中任一用户对应的用户节点与各所述对象特征对应的对象节点之间均不存在交互关系时，将与所述任一用户对应的用户节点连接的属性节点连接的其他用户节点的用户作为所述任一用户的相似用户。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述相似用户的历史用户数据包括文本数据，所述通过预先训练的向量嵌入模型对所述用户序列进行转换处理，得到所述每个用户的用户向量，包括：

对所述用户序列中的所述文本数据进行分词处理，得到多个关键词；

利用预先训练的词向量模型将所述多个关键词转换为语义向量，并根据所述语义向量生成所述每个用户的用户向量，所述词向量模型包括Skip-Gram模型。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于待推荐用户与各所述实体特征之间的关联关系，从所述用户向量中筛选出所述待推荐用户的目标用户向量，包括：

根据所述待推荐用户与各所述实体特征中的对象特征或属性特征之间的关联关系，将具有关联关系的对象特征或属性特征所对应的历史用户的用户向量确定为所述目标用户向量。