[发明专利]信息推送方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种信息推送方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过获取参与课程活动事件的多个学员的学员信息；根据多个学员信息中的用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息，构建课程活动事件对应的异构图；将多个异构图作为训练样本，对预设的图神经网络进行迭代训练，得到训练好的异构图神经网络；获取待推广广告的标签信息，标签信息与用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息中的至少一个相关；将标签信息输入至异构图神经网络进行预测，以确定多个目标用户，并向多个目标用户推送待推广广告。本申请还涉及区块链技术，能够实现广告信息的精准投放，提高广告信息的转化率。

技术领域

本申请涉及智能决策的技术领域，尤其涉及一种信息推送方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

线上教育场景中，常会结合课程内容推送相关产品的广告信息供学员选购。例如在地理课程中根据本次课程涉及的地区推送旅游广告等。但是现有广告信息的推送都局限于学员，受众非常有限。为了解决这一问题，现有的方法也会将生成的广告信息随机地推送给其他非学员，例如是正在浏览课程的用户、在线上教育平台注册过账号的用户等。但是向这些用户推送广告信息能获得的有效反馈非常有限，广告信息的转化率不高。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种信息推送方法、装置、设备及存储介质，旨在实现广告信息的精准投放，提高广告信息的转化率。

第一方面，本申请提供一种信息推送方法，包括：

获取参与课程活动事件的多个学员的学员信息；

根据多个所述学员信息中的用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息，构建所述课程活动事件对应的异构图；

将多个所述异构图作为训练样本，对预设的图神经网络进行迭代训练，得到训练好的异构图神经网络；

获取待推广广告的标签信息，所述标签信息与用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息中的至少一个相关；

将所述标签信息输入至所述异构图神经网络进行预测，以确定多个目标用户，并向多个所述目标用户推送所述待推广广告。

第二方面，本申请还提供一种信息推送装置，所述信息推送装置包括：

获取模块，用于获取参与课程活动事件的多个学员的学员信息；

构建模块，用于根据多个所述学员信息中的用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息，构建所述课程活动事件对应的异构图；

训练模块，用于将多个所述异构图作为训练样本，对预设的图神经网络进行迭代训练，得到训练好的异构图神经网络；

所述获取模块，还用于获取待推广广告的标签信息，所述标签信息与用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息中的至少一个相关；

确定模块，用于将所述标签信息输入至所述异构图神经网络进行预测，以确定多个目标用户；

推送模块，用于向多个所述目标用户推送所述待推广广告。

第三方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上所述的信息推送方法的步骤。

第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的信息推送方法的步骤。