[发明专利]一种企业服务平台消息推送方法及系统

权利要求书

1.一种企业服务平台消息推送方法，其特征在于，包括：

获取登录企业服务平台的用户相关信息；

将所述用户相关信息输入已经完成训练的神经网络模型进行计算，获得所述神经网络模型输出的分类阈值，所述分类阈值包括消息的标签种类及权重信息，其中，所述神经网络模型基于用户相关信息及消息的使用信息完成深度学习；

根据所述分类阈值从消息池中提取与所述分类阈值对应的消息并推送至用户，提取的消息所关联的标签种类及权重信息与所述分类阈值中消息的标签种类及权重信息相匹配。

2.根据权利要求1所述的企业服务平台消息推送方法，其特征在于，还包括从消息池中拉取与所述分类阈值对应的消息并推送至用户后，根据所述消息的使用信息来判断所述神经网络模型是否要进行纠偏学习并重新获得所述分类阈值，根据重新获得的所述分类阈值从消息池中提取对应的所述消息并推送至用户。

3.根据权利要求1所述的企业服务平台消息推送方法，其特征在于，所述消息的使用信息包括所述企业服务平台上关联于所述消息识读状态的埋点数据。

4.根据权利要求1所述的企业服务平台消息推送方法，其特征在于，将所述消息池中每一条所述消息至少绑定一个所述标签种类，每个所述标签种类对应有所述权重信息。

5.根据权利要求4所述的企业服务平台消息推送方法，其特征在于，针对每一条所述消息绑定的所述标签种类对应的所述权重信息进行排序。

6.根据权利要求4所述的企业服务平台消息推送方法，其特征在于，所述标签种类及权重信息存储于标签池中。

7.根据权利要求1所述的企业服务平台消息推送方法，其特征在于，将预先准备的训练数据集导入至预设的人工神经网络进行训练，获得所述人工神经网络模型，所述训练数据集包括所述用户相关信息及消息的使用信息。

8.一种企业服务平台消息推送系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，所述数据获取模块用于获取登录企业服务平台的用户相关信息；

第一计算模块，所述第一计算模块连接所述数据获取模块，用于将所述用户相关信息输入至预先训练的人工神经网络模型，获得所述神经网络输出的分类阈值，所述分类阈值包括消息的标签种类及权重信息，其中，所述神经网络模型基于用户相关信息及消息的使用信息完成深度学习；

消息提取模块，所述消息提取模块连接所述第一计算模块，根据所述分类阈值从消息池中提取与所述分类阈值对应的消息并推送至用户，提取的消息所关联的标签种类及权重信息与所述分类阈值中消息的标签种类及权重信息相匹配。

9.根据权利要求8所述的企业服务平台消息推送系统，其特征在于，还包括：

用户反馈模块，所述用户反馈模块用于对提取的所述消息进行识读并反馈所述消息的使用信息；

纠偏学习模块，所述纠偏学习模块连接所述用户反馈模块，根据所述消息的使用信息对所述人工神经网络模型进行纠偏学习并重新获得所述分类阈值，所述消息提取模块根据重新获得的所述分类阈值从消息池中提取对应的所述消息并推送至用户。

10.根据权利要求8所述的企业服务平台消息推送系统，其特征在于，还包括第二计算模块，所述第二计算模块用于将预选准备的训练数据集导入至预设的人工神经网络进行训练，所述训练数据集包括所述用户相关信息及消息的使用信息。