[发明专利]一种企业服务平台消息推送方法及系统

说明书

本发明提供一种企业服务平台消息推送方法及系统，包括：获取登录企业服务平台的用户相关信息；输入至已经完成训练的神经网络模型进行计算，获得神经网络模型输出的分类阈值，分类阈值包括消息的标签种类及权重信息；根据分类阈值从消息池中提取与分类阈值对应的消息并推送至用户。通过获取登录企业服务平台的用户相关信息，输入神经网络模型获得包括标签种类及权重信息的消息分类阈值，并从消息池中拉取对应该标签种类及权重信息的消息并推送给用户，使得接收到的消息针对不同企业不同用户身份登录后得到的消息也会有不同，这样可以更加高效地帮助企业在平台中得到更有价值的信息，提高消息投放的质量及精准性。

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，更具体地，涉及一种企业服务平台消息推送方法及系统。

背景技术

一个功能多样、完整、能覆盖企业全生命周期所有经营活动范围的服务平台，一定包含了多种多样的功能，如图1所示，为企业经营活动的每一个环节都提供便利的工具；此平台一定是企业下不同身份人员都可进行登录操作的，不论哪种人员登录操作后，系统都会推送相关的系统消息或提醒消息，来帮助企业及用户更加高效地产生一定的效益。

CN102468965A公开了一种消息智能推送系统及方法，此专利在消息的智能推送过程主要依赖系统设置好的监听机制与固定的分析过程，对固定应用、固定用户、固定消息有较好的效果，但对于大用户量、多角色、多种应用类型平台不具备与用户量与业务量增值的同时自动调整推送方案的能力。因此，亟需一种能够自动调整消息推送方案的企业服务平台消息推送方法。

发明内容

本发明为了解决企业服务平台不具备与用户量与业务量增值的同时自动调整推送方案的问题，提供一种企业服务平台消息推送方法及系统，通过建立相应的人工神经网络学习模型，将企业服务平台中用户及企业的基础信息作为训练数据，对人工神经网络进行训练，根据训练好的神经网络模型得到的分类阈值智能推送相关消息并在推送后继续对该模型进行纠偏学习。

为实现上述目的，本发明提供一种企业服务平台消息推送方法，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，所述标签种类及权重信息存储于标签池中。

优选的，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。

本发明还提供一种企业服务平台消息推送系统，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；