[发明专利]基于余弦相似度的消息推送方法及相关装置

说明书

本申请适用于信息推送技术领域，提供了一种基于余弦相似度算法的消息推送方法及相关装置，旨在解决现有技术中不能做到千人千面的个性化消息推送的问题，提高信息推送后的用户转化率。本申请的方法主要包括：获取用户的用户行为特征数据；根据所述用户行为特征数据计算所述用户的用户偏好标签；利用余弦相似度算法在预设推送内容库中计算所述用户偏好标签相关的目标推送内容；将所述目标推送内容向所述用户推送。

技术领域

本申请属于消息推送技术领域，尤其涉及一种基于余弦相似度算法的消息推送方法及相关装置。

背景技术

消息推送(push)是指将经过整理的信息资源以网页的形式迅速转发至用户的设备界面，使得用户能够设定自己所需要的信息频道，并可以直接在用户端接收定制信息的一种实现方式。

现有技术中的推送系统往往是基于对用户群体进行分群推送，即对预先已经分群的目标群组用户进行特定消息的推送。然而，不同的用户之间也许有些共同的爱好或习惯，进而被分到了同一个目标群组，但每一个用户都是独立的个体，现有技术中对预先已经分群的目标群组用户进行特定消息的推送的技术方案不能做到千人千面的个性化推送，导致信息推送后的用户转化率不佳。

发明内容

本申请的目的在于提供一种基于余弦相似度算法的消息推送方法及相关装置，旨在解决现有技术中不能做到千人千面的个性化消息推送的问题，提高信息推送后的用户转化率。

第一方面，本申请提供一种基于余弦相似度算法的消息推送方法，包括：

获取用户的用户行为特征数据；

根据所述用户行为特征数据计算所述用户的用户偏好标签；

利用余弦相似度算法在预设推送内容库中计算所述用户偏好标签相关的目标推送内容；

将所述目标推送内容向所述用户推送。

可选的，在利用余弦相似度算法在预设推送内容库中计算所述用户偏好标签相关的目标推送内容之前，所述方法还包括：

创建若干用户标签，形成用户标签库；

所述根据所述用户行为特征数据计算所述用户的用户偏好标签包括：

根据所述用户行为特征数据从所述用户标签库中获取所述用户偏好标签与所述用户进行关联，所述用户偏好标签为所述用户标签库中的一个或多个用户标签。

可选的，在利用余弦相似度算法在预设推送内容库中计算所述用户偏好标签相关的目标推送内容之前，所述方法包括：

获取若干待推送内容，形成推送内容库；

为每一个所述待推送内容关联一个或多个的内容标签。

可选的，所述用户行为特征数据包括用户浏览时长、用户点击行为。

可选的，所述将所述目标推送内容向所述用户推送包括：

接收对所述目标推送内容的推送时间设定，得到目标推送时间；

将所述目标推送内容预先存储在缓存服务器的任务队列中，并于所述目标推送时间向所述用户推送所述目标推送内容。

可选的，所述利用余弦相似度算法在预设推送内容库中计算所述用户偏好标签相关的目标推送内容包括：

其中，sim(u,s)表示用户u对物品s的喜好程度；

i∈I表示所述物品s的标签集合；

R_ui表示所述用户u对所述物品s点的标签的打分；

R_si表示所述物品s对标签i的占比权重；