[发明专利]一种信息推送方法及装置、存储介质和电子设备

说明书

本发明公开了一种信息推送方法、装置、存储介质和电子设备，其中方法包括：提取用户特征；提取目标用户的用户特征；提取待推送的目标信息的消息特征；在基于匹配策略确定所述目标信息的推送模式为模型推送模式的情况下，基于双层网络模型对所述用户特征和所述消息特征的处理结果确定是否将所述目标信息作为优选信息推送给所述目标用户；以及在基于匹配策略确定所述目标信息的推送模式为匹配规则推送模式的情况下，基于预定规则比对所述用户特征和所述消息特征以确定是否将所述目标信息作为优选信息推送给所述目标用户。该方法通过用户不同的特征来为不同用户推送不同的信息，实现了信息个性化推送，提升了信息利用率，提升效率。

技术领域

本发明涉及信息处理领域，尤其是一种信息推送方法及装置、存储介质和电子设备。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，互联网信息呈现爆炸式增长，用户的时间和精力都较为有限，为了提高用户粘性，需要对用户进行分析，向用户精准推送用户感兴趣的信息。以推送新闻为例，当前新闻、快讯等都是运营人员人工筛选新闻推送给全量用户，筛选的新闻千人一面，即所有用户接收到的新闻都相同，忽略了不同用户的兴趣差异，不能保证筛选出来的文章被接收到的用户喜欢。造成推送的新闻点击率较低、波动较大。推送新闻的有效性严重依赖于人工的经验和新闻的热度。

为了解决这一问题，需要通过适当的推送算法来实现个性化的信息推送，从而提升推送的信息的点击率。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种信息推送方法及装置、存储介质和电子设备，能够解决难以有效地向用户推送信息的技术问题。

本发明提供一种信息推送方法。所述方法包括：

提取目标用户的用户特征；

提取待推送的目标信息的消息特征；

在基于匹配策略确定所述目标信息的推送模式为模型推送模式的情况下，基于双层网络模型对所述用户特征和所述消息特征的处理结果确定是否将所述目标信息作为优选信息推送给所述目标用户，其中，所述双层网络模型的第一层用于接收输入的特征信息并从接收到的输入特征信息中选取对应的特征子集,所述双层网络模型的第二层用于对所述第一层选取的特征子集中的各个特征的权重进行学习；以及

在基于匹配策略确定所述目标信息的推送模式为匹配规则推送模式的情况下，基于预定规则比对所述用户特征和所述消息特征以确定是否将所述目标信息作为优选信息推送给所述目标用户。

可选地，获取所述目标用户的基础数据；以及

基于所述目标用户的基础数据，将对应的用户特征映射为数值，以形成所述目标用户的基础特征。

可选地，获取针对所述目标用户的自定义用户特征；

基于所述目标用户的基础特征，将所述自定义用户特征也映射为对应的数值。

可选地，在所述目标信息的消息特征与所述目标用户的用户特征的相关度高于或等于预设阈值的情况下，确定所述目标信息的推送模式为规则推送模式；

在所述目标信息的消息特征与所述目标用户的用户特征的相关度低于所述预设阈值的情况下，确定所述目标信息的推送模式为模型推送模式。

可选地，所述基于匹配规则推送，即设置匹配规则，所述匹配规则预先选择所述用户特征的子集、待推送的目标信息的消息特征的子集，若所述用户特征的子集与所述待推送的目标信息的消息特征的子集中存在相互匹配的特征，则所述待推送的目标信息作为优选推送信息，用于推送给所述目标用户。

可选地，在将优选信息推送给所述目标用户之前，对优选推送信息进行去重处理。

本发明提供一种信息推送装置。所述装置包括：

用户特征提取模块：配置为提取目标用户的用户特征；