[发明专利]信息推送模型训练方法和信息推送方法、装置及设备

说明书

本申请公开了一种信息推送模型训练方法和信息推送方法、装置及设备。该方法包括：获取预设的多个政策信息并基于随机函数生成多个随机数作为多个训练样本；对每个政策信息中的多个关键词对应的关键词特征值进行降维处理，得到每个政策信息对应的政策特征值；将训练样本中的随机数输入至信息推送模型中，利用信息推送模型将随机数与每个政策信息对应的政策特征值进行匹配，输出得到与随机数对应的预测政策信息；根据随机数和预测政策信息对应的政策特征值，调整信息推送模型的模型参数，直至信息推送模型收敛，得到训练后的信息推送模型。这样，可以提升政策信息的推送效率，减少用户的等待时间，提升用户体验。

技术领域

本申请属于数据处理技术领域，尤其涉及一种信息推送模型训练方法和信息推送方法、装置及设备。

背景技术

随着各项政策的增多，用户需要办理的事项也越来越多，但是，大多用户并不知道各种事项的办理流程，这就需要为用户推送相应的政策信息，帮助用户办理各种事项。

现有的政策系统中，当用户搜索所需的政策信息时，由于政策信息的数据量巨大，从海量政策信息中确定用户所需政策信息的效率会比较低，需要用户等待的时间就会比较长，非常影响用户体验。

发明内容

本申请实施例提供一种信息推送模型训练方法和信息推送方法、装置及设备，能够至少解决现有技术中从海量政策数据中确定用户所需政策数据的效率比较低，需要用户等待的时间比较长，影响用户体验的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种信息推送模型训练方法，该方法包括：

获取预设的多个政策信息并基于随机函数生成多个随机数作为多个训练样本，每个训练样本中包括一个或多个随机数；

对每个政策信息中的多个关键词对应的关键词特征值进行降维处理，得到每个政策信息对应的政策特征值；

将训练样本中的随机数输入至信息推送模型中，利用信息推送模型将随机数与每个政策信息对应的政策特征值进行匹配，输出得到与随机数对应的预测政策信息；

根据随机数和预测政策信息对应的政策特征值，调整信息推送模型的模型参数，直至信息推送模型收敛，得到训练后的信息推送模型。

第二方面，本申请实施例提供一种信息推送方法，该方法包括：

接收用户输入的关键词；

将用户输入的关键词对应的第一关键词特征值输入到信息推送模型中，利用信息推送模型向用户推送与第一关键词特征值对应的目标政策信息，其中，信息推送模型为根据第一方面的任一项实施例中所示的信息推送模型训练方法训练得到。

第三方面，本申请实施例提供了一种信息推送模型训练装置，该装置包括：

获取模块，用于获取预设的多个政策信息并基于随机函数生成多个随机数作为多个训练样本，每个训练样本中包括一个或多个随机数；

降维模块，用于对每个政策信息中的多个关键词对应的关键词特征值进行降维处理，得到每个政策信息对应的政策特征值；

匹配模块，用于将训练样本中的随机数输入至信息推送模型中，利用信息推送模型将随机数与每个政策信息对应的政策特征值进行匹配，输出得到与随机数对应的预测政策信息；

调整模块，用于根据随机数和预测政策信息对应的政策特征值，调整信息推送模型的模型参数，直至信息推送模型收敛，得到训练后的信息推送模型。

第四方面，本申请实施例提供了一种信息推送装置，该装置包括：

接收模块，用于接收用户输入的关键词；