[发明专利]对象推送方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910698531.5 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110413893A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 袁一方 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/735;G06F16/635 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 黄晶晶 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种对象推送方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取与目标用户标识对应的候选对象标识和历史对象标识；获取各候选对象标识对应的基本信息；将所述候选对象标识和历史对象标识作为环境状态信息、以及将所述基本信息作为动作信息，输入评分模型，输出各候选对象标识对应的推送分值；根据所述推送分值，从所述候选对象标识中，选取向所述目标用户标识所对应的终端推送的目标对象标识；其中，所述评分模型，是通过对包括样本奖励值的样本数据进行迭代地强化学习训练得到；所述样本奖励值，用于表征样本用户对样本对象的兴趣度、以及表征向样本用户推送样本对象时的推送类别多样性。本申请的方案，能够提高推送的目标对象的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 推送 候选对象 目标用户标识 计算机设备 存储介质 基本信息 历史对象 样本对象 样本 环境状态信息 目标对象标识 表征样本 动作信息 目标对象 评分模型 强化学习 样本数据 样本用户 兴趣度 奖励 迭代 申请 多样性 终端 输出 | ||
【主权项】：
1.一种对象推送方法，所述方法包括：获取与目标用户标识对应的候选对象标识和历史对象标识；获取各候选对象标识对应的基本信息；将所述候选对象标识和历史对象标识作为环境状态信息、以及将所述基本信息作为动作信息，输入评分模型，输出各候选对象标识对应的推送分值；根据所述推送分值，从所述候选对象标识中，选取向所述目标用户标识所对应的终端推送的目标对象标识；其中，所述评分模型，是通过对包括样本奖励值的样本数据进行迭代地强化学习训练得到；所述样本奖励值，用于表征样本用户对样本对象的兴趣度、以及表征向样本用户推送样本对象时的推送类别多样性。
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