CN105488163B - 信息推送方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种信息推送方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：针对关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息；基于所述关联信息生成各个关键词在所述预设时间段内的关联系数；根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个所述预设时间段内的关联系数进行计算，生成各个关键词的重要度系数；基于所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息；推送所述分配信息。该实施方式可以提高信息推送的有效性。

Description

信息推送方法和装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及一种信息推送方法和装置。

背景技术

信息推送，又称为“网络广播”，是通过一定的技术标准或协议，在互联网上通过推送用户需要的信息来减少信息过载的一项技术。信息推送技术通过主动推送信息给用户，可以减少用户在网络上搜索所花的时间。

然而，在现有的信息推送技术中，推送给用户的信息往往只考虑与所推送信息内容显然相关的因素，例如，在股票投资策略信息推送中，通常根据股票价格、收益率、涨跌幅度等因素，而对一些影响信息推送结果的潜在因素(例如新闻事件对股票价格的影响)考虑较少。因此，这种信息推送技术存在着网络信息相关数据利用不足，推送信息的有效性不高的问题。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的信息推送方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

一方面，本申请提供了一种信息推送方法，所述方法包括：针对关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息；基于所述关联信息生成各个关键词在所述预设时间段内的关联系数；根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个所述预设时间段内的关联系数进行计算，生成各个关键词的重要度系数；基于所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息；推送所述分配信息。

在一些实施例中，所述计算模型通过如下步骤预先确定：采集指定关键词在所述预设时间段内的历史关联信息；根据所述历史关联信息计算所述指定关键词在所述预设时间段内的历史关联系数；基于至少一个候选计算模型，由所述历史关联系数计算所述指定关键词在至少一个所述预设时间段内的历史重要度系数；基于所述指定关键词在至少一个所述预设时间段内的历史重要度系数与在相应预设时间段内的关联值之间的相关性，从所述至少一个候选计算模型中确定出待使用的计算模型。

在一些实施例中，所述基于所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息包括：接收用户对确定模型的选择或输入操作；基于所述选择或输入操作及所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息。

在一些实施例中，所述确定模型包括以下至少一项：线性映射模型、抛物线映射模型、指数映射模型。

在一些实施例中，所述方法还包括：获取基于所述分配信息取得的分配效果指标值；将所述分配效果指标值与基准分配效果指标值进行对比；推送对比结果。

第二方面，本申请提供了一种信息推送装置，所述装置包括：获取模块，配置用于针对关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息；关联系数生成模块，配置用于基于所述关联信息生成各个关键词在所述预设时间段内的关联系数；重要度系数生成模块，配置用于根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个所述预设时间段内的关联系数进行计算，生成各个关键词的重要度系数；确定模块，配置用于基于所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息；推送模块，配置用于推送所述分配信息。

在一些实施例中，所述计算模型通过计算模型确定模块按照如下步骤预先确定：采集指定关键词在所述预设时间段内的历史关联信息；根据所述历史关联信息计算所述指定关键词在所述预设时间段内的历史关联系数；基于至少一个候选计算模型，由所述历史关联系数计算所述指定关键词在至少一个所述预设时间段内的历史重要度系数；基于所述指定关键词在至少一个所述预设时间段内的历史重要度系数与在相应预设时间段内的关联值之间的相关性，从所述至少一个候选计算模型中确定出待使用的计算模型。

在一些实施例中，所述重要度系数计算模块包括：接收单元，配置用于接收用户对确定模型的选择或输入操作；确定单元，配置用于基于所述选择或输入操作及所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息。

在一些实施例中，所述确定模型包括以下至少一项：线性映射模型、抛物线映射模型、指数映射模型。

在一些实施例中，所述装置还包括分配效果对比及推送模块，配置用于：获取基于所述分配信息取得的分配效果指标值；将所述分配效果指标值与基准分配效果指标值进行对比；推送对比结果。

本申请提供的信息推送方法和装置，通过针对关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息，然后基于关联信息生成各个关键词在预设时间段内的关联系数，接着根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个预设时间段内的关联系数进行计算，生成各个关键词的重要度系数，然后基于上述重要度系数，确定各个关键词关于关键词集合的分配信息，接着推送分配信息。由于引入了预定网络站点和/或浏览器搜索日志等网络数据，这种信息推送方法和装置提高了信息推送的有效性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了可以应用本申请实施例的示例性系统架构；

图2是根据本申请的信息推送方法的一个实施例的流程图；

图3是执行本申请的信息推送方法中获得的重要度系数与关键词的关联值的关系的示意图；

图4是根据本申请的信息推送方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的信息推送装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、网络103和服务器104。网络103用以在终端设备101、102和服务器104之间提供通信链路的介质。网络103可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

终端设备101、102可以通过网络103与服务器104交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102上可以安装有各种通讯客户端应用，例如信息推送类应用、浏览器应用、理财类应用、搜索类应用、购物类应用、地图类应用、社交平台应用、邮箱客户端、即时通信工具等等。

终端设备101、102可以是支持信息推送类应用、浏览器应用、理财类应用等安装于其上的各种电子设备，包括但不限于智能手机、智能手表、平板电脑、个人数字助理、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器104可以是提供各种服务的服务器。例如服务器104可以是对终端设备101、102的信息推送类应用、浏览器应用、理财类应用等提供支持的后台服务器等。服务器可以对接收到的数据进行存储、生成等处理，并将处理结果反馈给终端设备。

需要说明的是，本申请实施例所提供的信息推送的方法可以通过服务器104执行，也可以通过终端设备101、102执行，还可以通过服务器104和终端设备101、102共同执行，例如，“推送所述分配信息”的步骤可以由终端设备101、102执行，其余步骤可以由服务器104执行。本申请对此不做限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

请参考图2，其示出了信息推送的方法的一个实施例的流程200。本实施例主要以该方法应用于有一定运算能力的电子设备中来举例说明，该电子设备可以是图1示出的服务器104，也可以是图1示出的终端设备101、102。该信息推送方法，包括以下步骤：

步骤201，针对关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息。

在本实施例中，电子设备可以针对预先确定的关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息。其中，电子设备可以从本地或远程地获取上述关联信息。具体地，当上述电子设备是为预定网络站点和/或为浏览器应用提供支持的后台服务器时，其可以直接从本地获取上述关联信息；否则，其可以通过有线连接方式或者无线连接方式从网站服务器或上述后台服务器获取上述关联信息。上述无线连接方式包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

本实施例中的关键词集合可以根据预先获知的关键词指定或选定，也可以根据与所要推送的信息相关的数据生成。举例而言，如果本实施例的方法应用于理财类应用的投资分配，假设所要推送的信息是投资资金在多支股票之间的分配比例，则电子设备可以预先获知多支股票的股票名、各支股票的发行公司等，并将股票名或发行公司名作为关键词。此时，电子设备可以将这些股票名或发行公司名组成关键词集合，或者获取用户通过理财类应用选定的其中至少一支股票对应的股票名或发行公司名组成关键词集合，再或者，电子设备还可以选取股票的发行公司盈利额度由大到小排列靠前的至少一支股票对应的股票名或发行公司名组成关键词集合，等等，本申请对此不做限定。

电子设备对关键词集合中的每个关键词，可以按照预设时间段(例如一天)获取其关联信息。在本实施例中，上述关联信息可以是能够描述相应关键词的描述信息，关联信息至少可以通过但不限于下列一种途径获取：预定网络站点、浏览器搜索日志等等。例如，当本实施例的信息推送方法应用于理财类应用的投资分配时，假设所要推送的信息是投资资金在多支股票之间的分配比例，预定网络站点可以是新闻网站(如财经类新闻站点等)、社交网站(如论坛等)等。电子设备可以从预定网络站点获取网页内容的文本信息，也可以从浏览器搜索日志中获取用户通过终端设备的浏览器搜索引擎进行搜索时使用的搜索式。其中，新闻网站可以反映股票收益的历史发展变化情况，以及媒体或网民对股票形势的预测等，社交网站、搜索日志可以反映网民对各支股票的关注程度以及对股票形势的预测或期望等。对关键词集合中的各个关键词，电子设备可以对上述文本信息或上述搜索式进行语义分析、切词等处理，提取出与各个关键词相关的词汇作为该关键词的关联信息。在一些实现中，电子设备可以根据历史数据建立与关键词集合相关的相关词集合，并提取出上述文本信息或上述搜索式中与相关词集合中的词汇相匹配的词汇作为各个关键词的关联信息。作为示例，本实施例的方法可以应用于理财类应用的投资分配，假设所要推送的信息是投资资金在多支股票之间的分配比例，电子设备可以预先建立与股票相关的相关词集合，如正向相关词集合，可以包括“涨停”、“牛市”之类的词汇，负向相关词集合，可以包括“跳水”、“破产”之类的词汇。此时，如果上述文本信息或上述搜索式的同一个语义单元(一个语义单元例如可以是一句话)中，同时存在上述关键词集合中的关键词及与上述相关词集合中的词汇相匹配的词汇，则电子设备可以提取该相匹配的词汇作为该关键词的关联信息。

步骤202，基于上述关联信息生成各个关键词在上述预设时间段内的关联系数。

在本实施例中，电子设备可以基于上述关联信息将关联信息与关键词之间的关系进行数值化，生成各个关键词在上述预设时间段内的关联系数。其中，电子设备可以为各个关键词生成在所采集的每个预设时间段内的关联系数。例如，预设时间段为1天，则电子设备对各个关键词天生成每1天的关联系数。在一些实现中，电子设备还可以对采集上述关键词的关联信息进行过滤，按照预设条件筛选出部分预设时间段内的关联信息生成关联系数，例如，对于股票而言，可以仅将各支股票在交易日(例如工作日)的关联信息生成关联系数。

在本实施例中，关联系数可以用来衡量各个关键词在预设时间段内的关联信息与关键词的关联值的关联程度。这里，关联值可以是衡量与关键词相关的体现关键词某一效果性特征的量值。例如，假设所要推送的信息是投资资金在多支股票之间的分配比例，关键词是股票名或发行股票的公司名，各个关键词在预设时间段内的关联信息可以是股票在一个交易日的涨跌信息、发行股票的公司的收支信息或者用户对股票的关注信息，关联值可以是各支股票在相应预设时间段内获得收益的收益率(也可以是股票价格等等)，关联系数可以用来表示关联信息与股票收益率之间的关联程度。在一些实现中，电子设备预先建立了与关键词集合相关的相关词集合，并提取与相关词集合中的词汇相匹配的词汇作为各个关键词的关联信息，此时，电子设备可以预先设置相关词集合中的词汇的权重系数，表示相关词集合中的词汇与上述关联值之间的关联程度，例如，搜索词“X股”(股票名)本身具有较大的权重系数(如0.5)，“涨停”具有相对较大的权重系数(如0.2)，“跳水”具有相对较小的权重系数(如0.01)。电子设备可以根据关联信息所匹配到的相关词集合中的词汇的权重系数得到关联系数，例如可以将所匹配到的相关词集合中的词汇的权重系数相加作为关联系数。可选地，相关词集合中的词汇还可以具有关联基数，例如，对于从搜索日志中获取的关联信息，其关联基数可以与所在的搜索式的数量正相关，对于从预定网络站点获取的关联信息，其关联基数可以与所出现的次数正相关，则对于在预设时间段内的每个上述关键词，电子设备可以将所匹配到的相关词集合中的词汇的权重系数与关联基数的乘积相加作为关联系数。

步骤203，根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个预设时间段内的关联系数进行计算，生成各个关键词的重要度系数。

在本实施例中，电子设备可以进一步根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个预设时间段内的关联系数进行计算，从而生成各个关键词的重要度系数。

这里，重要度系数可以用于通过关键词在至少一个预设时间段内的关联系数整体来衡量关联系数在当前预设时间段相对于相应关键词的关联值的重要程度。重要度系数例如可以是当前预设时间段的关联系数本身，也可以是前一预设时间段的关联系数与当前预设时间段的关联系数的差值，还可以是当前预设时间段与依次相邻的多个(例如10个)预设时间段的关联系数的平均值，等等，本申请对此不做限定。重要度系数可以通过预先确定的计算模型计算得到。本领域技术人员可以理解，根据前述的重要度系数的不同定义，其计算模型也不同。

在本实施例的一些可选实现方式中，计算模型通过如下步骤从多个候选计算模型中预先确定：采集指定关键词在预设时间段内的历史关联信息；根据历史关联信息计算指定关键词在预设时间段内的历史关联系数；基于至少一个候选计算模型，由历史关联系数计算指定关键词在至少一个预设时间段内的历史重要度系数；基于指定关键词在至少一个预设时间段内的历史重要度系数与在相应预设时间段内的关联值之间的相关性，从至少一个候选计算模型中确定出待使用的计算模型。其中，上述相关性可以表示指定关键词的一系列历史重要度系数与相应的一系列关联值的变化趋势的相关程度。举例而言，假设所要推送的信息是投资资金在多支股票之间的分配比例，指定关键词是任意一支股票的股票名或股票发行公司的公司名，预设时间段为1天，每个股票交易日采集一次关联信息，每个股票交易日获得一个历史关联系数，如果候选计算模型有两个，一个是计算前一预设时间段的关联系数与当前预设时间段的关联系数的差值，另一个是计算当前预设时间段与依次相邻的多个(例如10个)预设时间段的关联系数的平均值，则：

首先根据第一个候选计算模型计算当前日之前的预设天数(如20天)的历史重要度系数，得到第一个历史重要度系数序列，如(0.7，0.6，0.8，0.2……)，其中，该第一个重要度系数序列中的数值是前一天的关联系数与当前天的关联系数的差值；

其次，根据第二个候选计算模型计算当前日之前的预设天数(如20天)的历史重要度系数，得到第二个历史重要度系数序列，如(0.5，0.7，0.4，0.1……)，其中，该第二个重要度系数序列中的数值是当前天的关联系数与依次相邻的多天(例如10天)的关联系数的平均值；

接着，获取该指定关键词在当前日之前的预设天数(如20天)的关联值序列，例如可以是股票收益率序列，如(0.1，0.08，0.11，-0.12……)；

然后，根据第一个历史重要度系数序列(0.7，0.6，0.8，0.2……)与股票收益率序列(0.1，0.08，0.11，-0.12……)之间的相关性，以及第二个历史重要度系数序列(0.5，0.7，0.4，0.1……)与股票收益率序列(0.1，0.08，0.11，-0.12……)之间的相关性，选择计算模型。该相关性可以通过两个序列之间的数值比较、数值变化值比较、数值变化值的变化率比较、变化方向(如用正向、负向分别表示相邻两个值的差为正数、负数)等等方法来确定，本申请对此不做限定。例如历史重要度系数序列与股票收益率序列的相关性可以通过变化方向确定，则第一个历史重要度系数序列数值变化值为(-0.1，0.2，-0.6……)，股票收益率序列的数值变化值为(-0.01，0.3，-0.23……)，第二历史重要度系数序列数值变化值为(0.2，-0.3，-0.3……)，显然，第一个历史重要度系数序列与股票收益率序列具有一致的变化方向，第二历史重要度系数序列与股票收益率序列具有不同的变化方向。即，与按照第二个候选计算模型得到的第二个历史重要度系数序列与股票收益率序列的相关性相比，按照第一个候选计算模型得到的第一个历史重要度系数序列与股票收益率序列的相关性较好，因此，电子设备可以将第一个候选计算模型确定为待使用的计算模型。

如图3所示，给出了指定关键词在多个预设时间段内的重要度系数与关联值曲线的关系。其中，重要度系数以值大于0.5为正向，值小于0.5为负向示出。当关键词是股票名时，关联值例如可以是股票价格，重要度系数可以是由通过新闻网站获取的关于该股票的报道、评论信息等关联信息生成的关联系数本身，也可以是将关联系数通过计算模型计算得到的值。图3可以反映重要度系数与关联值之间的相关性。

步骤204，基于上述重要度系数，确定各个关键词关于关键词集合的分配信息。

在本实施例中，电子设备可以基于当前预设时间段的重要度系数，进一步确定出在下一个预设时间段内，各个关键词在关键词集合内进行分配的分配信息。其中，该分配信息可以用于表示各个关键词在关键词集合中的重要程度，其可以是各个关键词的重要度系数本身，也可以是各个关键词相对于关键词集合所占的比重，还可以是与各个关键词的重要度系数正相关(可以是线性相关也可以是非线性相关)的一组数值等等，本申请对此不做限定。在一些实现中，电子设备还可以将关键词集合中各个关键词的重要度系数进行排序(如按照由大到小的顺序排序)，并选择排序靠前的至少一个关键词，仅确定该至少一个关键词的分配信息。

步骤205，推送上述分配信息。

在本实施例中，电子设备可以将步骤204中得到的分配信息通过终端设备推送出去，例如，推送给用户。本领域技术人员可以理解，具有信息推送能力的终端设备的信息推送方法均适用于本申请，例如屏幕显示、小窗口显示、鼠标悬停显示、语音播报等等，再次不再赘述。当电子设备是终端设备本身时，其可以通过自身推送分配信息；当电子设备是后台服务器时，其可以将分配信息发送给终端设备，由终端设备推送分配信息。

在本实施例的一些可选实现方式中，信息推送方法还可以包括以下步骤：

获取基于上述分配信息取得的分配效果指标值；

将上述分配效果指标值与基准分配效果指标值进行对比；

推送对比结果。

其中，分配效果指标值可以是用于衡量基于上述分配信息对关键词集合中的关键词进行分配后取得的效果的衡量指标的值。例如，本实施例的信息推送方法应用于多支股票的投资分配时，分配效果指标值可以包括但不限于以下至少一项：收益率、超额收益率、胜率(跑赢大盘的概率)、最大回撤率、收益回撤比、收益序列标准差等等。基准分配效果指标值可以是用于衡量基于现有技术或行业基准的公知分配方案对关键词集合中的关键词进行分配后取得的效果的衡量指标的值。例如，本实施例的信息推送方法应用于多支股票的投资分配时，基准分配效果指标值可以是“上证50指数”的收益率、超额收益率、胜率(跑赢大盘的概率)、最大回撤率、收益回撤比、收益序列标准差等等。

本实施例的信息推送方法的一个应用场景可以是投资理财类应用，其中，该投资理财类应用运行于终端设备，信息推送方法可以适用于为该投资理财类应用提供支持的后台服务器。后台服务器执行本实施例的信息推送方法的一个执行流程可以为：后台服务器首先通过该投资理财类应用获取用户选择的投资理财产品的产品名，作为关键词建立关键词集合，并针对各个投资理财产品的产品名，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取与其对应的投资理财产品的收益相关的关联信息；后台服务器接着可以基于上述关联信息生成各个投资理财产品在上述预设时间段内的关联系数；然后，后台服务器可以根据预先确定的计算模型，对各个投资理财产品在至少一个预设时间段内的关联系数进行计算，生成关联信息对于投资理财产品收益的重要度系数；接着，后台服务器可以根据当前预设时间段内(如当前1天内)，各个投资理财产品对应的重要度系数，确定用户的投资资金在所选择的投资理财产品中的分配信息；最后，后台服务器通过运行于终端设备的投资理财类应用将投资资金在所选择的投资理财产品中的分配信息推送给用户。其中，这里的分配信息可以是投资资金在所选择的投资理财产品中的分配比率，或者分配额度等。可选地，后台服务器可以将重要度系数直接作为分配信息推送给用户，由用户自主决定如何在所选择的投资理财产品中分配投资资金。

本申请的上述实施例充分利用预定网络站点和/或浏览器搜索日志的数据，提高了信息推送的有效性。

进一步参考图4，其示出了本申请的信息推送的方法的又一个实施例的流程400。该信息推送方法400，包括以下步骤：

步骤401，针对关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息。

在本实施例中，电子设备可以针对预先确定的关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息。其中，电子设备可以从本地或远程地获取上述关联信息。上述关联信息可以是能够描述相应关键词的描述信息，关联信息至少可以通过但不限于下列一种途径获取：预定网络站点、浏览器搜索日志等等。

步骤402，基于上述关联信息生成各个关键词在上述预设时间段内的关联系数。

在本实施例中，电子设备可以基于上述关联信息将关联信息与关键词之间的关系进行数值化，生成各个关键词在上述预设时间段内的关联系数。其中，电子设备可以为各个关键词生成在所采集的每个预设时间段内的关联系数。关联系数可以用来衡量各个关键词在预设时间段内的关联信息与关键词的关联值的关联程度。这里，关联值可以是衡量与关键词相关的体现关键词某一效果性特征的量值。

步骤403，根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个预设时间段内的关联系数进行计算，生成各个关键词的重要度系数。

在本实施例中，电子设备可以进一步根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个预设时间段内的关联系数进行计算，从而生成各个关键词的重要度系数。这里，重要度系数可以用于通过关键词在至少一个预设时间段内的关联系数整体来衡量关联系数在当前预设时间段相对于相应关键词的关联值的重要程度。

步骤404，接收用户对确定模型的选择或输入操作。

在本实施例中，电子设备可以提供预设的确定模型供用户选择，也可以提供输入窗口供用户输入确定模型，并接收用户对确定模型的选择或输入操作。其中，这里的确定模型用于根据上述重要度系数，确定各个关键词关于关键词集合的分配信息。其中，该分配信息可以用于表示各个关键词在关键词集合中的重要程度，其可以是各个关键词的重要度系数本身，也可以是各个关键词相对于关键词集合所占的比重，还可以是与各个关键词的重要度系数正相关的一组数值等等，本申请对此不做限定。在一些实现中，电子设备还可以将关键词集合中各个关键词的重要度系数进行排序(如按照由大到小的顺序排序)，并选择排序靠前的至少一个关键词，仅确定该至少一个关键词的分配信息。

本领域技术人员可以理解，在根据重要度系数确定分配信息时，重要度系数与分配信息所包括的数值(如比率等)之间可以存在一一对应的映射关系。因此，确定模型可以是反映该映射关系的各种线性的或非线性的映射模型，例如线性映射模型、抛物线映射模型、指数映射模型等等。该映射模型还可以是多种映射模型的组合，例如线性映射模型和抛物线映射模型的组合，等等。

步骤405，基于上述选择或输入操作及上述重要度系数，确定各个关键词关于关键词集合的分配信息。

在本实施例中，电子设备接着可以根据用户通过选择或输入操作给出的确定模型，基于上述重要度系数，确定各个关键词关于关键词集合的分配信息。

步骤406，推送上述分配信息。

在本实施例中，电子设备可以将步骤,405中得到的分配信息通过终端设备推送出去，例如，推送给用户。

在本实施例中，上述实现流程中的步骤401、步骤402、步骤403和步骤406分别与前述实施例中的步骤201、步骤202、步骤203和步骤205基本相同，在此不再赘述。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例不同的是，本实施例中的信息推送方法的流程400用步骤404、405代替了步骤204。通过步骤404、405，本实施例可以接收用户选择或输入的确定模型，用于根据确定模型由各个关键词的重要度系数确定出关键词集合的分配信息，实现了个性化的信息推送。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种信息推送的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于电子设备中。

如图5所示，本实施例所述的信息推送的装置500包括：获取模块501、关联系数生成模块502、重要度系数生成模块503、确定模块504及推送模块505。其中，获取模块501可以配置用于针对关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息；关联系数生成模块502可以配置用于基于上述关联信息生成各个关键词在预设时间段内的关联系数；重要度系数生成模块503可以配置用于根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个预设时间段内的关联系数进行计算，生成各个关键词的重要度系数；确定模块504可以配置用于基于上述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息；推送模块505可以配置用于推送上述分配信息。

值得说明的是，信息推送装置500中记载的诸模块或单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征同样适用于信息推送装置500及其中包含的模块或单元，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，上述信息推送装置500还包括一些其他公知结构，例如处理器、存储器等，为了不必要地模糊本公开的实施例，这些公知的结构在图5中未示出。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统600的结构示意图。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。

本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括。其中获取模块、关联系数生成模块、重要度系数生成模块、确定模块、推送模块，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，获取模块还可以被描述为“配置用于针对关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息的模块”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，当所述程序被一个或者一个以上的处理器执行时，使得所述设备：针对关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息；基于所述关联信息生成各个关键词在所述预设时间段内的关联系数；根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个所述预设时间段内的关联系数进行计算，生成各个关键词的重要度系数；基于所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息；推送所述分配信息。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：

针对关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息；

基于所述关联信息生成各个关键词在所述预设时间段内的关联系数；

根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个所述预设时间段内的关联系数进行计算，生成各个关键词的重要度系数；

基于所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息；

推送所述分配信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算模型通过如下步骤预先确定：

采集指定关键词在所述预设时间段内的历史关联信息；

根据所述历史关联信息计算所述指定关键词在所述预设时间段内的历史关联系数；

基于至少一个候选计算模型，由所述历史关联系数计算所述指定关键词在至少一个所述预设时间段内的历史重要度系数；

基于所述指定关键词在至少一个所述预设时间段内的历史重要度系数与在相应预设时间段内的关联值之间的相关性，从所述至少一个候选计算模型中确定出待使用的计算模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息包括：

接收用户对确定模型的选择或输入操作；

基于所述选择或输入操作及所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定模型包括以下至少一项：线性映射模型、抛物线映射模型、指数映射模型。

5.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取基于所述分配信息取得的分配效果指标值；

将所述分配效果指标值与基准分配效果指标值进行对比；

推送对比结果。

6.一种信息推送装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，配置用于针对关键词集合中的各个关键词，按照预设时间段从预定网络站点和/或浏览器搜索日志获取其关联信息；

关联系数生成模块，配置用于基于所述关联信息生成各个关键词在所述预设时间段内的关联系数；

重要度系数生成模块，配置用于根据预先确定的计算模型，对各个关键词在至少一个所述预设时间段内的关联系数进行计算，生成各个关键词的重要度系数；

确定模块，配置用于基于所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息；

推送模块，配置用于推送所述分配信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算模型通过计算模型确定模块按照如下步骤预先确定：

采集指定关键词在所述预设时间段内的历史关联信息；

根据所述历史关联信息计算所述指定关键词在所述预设时间段内的历史关联系数；

基于至少一个候选计算模型，由所述历史关联系数计算所述指定关键词在至少一个所述预设时间段内的历史重要度系数；

基于所述指定关键词在至少一个所述预设时间段内的历史重要度系数与在相应预设时间段内的关联值之间的相关性，从所述至少一个候选计算模型中确定出待使用的计算模型。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述重要度系数计算模块包括：

接收单元，配置用于接收用户对确定模型的选择或输入操作；

确定单元，配置用于基于所述选择或输入操作及所述重要度系数，确定各个关键词关于所述关键词集合的分配信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定模型包括以下至少一项：线性映射模型、抛物线映射模型、指数映射模型。

10.根据权利要求6-9中任一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括分配效果对比及推送模块，配置用于：

获取基于所述分配信息取得的分配效果指标值；

将所述分配效果指标值与基准分配效果指标值进行对比；

推送对比结果。