CN106202155A - 一种信息处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种信息处理方法及装置，其中的信息处理方法可包括：获取第一公众帐号编辑的第一文本信息以及在第一文本信息中插入的第一话题卡片；接收目标用户对第一文本信息的获取请求，将第一文本信息以及第一话题卡片推送至目标用户，第一话题卡片链接第一话题详情页，第一话题详情页包括至少一个与第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识。采用本发明实施例可通过第一话题详情页让更多的文本信息得以曝光，提高用户阅读效率。

Description

一种信息处理方法及装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种信息处理方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，公众平台已经成为用于发布信息、提供服务的新工具，使用公众平台可以提供一系列能力为个人用户提供服务，在公众平台注册且信息审核通过后的帐号称为公众帐号，用户可以通过该公众帐号在公众平台发布信息、提供服务等等；个人用户可以订阅或者关注该公众帐号；公众帐号可编辑信息后将该信息群发给已关注的个人用户。

目前信息的主要曝光渠道来自于信息的群发，造成信息的阅读量主要由订阅该公众帐号的人数决定，这也是公众帐号出现获取大量粉丝的很大原因。这种方式中信息的曝光渠道比较少，不能让更多优质信息得以曝光。

发明内容

本发明实施例提供一种信息处理方法及装置，可通过第一话题详情页让更多的文本信息得以曝光，提高用户阅读效率。

本发明第一方面提供一种信息处理方法，包括：

获取第一公众帐号编辑的第一文本信息以及在所述第一文本信息中插入的第一话题卡片；

接收目标用户对所述第一文本信息的获取请求；

将所述第一文本信息以及所述第一话题卡片推送至所述目标用户，所述第一话题卡片链接第一话题详情页，所述第一话题详情页包括至少一个与所述第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识。

本发明第二方面提供一种信息处理装置，包括：

获取模块，用于获取第一公众帐号编辑的第一文本信息以及在所述第一文本信息中插入的第一话题卡片；

接收模块，用于接收目标用户对所述第一文本信息的获取请求；

推送模块，用于将所述第一文本信息以及所述第一话题卡片推送至所述目标用户，所述第一话题卡片链接第一话题详情页，所述第一话题详情页包括至少一个与所述第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

本发明实施例，获取第一公众帐号编辑的第一文本信息以及第一文本信息中插入的第一话题卡片，接收目标用户对第一文本信息的获取请求，将该第一文本信息以及第一话题卡片推送至目标用户，该第一话题卡片链接第一话题详情页，该第一话题详情页包括至少一个与该第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识，这种方式通过第一话题卡片链接的第一话题详情页可以将至少一个与该第一话题卡片的话题关联的文本信息得以曝光，让用户获得更多有价值的文本信息，提高了用户阅读效率，同时目标用户也不局限于某个公众帐号的订阅用户。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种信息处理方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种书籍卡片的示意图；

图3为本发明实施例提供的一种话题详情页的示意图；

图4为本发明实施例提供的一种书籍卡片转发示意图；

图5a为本发明实施例提供的一种编辑文本信息的示意图；

图5b为本发明实施例提供的一种搜索书籍卡片的示意图；

图5c为本发明实施例提供的一种书籍卡片搜索结果示意图；

图5d为本发明实施例提供的一种编辑结果示意图；

图6为本发明实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面将结合附图1-附图5，对本发明实施例提供的信息处理方法进行详细介绍。

请参照图1，为本发明实施例提供的一种信息处理方法的流程图；该方法可包括以下步骤S100-步骤S107。

S100，获取第一公众帐号编辑的第一文本信息以及在所述第一文本信息中插入的第一话题卡片；

本发明实施例中，公众平台是一种信息交互平台，信息交互平台指一种通过社交关系和/或共同兴趣(或共同利益)将人与人之间联系起来的网络架构，用户可以通过该信息交互平台所提供的客户端进行日常交流以及处理一些日常事务。每个用户可以拥有用于为该信息交互平台上其他用户所辨识的网络身份。

在信息交互平台上，不同用户之间可以通过互相确认的方式以建立社交关系，例如，互相加好友或互相关注等。当两个用户建立了社交关系后，他们成为彼此的社交网络联系人。一组用户可以通过自行选择的方式，以形成具有彼此之间的社交关系，从而形成一个社交群组。该群组内的每个成员都是该群组内所有其他成员的社交网络联系人。

公众帐号是信息交互平台上建立的一种公共社交网络标识，具体可选的，用户或组织可以在信息交互平台上建立一个公共社交网络标识(即是第一公众帐号)，并允许公众(例如，在信息交互平台上的任何用户)与该公共社交网络标识在信息交互平台上进行交流，该交流可以基于一种单向确认的方式，而无需用户之间互相确认。例如，用户可以选择订阅公共社会网络标识(例如，“跟随”公共社会网络身份)消息或发布信息，通过如订阅这类的单向确认方式，成为公共社会网络标识的社交网络联系人。公共社交网络身份的拥有者还可以将订阅了其消息或发布信息的其他用户作为其社交网络联系人。

信息交互平台上的每个用户和每个公共社会网络标识均具有社交网络联系人列表，以供其与其列表中的用户或公共社会网络标识采用即时通信消息等形式进行交流。例如，在一个社交群组内的用户可以通过信息交互平台提供的接口进行相互通信，而用户之间也可以通过信息交互平台提供的接口进行相互通信。

第一话题卡片为第一公众帐号拥有者编辑第一文本信息时，插入该第一文本信息中的一种链接标识，并且该链接标识对应一个话题(即是该第一话题卡片的话题)，该第一话题卡片链接的第一话题详情页包括至少一个文本信息的链接标识，该至少一个文本信息与该第一文本信息均与该第一话题卡片的话题关联。需要说明的是，该第一话题卡片链接的第一话题详情页可以为H5页面。

第一话题卡片的话题可以包括但不限于某一本书籍、某一个电影或者某一部电视剧等等，比如，公众帐号拥有者可以通过公众帐号在公众平台编辑与某一本书籍话题关联的第一文本信息发布，该第一话题卡片即是某一本书的书籍卡片，书籍卡片链接的话题详情页为包含书籍封面，书籍名称，书籍作者和简介基本信息，以及书籍相关文章的H5页。

如图2所示，即是本发明实施例提供的第一公众帐号编辑的第一文本信息以及在第一文本信息中插入的第一话题卡片(月亮和六便士)，该第一文本信息可以是针对该书籍《月亮和六便士》的书评；如图3所示，即是图2中第一话题卡片(月亮和六便士)链接的第一话题详情页，该第一话题详情页包含书籍封面，书籍名称，书籍作者、简介基本信息、购买入口，以及书籍相关文章(可以是其他公众帐号发布的针对该书籍话题的书评文章)的链接标识等等。

下面将结合附图5a-附图5d对如何在公众平台编辑第一文本信息以及插入第一话题卡片进行解释说明，当在公众平台申请公众帐号后，即可插入话题卡片以及编辑文本信息，如图5a所示，新建图文消息，选择“多媒体”中的“话题”，即可编辑第一文本信息，比如可以针对某一本书籍作为话题，编辑对该书籍的书评，如图5b所示，可以在编辑第一文本信息时，插入第一话题卡片，如图所示，添加书籍话题，输入书籍名称进行搜索，公众平台会根据所输入的书籍名称在预设数据库中搜索是否存在与该书籍相关的信息，若存在，如图5c所示，即是公众平台从数据库中搜索到到的书籍卡片，用户可以选择其中一个插入所编辑的第一文本信息中，如图5d所示，即是在第一文本信息中插入第一话题卡片“月亮和六便士”的示意图，当公众平台群发后，订阅该公众帐号的用户可以收到该第一文本信息以及第一话题卡片，如图2所示，即是在终端看到该第一文本信息和第一话题卡片的示意图。

S101，接收目标用户对所述第一文本信息的获取请求；

S102，将所述第一文本信息以及所述第一话题卡片推送至所述目标用户，所述第一话题卡片链接第一话题详情页，所述第一话题详情页包括至少一个与所述第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识。

本发明实施例中，该目标用户可以是订阅该公众帐号的用户，也可以是未关注该公众帐号的用户，若该目标用户是未关注该公众帐号的用户，则该目标用户可以是从第一话题详情页跳转到该第一文本信息的展示页面。

当接收到目标用户对第一文本信息的获取请求时，将第一文本信息以及第一话题卡片推送至目标用户，该第一话题卡片链接第一话题详情页，即是若用户在查看第一文本信息时，则通过触屏、鼠标等操作点击该第一话题卡片，则会跳转到第一话题详情页，该第一话题详情页中除了包括固定不变的信息外，还包括动态变化信息，该固定不变的信息可以是该话题的基本信息，比如书籍基本信息：图书封面+书名+作者名+简介，该动态变化信息可以是话题资源池中的至少一个文本信息的链接标识，随着各个用户的文本信息发布、评论等等，会导致该至少一个文本信息的增多或者排序变化等等。可选的，与该主题相关的文章，首页可以最多显示3篇，跳转更多文章可以最多显示47篇，可选的，还可以显示好友评论，例如仅显示有好友关系链的且最新的点赞最多的50条评论；若没有评论内容，则首页显示50篇文章，用户可以通过滑动查看该50篇文章的链接标识。进一步可选的，在第一话题详情页还可以显示购买入口：跳转到几家图书toB平台的中转页面。

可选的，在步骤S101之前，还可以包括步骤S103～S104；

S103，采用预设相关性算法，确定所述第一文本信息是否对应所述第一话题卡片的话题资源池，所述话题资源池中包括多个与所述第一话题卡片的话题关联的文本信息；

具体可选的，所述采用预设相关性算法，确定所述第一文本信息是否对应所述第一话题卡片的话题资源池，包括：

采用模糊匹配算法，计算所述第一文本信息中的关键词与所述第一话题卡片的话题资源池基本信息之间的编辑距离，若所述编辑距离小于第一预设阈值，则所述第一文本信息对应所述第一话题卡片的话题资源池；或者，

采用KL散度算法计算所述第一文本信息中关键词的概率分布与所述第一话题卡片的话题资源池的文本信息中所述关键词的概率分布之间的距离，若所述距离小于第二预设阈值，则所述第一文本信息对应所述第一话题卡片的话题资源池。

本发明实施例中，通常第一话题卡片对应的是一个话题，比如第一话题卡片是书籍卡片，则该第一话题卡片对应的是该书籍的话题，该书籍的话题可以是公众平台所搜集的所有公众帐号发布的与该书籍相关的文本信息，公众平台以话题为纬度将所有文本信息进行聚类，形成各个话题的话题资源池，比如，第一话题卡片的话题资源池中包括多个与该第一话题卡片的话题关联的文本信息。

具体可选的，当第一公众帐号发布该第一文本信息以及第一话题卡片后，采用预设相关性算法，确定该第一文本信息是否对应第一话题卡片的话题资源池。

作为一种可选的实施方式，采用模糊匹配算法进行计算，模糊匹配算法可以是Bitmap和Damerau Levenstein算法，Bitmap算法的基本原理，Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。Damerau Levenstein算法的基本原理，Levenshtein算法是计算两个字符串之间的最小编辑距离，所谓的最小编辑距离就是把字符串A通过添加，删除，替换字符的方式转变成B所需要的最少步骤。

具体的，以书籍为例，使用最佳字符串算法，即使用以上模糊匹配算法计算出公众平台内插入书籍卡片的第一文本信息中的关键词(比如文章标题)是否与第一话题卡片的话题资源池中图书标题，作者和简介内的词条有关，若该文章标题与该插入的书籍卡片的话题资源池基本信息距离短到一个阈值(比如第一预设阈值)以内，则可以认定该第一文本信息与该书籍主题相关，可以进入“书籍相关文章池”(即是话题资源池)内。

作为另一种可选的实施方式，采用KL散度(Kullback–Leibler divergence)算法进行计算，KL散度基本原理：在概率论或信息论中，KL散度又称相对熵(relativeentropy)，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。它是非对称的，这意味着D(P||Q)≠D(Q||P)。特别的，在信息论中，D(P||Q)表示当用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布，Q表示P的拟合分布。KL距离，表示的是两个概率分布的距离，wiki上定义为P和Q两个概率分布在对数差异上的期望，公式为：

$D_{KL}\left(P\right|\left|Q\right)=\underset{i}{\Σ}\ln \left(\frac{P\left(i\right)}{Q\left(i\right)}\right)P\left(i\right).$

并且对一个信息源编码，按照其本身的概率分布进行编码，每个字符的平均比特数目最少，这就是信息熵的概念，衡量了信息源本身的不确定性。

每一篇插入话题卡片的公众平台内的文本信息都会有出现关键词的概率，每篇文本信息的关键词概率分布都不一样，找出关键词的概率分布最接近的文本信息，将这批文本信息放入“该话题卡片的话题A的话题资源池”内，确保在话题详情页内出现的至少一篇文本信息(比如50篇文章)都是与该话题保持高度相关的。

S104，若所述第一文本信息对应所述第一话题卡片的话题资源池，将所述第一文本信息设置于所述话题资源池中；

本发明实施例中，第一话题卡片的话题资源池中的所有文本信息均是与该第一话题卡片的话题关联的，比如，第一话题卡片为某一本书籍的书籍卡片，则该书籍卡片的话题资源池中所有的文本信息均是围绕该书籍展开的文本。

可选的，该信息处理方法还包括以下步骤S105；

S105，若接收到对所述第一话题详情页中目标链接标识对应的文本信息获取请求时，将所述目标链接标识对应的第二文本信息推送至所述目标用户。

本发明实施例中，当跳转到第一话题详情页中，若用户需要获取第一话题详情页中目标链接标识对应的文本信息时，则可以通过触屏或者鼠标等操作方式点击该目标链接标识，公众平台将该目标链接标识对应的第二文本信息推送至目标用户，从而终端可以从第一话题详情页跳转到该第二文本信息的显示页面。

进一步可选的，第二文本信息可以是第一公众帐号发布的，也可以是其他公众帐号发布的，因此实现了公众帐号之间流量互换，第二文本信息显示页面包括第一话题卡片(编辑该第二文本信息时插入该第一话题卡片)，用户点击该第一话题卡片又从第二文本信息跳转至第一话题详情页，该第一话题详情页可以显示多个文本信息的链接标识。

公众平台自发将文章归类，将同一话题的文章聚合后，从文章A的流量可通过中间页面(某话题详情页)流转到文章B，实现了流量互换，并且用户也可以阅读到更多优质的文章，不仅仅限于关注的公众帐号发布的文章，极大提高了用户阅读效率。

进一步可选的，该信息处理方法还包括以下步骤S106；

S106，基于所述话题资源池中所述多个文本信息中每个文本信息的预设参数，按照预设周期将所述多个文本信息进行排序，所述第一话题详情页中以所述至少一个文本信息的排序顺序显示所述至少一个文本信息的链接标识。

所述预设参数包括所有用户对所述文本信息的关注度参数和/或所述目标用户的好友对所述文本信息的关注度参数；

其中，所述关注度参数包括阅读数、点赞数以及分享转发数中的至少一种。

本发明实施例中，为了让更多优质的文本信息得以曝光，可以按照预设周期基于预设参数将话题资源池中的文本信息进行排序，优质文本信息的定义：文本信息属于原创内容，且收到大部分用户的认可，让读者获得收益。该预设周期可以是1小时。

请参照以下表格，即是本发明实施例提供的一种顺序排行考核内容和分项列表，当然下表仅为举例，不构成对发明的限定。其中，A,B,C指标作为通用性指标，D,E,F作为个性化指标。

对于指标A，可以采用以下公式计算：

说明：阅读数与该公众帐号粉丝数有着很大相关性。

ΔA—阅读用户数增幅(降幅)：

说明：考察某文章阅读用户数的增幅。

B—文章点赞率：

说明：考察该文章被用户阅读后自身的点赞比例。

ΔB—点赞用户数增幅(降幅)：

说明：考察某文章点赞数的增幅。

C—文章分享率：

说明：考察某文章被用户阅读后自身的分享比例。

ΔC—分享转发用户数增幅(降幅)：

说明：考察某文章周期内文章被分享的增幅。

D—好友阅读文章比例：

说明：考察某用户的所有好友中阅读该文章的人数比例。

E—好友点赞文章比例：

说明：考察某用户的所有好友中点赞该文章的人数比例。

F—好友分享文章比例：

说明：考察某用户的所有好友中分享该文章的人数比例。

某用户某篇文章最终得分如下：

80％*(20％*(A*2/3+ΔA*1/3)+30％*(B*2/3+ΔB*1/3)+50％*(C*2/3+ΔC*1/3))+20％*(20％*D+30％*E+50％*F)

进一步可选的，该信息处理方法还包括以下步骤S107；

S107，当接收到所述目标用户对所述第一话题卡片的转发请求时，将所述第一话题卡片转发至所述目标用户的社交圈或者所述目标用户的联系人。

本发明实施例中，目标用户可以对该第一话题卡片进行转发，可以转发给该目标用户的至少一个联系人或者社交圈等等，如图4所示，即是本发明实施例提供的一种将第一话题卡片转发至联系人的界面图，相应的，联系人可以通过该第一话题卡片链接到第一话题详情页，该第一话题详情页包括多个与该第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识。

本发明实施例，获取第一公众帐号编辑的第一文本信息以及第一文本信息中插入的第一话题卡片，接收目标用户对第一文本信息的获取请求，将该第一文本信息以及第一话题卡片推送至目标用户，该第一话题卡片链接第一话题详情页，该第一话题详情页包括至少一个与该第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识，这种方式通过第一话题卡片链接的第一话题详情页可以将至少一个与该第一话题卡片的话题关联的文本信息得以曝光，让用户获得更多有价值的文本信息，提高了用户阅读效率，同时目标用户也不局限于某个公众帐号的订阅用户。

下面将结合附图6，对本发明实施例提供的一种信息处理装置进行详细介绍。

请参照图6，为本发明实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图，如图所示，该信息处理装置包括获取模块100、接收模块101以及推送模块102；

获取模块100，用于获取第一公众帐号编辑的第一文本信息以及在所述第一文本信息中插入的第一话题卡片；

本发明实施例中，公众平台是一种信息交互平台，信息交互平台指一种通过社交关系和/或共同兴趣(或共同利益)将人与人之间联系起来的网络架构，用户可以通过该信息交互平台所提供的客户端进行日常交流以及处理一些日常事务。每个用户可以拥有用于为该信息交互平台上其他用户所辨识的网络身份。

在信息交互平台上，不同用户之间可以通过互相确认的方式以建立社交关系，例如，互相加好友或互相关注等。当两个用户建立了社交关系后，他们成为彼此的社交网络联系人。一组用户可以通过自行选择的方式，以形成具有彼此之间的社交关系，从而形成一个社交群组。该群组内的每个成员都是该群组内所有其他成员的社交网络联系人。

公众帐号是信息交互平台上建立的一种公共社交网络标识，具体可选的，用户或组织可以在信息交互平台上建立一个公共社交网络标识(即是第一公众帐号)，并允许公众(例如，在信息交互平台上的任何用户)与该公共社交网络标识在信息交互平台上进行交流，该交流可以基于一种单向确认的方式，而无需用户之间互相确认。例如，用户可以选择订阅公共社会网络标识(例如，“跟随”公共社会网络身份)消息或发布信息，通过如订阅这类的单向确认方式，成为公共社会网络标识的社交网络联系人。公共社交网络身份的拥有者还可以将订阅了其消息或发布信息的其他用户作为其社交网络联系人。

信息交互平台上的每个用户和每个公共社会网络标识均具有社交网络联系人列表，以供其与其列表中的用户或公共社会网络标识采用即时通信消息等形式进行交流。例如，在一个社交群组内的用户可以通过信息交互平台提供的接口进行相互通信，而用户之间也可以通过信息交互平台提供的接口进行相互通信。

第一话题卡片为第一公众帐号拥有者编辑第一文本信息时，插入该第一文本信息中的一种链接标识，并且该链接标识对应一个话题(即是该第一话题卡片的话题)，该第一话题卡片链接的第一话题详情页包括至少一个文本信息的链接标识，该至少一个文本信息与该第一文本信息均与该第一话题卡片的话题关联。需要说明的是，该第一话题卡片链接的第一话题详情页可以为H5页面。

第一话题卡片的话题可以包括但不限于某一本书籍、某一个电影或者某一部电视剧等等，比如，公众帐号拥有者可以通过公众帐号在公众平台编辑与某一本书籍话题关联的第一文本信息发布，该第一话题卡片即是某一本书的书籍卡片，书籍卡片链接的话题详情页为包含书籍封面，书籍名称，书籍作者和简介基本信息，以及书籍相关文章的H5页。

如图2所示，即是本发明实施例提供的第一公众帐号编辑的第一文本信息以及在第一文本信息中插入的第一话题卡片(月亮和六便士)，该第一文本信息可以是针对该书籍《月亮和六便士》的书评；如图3所示，即是图2中第一话题卡片(月亮和六便士)链接的第一话题详情页，该第一话题详情页包含书籍封面，书籍名称，书籍作者、简介基本信息、购买入口，以及书籍相关文章(可以是其他公众帐号发布的针对该书籍话题的书评文章)的链接标识等等。

下面将结合附图5a-附图5d对如何在公众平台编辑第一文本信息以及插入第一话题卡片进行解释说明，当在公众平台申请公众帐号后，即可插入话题卡片以及编辑文本信息，如图5a所示，新建图文消息，选择“多媒体”中的“话题”，即可编辑第一文本信息，比如可以针对某一本书籍作为话题，编辑对该书籍的书评，如图5b所示，可以在编辑第一文本信息时，插入第一话题卡片，如图所示，添加书籍话题，输入书籍名称进行搜索，公众平台会根据所输入的书籍名称在预设数据库中搜索是否存在与该书籍相关的信息，若存在，如图5c所示，即是公众平台从数据库中搜索到到的书籍卡片，用户可以选择其中一个插入所编辑的第一文本信息中，如图5d所示，即是在第一文本信息中插入第一话题卡片“月亮和六便士”的示意图，当公众平台群发后，订阅该公众帐号的用户可以收到该第一文本信息以及第一卡片，如图2所示，即是在终端看到该第一文本信息和第一话题卡片的示意图。

接收模块101，用于接收目标用户对所述第一文本信息的获取请求；

推送模块102，用于将所述第一文本信息以及所述第一话题卡片推送至所述目标用户，所述第一话题卡片链接第一话题详情页，所述第一话题详情页包括至少一个与所述第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识。

本发明实施例中，该目标用户可以是订阅该公众帐号的用户，也可以是未关注该公众帐号的用户，若该目标用户是未关注该公众帐号的用户，则该目标用户可以是从第一话题详情页跳转到该第一文本信息的展示页面。

当接收到目标用户对第一文本信息的获取请求时，将第一文本信息以及第一话题卡片推送至目标用户，该第一话题卡片链接第一话题详情页，即是若用户在查看第一文本信息时，则通过触屏、鼠标等操作点击该第一话题卡片，则会跳转到第一话题详情页，该第一话题详情页中除了包括固定不变的信息外，还包括动态变化信息，该固定不变的信息可以是该话题的基本信息，比如书籍基本信息：图书封面+书名+作者名+简介，该动态变化信息可以是话题资源池中的至少一个文本信息的链接标识，随着各个用户的文本信息发布、评论等等，会导致该至少一个文本信息的增多或者排序变化等等。可选的，与该主题相关的文章，首页可以最多显示3篇，跳转更多文章可以最多显示47篇，可选的，还可以显示好友评论，例如仅显示有好友关系链的且最新的点赞最多的50条评论；若没有评论内容，则首页显示50篇文章，用户可以通过滑动查看该50篇文章的链接标识。进一步可选的，在第一话题详情页还可以显示购买入口：跳转到几家图书toB平台的中转页面。

可选的，本发明实施例的信息处理装置还包括确定模块103以及设置模块104；

确定模块103，用于采用预设相关性算法，确定所述第一文本信息是否对应所述第一话题卡片的话题资源池，所述话题资源池中包括多个与所述第一话题卡片的话题关联的文本信息；

可选的，所述确定模块101具体用于采用模糊匹配算法，计算所述第一文本信息中的关键词与所述第一话题卡片的话题资源池基本信息之间的编辑距离，若所述编辑距离小于第一预设阈值，则所述第一文本信息对应所述第一话题卡片的话题资源池；或者，

采用KL散度算法计算所述第一文本信息中关键词的概率分布与所述第一话题卡片的话题资源池的文本信息中所述关键词的概率分布之间的距离，若所述距离小于第二预设阈值，则所述第一文本信息对应所述第一话题卡片的话题资源池。

本发明实施例中，通常第一话题卡片对应的是一个话题，比如第一话题卡片是书籍卡片，则该第一话题卡片对应的是该书籍的话题，该书籍的话题可以是公众平台所搜集的所有公众帐号发布的与该书籍相关的文本信息，公众平台以话题为纬度将所有文本信息进行聚类，形成各个话题的话题资源池，比如，第一话题卡片的话题资源池中包括多个与该第一话题卡片的话题关联的文本信息。

具体可选的，当第一公众帐号发布该第一文本信息以及第一话题卡片后，采用预设相关性算法，确定该第一文本信息是否对应第一话题卡片的话题资源池。

作为一种可选的实施方式，采用模糊匹配算法进行计算，模糊匹配算法可以是Bitmap和Damerau Levenstein算法，Bitmap算法的基本原理，Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。Damerau Levenstein算法的基本原理，Levenshtein算法是计算两个字符串之间的最小编辑距离，所谓的最小编辑距离就是把字符串A通过添加，删除，替换字符的方式转变成B所需要的最少步骤。

具体的，以书籍为例，使用最佳字符串算法，即使用以上模糊匹配算法计算出公众平台内插入书籍卡片的第一文本信息中的关键词(比如文章标题)是否与第一话题卡片的话题资源池中图书标题，作者和简介内的词条有关，若该文章标题与该插入的书籍卡片的话题资源池基本信息距离短到一个阈值(比如第一预设阈值)以内，则可以认定该第一文本信息与该书籍主题相关，可以进入“书籍相关文章池”(即是话题资源池)内。

作为另一种可选的实施方式，采用KL散度(Kullback–Leibler divergence)算法进行计算，KL散度基本原理：在概率论或信息论中，KL散度又称相对熵(relativeentropy)，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。它是非对称的，这意味着D(P||Q)≠D(Q||P)。特别的，在信息论中，D(P||Q)表示当用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布，Q表示P的拟合分布。KL距离，表示的是两个概率分布的距离，wiki上定义为P和Q两个概率分布在对数差异上的期望，公式为：

$D_{KL}\left(P\right|\left|Q\right)=\underset{i}{\Σ}\ln \left(\frac{P\left(i\right)}{Q\left(i\right)}\right)P\left(i\right).$

并且对一个信息源编码，按照其本身的概率分布进行编码，每个字符的平均比特数目最少，这就是信息熵的概念，衡量了信息源本身的不确定性。

每一篇插入话题卡片的公众平台内的文本信息都会有出现关键词的概率，每篇文本信息的关键词概率分布都不一样，找出关键词的概率分布最接近的文本信息，将这批文本信息放入“该话题卡片的话题A的话题资源池”内，确保在话题详情页内出现的至少一篇文本信息(比如50篇文章)都是与该话题保持高度相关的。

设置模块104，用于若所述第一文本信息对应所述第一话题卡片的话题资源池，将所述第一文本信息设置于所述话题资源池中；

本发明实施例中，第一话题卡片的话题资源池中的所有文本信息均是与该第一话题卡片的话题关联的，比如，第一话题卡片为某一本书籍的书籍卡片，则该书籍卡片的话题资源池中所有的文本信息均是围绕该书籍展开的文本。

进一步可选的，所述推送模块102还用于若接收到对所述第一话题详情页中目标链接标识对应的文本信息获取请求时，将所述目标链接标识对应的第二文本信息推送至所述目标用户。

本发明实施例中，当跳转到第一话题详情页中，若用户需要获取第一话题详情页中目标链接标识对应的文本信息时，则可以通过触屏或者鼠标等操作方式点击该目标链接标识，公众平台将该目标链接标识对应的第二文本信息推送至目标用户，从而终端可以从第一话题详情页跳转到该第二文本信息的显示页面。

进一步可选的，第二文本信息可以是第一公众帐号发布的，也可以是其他公众帐号发布的，因此实现了公众帐号之间流量互换，第二文本信息显示页面包括第一话题卡片(编辑该第二文本信息时插入该第一话题卡片)，用户点击该第一话题卡片又从第二文本信息跳转至第一话题详情页，该第一话题详情页可以显示多个文本信息的链接标识。

公众平台自发将文章归类，将同一话题的文章聚合后，从文章A的流量可通过中间页面(某话题详情页)流转到文章B，实现了流量互换，并且用户也可以阅读到更多优质的文章，不仅仅限于关注的公众帐号发布的文章，极大提高了用户阅读效率。

可选的，本发明实施例的信息处理装置还包括排序模块105；

排序模块105，用于基于所述话题资源池中所述多个文本信息中每个文本信息的预设参数，按照预设周期将所述多个文本信息进行排序，所述第一话题详情页中以所述至少一个文本信息的排序顺序显示所述至少一个文本信息的链接标识。

可选的，所述预设参数包括所有用户对所述文本信息的关注度参数和/或所述目标用户的好友对所述文本信息的关注度参数；

其中，所述关注度参数包括阅读数、点赞数以及分享转发数中的至少一种。

本发明实施例中，为了让更多优质的文本信息得以曝光，可以按照预设周期基于预设参数将话题资源池中的文本信息进行排序，优质文本信息的定义：文本信息属于原创内容，且收到大部分用户的认可，让读者获得收益。该预设周期可以是1小时。

请参照以下表格，即是本发明实施例提供的一种顺序排行考核内容和分项列表，当然下表仅为举例，不构成对发明的限定。其中，A,B,C指标作为通用性指标，D,E,F作为个性化指标。

对于指标A，可以采用以下公式计算：

说明：阅读数与该公众帐号粉丝数有着很大相关性。

ΔA—阅读用户数增幅(降幅)：

说明：考察某文章阅读用户数的增幅。

B—文章点赞率：

说明：考察该文章被用户阅读后自身的点赞比例。

ΔB—点赞用户数增幅(降幅)：

说明：考察某文章点赞数的增幅。

C—文章分享率：

说明：考察某文章被用户阅读后自身的分享比例。

ΔC—分享转发用户数增幅(降幅)：

说明：考察某文章周期内文章被分享的增幅。

D—好友阅读文章比例：

说明：考察某用户的所有好友中阅读该文章的人数比例。

E—好友点赞文章比例：

说明：考察某用户的所有好友中点赞该文章的人数比例。

F—好友分享文章比例：

说明：考察某用户的所有好友中分享该文章的人数比例。

某用户某篇文章最终得分如下：

80％*(20％*(A*2/3+ΔA*1/3)+30％*(B*2/3+ΔB*1/3)+50％*(C*2/3+ΔC*1/3))+20％*(20％*D+30％*E+50％*F)

可选的，本发明实施例的信息处理装置还包括转发模块106；

转发模块106，用于当接收到所述目标用户对所述第一话题卡片的转发请求时，将所述第一话题卡片转发至所述目标用户的社交圈或者所述目标用户的联系人。

本发明实施例中，目标用户可以对该第一话题卡片进行转发，可以转发给该目标用户的至少一个联系人或者社交圈等等，如图4所示，即是本发明实施例提供的一种将第一话题卡片转发至联系人的界面图，相应的，联系人可以通过该第一话题卡片链接到第一话题详情页，该第一话题详情页包括多个与该第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识。

本发明实施例，获取第一公众帐号编辑的第一文本信息以及第一文本信息中插入的第一话题卡片，接收目标用户对第一文本信息的获取请求，将该第一文本信息以及第一话题卡片推送至目标用户，该第一话题卡片链接第一话题详情页，该第一话题详情页包括至少一个与该第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识，这种方式通过第一话题卡片链接的第一话题详情页可以将至少一个与该第一话题卡片的话题关联的文本信息得以曝光，让用户获得更多有价值的文本信息，提高了用户阅读效率，同时目标用户也不局限于某个公众帐号的订阅用户。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，附图6所示信息处理装置对应的程序可存储在设备的可读存储介质内，并被该设备中的至少一个处理器执行，以实现上述信息处理方法，该方法包括图1中方法实施例所述的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (14)

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

获取第一公众帐号编辑的第一文本信息以及在所述第一文本信息中插入的第一话题卡片；

接收目标用户对所述第一文本信息的获取请求；

将所述第一文本信息以及所述第一话题卡片推送至所述目标用户，所述第一话题卡片链接第一话题详情页，所述第一话题详情页包括至少一个与所述第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若接收到对所述第一话题详情页中目标链接标识对应的文本信息获取请求时，将所述目标链接标识对应的第二文本信息推送至所述目标用户。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述至少一个与所述第一话题卡片的话题关联的文本信息从所述第一话题卡片的话题资源池中选择得到；所述接收目标用户对所述第一文本信息的获取请求之前，还包括：

采用预设相关性算法，确定所述第一文本信息是否对应所述第一话题卡片的话题资源池，所述话题资源池中包括多个与所述第一话题卡片的话题关联的文本信息；

若是，将所述第一文本信息设置于所述话题资源池中。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述话题资源池中所述多个文本信息中每个文本信息的预设参数，按照预设周期将所述多个文本信息进行排序，所述第一话题详情页中以所述至少一个文本信息的排序顺序显示所述至少一个文本信息的链接标识。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设参数包括所有用户对所述文本信息的关注度参数和/或所述目标用户的好友对所述文本信息的关注度参数；

其中，所述关注度参数包括阅读数、点赞数以及分享转发数中的至少一种。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当接收到所述目标用户对所述第一话题卡片的转发请求时，将所述第一话题卡片转发至所述目标用户的社交圈或者所述目标用户的联系人。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用预设相关性算法，确定所述第一文本信息是否对应所述第一话题卡片的话题资源池，包括：

采用模糊匹配算法，计算所述第一文本信息中的关键词与所述第一话题卡片的话题资源池基本信息之间的编辑距离，若所述编辑距离小于第一预设阈值，则所述第一文本信息对应所述第一话题卡片的话题资源池；或者，

采用KL散度算法计算所述第一文本信息中关键词的概率分布与所述第一话题卡片的话题资源池的文本信息中所述关键词的概率分布之间的距离，若所述距离小于第二预设阈值，则所述第一文本信息对应所述第一话题卡片的话题资源池。

8.一种信息处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一公众帐号编辑的第一文本信息以及在所述第一文本信息中插入的第一话题卡片；

接收模块，用于接收目标用户对所述第一文本信息的获取请求；

推送模块，用于将所述第一文本信息以及所述第一话题卡片推送至所述目标用户，所述第一话题卡片链接第一话题详情页，所述第一话题详情页包括至少一个与所述第一话题卡片的话题关联的文本信息的链接标识。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述推送模块还用于若接收到对所述第一话题详情页中目标链接标识对应的文本信息获取请求时，将所述目标链接标识对应的第二文本信息推送至所述目标用户。

10.如权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述至少一个与所述第 一话题卡片的话题关联的文本信息从所述第一话题卡片的话题资源池中选择得到；所述装置还包括：

确定模块，用于采用预设相关性算法，确定所述第一文本信息是否对应所述第一话题卡片的话题资源池，所述话题资源池中包括多个与所述第一话题卡片的话题关联的文本信息；

设置模块，用于若所述第一文本信息对应所述第一话题卡片的话题资源池，将所述第一文本信息设置于所述话题资源池中。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

排序模块，用于基于所述话题资源池中所述多个文本信息中每个文本信息的预设参数，按照预设周期将所述多个文本信息进行排序，所述第一话题详情页中以所述至少一个文本信息的排序顺序显示所述至少一个文本信息的链接标识。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述预设参数包括所有用户对所述文本信息的关注度参数和/或所述目标用户的好友对所述文本信息的关注度参数；

其中，所述关注度参数包括阅读数、点赞数以及分享转发数中的至少一种。

13.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

转发模块，用于当接收到所述目标用户对所述第一话题卡片的转发请求时，将所述第一话题卡片转发至所述目标用户的社交圈或者所述目标用户的联系人。

14.如权利要求10所述的装置，其特征在于，

所述确定模块具体用于采用模糊匹配算法，计算所述第一文本信息中的关键词与所述第一话题卡片的话题资源池基本信息之间的编辑距离，若所述编辑距离小于第一预设阈值，则所述第一文本信息对应所述第一话题卡片的话题资源池；或者，

采用KL散度算法计算所述第一文本信息中关键词的概率分布与所述第一 话题卡片的话题资源池的文本信息中所述关键词的概率分布之间的距离，若所述距离小于第二预设阈值，则所述第一文本信息对应所述第一话题卡片的话题资源池。