CN106294342A - 一种推送信息的生成方法和设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种推送信息的生成方法和设备，该方法包括：接收来自请求方的对象信息；基于所述对象信息，确定所述对象所属的类别，并获取所述类别的关联关系，其中，关联关系中包含用户对各个类别中对象的偏好程度；基于所述对象信息和关联关系，生成推送信息，以此通过关联关系，实现了对进行精准的对象的信息推送。

Description

一种推送信息的生成方法和设备

技术领域

本申请实施例涉及通信技术领域，特别涉及一种推送信息的生成方法和设备。

背景技术

现有技术中，消息推送涉及与用户相关联的物品信息，一般使用映射表来存储每个物品的ID，来实现对物品的标识。

但当物品的数目不断地增加，映射表占用的空间将会变得越来越大，最终出现内存不足的问题，且映射表的容量是有限的，导致消息推送的方法是不可伸缩的，无法应对过多的物品，一旦物品的数量超过一定的限制，使得占用的内存超过了一个任务通常能分配到的最大内存，任务就会失败。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本申请提出了一种推送信息的生成方法，缓解了协同过滤的数据稀疏性问题。

根据本申请一个方面，该推送信息的生成方法包括：

接收来自请求方的对象信息；

基于所述对象信息，确定所述对象所属的类别，并获取所述类别的关联关系，其中，关联关系中包含用户对各个类别中对象的偏好程度；

基于所述对象信息和关联关系，生成推送信息。

可选的，所述关联关系的获取，包括：

获取对象属性数据，并基于所述对象属性数据获取对象之间的相似度；

基于所述对象之间的相似度对所述对象进行分类以生成类别，并为所述类别建立包含多个层次的层次关系；其中，相邻层次之间存在父子关系，每个层次中包括一个或多个类别；

针对每一个层次，确定所述层次中各个类别之间的关联关系。

可选的，所述基于所述对象属性数据确定对象之间的相似度，具体包括：

基于所述对象属性数据获取对象之间相同类别的属性数据的数量以及相同类别的属性数据的相似程度，并基于相同的属性数据的数量以及相似程度确定所述对象之间的相似度。

可选的，所述基于所述对象之间的相似度对所述对象进行分类以生成类别，并为所述类别建立包含多个层次的层次关系，具体包括：

将每一个对象作为一个类别形成最低的层次；

所述最低的层次中的类别按照相似度从高到低的程度依次合并其他类别作为新的类别，并不断形成新的层次，直到只剩下一个包含所有对象的类别形成最高的层次。

可选的，所述确定所述层次中各个类别之间的关联关系，具体包括：

获取所述层次中各个类别中的对象；

基于所述对象和所述对象属性数据获取所述对象对应的用户；

基于所述用户的偏好信息确定所述对象之间的关联关系；

基于所述类别中的对象之间的关联关系确定所述类别之间的关联关系。

可选的，每个类别设置有一个代表对象；

基于所述对象信息和关联关系，生成推送信息，具体包括：

获取所述对象信息中的对象名称；

基于所述对象名称在所述类别中查找对象；

若所述类别中存在与所述对象名称中的名称相同的对象，查找与所述对象存在关联关系的类别，并选取关联程度处于预定范围内的类别中的代表对象的信息作为推送信息。

可选的，其特征在于，基于所述对象信息和关联关系，生成推送信息，之后还包括：

将所述推送信息反馈给所述请求方。

本申请还提出了一种推送信息的生成设备，包括：

接收模块，用于接收来自请求方的对象信息；

获取模块，用于基于所述对象信息，确定所述对象所属的类别，并获取所述类别的关联关系，其中，关联关系中包含用户对各个类别中对象的偏好程度；

生成模块，用于基于所述对象信息和关联关系，生成推送信息。

可选的，获取模块获取关联关系，具体包括：

获取对象属性数据，并基于所述对象属性数据获取对象之间的相似度；

基于所述对象之间的相似度对所述对象进行分类以生成类别，并为所述类别建立包含多个层次的层次关系；其中，相邻层次之间存在父子关系，每个层次中包括一个或多个类别；

针对每一个层次，确定所述层次中各个类别之间的关联关系；

可选的，所述获取模块基于所述对象属性数据获取对象之间的相似度，具体包括：

基于所述对象属性数据获取对象之间相同类别的属性数据的数量以及相同类别的属性数据的相似程度，并基于相同的属性数据的数量以及相似程度确定所述对象之间的相似度。

可选的，所述获取模块基于所述对象之间的相似度对所述对象进行分类以生成类别，并为所述类别建立包含多个层次的层次关系，具体包括：

将每一个对象作为一个类别形成最低的层次；

所述最低的层次中的类别按照相似度从高到低的程度依次合并其他类别作为新的类别，并不断形成新的层次，直到只剩下一个包含所有对象的类别形成最高的层次。

可选的，所述获取模块确定所述层次中各个类别之间的关联关系，具体包括：

获取所述层次中各个类别中的对象；

基于所述对象和所述对象属性数据获取所述对象对应的用户；

基于所述用户的偏好信息确定所述对象之间的关联关系；

基于所述类别中的对象之间的关联关系确定所述类别之间的关联关系。

可选的，每个类别设置有一个代表对象；

所述生成模块，具体用于：

获取所述对象信息中的对象名称；

基于所述对象名称在所述类别中查找对象；

若所述类别中存在与所述对象名称中的名称相同的对象，查找与所述对象存在关联关系的类别，并选取关联程度处于预定范围内的类别中的代表对象的信息作为推送信息。

可选的，该设备还包括：反馈模块，用于将所述推送信息反馈给所述请求方。

与现有技术相比，本申请中通过确定对象之间的相似度；基于相似度为对象进行分类形成类别，并为类别建立包含多个层次的层次关系，减弱了对象的稀疏程度，确定每个层次中各个类别的关联关系，如此使得当接收到终端发送的包含对象名称的对象信息时，基于所述对象信息和关联关系确定与对象信息中的对象相关联的对象，提高了推送给终端的对象的信息的准确性。

附图说明

图1为本申请实施例提出的一种推送信息的生成方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提出的一种层次关系的示意图；

图3为本申请实施例提出的一种关联关系的确定示意图；

图4为本申请实施例提出的一种推送信息的生成设备的结构示意图。

具体实施方式

如背景技术所述，针对现有技术中的缺陷，本申请中提出了一种推送信息的生成方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤101、接收来自请求方的对象信息。

请求方的对象信息中包含有对象的信息，用以对对象进行标识，例如对象信息中可以包含有对象的名称，当然除此以外，由于在电商系统中，会对对象设置标识，也即ID，对象信息中也可以包含有对象的ID，以及对象的生产商的标识等等。

步骤102、基于所述对象信息，确定所述对象所属的类别，并获取所述类别的关联关系，其中，关联关系中包含用户对各个类别中对象的偏好程度。

在获取了对象信息后，可以从中获取对象信息中的对象，并判断对象所属的类别，具体的，可以是基于经验来进行判断的，例如苹果属于水果类别，花洒属于卫浴类别的等等，而具体的关联关系的获取，是基于以下步骤：

步骤A、获取对象属性数据，并基于对象属性数据获取对象之间的相似度。

具体的对象属性数据中包含有多个对象，以及对象的各个类别的属性数据，例如可以包括对象的颜色，对象的大小，对象所对应的用户，以及对象所对应的用户的偏好信息，对象所对应的用户对对象的行为时间等等，当然除此以外，还可以有别的类别的属性数据，在此不再进行赘叙，只要能基于对象属性数据可以确定对象之间的相似度即可。

而具体的确定相似度的过程可以包括如下过程：

基于所述对象属性数据获取对象之间相同类别的属性数据的数量以及相同类别的属性数据的相似程度，并基于相同的属性数据的数量以及相似程度确定所述对象之间的相似度。

其中，对象的每个类别的属性数据预设有属性分值，相似程度基于相同类别的属性数据的相似程度来确定，具体的，首先获取对象之间相同类别的属性数据，以及相同类别的属性数据的数量，并进一步判断相同类别的属性数据的相似程度，基于相似程度确定相似程度值，属性分值与相似程度值的乘积即表示为属性数据的相似程度，再基于多个属性数据的相似度确定对象的相似度。

例如对象为衬衫，该对象的属性数据可以包括衬衫的颜色(例如白色，黑色，灰色)，大小(例如大号，中号，小号)，品牌(例如品牌A，品牌B，品牌C),材质(例如棉，麻，化纤)，其他的属性数据与此类似，在此不在进行赘叙，在判断对象之间的相似度时，就基于属性数据的相似程度来确定，例如设置相似度为一个数值，越大表示越相似，而每个类别的属性数据设置一个分值，例如有对象A和对象B，对象A的颜色(属性分值为1)是黑色，大小(属性分值为1)为小号，品牌(属性分值为1.5)为品牌A，材质(属性分值为0.5)为棉，而对象B的颜色是灰色，大小为大号，品牌为品牌A，材质为棉，可见在品牌和材质两方面是完全相同的(相似程度值为1，即表示相似程度达到100％)，因为相同得到的分值为2＝1.5×1+0.5×1，至于颜色方面，由于黑色和灰色是比较相近的，假设确定的相似程度值为0.2，至于大小，由于一个是大号，一个是小号，差别太大，因此假设确定的相似程度值为0，因此总的相似度的分值即为2.2＝2+0.2×1+0×1,当然除此以外，还可以有很多别的方式来确定对象之间的相似度，只要是基于属性数据的相似程度来确定的就都可以，并不限于这一种方式。

步骤B、基于对象之间的相似度对对象进行分类以生成类别，并为类别建立包含多个层次的层次关系；其中，相邻层次之间存在父子关系，每个层次中包括一个或多个类别。

其中，生成类别，以及建立包含多个层次的层次关系的过程具体如下：

将每一个对象作为一个类别形成最低的层次；最低的层次中的类别按照相似度从高到低的程度依次合并其他类别作为新的类别，并不断形成新的层次，直到只剩下一个包含所有对象的类别形成最高的层次。

在确定了对象之间的相似度，后续可以基于该相似度将对象进行分类，对某一个具体的对象来说，相似度最高的对象是它自己，因此首先将每个对象设置为一个类别，以此生成最低的层次生成了最低的层次之后，开始生成最低的层次的父层次，也即最低的层次的上一层(例如命名为层次A)，仍以上述例子来进行说明，最低的层次中包含有四个类别，分别对应四个对象：对象1、对象2、对象3、对象4，假设对象1和对象2之间的相似度为5.2，对象1和对象3之间的相似度为2.5，对象1和对象3之间的相似度为4.3，在此情况下，就可以基于相似度从高到低，依次合并，例如首先包含对象1的类别1合并包含对象2的类别2，形成类别11，来作为层次A的一个类别，当然也并不限定只能合并一个类别或一个对象，也可以一次合并多个类别或多个对象；另外，假设若对象2与对象3之间的相似度为3.6，也可以将对象2和对象3合并来作为一个类别(例如命名为类别23)，由于对象的属性数据是有很多方面的，因此一个对象可以同时属于不同的类别，以此不断进行合并，直到只剩下一个类别，包括所有的对象，也即最高的层次，其层次关系可以如图2所示，其中C_N_T表示第N个层次的第T个类别，相邻层次之间是父子关系，也即下一层属于上一层，例如层次关系为：家装>卫浴>水龙头，水龙头的层次是卫浴层次的子层，通过建立类别以及层次关系，将相似度处于一定范围内的对象合并在一起或一个层次，以此大大减少了对象之间的稀疏程度(具体的稀疏程度可以用相邻对象之间的相关程度来表示，两个对象之间相关程度很低，比如两个对象为苹果和纸，就表示稀疏程度高，例如可以设置一个稀疏程度值，值越大，表示稀疏程度越低，例如苹果和纸之间的稀疏程度可以设置为0.4，而由于一个对象最相关的是自己，因此可以设置为1，也即表示100％相关)，也便于后续确定对象以及类别之间的关联关系。

步骤B、针对每一个层次，确定层次中各个类别之间的关联关系；

在建立了层次关系之后，由于各个层次之间具有多个类别(最高的层次只有一个，不需要考虑)，而后续需要基于类别确定与对象相关的其他对象，就需要确定各个类别之间的关联关系，而具体的确定关联关系的过程，可以通过以下步骤来确定：

获取层次中各个类别中的对象；基于对象和对象属性数据获取对象对应的用户；基于用户的偏好信息确定对象之间的关联关系；基于类别中的对象之间的关联关系确定类别之间的关联关系。

具体的，以两个类别(类别1和类别2)来进行说明，其中类别1中包含有对象11，对象12，而类别2中包含有对象21，对象22，假设对象11和对象12对应的用户(也即该用户的偏好信息中包含对象11和对象12)为用户1和用户2，对象21对应的用户为用户1，用户2和用户3；对象22对应的用户为用户2和用户3；具体如图3所示，而对象的关联关系就可以基于用户的数量来确定，例如对象11和对象12同时被用户1和用户2喜欢，用户数量为2，可以认为关联关系的数值为2，数值越来代表被共同喜欢的人越多，因此关联关系越紧密，如此就可以确定各个对象之间的关联关系，进一步的，类别中包含有对象，就可以基于用户同时喜欢两个类别中的对象的数量以及同时喜欢的用户数量来共同确定类别间的关联关系，当然除了上述的方法以外，还可以有很多方式来确定，只要是基于用户的偏好信息来确定的即可，并不限于这一种方式。

在获取了关联关系之后，就可以基于获取的关联关系以及对象信息，生成推送信息，也即执行步骤103。

步骤103、基于所述对象信息和关联关系，生成推送信息。

由于每个类别中包含有一个或多个对象，因此可以针对于每个类别，设置一个代表对象，最低的层次的代表对象即所包含的唯一对象。

具体的生成信息推送的过程可以如下：

获取终端的对象信息中的对象名称；基于对象名称在类别中查找对象；若类别中存在与对象名称中的名称相同的对象，查找与对象存在关联关系的类别，并选取关联程度处于预定范围内的类别中的代表对象的信息作为推送信息。

具体的，获取到终端的一个或多个对象名称的对象信息，可以是自动获取终端上预定时间内被用户浏览的对象的对象信息，也可以是在终端上输入的对象信息，后续终端通过发送该对象信息，触发后续基于该对象信息，进行信息的推送，例如在终端(例如为电脑上)上进入淘宝浏览商品，对象信息即为记录的最近一段时间(例如一个月)的商品的信息，当然也可以是在该终端上购买的商品的信息等等，在获取到商品(例如为商品1)的信息之后，在类别中查找是否存在商品1，例如只在类别中2中找到了该商品1。则继续基于商品1查找与商品1存在关联关系的类别，当然出于精确推荐的考虑，从最低的层次中的类别(即只有一个对象)中查找，找到了之后，则查找商品1所存在的关联关系，找到与商品1存在关联关系的对象或类别，若存在，还可以判断关联关系的程度，选取关联程度在预定范围内的关联关系，在此以上述例子来进行说明，例如与商品1存在关联关系的类别有类别1，类别2，类别3，而关联关系的取值则分别为5.3、2.3、1.3，可以设置一个阈值，例如大于3，则可以将类别1中的对象的信息推送给终端，具体的由于类别中可能包含有多个对象，因此设置一个最具代表性的代表对象，后续将代表对象的信息作为推送信息；另外，若考虑到随着层次的增加，最低的层次中的类别只有一个具体的对象，而次低的层次中的类别包含一个或多个对象，该层次的类别的范围会比较大，且随着层次的增加，会越来越大，因此考虑精度太低也即范围太大没有意义，可以设置只能在一定层次内进行查找，例如对象信息中的对象是水龙头，但推送信息已经到了类别已经到了“日常产品”的程度，这样范围太大了，意义就不大了，因此在进行查找时，尽量保证范围不会太大。

另外，在生成推送信息之后还包括：将所述推送信息反馈给请求方。

本申请实施例还公开了一种推送信息的生成设备，如图4所示，包括：

接收模块401，用于接收来自请求方的对象信息；

获取模块402，用于基于所述对象信息，确定所述对象所属的类别，并获取所述类别的关联关系，其中，关联关系中包含用户对各个类别中对象的偏好程度；

生成模块403，用于基于所述对象信息和关联关系，生成推送信息。

具体的，获取模块402获取关联关系，具体包括：

获取对象属性数据，并基于所述对象属性数据获取对象之间的相似度；

基于所述对象之间的相似度对所述对象进行分类以生成类别，并为所述类别建立包含多个层次的层次关系；其中，相邻层次之间存在父子关系，每个层次中包括一个或多个类别；

针对每一个层次，确定所述层次中各个类别之间的关联关系；

具体的，所述获取模块402基于所述对象属性数据获取对象之间的相似度，具体包括：

基于所述对象属性数据获取对象之间相同类别的属性数据的数量以及相同类别的属性数据的相似程度，并基于相同的属性数据的数量以及相似程度确定所述对象之间的相似度。

所述获取模块基于所述对象之间的相似度对所述对象进行分类以生成类别，并为所述类别建立包含多个层次的层次关系，具体包括：

将每一个对象作为一个类别形成最低的层次；

所述最低的层次中的类别按照相似度从高到低的程度依次合并其他类别作为新的类别，并不断形成新的层次，直到只剩下一个包含所有对象的类别形成最高的层次。

所述获取模块确定所述层次中各个类别之间的关联关系，具体包括：

获取所述层次中各个类别中的对象；

基于所述对象和所述对象属性数据获取所述对象对应的用户；

基于所述用户的偏好信息确定所述对象之间的关联关系；

基于所述类别中的对象之间的关联关系确定所述类别之间的关联关系。

具体的，每个类别设置有一个代表对象；

所述生成模块403，具体用于：

获取所述对象信息中的对象名称；

基于所述对象名称在所述类别中查找对象；

若所述类别中存在与所述对象名称中的名称相同的对象，查找与所述对象存在关联关系的类别，并选取关联程度处于预定范围内的类别中的代表对象的信息作为推送信息。

具体的，该设备还包括：反馈模块，用于将所述推送信息反馈给所述请求方。

与现有技术相比，本申请中通过确定对象之间的相似度；基于相似度为对象进行分类形成类别，并为类别建立包含多个层次的层次关系，减弱了对象的稀疏程度，确定每个层次中各个类别的关联关系，如此使得当接收到终端发送的包含对象名称的对象信息时，基于所述对象信息和关联关系确定与对象信息中的对象相关联的对象，提高了推送给终端的对象的信息的准确性。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本申请所必须的。

本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本申请序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。

以上公开的仅为本申请的几个具体实施场景，但是，本申请并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。

Claims (14)

1.一种推送信息的生成方法，其特征在于，包括：

接收来自请求方的对象信息；

基于所述对象信息，确定所述对象所属的类别，并获取所述类别的关联关系，其中，关联关系中包含用户对各个类别中对象的偏好程度；

基于所述对象信息和关联关系，生成推送信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联关系的获取，包括：

获取对象属性数据，并基于所述对象属性数据获取对象之间的相似度；

基于所述对象之间的相似度对所述对象进行分类以生成类别，并为所述类别建立包含多个层次的层次关系；其中，相邻层次之间存在父子关系，每个层次中包括一个或多个类别；

针对每一个层次，确定所述层次中各个类别之间的关联关系。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述对象属性数据确定对象之间的相似度，具体包括：

基于所述对象属性数据获取对象之间相同类别的属性数据的数量以及相同类别的属性数据的相似程度，并基于相同的属性数据的数量以及相似程度确定所述对象之间的相似度。

4.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述对象之间的相似度对所述对象进行分类以生成类别，并为所述类别建立包含多个层次的层次关系，具体包括：

将每一个对象作为一个类别形成最低的层次；

所述最低的层次中的类别按照相似度从高到低的程度依次合并其他类别作为新的类别，并不断形成新的层次，直到只剩下一个包含所有对象的类别形成最高的层次。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述层次中各个类别之间的关联关系，具体包括：

获取所述层次中各个类别中的对象；

基于所述对象和所述对象属性数据获取所述对象对应的用户；

基于所述用户的偏好信息确定所述对象之间的关联关系；

基于所述类别中的对象之间的关联关系确定所述类别之间的关联关系。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，每个类别设置有一个代表对象；

基于所述对象信息和关联关系，生成推送信息，具体包括：

获取所述对象信息中的对象名称；

基于所述对象名称在所述类别中查找对象；

若所述类别中存在与所述对象名称中的名称相同的对象，查找与所述对象存在关联关系的类别，并选取关联程度处于预定范围内的类别中的代表对象的信息作为推送信息。

7.如权利要求1或6所述的方法，其特征在于，基于所述对象信息和关联关系，生成推送信息，之后还包括：

将所述推送信息反馈给所述请求方。

8.一种推送信息的生成设备，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收来自请求方的对象信息；

获取模块，用于基于所述对象信息，确定所述对象所属的类别，并获取所述类别的关联关系，其中，关联关系中包含用户对各个类别中对象的偏好程度；

生成模块，用于基于所述对象信息和关联关系，生成推送信息。

9.如权利要求8所述的设备，其特征在于，获取模块获取关联关系，具体包括：

获取对象属性数据，并基于所述对象属性数据获取对象之间的相似度；

基于所述对象之间的相似度对所述对象进行分类以生成类别，并为所述类别建立包含多个层次的层次关系；其中，相邻层次之间存在父子关系，每个层次中包括一个或多个类别；

针对每一个层次，确定所述层次中各个类别之间的关联关系。

10.如权利要求9所述的设备，其特征在于，所述获取模块基于所述对象属性数据获取对象之间的相似度，具体包括：

基于所述对象属性数据获取对象之间相同类别的属性数据的数量以及相同类别的属性数据的相似程度，并基于相同的属性数据的数量以及相似程度确定所述对象之间的相似度。

11.如权利要求9所述的设备，其特征在于，所述获取模块基于所述对象之间的相似度对所述对象进行分类以生成类别，并为所述类别建立包含多个层次的层次关系，具体包括：

将每一个对象作为一个类别形成最低的层次；

所述最低的层次中的类别按照相似度从高到低的程度依次合并其他类别作为新的类别，并不断形成新的层次，直到只剩下一个包含所有对象的类别形成最高的层次。

12.如权利要求9所述的设备，其特征在于，所述获取模块确定所述层次中各个类别之间的关联关系，具体包括：

获取所述层次中各个类别中的对象；

基于所述对象和所述对象属性数据获取所述对象对应的用户；

基于所述用户的偏好信息确定所述对象之间的关联关系；

基于所述类别中的对象之间的关联关系确定所述类别之间的关联关系。

13.如权利要求9所述的设备，其特征在于，每个类别设置有一个代表对象；

所述生成模块，具体用于：

获取所述对象信息中的对象名称；

基于所述对象名称在所述类别中查找对象；

若所述类别中存在与所述对象名称中的名称相同的对象，查找与所述对象存在关联关系的类别，并选取关联程度处于预定范围内的类别中的代表对象的信息作为推送信息。

14.如权利要求8或13所述的设备，其特征在于，还包括：反馈模块，用于将所述推送信息反馈给所述请求方。