CN106874507A - 用于推送信息的方法、装置及服务器 - Google Patents

Abstract

本申请公开了用于推送信息的方法、装置及服务器。该方法的一具体实施方式包括：接收终端设备发来的搜索关键词；查询上述终端设备的用户网络搜索记录，上述用户网络搜索记录包括与接收到上述搜索关键词的时间相差设定时间内的网络搜索记录；根据上述搜索关键词和用户网络搜索记录从预置的搜索信息集合中确定上述搜索关键词对应的搜索信息；将所确定的搜索信息发送给上述终端设备，以供在上述终端设备上进行呈现。该实施方式提高了用户获取信息的效率。

Description

用于推送信息的方法、装置及服务器

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及信息传输技术领域，尤其涉及用于推送信息的方法、装置及服务器。

背景技术

当前，网络和媒体向用户传递着各种信息，通过网络和媒体，用户可以获取最新的资讯信息或有针对性地选择自己需要的信息。并且，网络和媒体还可以为具体的某一类用户提供信息，提高了信息推送的针对性，满足了用户的需求。

然而，现有的为某一类用户提供特定信息的方法还存在一些问题。例如，现有的为用户提供信息的方法是面向大多数用户的，无法做到针对用户提供特定的信息，这就使得信息投递具有很大的盲目性，用户获取信息的效率不高。

发明内容

本申请提供了用于推送信息的方法、装置及服务器，以解决背景技术中提到的技术问题。

第一方面，本申请提供了一种用于推送信息的方法，该方法包括：接收终端设备发来的搜索关键词；查询上述终端设备的用户网络搜索记录，上述用户网络搜索记录包括与接收到上述搜索关键词的时间相差设定时间内的网络搜索记录；根据上述搜索关键词和上述用户网络搜索记录从预置的搜索信息集合中确定上述搜索关键词对应的搜索信息；将所确定的搜索信息发送给上述终端设备，以供在上述终端设备上进行呈现。

在一些实施例中，上述方法还包括构建搜索信息集合的步骤，上述构建搜索信息集合的步骤包括：获取网站的网站内容信息；查找与上述网站内容信息对应的标签信息模型，上述标签信息模型用于表征网站内容信息与标签信息的对应关系；将上述网站内容信息导入上述标签信息模型，得到上述网站内容信息的标签信息；通过上述标签信息构建搜索信息，上述搜索信息包括至少一个标签信息。

在一些实施例中，上述方法还包括构建标签信息模型的步骤，上述构建标签信息模型的步骤包括：分别从网站内容信息集合和标签名称集合中提取网站内容信息和标签名称；将上述网站内容信息按信息类别分为至少一个类别的网站内容信息集合；将上述标签名称按上述信息类别划分为至少一个类别的标签名称集合；利用机器学习方法，基于上述类别的网站内容信息和与上述类别的网站内容信息相关联的类别的标签名称，训练得到上述信息类别的至少一个标签信息模型。

在一些实施例中，上述将上述网站内容信息按信息类别分为至少一个类别的网站内容信息集合还包括：对上述网站内容信息进行识别，生成信息类别的步骤。

在一些实施例中，上述利用机器学习方法，基于上述类别的网站内容信息和与上述类别的网站内容信息相关联的类别的标签名称，训练得到上述信息类别的至少一个标签信息模型包括：对上述类别的网站内容信息进行语义识别，得到上述类别的网站内容信息的语义识别信息；查找与上述语义识别信息匹配的至少一个类别的标签名称；将上述类别的网站内容信息中与上述类别的标签名称匹配的类别的网站内容信息设置为上述类别的标签名称的标签内容，上述标签内容用于和类别的标签名称组合来构成标签信息；利用机器学习方法，基于上述类别的标签名称和与上述类别的标签名称对应的标签内容，训练得到上述信息类别的标签信息模型。

在一些实施例中，上述根据上述搜索关键词和上述用户网络搜索记录从预置的搜索信息集合中确定上述搜索关键词对应的搜索信息包括：根据上述搜索关键词在上述搜索信息库中查找初始搜索信息；从上述初始搜索信息中确定与上述用户网络搜索记录匹配的搜索信息。

第二方面，本申请提供了一种用于推送信息的装置，该装置包括：接收单元，用于接收终端设备发来的搜索关键词；查询单元，用于查询上述终端设备的用户网络搜索记录，上述用户网络搜索记录包括与接收到上述搜索关键词的时间相差设定时间内的网络搜索记录；搜索信息确定单元，用于根据上述搜索关键词和上述用户网络搜索记录从预置的搜索信息集合确定上述搜索关键词对应的搜索信息；发送单元，用于将所确定的搜索信息发送给上述终端设备，以供在上述终端设备上进行呈现。

在一些实施例中，上述装置还包括搜索信息集合构建单元，用于构建搜索信息集合，上述搜索信息集合构建单元包括：网站内容信息获取子单元，用于获取网站的网站内容信息；标签信息模型查找子单元，用于查找与上述网站内容信息对应的标签信息模型，上述标签信息模型用于表征网站内容信息与标签信息的对应关系；标签信息获取子单元，用于将上述网站内容信息导入上述标签信息模型，得到上述网站内容信息的标签信息；搜索信息构建子单元，用于通过上述标签信息构建搜索信息，上述搜索信息包括至少一个标签信息。

在一些实施例中，上述装置还包括标签信息模型构建单元，用于构建标签信息模型，上述标签信息模型构建单元包括：信息提取子单元，用于分别从网站内容信息集合和标签名称集合中提取网站内容信息和标签名称；网站内容信息集合划分子单元，用于将上述网站内容信息按信息类别分为至少一个类别的网站内容信息集合；标签名称集合划分子单元，用于将上述标签名称按上述信息类别划分为至少一个类别的标签名称集合；标签信息模型构建子单元，用于利用机器学习方法，基于上述类别的网站内容信息和与上述类别的网站内容信息相关联的类别的标签名称，训练得到上述信息类别的至少一个标签信息模型。

在一些实施例中，上述网站内容信息集合划分子单元还包括：信息类别生成模块，用于对上述网站内容信息进行识别，生成信息类别。

在一些实施例中，上述标签信息模型构建子单元包括：语义识别信息获取模块，用于对上述类别的网站内容信息进行语义识别，得到上述类别的网站内容信息的语义识别信息；标签名称查找模块，用于查找与上述语义识别信息匹配的至少一个类别的标签名称；标签内容确定模块，用于将上述类别的网站内容信息中与上述类别的标签名称匹配的类别的网站内容信息设置为上述类别的标签名称的标签内容，上述标签内容用于和类别的标签名称组合来构成标签信息；标签信息模型构建模块，用于利用机器学习方法，基于上述类别的标签名称和与上述类别的标签名称对应的标签内容，训练得到上述信息类别的标签信息模型。

在一些实施例中，上述搜索信息确定单元包括：初始搜索信息查找子单元，用于根据上述搜索关键词在上述搜索信息库中查找初始搜索信息；搜索信息确定子单元，用于从上述初始搜索信息中确定与上述用户网络搜索记录匹配的搜索信息。

第三方面，本申请提供了一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器执行上述第一方面的用于推送信息的方法。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面的用于推送信息的方法。

本申请提供的用于推送信息的方法、装置及服务器，首先接收搜索关键词，然后查询用户网络搜索记录，根据搜索关键词和用户网络搜索记录来确定搜索信息，提高了搜索信息的准确率和用户获取信息的效率。

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所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于推送信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于推送信息的方法的应用场景的一个示意图；

图4是搜索信息“康乃馨”在终端设备上的展示图；

图5是根据本申请的用于推送信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是根据本申请的服务器的一个实施例的结构示意图。

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的用于推送信息的方法、装置及服务器的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、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104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、103通过网络104与服务器105交互，以发送搜索关键词等。终端设备101、102、103上可以安装有各种信息处理应用，例如信息编辑应用、信息发送应用等。

终端设备101、102、103可以是运行应用的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是对终端设备101、102、103发来的搜索关键词进行处理得到搜索信息，并将搜索信息发送终端设备101、102、103的服务器。例如，服务器105可以是根据搜索关键词进行信息查询的服务器。服务器105接收终端设备101、102、103发来的搜索关键词，查询终端设备101、102、103上的用户网络搜索记录，然后结合搜索关键词和用户网络搜索记录，从搜索信息库中确定搜索信息，并将搜索信息发送给终端设备101、102、103。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于推送信息的方法由服务器105执行。相应地，用于推送信息的装置一般设置于服务器105中。

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。

图2，其示出了一种用于推送信息的方法的一个实施例的流程图200，该文本处理方法包括：

步骤201，接收终端设备发来的搜索关键词。

在本实施例中，电子设备(例如图1所示的服务器105)可以通过有线或无线的方式接收终端设备101、102、103发来的搜索关键词，并对该搜索关键词进行处理。此处的搜索关键词通常是用户在终端设备101、102、103上通过网络搜索引擎进行信息查询时的关键词。当用户在网络搜索引擎里输入搜索关键词，并点击搜索按键或确定按键后，终端设备101、102、103将该搜索关键词发送给服务器105。服务器105接收该搜索关键词，并记录发送该搜索关键词的终端设备101、102、103的信息，以便后续对终端设备101、102、103的访问。

步骤202，查询上述终端设备的用户网络搜索记录。

得到搜索关键词后，服务器105可以直接根据该搜索关键词进行信息查询。通常，用户通过终端设备101、102、103对搜索关键词进行的搜索不是孤立的，而是围绕某一用户想要的主题进行的相关搜索。例如，用户想在母亲节时送给母亲鲜花，那么用户就可能通过终端设备101、102、103上的搜索引擎搜索“母亲节”、“鲜花”等搜索关键词，“母亲节”和“鲜花”就成为用户网络搜索记录。如果服务器105只是针对每一次的搜索关键词给出相应的搜索结果信息，那么该搜索结果信息的准确性就不高。用户需要多次尝试其他的关键词，在搜索到足够多的信息后，用户自己将这些信息进行组合并筛选，选择自己需要的信息。这个过程需要耗费较多的时间和精力，并需要用户自己对信息进一步的选择，获得的信息的准确性和效率都不高。为了提高信息查询的针对性，服务器105在接收到搜索关键词后，可以查询发送搜索关键词的终端设备101、102、103上的用户网络搜索记录，根据用户网络搜索记录和搜索关键词一同对搜索关键词对应的搜索信息进行筛选，进而提高搜索效率。其中，上述用户网络搜索记录包括与接收到上述搜索关键词的时间相差设定时间内的网络搜索记录。例如，用户在终端设备101、102、103上对“母亲节”和“鲜花”进行了搜索，终端设备101、102、103上搜索引擎记录了用户的搜索记录，服务器105可以获取这些用户网络搜索记录，以便对搜索关键词对应的信息进行筛选。需要说明的是，服务器105获取的用户网络搜索记录需要在一定的时间范围内。超过一定的时间范围，则用户网络搜索记录和服务器105当前接收到的搜索关键词的相关性就会降低，进而降低搜索关键词对应的搜索信息的准确性。时间范围的具体选择视实际情况而定，此处不再赘述。用户网络搜索记录可以是终端设备101、102、103上的一个或多个历史搜索关键词，本技术方案不对用户网络搜索记录的数量进行限制。

步骤203，根据上述搜索关键词和上述用户网络搜索记录从预置的搜索信息集合中确定上述搜索关键词对应的搜索信息。

服务器105接收到搜索关键词后，首先从搜索信息集合中查询与搜索关键词对应的搜索信息，然后再从这些搜索信息中筛选出与用户网络搜索记录相关的搜索信息，提高了服务器105对搜索关键词的搜索效率。例如，服务器105接收的用户发来的搜索关键词是“鲜花”，服务器105查询到终端设备101、102、103上一段时间内的用户网络搜索记录是“母亲节”。则服务器105可以先从搜索信息集合中查找“鲜花”的搜索信息，然后再从这些搜索信息中筛选出满足“母亲节”的鲜花信息。需要说明的是，为了提高信息搜索的速度和效率，搜索信息集合是在服务器105对搜索关键词进行信息搜索前就预置好的。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述方法还可以包括构建搜索信息集合的步骤，上述构建搜索信息集合的步骤可以包括：

第一步，获取网站的网站内容信息。

通常情况下，网站构建者在构建完网站后，需要将网站的网站内容信息发布到网络上。网站构建者会申请一定的网络空间来保存网站内容信息，并对网站进行信息登记。当网站构建者将网站内容信息发布到网络上后，服务器105就能够通过网络查找到该网站，进而得到该网站的网站内容信息。

第二步，查找与上述网站内容信息对应的标签信息模型。

其中，标签信息模型用于表征网站内容信息与标签信息的对应关系。为了查找与网站内容信息对应的标签信息模型，可以对网站内容信息进行语义识别，识别出网站内容信息是对哪类信息的描述。然后就可以找到对应该类信息的标签信息模型。

第三步，将上述网站内容信息导入上述标签信息模型，得到上述网站内容信息的标签信息。

标签信息模型能够建立网站内容信息与标签的对应关系，将网站内容信息导入标签信息模型后，能够得到对应该网站内容信息的标签信息。

第四步，通过上述标签信息构建搜索信息。

得到标签信息后，将标签信息按一定的方式组合就得到搜索信息。为了向用户提供准确、完整和清晰的信息，本申请的搜索信息包括至少一个标签信息，上述标签信息用于描述上述搜索信息的内容。即，本申请的搜索信息按标签信息对搜索信息的内容进行了分类描述，可以使得用户能够明确搜索信息包括哪些方面的内容，而不必用户自己对搜索信息的内容进行判断，进一步提高了用户获取信息的效率。还以上述的“鲜花”搜索关键词为例，结合用户网络搜索记录“母亲节”后得到的搜索信息可以是康乃馨，对应的标签信息可以包括“对应的节日”、“节日与鲜花的联系”、“鲜花颜色代表的含义”等，这样能够明确告知用户，搜索信息包含了哪些方面的内容(标签信息)，提高了用户获取信息的效率。

需要说明的是，此处建立搜索信息集合的方法并不是唯一的，还可以通过其他智能方法建立标签信息模型，此处不再一一赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述方法还可以包括构建标签信息模型的步骤，上述构建标签信息模型的步骤可以包括：

第一步分别从网站内容信息集合和标签名称集合中提取网站内容信息和标签名称。

为了建立标签信息模型，首先要从网站内容信息集合和标签名称集合中提取网站内容信息和标签名称。其中，网站内容信息集合中的网站内容信息是从网络上获取的网站的内容信息；标签名称信息集合可以是由人为设定的一些标签名称构成的集合。标签名称用于对标签的内容进行说明。例如，当标签信息是对鲜花进行描述时，标签名称可以是：“鲜花名称”、“生态习惯”、“环境分布”、“原产地”、“鲜花颜色”、“对应的节日”、“节日与鲜花的联系”、“鲜花颜色代表的含义”、“栽培技术”、“主要价值”或“植物文化”等等。

第二步，将上述网站内容信息按信息类别分为至少一个类别的网站内容信息集合。

上述将上述网站内容信息按信息类别分为至少一个类别的网站内容信息集合还可以包括：对上述网站内容信息进行识别，生成信息类别的步骤。网站内容信息可以是多种信息的描述，而这些信息又可以按照某种分类标准进行分类，进而可以将网站内容信息划分为多个类别的网站内容信息集合。其中，上述信息类别包括动物、植物、食物、地理、疾病，还可以包括其他的信息类型，此处不再一一赘述。对应的，网站内容信息可以是动物类的网站内容信息集合、植物类的网站内容信息集合、食物类的网站内容信息集合、地理类的网站内容信息集合、疾病类的网站内容信息集合。

第三步，将上述标签名称按上述信息类别划分为至少一个类别的标签名称集合。

为了将标签名称和网站内容信息建立对应关系，需要将标签名称也按照上述的信息类别进行划分，得到对应的类别的标签名称集合。

第四步，利用机器学习方法，基于上述类别的网站内容信息和与上述类别的网站内容信息相关联的类别的标签名称，训练得到上述信息类别的至少一个标签信息模型。

按照信息类别分别得到类别的网站内容信息集合和类别的标签名称集合后，通过机器学习方法建立类别的网站内容信息集合和类别的标签名称集合之间的对应关系，最后得到标签信息模型。其中，机器学习方法有多种，可以是决策树、线性判别分析、二值分类法和支持向量机，还可以是其他机器学习方法。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述利用机器学习方法，基于上述类别的网站内容信息和与上述类别的网站内容信息相关联的类别的标签名称，训练得到上述信息类别的至少一个标签信息模型可以包括以下步骤：

第一步，对上述类别的网站内容信息进行语义识别，得到上述类别的网站内容信息的语义识别信息。

要想给网站内容信息配置对应的标签名称，首先要了解网站内容信息是关于那个信息类型的内容。本申请技术方案对类别的网站信息内容进行语义识别，得到该类别的网站内容信息的语义识别信息。语义识别信息是对类别的网站内容信息的概括性描述。

第二步，查找与上述语义识别信息匹配的至少一个类别的标签名称。

根据语义识别信息确定类别的网站内容信息是属于哪个信息类别后，还需要确定类别的网站内容信息可以对应哪些类别的标签名称。即，类别的网站内容信息描述了多少类别的标签名称对应的信息。

第三步，将上述类别的网站内容信息中与上述类别的标签名称匹配的类别的网站内容信息设置为上述类别的标签名称的标签内容。

通过语义识别信息确定了多个类别的标签名称后，可以通过语义识别信息从类别的网站内容信息中找出对应类别的标签名称的信息，将这些信息设置为对应类别的标签名称的标签内容。其中，上述标签内容用于和类别的标签名称组合来构成标签信息。例如，类别的网站内容信息的语义识信息为：该类别的网站内容信息对鲜花的生长环境、颜色及种植方法进行了描述，对应的信息类别为：鲜花。对应的类别(鲜花)的标签名称可以是：“生态习惯”、“鲜花颜色”和“栽培技术”。由此，可以从类别的网站内容信息中提取出对应的“生态习惯”、“鲜花颜色”和“栽培技术”的信息。例如：“生态习惯”的标签内容可以是：“喜欢阳光充足，不耐炎热，可忍受一定程度的低温；土壤不可长期积水或湿度过高”；“鲜花颜色”的标签内容可以是：“白色、粉色、红色、黄色、米红色、深红色、桃红色、紫色”；“栽培技术”的标签内容可以是：“有性繁殖和扦插繁殖两种，用种子或压条繁殖”。

第四步，利用机器学习方法，基于上述类别的标签名称和与上述类别的标签名称对应的标签内容，训练得到上述信息类别的标签信息模型。

通过上述描述可知，通过对类别的网站内容信息的语义识别，可以查找到对应类别的标签名称，并建立对应类别的标签名称和标签内容的对应关系。而类别的标签名称和标签内容能够组合成标签信息。由此可以构建标签信息模型，建立网站内容信息与标签信息的对应关系。

通过上述的标签信息模型，可以在输入网站内容信息时找到对应的标签名称。实际中还存在一种情况，即当确定了信息类别后，该信息类别包含的标签名称相对固定，而属于该信息类别的网站内容信息不足以提供全部标签名称对应的标签内容。此时，可以通过网络查询的方法从其他的网站上获取需要的标签信息，与对应的标签名称组成标签信息。

需要说明的是，此处建立标签信息模型的方法并不是唯一的，还可以通过其他智能方法建立标签信息模型，此处不再一一赘述。

步骤204，将所确定的搜索信息发送给上述终端设备，以供在上述终端设备上进行呈现。

服务器105通过搜索关键词和用户网络搜索记录获取到搜索信息后，将搜索信息发送给终端设备101、102、103。终端设备101、102、103将搜索信息通过屏幕呈现给用户。此时，终端设备101、102、103上呈现的搜索信息就是以信息标签的形式展示的。以信息标签的形式展示搜索信息，能够使用户很容易地根据信息标签找到对应的信息，提高了向用户提高信息的效率。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于推送信息的方法的应用场景的一个示意图。图3中，服务器105首先接收终端设备101、102、103发来的搜索关键词“鲜花”。服务器105通过搜索关键词“鲜花”可以从搜索信息集合中得到多种鲜花对应的搜索信息。例如，风信子、紫罗兰、梅花、茉莉花、栀子花、康乃馨、桂花、曼陀罗和迷迭香等的搜索信息。之后，服务器105查询终端设备101、102、103一定时间内的用户网络搜索记录“母亲节”。服务器105首先从预置的搜索信息集合中查找到搜索关键词“鲜花”对应的搜索信息。然后再从“鲜花”对应的搜索信息中筛选出与用户网络搜索记录“母亲节”相关的搜索信息“康乃馨”。此时得到的搜索信息“康乃馨”包含的信息标签有“对应的节日”、“节日与鲜花的联系”和“鲜花颜色 代表的含义”等，如图3所示。可见，此时得到搜索信息“康乃馨”同时兼顾了搜索关键词“鲜花”和用户网络搜索记录“母亲节”。最后将搜索信息“康乃馨”发送给终端设备101、102、103。搜索信息“康乃馨”到达终端设备101、102、103后的呈现方式如图4所示。在终端设备101、102、103的屏幕上，搜索关键词为“鲜花”时得到的第一条搜索信息为“康乃馨”，并且搜索信息“康乃馨”以信息标签的形式描述了“康乃馨”与“母亲节”的相关信息，使得用户能够清晰地了解到自己想要的信息，提高了服务器105推送信息的效率。

本申请提供的用于推送信息的方法，首先接收搜索关键词，然后查询用户网络搜索记录，根据搜索关键词和用户网络搜索记录来确定搜索信息，提高了搜索信息的准确率。搜索信息包括至少一个信息标签，信息标签能够将搜索信息进行分类描述，提高了用户获取信息的效率。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于推送信息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各种电子设备中。

如图5所示，本实施例上述的用于推送信息的装置500可以包括：接收单元501、查询单元502、搜索信息确定单元503和发送单元504。其中，接收单元501用于接收终端设备发来的搜索关键词；查询单元502用于查询上述终端设备的用户网络搜索记录，上述用户网络搜索记录包括与接收到上述搜索关键词的时间相差设定时间内的网络搜索记录；搜索信息确定单元503用于根据上述搜索关键词和上述用户网络搜索记录从预置的搜索信息集合确定上述搜索关键词对应的搜索信息；发送单元504用于将所确定的搜索信息发送给上述终端设备，以供在上述终端设备上进行呈现。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用于推送信息的装置500还可以包括搜索信息集合构建单元(图中未示出)，用于构建搜索信息集合，上述搜索信息集合构建单元可以包括：网站内容信息获取子单元(图中未示出)、标签信息模型查找子单元(图中未示出)、标签信息获取子单元(图中未示出)和搜索信息构建子单元(图中未示出)。其中，网站内容信息获取子单元用于获取网站的网站内容信息；标签信息模型查找子单元用于查找与上述网站内容信息对应的标签信息模型，上述标签信息模型用于表征网站内容信息与标签信息的对应关系；标签信息获取子单元用于将上述网站内容信息导入上述标签信息模型，得到上述网站内容信息的标签信息；搜索信息构建子单元用于通过上述标签信息构建搜索信息，上述搜索信息包括至少一个标签信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用于推送信息的装置500还可以包括标签信息模型构建单元(图中未示出)，用于构建标签信息模型，上述标签信息模型构建单元可以包括：信息提取子单元(图中未示出)、网站内容信息集合划分子单元(图中未示出)、标签名称集合划分子单元(图中未示出)和标签信息模型构建子单元(图中未示出)。其中，信息提取子单元用于分别从网站内容信息集合和标签名称集合中提取网站内容信息和标签名称；网站内容信息集合划分子单元用于将上述网站内容信息按信息类别分为至少一个类别的网站内容信息集合；标签名称集合划分子单元用于将上述标签名称按上述信息类别划分为至少一个类别的标签名称集合；标签信息模型构建子单元用于利用机器学习方法，基于上述类别的网站内容信息和与上述类别的网站内容信息相关联的类别的标签名称，训练得到上述信息类别的至少一个标签信息模型。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述网站内容信息集合划分子单元还可以包括：信息类别生成模块(图中未示出)，用于对上述网站内容信息进行识别，生成信息类别。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述标签信息模型构建子单元可以包括：语义识别信息获取模块(图中未示出)、标签名称查找模块(图中未示出)、标签内容确定模块(图中未示出)和标签信息模型构建模块(图中未示出)。其中，语义识别信息获取模块用于对上述类别的网站内容信息进行语义识别，得到上述类别的网站内容信息的语义识别信息；标签名称查找模块用于查找与上述语义识别信息匹配的至少一个类别的标签名称；标签内容确定模块用于将上述类别的网站内容信息中与上述类别的标签名称匹配的类别的网站内容信息设置为上述类别的标签名称的标签内容，上述标签内容用于和类别的标签名称组合来构成标签信息；标签信息模型构建模块用于利用机器学习方法，基于上述类别的标签名称和与上述类别的标签名称对应的标签内容，训练得到上述信息类别的标签信息模型。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述搜索信息确定单元503可以包括：初始搜索信息查找子单元(图中未示出)和搜索信息确定子单元(图中未示出)。其中，初始搜索信息查找子单元用于根据上述搜索关键词在上述搜索信息库中查找初始搜索信息；搜索信息确定子单元用于从上述初始搜索信息中确定与上述用户网络搜索记录匹配的搜索信息。

本实施例还提供了一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器执行上述的用于推送信息的方法。

本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的用于推送信息的方法。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的服务器600的结构示意图。

如图6所示，服务器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RAM603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602以及RAM603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，根据本公开的实施例，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，本公开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，上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。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于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。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括接收单元、查询单元、搜索信息确定单元和发送单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，发送单元还可以被描述为“用于发送搜索信息的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质，该非易失性计算机存储介质可以是上述实施例中上述装置中所包含的非易失性计算机存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的非易失性计算机存储介质。上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个设备执行时，使得上述设备：接收终端设备发来的搜索关键词；查询上述终端设备的用户网络搜索记录，上述用户网络搜索记录包括与接收到上述搜索关键词的时间相差设定时间内的网络搜索记录；根据上述搜索关键词和上述用户网络搜索记录从预置的搜索信息集合中确定上述搜索关键词对应的搜索信息；将所确定的搜索信息发送给上述终端设备，以供在上述终端设备上进行呈现。

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上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 (14)

1.一种用于推送信息的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收终端设备发来的搜索关键词；

查询所述终端设备的用户网络搜索记录，所述用户网络搜索记录包括与接收到所述搜索关键词的时间相差设定时间内的网络搜索记录；

根据所述搜索关键词和所述用户网络搜索记录从预置的搜索信息集合中确定所述搜索关键词对应的搜索信息；

将所确定的搜索信息发送给所述终端设备，以供在所述终端设备上进行呈现。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括构建搜索信息集合的步骤，所述构建搜索信息集合的步骤包括：

获取网站的网站内容信息；

查找与所述网站内容信息对应的标签信息模型，所述标签信息模型用于表征网站内容信息与标签信息的对应关系；

将所述网站内容信息导入所述标签信息模型，得到所述网站内容信息的标签信息；

通过所述标签信息构建搜索信息，所述搜索信息包括至少一个标签信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括构建标签信息模型的步骤，所述构建标签信息模型的步骤包括：

分别从网站内容信息集合和标签名称集合中提取网站内容信息和标签名称；

将所述网站内容信息按信息类别分为至少一个类别的网站内容信息集合；

将所述标签名称按所述信息类别划分为至少一个类别的标签名称集合；

利用机器学习方法，基于所述类别的网站内容信息和与所述类别的网站内容信息相关联的类别的标签名称，训练得到所述信息类别的至少一个标签信息模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述网站内容信息按信息类别分为至少一个类别的网站内容信息集合还包括：

对所述网站内容信息进行识别，生成信息类别的步骤。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用机器学习方法，基于所述类别的网站内容信息和与所述类别的网站内容信息相关联的类别的标签名称，训练得到所述信息类别的至少一个标签信息模型包括：

对所述类别的网站内容信息进行语义识别，得到所述类别的网站内容信息的语义识别信息；

查找与所述语义识别信息匹配的至少一个类别的标签名称；

将所述类别的网站内容信息中与所述类别的标签名称匹配的类别的网站内容信息设置为所述类别的标签名称的标签内容，所述标签内容用于和类别的标签名称组合来构成标签信息；

利用机器学习方法，基于所述类别的标签名称和与所述类别的标签名称对应的标签内容，训练得到所述信息类别的标签信息模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述搜索关键词和所述用户网络搜索记录从预置的搜索信息集合中确定所述搜索关键词对应的搜索信息包括：

根据所述搜索关键词在所述搜索信息库中查找初始搜索信息；

从所述初始搜索信息中确定与所述用户网络搜索记录匹配的搜索信息。

7.一种用于推送信息的装置，其特征在于，所述装置包括：

接收单元，用于接收终端设备发来的搜索关键词；

查询单元，用于查询所述终端设备的用户网络搜索记录，所述用户网络搜索记录包括与接收到所述搜索关键词的时间相差设定时间内的网络搜索记录；

搜索信息确定单元，用于根据所述搜索关键词和所述用户网络搜索记录从预置的搜索信息集合确定所述搜索关键词对应的搜索信息；

发送单元，用于将所确定的搜索信息发送给所述终端设备，以供在所述终端设备上进行呈现。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括搜索信息集合构建单元，用于构建搜索信息集合，所述搜索信息集合构建单元包括：

网站内容信息获取子单元，用于获取网站的网站内容信息；

标签信息模型查找子单元，用于查找与所述网站内容信息对应的标签信息模型，所述标签信息模型用于表征网站内容信息与标签信息的对应关系；

标签信息获取子单元，用于将所述网站内容信息导入所述标签信息模型，得到所述网站内容信息的标签信息；

搜索信息构建子单元，用于通过所述标签信息构建搜索信息，所述搜索信息包括至少一个标签信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括标签信息模型构建单元，用于构建标签信息模型，所述标签信息模型构建单元包括：

信息提取子单元，用于分别从网站内容信息集合和标签名称集合中提取网站内容信息和标签名称；

网站内容信息集合划分子单元，用于将所述网站内容信息按信息类别分为至少一个类别的网站内容信息集合；

标签名称集合划分子单元，用于将所述标签名称按所述信息类别划分为至少一个类别的标签名称集合；

标签信息模型构建子单元，用于利用机器学习方法，基于所述类别的网站内容信息和与所述类别的网站内容信息相关联的类别的标签名称，训练得到所述信息类别的至少一个标签信息模型。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述网站内容信息集合划分子单元还包括：

信息类别生成模块，用于对所述网站内容信息进行识别，生成信息类别。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述标签信息模型构建子单元包括：

语义识别信息获取模块，用于对所述类别的网站内容信息进行语义识别，得到所述类别的网站内容信息的语义识别信息；

标签名称查找模块，用于查找与所述语义识别信息匹配的至少一个类别的标签名称；

标签内容确定模块，用于将所述类别的网站内容信息中与所述类别的标签名称匹配的类别的网站内容信息设置为所述类别的标签名称的标签内容，所述标签内容用于和类别的标签名称组合来构成标签信息；

标签信息模型构建模块，用于利用机器学习方法，基于所述类别的标签名称和与所述类别的标签名称对应的标签内容，训练得到所述信息类别的标签信息模型。

12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述搜索信息确定单元包括：

初始搜索信息查找子单元，用于根据所述搜索关键词在所述搜索信息库中查找初始搜索信息；

搜索信息确定子单元，用于从所述初始搜索信息中确定与所述用户网络搜索记录匹配的搜索信息。

13.一种服务器，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行权利要求1到6中任一所述的方法。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。