CN108595492B - 内容的推送方法和装置、存储介质、电子装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种内容的推送方法和装置、存储介质、电子装置。其中，该方法包括：接收到请求进行媒体信息推送的推送请求；响应于推送请求，获取目标媒体信息的目标特征值，目标媒体信息的目标特征值是根据目标浏览记录中的目标媒体信息的浏览时长确定的，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值；确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于第三媒体信息的目标特征值所指示的比值，第三媒体信息为目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息。本发明解决了相关技术中为用户推送的内容的准确率较低的技术问题。

Description

内容的推送方法和装置、存储介质、电子装置

技术领域

本发明涉及互联网领域，具体而言，涉及一种内容的推送方法和装置、存储介质、电子装置。

背景技术

目前，互联网已经形成规模，互联网应用走向多元化。互联网越来越深刻地改变着人们的学习、工作以及生活方式，甚至影响着整个社会进程。

在互联网的应用中，随着智能设备的普及，用户接触信息的方式发生了较大变化，致使媒介环境发生了质的变化，用户接触的信息从传统的媒介硬广转向了以内容为载体的信息触达，内容服务成为热门并逐步成为主流的服务方式。内容服务是一个非常核心的服务，目前的内容服务主要提供图书、影视、音乐、动漫、新闻、图片等类型的内容服务，用户可以通过内容客户端、网页、第三方客户端(如即时通讯应用)等进入到内容浏览界面，以浏览相应的内容。

随着专业生产内容PGC(Professionally-generated Content)、职业生产内容OGC(Occupationally-generated Content)和用户生产内容UGC(User-generated Content)的大量兴起，内容推广的效果成为内容营销中至关重要的环节，也成为内容提供商以及广告商等最为关注的指标。

相关技术中还没有统一的单内容效果评估的方法，普遍采用的是基于用户调研的方式，而没有一个模型可以准确、可复用地应用于单内容的效果评估，从而没有一个模型可以形成一个统一的标准来衡量内容，据国外内容营销权威网站Content MarketingInstitute统计报告所示，仅有极少数企业可以对内容营销有相对熟练的应用，内容的效果衡量是排在内容创造本身之后的最大挑战，目前普遍采用基于用户调研的内容效果评估方式。

基于用户调研的内容效果评估方式，操作成本和操作难度巨大；只能一对一的进行操作，效率也较低。同时调研结果很难对不同内容的效果进行横向比较，结果稳定性较难控制，无法形成有效的内容评估标准去进行内容横向和纵向的比较判断，由于不能有效地对内容效果进行评估，从而使得按照评估结果进行的内容推送并不准确，不能为用户推送符合其喜好并且属于当前热点的内容。

针对上述技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种内容的推送方法和装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中为用户推送的内容的准确率较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种内容的推送方法，包括：接收到请求进行媒体信息推送的推送请求；响应于推送请求，获取目标媒体信息的目标特征值，其中，目标媒体信息的目标特征值是根据目标浏览记录中的目标媒体信息的浏览时长确定的，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值；确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，其中，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于第三媒体信息的目标特征值所指示的比值，第三媒体信息为目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种内容的推送装置，包括：接收单元，用于接收到请求进行媒体信息推送的推送请求；获取单元，用于响应于推送请求，获取目标媒体信息的目标特征值，其中，目标媒体信息的目标特征值是根据目标浏览记录中的目标媒体信息的浏览时长确定的，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值；推送单元，用于确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，其中，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于第三媒体信息的目标特征值所指示的比值，第三媒体信息为目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器通过计算机程序执行上述的方法。

在本发明实施例中，在接收到请求进行媒体信息推送的推送请求时，获取目标媒体信息的目标特征值，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值；确定目标媒体信息中的第一媒体信息，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息的目标特征值所指示的比值，即对第一媒体信息的观看时长比例大于等于目标媒体信息中的其余媒体信息的观看时长比例，换言之，第一媒体信息的受欢迎程度大于等于目标媒体信息中的其余媒体信息，根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，相当于也是推荐受欢迎程度高的媒体信息，可以解决相关技术中为用户推送的内容的准确率较低的技术问题，进而达到了准确为用户推送所喜欢的媒体信息的技术效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的内容的推送方法的硬件环境的示意图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的内容的推送方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的一种可选的内容指标的示意图；

图4是根据本发明实施例的一种可选的内容的特征值的示意图；

图5是根据本发明实施例的一种可选的内容的特征值的示意图；

图6是根据本发明实施例的一种可选的内容的特征值的示意图；

图7是根据本发明实施例的一种可选的内容的特征值的示意图；

图8是根据本发明实施例的一种可选的内容的特征值的示意图；

图9是根据本发明实施例的一种可选的内容的特征值的示意图；

图10是根据本发明实施例的一种可选的内容的推送装置的示意图；

以及

图11是根据本发明实施例的一种终端的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例的一方面，提供了一种内容的推送方法的方法实施例。

可选地，在本实施例中，上述内容的推送方法可以应用于如图1所示的由服务器101和终端103所构成的硬件环境中。如图1所示，服务器101通过网络与终端103进行连接，可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务(如游戏服务、应用服务、通讯服务、内容服务等)，可在服务上或独立于服务器设置数据库105，用于为服务器101提供数据存储服务(如存储媒体信息及其浏览记录)，上述网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网，终端103并不限定于PC、手机、平板电脑等。下文以服务器执行上述内容的推送方法为例进行描述。

图2是根据本发明实施例的一种可选的内容的推送方法的流程图，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤S202，服务器接收到请求对进行媒体信息推送的推送请求。

上述的媒体信息可以为文本信息、视频信息、图片信息、音频信息等多种信息中的一种或多种。

步骤S204，响应于推送请求，服务器获取目标媒体信息的目标特征值，目标媒体信息的目标特征值是根据目标浏览记录中记录的目标媒体信息的浏览时长确定的，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值。

可选地，上述的目标媒体信息可以包括多条被浏览过的媒体信息，目标浏览记录可以包括多条浏览记录，每条浏览记录中记录有一条被浏览过的媒体信息的浏览日志，日志中记录有如浏览时长、所浏览的媒体信息、浏览平台等信息。

可选地，平均浏览时长是指浏览过该媒体信息的浏览记录中所记载的浏览时长的平均值，预定浏览时长是指预计的浏览完该媒体信息所需的时长，如流媒体信息的播放时长，如按照平均阅读速度对文本信息进行阅读的时长。

上述每条媒体信息的目标特征值是根据浏览过该媒体信息的浏览记录中记录的浏览时长确定的，可用于表示对该媒体信息在“浏览”这个维度上的特征值，该特征值越大，表示媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值越大，反之越小，换言之，本申请期望选出的是平均浏览时长比例(即平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值，可用于表示该媒体信息的受欢迎程度)相对较大的媒体信息。可以通过本申请后续的技术方案实现，如关于第一特征值S和第二特征值F或第三特征值

的计算公式，如在关于第一特征值S的计算公式中浏览时间t与S成正比，t越大，则对应的S值越大，在第二特征值F的计算公式中，用的是S的平均值p，相当于对应于平均浏览时间的，从公式中可以看出p越大，那么对应的F越大，结合第一特征值S和第二特征值F的计算公式，可以得出目标特征值越大，表示媒体信息的平均浏览时长比例越大，反之越小，类似的，结合第一特征值S和第三特征值

也可以得出相同结论。

步骤S206，服务器确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息(即第三媒体信息)的目标特征值所指示的比值。

通过上述步骤S202至步骤S206，在接收到请求进行媒体信息推送的推送请求时，获取目标媒体信息的目标特征值，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值；确定目标媒体信息中的第一媒体信息，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息的目标特征值所指示的比值，即对第一媒体信息的观看时长比例大于等于目标媒体信息中的其余媒体信息的观看时长比例，换言之，第一媒体信息的受欢迎程度大于等于目标媒体信息中的其余媒体信息，根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，相当于也是推荐受欢迎程度高的媒体信息，可以解决相关技术中为用户推送的内容的准确率较低的技术问题，进而达到了准确为用户推送所喜欢的媒体信息的技术效果。

本发明实施例的内容的推送方法可以由服务器101来执行，即在推送请求的触发下直接执行上述的步骤即可，如图1所示，执行完后将待推荐的第二媒体信息推送给终端103，在终端上进行显示。后续以服务器执行为例进行说明。

本发明实施例的内容的推送方法也可以由终端103来执行，接收到推送请求时从服务器获取目标媒体信息的目标特征值，进而确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，终端103执行本发明实施例的内容的推送方法也可以是由安装在其上的客户端来执行。

本发明实施例的内容的推送方法还可以是由服务器101和终端103共同执行，由终端向服务器发送推送请求，服务器接收到推送请求后执行上述步骤即可。

下面图2所示的步骤详述本申请的技术方案：

在步骤S202提供的技术方案中，服务器接收到请求进行媒体信息推送的推送请求。此处的推送请求可以是请求进行媒体信息推送的平台(或承载该平台的终端)所发送的，也可是其他终端发送的，还可是服务器自己触发的，如在配置信息所配置的可播放媒体信息的时间段触发、接收到终端的访问请求(所访问的对象为可承载媒体信息的对象)时触发、定时触发等。

在步骤S204提供的技术方案中，响应于推送请求，服务器获取目标媒体信息的目标特征值，目标媒体信息的目标特征值是根据目标浏览记录中记录的目标媒体信息的浏览时长确定的，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值。

可选地，在本申请的技术方案中，所接收到的推送请求可以是请求在所有平台中进行媒体信息的推送的请求，此时可以根据所有平台或者部分平台产生的浏览记录按照步骤S202至步骤S206计算出相应的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息即可。

可选地，服务器所接收到的推送请求也可是请求在多个平台中的目标平台上推送的请求，在获取目标媒体信息的目标特征值时，可以参考所有平台的浏览情况，换言之，可获取目标媒体信息中的每个媒体信息在所有平台上的目标特征值，进而按照步骤S206确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息在目标平台上推送相应的第二媒体信息。

在获取目标媒体信息的目标特征值时，还可仅参考目标平台的浏览情况，换言之，服务器可获取目标媒体信息中的每个媒体信息在目标平台上的目标特征值，目标平台为多个平台中推送请求所请求的进行内容推送的平台，每条媒体信息的目标特征值是根据在目标平台上的多条浏览记录中记录的对该媒体信息的浏览时长确定的，然后按照步骤S206确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息。

例如，某个目标视频平台推送视频时，获取当前时刻之前，视频平台1、视频平台2、……、视频平台n这多个推送平台上对多个电视剧(即目标媒体信息)的浏览记录，进而按照上述方案从这些电视剧中确定目标电视剧(即第一媒体信息)，从而可以在该目标视频平台推送较为受欢迎的目标电视剧(即第二媒体信息和第一媒体信息可以是同一媒体信息)，或者在该目标视频平台上推送与目标电视剧类似的其他电视剧(即第二媒体信息)。目标视频平台可以为这多个视频推送平台中的一个，通过该方案，该目标视频平台可通过对这多个视频的试播放并参考其他平台的播放情况，确定多个电视剧中更为受欢迎的电视剧，进而可以花费更大力度推广第二媒体信息，获得更多流量消费；目标视频平台也可以不是这多个视频推送平台中的一个，通过该方案，目标视频平台可以参考其他平台的播放记录，引进较为受欢迎的视频进行播放。

针对上述的几种技术方案，下面结合步骤S2042、步骤S2044对如何“获取目标媒体信息的目标特征值”进行详述：

步骤S2042，服务器根据多条浏览记录中记录的对多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定该媒体信息的多个第一特征值，每个第一特征值为根据多条浏览记录中的一条浏览记录所记录的对该媒体信息的浏览时长确定的。

可选地，根据多条浏览记录中记录的对多条媒体信息中该媒体信息的浏览时长确定该媒体信息的多个第一特征值，可以通过如下方式实现：

步骤1，服务器获取浏览记录中记录的对每条媒体信息(可以是前述多条媒体信息中的任意一条)的浏览时长、多条浏览记录中记录的对该媒体信息的最短浏览时长(最短浏览时长可为多条浏览记录中记录的对该媒体信息的浏览时长的最小值)、多条浏览记录中记录的对该媒体信息的最长浏览时长(最长浏览时长为多条浏览记录中记录的对该媒体信息的浏览时长的最大值)、该媒体信息的预定浏览时长，该媒体信息的预定浏览时长为浏览完该媒体信息所需的时长，这些记录可以是媒体服务器侧保存的浏览日志中的记录，每当用户请求某个媒体信息时，服务器可在日志中记录下该用户对该媒体信息的各种浏览行为(如点播的具体媒体内容、点播时间、浏览时长等)，以便于后续使用。

步骤2，服务器根据浏览记录中记录的对该媒体信息的浏览时长t、多条浏览记录中记录的对该媒体信息的最短浏览时长T_min、多条浏览记录中记录的对该媒体信息的最长浏览时长t_max、该媒体信息的目标特征值S，预定浏览时长T_max确定一个第一特征值S，

其中，min(t_max,T_max)表示取T_max和t_max之间的最小值。

可选地，为了避免无效浏览行为对最后的影响，可以根据用户的正常浏览时间应该在一定范围内这一条件进行过滤，该范围可以用时间区间[t1，t2]表示，其中，只有浏览时长在该范围内的浏览记录才会被认为是正常浏览行为的有效记录。

上述的t1可以是一个固定参数，如30秒、1分钟、2分钟等，即所有媒体信息均以该固定参数为标准；t1也可以是一个变量，如为媒体信息的预定浏览时长(如总播放时长)的5％、10％、20％等，当需要确定某个具体媒体信息的t1时，可根据其预定浏览时长和设置的百分比确定，如预定浏览时长80分钟，百分比为10，那么当记录的浏览时长大于8分钟时才会认为是有效的浏览记录。

上述的t2为在预定浏览时长附件的数值，考虑到用户可能会看完媒体信息之后觉得很有趣，会回去重复观看其中部分内容，但是不会一直停留在该媒体信息上，因此，t2的值可以适度大于预定浏览时长，如为其1倍、1.2倍、1.5倍等，但不会过大，如为预定浏览时长的3倍、5倍等。

步骤S2044，服务器根据多个第一特征值和第一浏览记录的条数确定该媒体信息的目标特征值，第一浏览记为多条浏览记录中的记录有对每条媒体信息的浏览时长的浏览记录。

可选地，步骤S2044的技术方案包括但不局限于如下三种实施方式：

(1)方案一

在根据多个第一特征值和第一浏览记录的条数确定该媒体信息的目标特征值时，服务器可按照第一公式，确定与多个第一特征值S的平均特征值p和第一浏览记录的条数n对应的该媒体信息的第二特征值F，并将按照第一公式确定该媒体信息的第二特征值作为该媒体信息的目标特征值，第一公式为:

其中，K为参数，为对应某个置信水平的z统计量。

采用该方案，可以对给出评分的样本根据样本量级不同，对评分的结果进行置信区间的修正，该方案的优点是可以解决因为样本量级的不同而导致的统计结果F可信性问题。应用在内容评分中，可以规避不同内容因为不同渠道、位置以及资源导致浏览量PV不同而引起的统计差异，减少浏览量过少导致结果不可信的问题，可以从有限的浏览记录中尽可能推测出内容的真实质量。

(2)方案二

在根据多个第一特征值和第一浏览记录的条数确定该媒体信息的目标特征值时，服务器可按照第二公式，确定与多个第一特征值和第一浏览记录的条数n对应的该媒体信息的第三特征值

并将按照第二公式确定该媒体信息的第三特征值作为该媒体信息的目标特征值，第二公式为：

其中，x_i表示多个第一特征值中的第i个第一特征值，C为条多条浏览记录中记录有对该媒体信息的浏览时长的浏览记录的条数、m为记录有对该媒体信息的浏览时长的所有浏览记录的平均浏览时长。

第一种方案(即威尔逊区间的方案)，可很好地解决投票人数过少(即浏览记录过少)、导致结果不可信的问题，但投票人数过少的时候，会有很低的下界，对于特别小众的内容会有分数过低的结果，使得该内容有一定概率被低估，故可选取方案二(贝叶斯平均)对小众内容的投票进行合理的修正，提高结果的可信度。

(3)方案三

在根据多个第一特征值和第一浏览记录的条数确定该媒体信息的目标特征值时，服务器可按照第一公式确定与多个第一特征值的平均特征值和第一浏览记录的条数对应的该媒体信息的第二特征值，具体参照上述方案一，并按照第二公式确定与多个第一特征值和第一浏览记录的条数对应的该媒体信息的第三特征值，具体可参照上述方案二；将第一乘积与第二乘积之和作为目标特征值，第一乘积为按照第一公式确定的该媒体信息的第二特征值与第一权重之间的乘积，第二乘积为按照第二公式确定的该媒体信息的第三特征值与第二权重之间的乘积，上述的第一权重和第二权重之和可为1。

在内容的最终评分结果(即目标特征值)中，可选取以上两种方法计算结果的均值(或按照权重分配的分值之和)作为内容的最终得分，一方面，可以解决因为样本量级的不同而导致的统计结果可信性问题；另一方面，还可对小众内容的投票进行合理的修正，从而使得结果更为准确。

可选地，在步骤S2042的根据多条浏览记录中记录的对多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定每条媒体信息的多个第一特征值之后，还可以通过如下方式来针对性地对用户进行内容推送：

步骤1，在任意一个第一特征值(即单个用户的评分)高于目标阈值的情况下，将该媒体信息的内容类型作为目标对象的标签，目标对象为浏览记录中记录的对象标识(如用户名称、昵称、为用户生成的随机字符串等)所标识的对象，目标阈值的取值可以为0.9、0.91、0.95等；

步骤2，向目标对象推送与目标对象的标签匹配的媒体信息。

例如，用户在穿越类电视剧、言情电视剧、悬疑电视剧、武打电影这几个特征维度的得分(即上述特征值)分别为0.9、0.2、0.85、0.99，而上述阈值若为0.9，那么就可以将“穿越类电视剧”和“武打电影”作为该用户的标签，进而如果后续待推送的媒体内容中有属于“穿越类电视剧”和“武打电影”的时，则可以直接推送给该用户。

在步骤S206提供的技术方案中，确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息的目标特征值所指示的比值。

可选地，在本申请的技术方案中，所接收到的推送请求可以是请求在所有平台中进行媒体信息的推送的请求，此时可以直接在所有平台进行媒体信息的推送，推送的方式包括将第一媒体信息作为第二媒体信息进行直接推送，或寻找与第一媒体信息相似(内容类型相同)的第二媒体信息进行推送。

可选地，所接收到的推送请求也可是请求在多个平台中的目标平台上推送的请求，此时，在确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息时，可根据所有平台的浏览记录来确定目标特征值，也可根据该目标平台的浏览记录来确定目标特征值，然后根据目标特征值确定多条媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息在目标平台上推送相应的第二媒体信息。

在上述技术方案中，在根据目标特征值确定多条媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息在目标平台上推送相应的第二媒体信息时，可以通过如下方式实现：

(1)方式一

根据多个目标特征值确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并将第一媒体信息作为第二媒体信息在目标平台上进行推送。

(2)方式二

根据目标特征值确定多条媒体信息中的第一媒体信息，并在目标平台上推送与第一媒体信息的内容类型相同的第二媒体信息，其中，目标媒体信息包括第一媒体信息且不包括第二媒体信息。

作为一种可选的实施例，下面以互动娱乐中的多媒体信息推送为例进一步详述本申请的实施方式。

在互动娱乐的数据营销体系(基于大数据的精准营销和场景化内容互动营销)下，在内容(即媒体信息)投入占比越来越多、内容营销越发主流的情况下，以及目前无法对内容效果进行有效评价，以及无法对内容分发进行有效指导的现状下，急需一种科学的单内容效果评估方式，对内容效果进行衡量，从而对内容生产、内容分发、以及内容效果等内容营销全链进行体系化的评估，打造内容营销闭环。

例如，游戏内容发布平台是游戏内容中的重要分享渠道，可以获取到其分发内容在各个分发平台上被访问的用户数以及各用户的内容阅读时长，基于这两个数据，形成有效的评价指标。

对于内容效果的评估，难点在于如果判断用户对内容的感知，具体可通过用户调研来获得用户对内容的认知，但由于该方法的效率、成本以及可复用性问题，该方面只能停留在频率不高的单案例上进行。同时，随着目前各种媒体界面功能的发展，部分媒体可以对内容提供评论、点赞、收藏、转发等功能，用户可以根据自己的喜好做出不同的操作。

上述的评论、点赞、收藏、转发等行为一定程度上反映出用户对内容的偏好，所以对于个别具有上述功能的媒体渠道，本申请还可使用评论量、点赞量、收藏量和转发量来大致比较内容的效果。但是由于这些功能无法覆盖到所有的内容发行渠道，同时目前各媒体具有的上述功能也有较大差异，而且用户评论量、点赞量、收藏量及转发量受到内容的推广资源、目标受众规模的量级影响较大，其量级的大小也较难去进行横向和纵向比较，故无法形成统一的标准来衡量所有的内容。此外，还有从内容热度、图文排版、文字质量、内容板块设置以及视频画面、板块流畅度等维度来衡量内容质量和效果，但该种方法基于专家打分，主观因素占比较重，且效果的指标更应该从用户的反馈中获得，所以该方式无客观和可复用性，无法对于内容进行统一的衡量。

本申请经过对内容的研究分析，提出以用户观看内容时长为主要指标的内容效果评估方法，内容观看时长衡量了用户对该内容投入的时间成本，体现了用户对于内容的消费深度，可以反映出用户对于其所从事的内容在投入价值方面的认可。如图3所示，用户对于内容主题的兴趣、对于内容质量的认可、对于内容表达方式的肯定，如表示内容热度的转发数、点赞数，图文排版的文字质量，内容板块设置，点击率、回帖数，视频画面的流畅度、认同感等，都会反映在用户对于该内容的消费深度上，即消费时长上。用户对某项内容越认可，则用户对内容的消费深度越深，则体现为用户的相对观看时长越长。

对于每一个分发的内容，通过TGL内容分发平台可以获取到该内容的阅读页面浏览量PV(page view)以及每个PV对应的内容访问时长(即浏览记录)，在本申请中，可将内容的效果评估问题转化为用户的投票评分问题，在这样的思路转换后，内容的PV量等同于内容的投票人数，每一个用户(PV)的内容观看时长转化为用户对于该内容的评分。

(1)计算第一特征值

用户对内容的评分(即第一特征值)反映在用户的观看时长上，通过内容的总时长以及用户的观看时长，对内容时长进行归一化处理，具体的操作中，可提取出某内容的所有观看PV，在该PV群体中，选出该内容的自身时长，用户观看的最大时长、用户观看的最小时长，利用选用max-min归一化方法进行评分计算，其中max等于不超过内容自身时长的用户最大观看时长，min为用户观看的有效最小时长，故单个用户的评分可以如下计算：

其中，t为单个用户观看时长，T_min为用户有效最小时长，T_max为视频等内容的自身时长，t_max为该视频观看群体中用户最大观看时长。

可选地，对于用户有效最小时长的判断，可剔除掉两类用户：一类是无效流量用户，这类用户进入页面后，瞬间关闭，多为误点、强弹等原因导致的误操作，停留时间极短，该类用户无法构成对内容的有效评价；第二类用户是游走流量用户，该用户游走于各种内容之间，无目的性地访问各种内容，例如该用户在没有进入正式内容之前的片头即流失，该用户对内容也无法构成有效评价。两类用户的共同特点即为访问时长特别短，因此为了筛选出有效用户，需要选取对内容有初步观看意愿并且体验了一部分内容的用户作为有效用户，这里选取访问时长大于视频总时长的某个阈值(如20％)的用户作为有效用户，该有效用户群众的观看时长最小值为用户有效最小时长T_min。

将上述问题转化为投票评分问题，即每一位用户使用自己的观看时长处理后得分S作为投票的分数，在本申请中可利用以下几种方法对内容进行投票评分计算。

(2)评分计算方法一，计算第二特征值

其中，p为内容时长的归一化得分；n为样本数量；K为对应某个置信水平的z统计量，例如在95％的置信水平下，z统计量的K值为1.96，对于其余置信度，对应的K值可以直接通过查找Z统计表获取。

该方法是对给出评分的样本根据样本量级不同，对评分的结果进行置信区间的修正，该方法的优点是可以解决因为样本量级的不同而导致的评分可信性问题。应用在内容评分中，可以规避不同内容因为不同渠道、位置以及资源导致PV量不同而引起的评分差异，减少PV人数过少导致结果不可信的问题，可以从有限的投票中尽可能推测出内容的真实质量。

使用该方法时，可设定：每个用户观看内容的事件是独立事件；用户对内容的评分为时长归一化后的评分S。

(3)评分计算方法二，计算第三特征值

用户对内容的评分为p，p值越大，代表这个内容的认可比例越高，就越应该排在前面。但由于p的可信性取决于投票的人数，如果样本太小，p就不可信，故可以用下限区间进行可信度作为最后评分，或者作为对计算方法一的补充。

其中，C表示历史投票内容的平均投票人数(即历史浏览记录的条数)；n表示该项目的现有投票人数；x_i表示该项目的每个用户的评分值；m表示总体平均分，整个历史内容中所有选票的算术平均值。

(4)评分计算方法三，结合上述两个方案进行修正

下线区间很好地解决了投票人数过少、导致结果不可信的问题。但投票人数过少的时候，会有很低的下界，对于特别小众的内容会有分数过低的结果，使得该内容有一定概率被低估，故可选取对小众内容的投票进行合理的修正。在内容的最终评分结果中，可选取以上两种方法计算结果的均值作为内容的最终得分。

如图4所示，横轴表示归一化分数，纵轴表示栏目及其期数，用上述方法对某个“多人战术竞技游戏”的内容进行评分测试，选用该游戏赛事中心下多个个栏目(如栏目1至栏目8)的多期内容，测试的结论如下：

1)整体多个栏目中，“ASK鱼头”(即栏目8)和“荣耀大拷问”(即栏目6)栏目(即平均分曲线S较高)非常受到用户的喜爱和认可，而“赛事周刊”(即栏目3)和“荣耀进行时”(即栏目5)内容质量相对较低；

2)“王者职业教学”栏目(即栏目2)的内容质量整体表现为中偏上等，但不同期节目波动较大，其中第1、2、7期(每个横条代表1期)内容得分最高，表示该三期最受到用户的认可，而第3、5、6期内容表现相对较差；

3)在“KPL”赛事栏目(即栏目6)中，第3场最为受用户关注。

通过对视频观看用户的访谈，该内容评分可以有效反映用户对于内容的认可。

上述的内容效果评估算法可以开发成系统模块运用于对游戏内容、新闻热点、电视剧、广告等的栏目效果评估中。

通过上述技术方案，可以实现如下功能：

1)如图5所示，纵轴表示分数和期数，横轴表示栏目数，如栏目1的期数为5、分数为0.82，可以给出整体栏目的效果评分，通过该评分可以横向比较不同栏目的整体质量和效果，为栏目的后续投入方向给出辅助决策；

2)可以给出各栏目中每期内容的效果评分，通过该评分可以看出每一期内容效果的波动变化，如图6所示，可以看到栏目2的7期节目的评分变化；

3)可以展示给定时间段内的最好内容评分(如图7所示)、最差内容评分(如图8所示)，可以有效借鉴内容效果的经验和教训：

4)可以展示任意内容的得分情况，如首日、2日和7日的得分情况，如图9所示。

该内容效果评估方法，运用数据模型量化评估单项内容的效果，均有很强的通用性、易用性以及和比较性。打通了从内容生产、内容分发、内容效果反馈到内容优化的各个环节，形成了内容营销的完整闭环，有助于优化内容的制作、指导内容的运营和投放。同时，该算法通过用户对内容的评分，可以辅助我们判断用户的关注热点，从而给新内容栏目的构思和制作提供有效的数据参考。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

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根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述内容的推送方法的内容的推送装置。图10是根据本发明实施例的一种可选的内容的推送装置的示意图，如图10所示，该装置可以包括：接收单元1001、获取单元1003以及推送单元1005。

接收单元1001，用于接收到请求进行媒体信息推送的推送请求；

获取单元1003，用于响应于推送请求，获取目标媒体信息的目标特征值，其中，目标媒体信息的目标特征值是根据目标浏览记录中记录的目标媒体信息的浏览时长确定的，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值；

推送单元1005，用于确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，其中，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于第三媒体信息的目标特征值所指示的比值，第三媒体信息为目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息。

需要说明的是，该实施例中的接收单元1001可以用于执行本申请实施例中的步骤S202，该实施例中的获取单元1003可以用于执行本申请实施例中的步骤S204，该实施例中的推送单元1005可以用于执行本申请实施例中的步骤S206。

此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在如图1所示的硬件环境中，可以通过软件实现，也可以通过硬件实现。

通过上述模块，在接收到请求进行媒体信息推送的推送请求时，获取目标媒体信息的目标特征值，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值；确定目标媒体信息中的第一媒体信息，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息的目标特征值所指示的比值，即对第一媒体信息的观看时长比例大于等于目标媒体信息中的其余媒体信息的观看时长比例，换言之，第一媒体信息的受欢迎程度大于等于目标媒体信息中的其余媒体信息，根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，相当于也是推荐受欢迎程度高的媒体信息，可以解决相关技术中为用户推送的内容的准确率较低的技术问题，进而达到了准确为用户推送所喜欢的媒体信息的技术效果。

上述的目标浏览记录包括多条浏览记录，目标媒体信息包括多条媒体信息，其中，获取单元可包括：第一确定模块，用于根据多条浏览记录中记录的对多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定每条媒体信息的多个第一特征值，其中，每个第一特征值为根据多条浏览记录中的一条浏览记录所记录的对每条媒体信息的浏览时长确定的；第二确定模块，用于根据多个第一特征值和第一浏览记录的条数确定每条媒体信息的目标特征值，第一浏览记为多条浏览记录中的记录有对每条媒体信息的浏览时长的浏览记录。

可选地，第一确定模块还可用于：获取浏览记录中记录的对每条媒体信息的浏览时长、多条浏览记录中记录的对每条媒体信息的最短浏览时长、多条浏览记录中记录的对每条媒体信息的最长浏览时长、每条媒体信息的预定浏览时长，其中，每条媒体信息的预定浏览时长为浏览完每条媒体信息所需的时长；将第一差值与第二差值之间的比值作为第一特征值，其中，第一差值为浏览记录中的对每条媒体信息的浏览时长t与多条浏览记录中的对每条媒体信息的最短浏览时长T_min之间的差值，第二差值为目标数值与多条浏览记录中的对每条媒体信息的最短浏览时长T_min之间的差值，目标数值为多条浏览记录中的对每条媒体信息的最长浏览时长t_max和每条媒体信息的预定浏览时长T_max中的极大值，根据浏览记录中记录的对每条媒体信息的浏览时长t、多条浏览记录中记录的对每条媒体信息的最短浏览时长T_min、多条浏览记录中记录的对每条媒体信息的最长浏览时长t_max、每条媒体信息的目标特征值S，预定浏览时长T_max确定一个第一特征值S，

其中，min(t_max,T_max)表示取T_max和t_max之间的最小值。

可选地，在根据多条浏览记录中的对多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定每条媒体信息的多个第一特征值之前，可按照如下方式确定多条浏览记录：在目标浏览记录中任意一条记录中的目标媒体信息的浏览时长在目标范围内(如2分钟到100分钟等)的情况下，将该记录作为多条浏览记录中的一条。

上述的第二确定模块还可用于：按照第一公式，确定与多个第一特征值的平均特征值p和记录有对每条媒体信息的浏览时长的浏览记录的条数n对应的每条媒体信息的第二特征值F，并将按照第一公式确定每条媒体信息的第二特征值作为每条媒体信息的目标特征值，第一公式为:

其中，K为参数。

上述的第二确定模块还用于：按照第二公式，确定与多个第一特征值和记录有对每条媒体信息的浏览时长的浏览记录的条数n对应的每条媒体信息的第三特征值

并将按照第二公式确定每条媒体信息的第三特征值作为每条媒体信息的目标特征值，第二公式为：

其中，x_i表示多个第一特征值中的第i个第一特征值，C为条多条浏览记录中记录有对每条媒体信息的浏览时长的浏览记录的条数、m为记录有对每条媒体信息的浏览时长的所有浏览记录的平均浏览时长。

可选地，第二确定模块还可用于：按照第一公式确定与多个第一特征值的平均特征值和记录有对每条媒体信息的浏览时长的浏览记录的条数对应的每条媒体信息的第二特征值，并按照第二公式确定与多个第一特征值和记录有对每条媒体信息的浏览时长的浏览记录的条数对应的每条媒体信息的第三特征值；将第一乘积与第二乘积之和作为目标特征值，其中，第一乘积为按照第一公式确定的每条媒体信息的第二特征值与第一权重之间的乘积，第二乘积为按照第二公式确定的每条媒体信息的第三特征值与第二权重之间的乘积。

可选地，第一确定模块在根据多条浏览记录中记录的对多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定每条媒体信息的多个第一特征值之后，还可用于：在任意一个第一特征值高于目标阈值的情况下，将每条媒体信息的内容类型作为目标对象的标签，其中，目标对象为浏览记录中记录的对象标识所标识的对象；向目标对象推送与目标对象的标签匹配的媒体信息。

可选地，本申请的获取单元还可用于获取目标媒体信息中的每个媒体信息在目标平台上的目标特征值，其中，目标平台为多个平台中推送请求所请求的进行内容推送的平台，每条媒体信息的目标特征值是根据在目标平台上的多条浏览记录中记录的对每条媒体信息的浏览时长确定的；

本申请的推送单元还可用于：根据目标特征值确定多条媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息在目标平台上推送相应的第二媒体信息。

可选地，本申请的推送单元可包括：第一推送模块，用于根据多个目标特征值确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并将第一媒体信息作为第二媒体信息在目标平台上进行推送；第二推送模块，用于根据目标特征值确定多条媒体信息中的第一媒体信息，并在目标平台上推送与第一媒体信息的内容类型相同的第二媒体信息，其中，目标媒体信息包括第一媒体信息且不包括第二媒体信息。

此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在如图1所示的硬件环境中，可以通过软件实现，也可以通过硬件实现，其中，硬件环境包括网络环境。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述内容的推送方法的服务器或终端。

图11是根据本发明实施例的一种终端的结构框图，如图11所示，该终端可以包括：一个或多个(图11中仅示出一个)处理器1101、存储器1103、以及传输装置1105(如上述实施例中的发送装置)，如图11所示，该终端还可以包括输入输出设备1107。

其中，存储器1103可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的内容的推送方法和装置对应的程序指令/模块，处理器1101通过运行存储在存储器1103内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的内容的推送方法。存储器1103可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器1103可进一步包括相对于处理器1101远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

上述的传输装置1105用于经由一个网络接收或者发送数据，还可以用于处理器与存储器之间的数据传输。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置1105包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置1105为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

其中，具体地，存储器1103用于存储应用程序。

处理器1101可以通过传输装置1105调用存储器1103存储的应用程序，以执行下述步骤：

接收到请求进行媒体信息推送的推送请求；

响应于推送请求，获取目标媒体信息的目标特征值，其中，目标媒体信息的目标特征值是根据目标浏览记录中记录的目标媒体信息的浏览时长确定的，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值；

确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，其中，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于第三媒体信息的目标特征值所指示的比值，第三媒体信息为目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息。

处理器1101还用于执行下述步骤：

根据多条浏览记录中记录的对多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定每条媒体信息的多个第一特征值，其中，每个第一特征值为根据多条浏览记录中的一条浏览记录所记录的对每条媒体信息的浏览时长确定的；

根据多个第一特征值和第一浏览记录的条数确定每条媒体信息的目标特征值。

采用本发明实施例，在接收到请求进行媒体信息推送的推送请求时，获取目标媒体信息的目标特征值，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值；确定目标媒体信息中的第一媒体信息，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息的目标特征值所指示的比值，即对第一媒体信息的观看时长比例大于等于目标媒体信息中的其余媒体信息的观看时长比例，换言之，第一媒体信息的受欢迎程度大于等于目标媒体信息中的其余媒体信息，根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，相当于也是推荐受欢迎程度高的媒体信息，可以解决相关技术中为用户推送的内容的准确率较低的技术问题，进而达到了准确为用户推送所喜欢的媒体信息的技术效果。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解，图11所示的结构仅为示意，终端可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile InternetDevices，MID)、PAD等终端设备。图11其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，终端还可包括比图11中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图11所示不同的配置。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(RandomAccess Memory，RAM)、磁盘或光盘等。

本发明的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于执行内容的推送方法的程序代码。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于上述实施例所示的网络中的多个网络设备中的至少一个网络设备上。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：

S11，接收到请求进行媒体信息推送的推送请求；

S12，响应于推送请求，获取目标媒体信息的目标特征值，其中，目标媒体信息的目标特征值是根据目标浏览记录中记录的目标媒体信息的浏览时长确定的，目标特征值用于指示目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值；

S13，确定目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，其中，第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于第三媒体信息的目标特征值所指示的比值，第三媒体信息为目标媒体信息中除第一媒体信息以外的媒体信息。

可选地，存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：

S21，根据多条浏览记录中记录的对多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定每条媒体信息的多个第一特征值，其中，每个第一特征值为根据多条浏览记录中的一条浏览记录所记录的对每条媒体信息的浏览时长确定的；

S22，根据多个第一特征值和记录有对每条媒体信息的浏览时长的浏览记录的条数确定每条媒体信息的目标特征值。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (14)

1.一种内容的推送方法，其特征在于，包括：

接收到请求进行媒体信息推送的推送请求；

响应于所述推送请求，获取目标媒体信息中的每个媒体信息在目标平台上的目标特征值，其中，所述目标平台为多个平台中所述推送请求所请求的进行内容推送的平台，每条媒体信息的目标特征值是根据在所述目标平台上的多条浏览记录中的对所述每条媒体信息的浏览时长确定的，所述目标媒体信息的目标特征值是根据目标浏览记录中的所述目标媒体信息的浏览时长确定的，所述目标特征值用于指示所述目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值；

根据所述目标特征值确定多条媒体信息中的第一媒体信息，并根据所述第一媒体信息在所述目标平台上推送相应的第二媒体信息，其中，所述第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于第三媒体信息的目标特征值所指示的比值，所述第三媒体信息为所述目标媒体信息中除所述第一媒体信息以外的媒体信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标浏览记录包括多条浏览记录，所述目标媒体信息包括多条媒体信息，其中，获取目标媒体信息的目标特征值包括：

根据所述多条浏览记录中的对所述多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定所述每条媒体信息的多个第一特征值，其中，每个所述第一特征值为根据所述多条浏览记录中的一条浏览记录所记录的对所述每条媒体信息的浏览时长确定的；

根据所述多个第一特征值和第一浏览记录的条数确定所述每条媒体信息的所述目标特征值，其中，所述第一浏览记为所述多条浏览记录中的记录有对每条媒体信息的浏览时长的浏览记录。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多条浏览记录中的对所述多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定所述每条媒体信息的多个第一特征值包括：

获取所述浏览记录中的对所述每条媒体信息的浏览时长、所述多条浏览记录中的对所述每条媒体信息的最短浏览时长、所述多条浏览记录中的对所述每条媒体信息的最长浏览时长、所述每条媒体信息的预定浏览时长，其中，所述每条媒体信息的预定浏览时长为浏览完所述每条媒体信息所需的时长；

将第一差值与第二差值之间的比值作为所述第一特征值，其中，所述第一差值为所述浏览记录中的对所述每条媒体信息的浏览时长与所述多条浏览记录中的对所述每条媒体信息的最短浏览时长之间的差值，所述第二差值为目标数值与所述多条浏览记录中的对所述每条媒体信息的最短浏览时长之间的差值，所述目标数值为所述多条浏览记录中的对所述每条媒体信息的最长浏览时长和所述每条媒体信息的预定浏览时长中的极大值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述多条浏览记录中的对所述多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定所述每条媒体信息的多个第一特征值之前，所述方法还包括按照如下方式确定所述多条浏览记录：

在所述目标浏览记录中任意一条记录中的所述目标媒体信息的浏览时长在目标范围内的情况下，将该记录作为所述多条浏览记录中的一条。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多个第一特征值和第一浏览记录的条数确定所述每条媒体信息的所述目标特征值包括：

按照第一公式，确定与所述多个第一特征值的平均特征值和所述第一浏览记录的条数对应的所述每条媒体信息的第二特征值，并将按照所述第一公式确定的所述每条媒体信息的第二特征值作为所述每条媒体信息的所述目标特征值，其中，所述第一公式为：

其中，p为所述多个第一特征值的所述平均特征值，n为所述第一浏览记录的条数，F为所述第二特征值，K为参数，为对应某个置信水平的统计量。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多个第一特征值和第一浏览记录的条数确定所述每条媒体信息的所述目标特征值包括：

按照第二公式，确定与所述多个第一特征值和所述第一浏览记录的条数对应的所述每条媒体信息的第三特征值，并将按照所述第二公式确定的所述每条媒体信息的第三特征值作为所述每条媒体信息的所述目标特征值，其中，所述第二公式为：

其中，

为所述第三特征值，C为多条浏览记录中记录有对所述每条媒体信息的浏览时长的浏览记录的条数，m为记录有所述每条媒体信息的所有浏览记录的平均浏览时长，n为所述第一浏览记录的条数，X_i表示所述多个第一特征值中的第i个所述第一特征值。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多个第一特征值和第一浏览记录的条数确定所述每条媒体信息的所述目标特征值包括：

按照第一公式确定与所述多个第一特征值的平均特征值和所述第一浏览记录的条数对应的所述每条媒体信息的第二特征值，并按照第二公式确定与所述多个第一特征值和所述第一浏览记录的条数对应的所述每条媒体信息的第三特征值；

将第一乘积与第二乘积之和作为所述目标特征值，其中，所述第一乘积为按照所述第一公式确定的所述每条媒体信息的第二特征值与第一权重之间的乘积，所述第二乘积为按照所述第二公式确定的所述每条媒体信息的第三特征值与第二权重之间的乘积；

所述第一公式为：

其中，p为所述多个第一特征值的所述平均特征值，n为所述第一浏览记录的条数，F为所述第二特征值，K为参数，为对应某个置信水平的统计量；

所述第二公式为：

其中，

为所述第三特征值，C为多条浏览记录中记录有对所述每条媒体信息的浏览时长的浏览记录的条数，m为记录有所述每条媒体信息的所有浏览记录的平均浏览时长，n为所述第一浏览记录的条数，X_i表示所述多个第一特征值中的第i个所述第一特征值。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述多条浏览记录中的对所述多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定所述每条媒体信息的多个第一特征值之后，所述方法还包括：

在任意一个所述第一特征值高于目标阈值的情况下，将所述每条媒体信息的内容类型作为目标对象的标签，其中，所述目标对象为所述浏览记录中的对象标识所标识的对象；

向所述目标对象推送与所述目标对象的标签匹配的媒体信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标特征值确定所述多条媒体信息中的第一媒体信息，并根据所述第一媒体信息在所述目标平台上推送相应的所述第二媒体信息包括：

根据多个所述目标特征值确定所述目标媒体信息中的第一媒体信息，并将所述第一媒体信息作为所述第二媒体信息在所述目标平台上进行推送；和/或，

根据所述目标特征值确定所述多条媒体信息中的第一媒体信息，并在所述目标平台上推送与所述第一媒体信息的内容类型相同的所述第二媒体信息，其中，所述目标媒体信息包括所述第一媒体信息且不包括所述第二媒体信息。

10.一种内容的推送装置，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收到请求进行媒体信息推送的推送请求；

获取单元，用于响应于所述推送请求，获取目标媒体信息的目标特征值，其中，所述目标媒体信息的目标特征值是根据目标浏览记录中的所述目标媒体信息的浏览时长确定的，所述目标特征值用于指示所述目标媒体信息的平均浏览时长与预定浏览时长之间的比值，还用于获取所述目标媒体信息中的每个媒体信息在目标平台上的目标特征值，其中，所述目标平台为多个平台中所述推送请求所请求的进行内容推送的平台，每条媒体信息的目标特征值是根据在所述目标平台上的多条浏览记录中的对所述每条媒体信息的浏览时长确定；

推送单元，用于确定所述目标媒体信息中的第一媒体信息，并根据所述第一媒体信息推送相应的第二媒体信息，其中，所述第一媒体信息的目标特征值所指示的比值不小于第三媒体信息的目标特征值所指示的比值，所述第三媒体信息为所述目标媒体信息中除所述第一媒体信息以外的媒体信息，还用于根据所述目标特征值确定多条媒体信息中的第一媒体信息，并根据所述第一媒体信息在所述目标平台上推送相应的所述第二媒体信息。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述目标浏览记录包括多条浏览记录，所述目标媒体信息包括多条媒体信息，其中，所述获取单元包括：

第一确定模块，用于根据所述多条浏览记录中的对所述多条媒体信息中每条媒体信息的浏览时长确定所述每条媒体信息的多个第一特征值，其中，每个所述第一特征值为根据所述多条浏览记录中的一条浏览记录所记录的对所述每条媒体信息的浏览时长确定的；

第二确定模块，用于根据所述多个第一特征值和第一浏览记录的条数确定所述每条媒体信息的所述目标特征值，其中，所述第一浏览记为所述多条浏览记录中的记录有对每条媒体信息的浏览时长的浏览记录。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块还用于：

按照第一公式，确定与所述多个第一特征值的平均特征值和所述第一浏览记录的条数对应的所述每条媒体信息的第二特征值，并将按照所述第一公式确定的所述每条媒体信息的第二特征值作为所述每条媒体信息的所述目标特征值，其中，所述第一公式为：

其中，p为所述多个第一特征值的所述平均特征值，n为所述第一浏览记录的条数，F为所述第二特征值，K为参数，为对应某个置信水平的统计量。

13.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至9任一项中所述的方法。

14.一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器通过所述计算机程序执行上述权利要求1至9任一项中所述的方法。

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