CN109451018B - 信息对象的推送方法、计算设备及计算机存储介质 - Google Patents
信息对象的推送方法、计算设备及计算机存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种信息对象的推送方法、计算设备及计算机存储介质。方法包括：确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签；计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度；根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送。本方案利用信息对象与信息标签之间的对象标签相似度来推送信息对象，可提高为用户推送的信息对象与用户的契合度，提升用户体验，并有利于信息平台用户留存率的提高。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种信息对象的推送方法、计算设备及计算机存储介质。
背景技术
随着科技及社会的不断发展，各类信息平台(如电子书平台、视频平台、及音频平台等)的数量也不断提升。各类信息平台为提升用户留存率，通常会为用户推送相应的信息。
目前的电子书平台、视频平台等信息平台在为用户推送信息时，通常采用两种推送方式：其一，利用待推荐的信息与用户阅读过的信息之间的相似度为用户推送信息，即利用信息之间的相似度为用户推送信息；其二，利用用户的标签信息，为用户推荐该标签对应的热门信息。举例来说，当电子书平台为用户推送书籍时，通常是计算待推荐的书籍与用户阅读过的书籍之间的相似度，为用户推送与用户阅读过的书籍相似度较高的书籍；或者，利用为用户分配的用户标签(如军事类)，为用户推荐军事类中最热门的书籍。然而，该两种方法为用户推送的信息与用户契合度较低，无法满足用户真正的需求，从而不利于用户体验的提升，并易引起信息平台用户留存率的下降。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的信息对象的推送方法、计算设备及计算机存储介质。
根据本发明的一个方面，提供了一种信息对象的推送方法，包括：
确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签；
计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度；
根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行以下操作：
确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签；
计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度；
根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送。
根据本发明的又一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行以下操作：
确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签；
计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度；
根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送。
根据本发明提供的信息对象的推送方法、计算设备及计算机存储介质，确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签；并计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度；根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送。本方案利用信息对象与信息标签之间的对象标签相似度来推送信息对象，从而可提高为用户推送的信息与用户的契合度，提升用户体验，提高信息平台用户留存率。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例提供的一种信息对象的推送方法的流程示意图；
图2示出了根据本发明另一个实施例提供的一种信息对象的推送方法的流程示意图；
图3示出了根据本发明一个实施例提供的一种计算设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了根据本发明一个实施例提供的一种信息对象的推送方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
步骤S110，确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签。
其中，本发明中的信息平台可以为电子书平台、视频平台、音频平台和/或门户网站等等，本发明中的信息对象包括：电子书籍、视频、图片和/或音频，即本发明所提供的信息对象的推送方法是一种针对于电子书籍、视频、图片和/或音频的推送方法。同理，本发明中的信息标签包括：书籍类别标签、视频类别标签、图片类别标签和/或音频类别标签。
在实际的实施过程中，每个信息平台中可包含有至少一个信息对象，而每个信息对象则隶属于一个或多个信息标签；同理，每个信息平台中包含有至少一个信息标签，每个信息标签对应于一个或多个信息对象。为提高信息对象的推送效率，本步骤首先确定信息平台中具有关联关系的信息对象及信息标签。
步骤S120，计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度。
与现有技术中获取信息对象与信息对象之间的相似度，或者获取信息标签对应的热门信息对象不同的是，本发明是计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度，从而为提高推送的信息对象与用户的契合度提供基础。
举例来说，若电子书平台中包含有电子书籍B1、B2及B3，并且，电子书籍B1及B2所对应的书籍类别标签为“军事”，电子书籍B3所对应的书籍类别标签为“职场”；则在本步骤中分别计算电子书籍B1与书籍类别标签“军事”之间的对象标签相似度，电子书籍B2与书籍类别标签“军事”之间的对象标签相似度，以及电子书籍B3与书籍类别标签“职场”之间的对象标签相似度，并将计算获得的对象标签相似度进行存储。
步骤S130，根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送。
本实施例中通过计算获得的信息对象与对应的信息标签之间的对象标签相似度，可准确地获知信息对象与信息标签之间的吻合程度，从而使得根据对象标签相似度计算结果进行推送的信息对象更能契合用户需求。
由此可见，本实施例首先确定信息平台中相关联的信息对象及信息标签；并计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度；最终根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送。本实施例利用信息对象与信息标签之间的对象标签相似度来推送信息对象，从而提高为用户推送的信息与用户的契合度，提升用户体验，提高信息平台用户留存率。
图2示出了根据本发明另一个实施例提供的一种信息对象的推送方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括：
步骤S210，确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签。
在一种实施方式中，可获取信息平台中至少一个用户相关联的信息对象，并确定至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签。并在后续步骤中计算该至少一个用户相关联的信息对象与至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度。在实际的实施过程中，每个信息平台均有与其相对应的用户，而每个用户有与其相关联的信息对象。以信息平台为电子书平台，信息对象为电子书籍，信息标签为书籍类别标签为例，在该种实施方式中，首先确定出电子书平台中包含有用户U1，进一步确定用户U1阅读过的电子书籍B1及B2，最后分别确定电子书籍B1所对应的书籍类别标签“军事”以及电子书籍B2所对应的书籍类别标签“职场”，并在后续步骤中计算电子书籍B1与书籍类别标签“军事”之间的对象标签相似度，以及计算电子书籍B2与书籍类别标签“职场”之间的对象标签相似度。
在又一种实施方式中，可获取信息平台中至少一个用户相关联的信息标签，并确定至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象；并在后续步骤中计算至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象与至少一个用户相关联的信息标签之间的对象标签相似度。仍以信息平台为电子书平台，信息对象为电子书籍，信息标签为书籍类别标签为例，在该种实施方式中，首先确定出电子书平台中包含有用户U1，进一步根据用户画像数据等方式确定出用户U1所对应的书籍类别标签为“军事”，最后确定与书籍类别标签“军事”对应的电子书籍为B1及B2，则在后续步骤中计算书籍类别标签“军事”与电子书籍B1之间的对象标签相似度，以及书籍类别标签“军事”与电子书籍B2之间的对象标签相似度。
总之，本实施例对确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签的具体方式不做限定，本领域技术人员可根据实际情况自行选择上述两种实施方式中的一种或多种的结合。
步骤S220，计算信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的余弦相似度，根据余弦相似度计算结果确定该信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度。
具体地，根据用户行为数据获取信息对象的对象向量，以及根据用户行为数据获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量。通过用户行为数据来获得对象向量及标签向量，使得获得的对象标签相似度更能反映信息对象与信息标签之间的关联性，从而进一步地提升最终推送的信息对象与用户的契合度，有利于用户体验的提升。
在根据用户行为数据获取该信息对象的对象向量时，先确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象是否发生过预设行为，最后根据预设行为确定结果获取该信息对象的对象向量。其中，该信息对象的对象向量的向量维度与该预设用户群体的用户数量一致，该预设行为可以为阅读行为、观看行为、收藏行为、和/或评论行为等等，该预设用户群体可以为信息平台中的所有用户或者部分用户。举例来说，预设用户群体包括：用户U1、U2、U3、U4及U5，该信息对象为电子书籍B1，预设行为为阅读行为，其中，用户U1、U3及U4均阅读过电子书籍B1，而用户U2及U5未阅读过电子书籍B1，则电子书籍B1的对象向量为(1，0，1，1，0)，其中，对象向量中的“1”表明对应的用户阅读过电子书籍B1，对象向量中的“0”表明对应的用户未阅读过电子书籍B1；同理，若该信息对象为电子书籍B2，用户U1阅读过电子书籍B2，而用户U2-U5均未阅读过电子书籍B2，则电子书籍B2的对象向量为(1，0，0，0，0)。
在根据用户行为数据获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量时，具体是先确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值，再进一步根据访问数值确定结果获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量。其中，在确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值时可采用以下两种访问数值确定方式中的至少一种：
访问数值确定方式一：确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量；根据第一数量，确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值。其中，该信息标签的标签向量的向量维度与该预设用户群体的用户数量一致。该预设行为可以为阅读行为、观看行为、收藏行为、和/或评论行为等等，该预设用户群体可以为信息平台中的所有用户或者部分用户。举例来说，预设用户群体为用户U1、U2、U3、U4及U5，该信息对象为电子书籍B1，该信息对象电子书籍B1所对应的信息标签为书籍类别标签“军事”，而书籍类别标签“军事”对应于3本电子书籍，即电子书籍B1、B2及B3，其中，用户U1阅读过电子书籍B1及B2，用户U2未阅读过电子书籍B1、B2及B3中的任意一本，用户U3阅读过电子书籍B1，用户U4阅读过电子书籍B1、B2及B3，用户U5阅读过电子书籍B2，则用户U1对应的第一数量为2，用户U2对应的第一数量为0，用户U3对应的第一数量为1，用户U4对应的第一数量为3，用户U5对应的第一数量为1，则该信息对象电子书籍B1所对应的信息标签(书籍类别标签“军事”)的标签向量为(2，0，1，3，1)，其中，该标签向量中的“2”代表用户U1阅读过2本隶属于书籍类别标签“军事”的电子书籍。
访问数值确定方式二：确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量，并根据该信息对象所对应的信息标签包含的信息对象的第二数量，确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值。其中，该信息标签的标签向量的向量维度与该预设用户群体的用户数量一致。沿用上述访问数值确定方式一中示例，用户U1对应的第一数量为2，用户U2对应的第一数量为0，用户U3对应的第一数量为1，用户U4对应的第一数量为3，用户U5对应的第一数量为1，书籍类别标签“军事”包含3本电子书籍，即第二数量为3，则该信息对象电子书籍B1所对应的信息标签(书籍类别标签“军事”)的标签向量为(2/3，0，1/3，3/3，1/3)，其中，该标签向量中的“2/3”代表用户U1阅读过书籍类别标签“军事”对应的电子书籍的2/3。
进一步地，计算信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的相似度，具体是计算该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的余弦相似度，并将信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的余弦相似度作为该信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度。例如，该信息对象为电子书籍B1，电子书籍B1的对象向量为b1＝(1，0，1，1，0)，该信息对象电子书籍B1所对应的信息标签为书籍类别标签“军事”，书籍类别标签“军事”的标签向量为t1＝(2，0，1，3，1)，则根据以下计算式子获得电子书籍B1的对象向量与其对应的书籍类别标签“军事”的标签向量之间的余弦相似度，并将该余弦相似度确定为电子书籍B1与书籍类别标签“军事”之间的对象标签相似度S1。
采用上述方法，即可计算出信息平台中信息对象与对应的信息标签之间的对象标签相似度，从而便于根据信息对象与对应的信息标签之间的对象标签相似度获知信息对象与信息标签的吻合程度，并为后续为用户推荐信息对象提供基础。
步骤S230，确定与待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签，分别针对至少一个目标信息标签中的每个目标信息标签，确定该目标信息标签所对应的目标信息对象。
在具体的实施过程中，为确定与待推送用户终端相对应的目标信息标签，首先确定当前待推送用户终端所对应的用户账户，即确定当前登录于该用户终端的用户ID，并进一步地根据用户ID获取与该用户ID对应的目标信息标签。
在一种可选的实施方式中，可根据与待推送用户终端对应的用户画像数据，确定与待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签。具体地，获取当前登录于该用户终端的用户ID所对应的用户画像数据，用户画像数据中包含有与用户ID相对应的信息标签，则将该用户ID所对应的信息标签确定为与用户终端相对应的目标信息标签。举例来说，若当前要为用户终端ipone1推送信息对象，则首先确定当前登录于该用户终端的用户ID为ID123，而ID123所对应的用户画像数据中包含有“军事”及“书籍”两个书籍类别标签，则将“军事”及“书籍”作为与待推送用户终端相对应的目标信息标签。其中，本实施例对用户画像数据的具体获取方法不做限定。例如，可在用户ID初次登录时，根据该用户ID所对应的用户输入信息，为该用户ID配置相应的信息标签，如当用户初次登录用户终端时，可为用户提供可供用户选择的分类标签(如“军事类”、“言情类”等等)，则根据该用户的选择操作，为该用户对应的用户ID配置相应的信息标签，从而形成用户画像数据；或者，根据用户ID对应的历史行为数据，为该用户ID匹配相应的信息标签。
在另一种可选的实施方式中，可确定与待推送用户终端对应的用户信息对象，将用户信息对象所对应的至少一个信息标签确定为与待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签。其中，与待推送用户终端对应的用户对该用户信息对象发生过预设行为，该预设行为可以为阅读行为、观看行为、收藏行为、和/或评论行为等等。举例来说，若预设行为为阅读行为，当前登录于待推送用户终端的用户ID所对应的阅读过的电子书籍为B1及B2，则将B1及B2作为该待推送用户终端对应的用户信息对象，并将电子书籍B1对应的书籍类别标签“军事”以及电子书籍B2对应的书籍类别标签“职场”确定为与待推送用户终端相对应的目标信息标签。
步骤S240，从对象标签相似度计算结果中查找出目标信息标签所对应的目标信息对象与该目标信息标签之间的对象标签相似度。
举例来说，若目标信息标签为书籍类别标签“军事”及“职场”，与书籍类别标签“军事”相对应的目标信息对象为电子书籍B1及B2，与书籍类别标签“职场”相对应的目标信息对象为电子书籍B3，则分别查找出电子书籍B1与书籍类别标签“军事”之间的对象标签相似度V1，电子书籍B2与书籍类别标签“军事”之间的对象标签相似度V2，以及电子书籍B3与书籍类别标签“职场”之间的对象标签相似度V3。
步骤S250，根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定推送对象，并将推送对象推送给待推送用户终端。
具体地，在确定推送对象过程中，首先根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定目标信息对象的推荐值，并进一步根据目标信息对象的推荐值，确定推送对象。其中，在确定目标信息对象的推荐值的过程中，可采用以下实施方式中的一种或多种的结合：
在一种实施方式中，针对于目标信息对象，将该目标信息对象与该目标信息对象所对应的目标信息标签之间的对象标签相似度确定为该目标信息对象的推荐值。例如，若该目标信息对象为电子书籍B1，电子书籍B1所对应的目标信息标签为书籍类别标签“军事”，电子书籍B1与书籍类别标签“军事”之间的对象标签相似度为S1，则可将S1确定为电子书籍B1的推荐值。
在另一种实施方式中，若确定目标信息标签为多个，则为进一步地提高目标信息对象的推荐值的准确度，进而为用户推送更为匹配的信息对象，可确定与多个目标信息标签中每个目标信息标签的权重值。其中，每个目标标签的权重值表明每个目标标签与用户的匹配程度。具体地，在确定目标信息对象的推荐值过程中，针对目标信息对象，利用与该目标信息对象所对应的目标信息标签的权重值，对该目标信息对象的对象标签相似度进行修正，得到该目标信息对象与该目标信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度修正值，根据对象标签相似度修正值确定该目标信息对象的推荐值。举例来说，若目标信息标签为书籍类别标签“军事”以及书籍类别标签“职场”，并且，书籍类别标签“军事”以及书籍类别标签“职场”的权重值分别为Q1及Q2，该目标信息对象为电子书籍B1，电子书籍B1所对应的目标信息对象为书籍类别标签“军事”，若电子书籍B1与书籍类别标签“军事”之间的对象标签相似度为S1，则电子书籍B1对应的对象标签相似度修正值为S1*Q1，并将电子书籍B1对应的对象标签相似度修正值确定为电子书籍B1的推荐值。
在又一种实施方式中，若目标信息标签为多个，且同一目标信息对象对应于至少两个目标信息标签；则在计算该同一目标信息对象的推荐值时，首先确定该同一目标信息对象对应的至少两个目标信息标签，并分别确定同一目标信息对象与该至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度；根据确定的同一目标信息对象与该至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度，确定该同一目标信息对象的推荐值。具体将同一目标信息对象与至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度的和确定为该同一目标信息对象的推荐值。举例来说，若目标信息标签为书籍类别标签“军事”以及书籍类别标签“职场”，书籍类别标签“军事”对应的目标信息对象为电子书籍B1、B2及B3，书籍类别标签“职场”对应的目标信息对象为电子书籍B1及B4，则该同一目标信息对象为电子书籍B1，在计算电子书籍B1的推荐值时，确定电子书籍B1与书籍类别标签“军事”之间的对象标签相似度为S1，电子书籍B1与书籍类别标签“职场”之间的对象标签相似度为S3，则电子书籍B1的推荐值为S1+S3。可选的，若多个目标信息标签具有对应的权重值，则可进一步地根据多个目标信息标签的权重值，以及该同一目标信息对象与至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度，确定该同一目标信息对象的推荐值。具体为，确定该同一目标信息对象对应的所有对象标签相似度修正值，将对应的所有对象标签相似度修正值之和确定为该同一目标信息对象的推荐值。举例来说，若目标信息标签为书籍类别标签“军事”以及书籍类别标签“职场”，其对应的权重值分别为Q1及Q2，书籍类别标签“军事”对应的目标信息对象为电子书籍B1、B2及B3，书籍类别标签“职场”对应的目标信息对象为电子书籍B1及B4，则该同一目标信息对象为电子书籍B1，则在计算电子书籍B1的推荐值时，确定电子书籍B1与书籍类别标签“军事”之间的对象标签相似度为S1，电子书籍B1与书籍类别标签“职场”之间的对象标签相似度为S3，则电子书籍B1的推荐值为S1*Q1+S3*Q2，其中，S1*Q1及S3*Q2均为电子书籍B1对应的对象标签相似度修正值。
进一步，在确定目标信息对象的推荐值之后，根据目标信息对象的推荐值，确定推送对象。例如，可选取推荐值最高的n个目标信息对象确定为推送对象，并将推送对象推送给用户终端。
可选的，由于在实际的实施过程中，目标信息标签对应的信息对象数量较多，所以为提升信息对象的推送效率，本实施例可分别针对每个目标信息标签，根据该目标信息标签所对应的各个目标信息对象的对象标签相似度，对该目标信息标签所对应的各个目标信息对象进行排序，并根据排序结果过滤出与该目标信息标签对应的预设数目的目标信息对象；将至少一个目标信息标签所对应的预设数目的目标信息对象中的至少一个目标信息对象确定为推送对象。例如，若目标信息标签为书籍类别标签“军事”以及书籍类别标签“职场”，书籍类别标签“军事”对应的目标信息对象为b1-b2000共2000本电子书籍，书籍类别标签“职场”对应的目标信息对象为b2001-b5000共3000本电子书籍，则分别计算b1-b2000中每本电子书籍与书籍类别标签“军事”的对象标签相似度，并按照b1-b2000的对象标签相似度由高至低的顺序对该b1-b2000进行排序，过滤出排序位列前1000的电子书籍；同理，分别计算b2001-b5000中每本电子书籍与书籍类别标签“职场”的对象标签相似度，并按照b2001-b5000的对象标签相似度由高至低的顺序对该b2001-b5000进行排序，过滤出排序位列前1000的电子书籍；并从书籍类别标签“军事”对应的过滤出的1000本电子书籍以及从书籍类别标签“职场”对应的过滤出的1000本电子书籍中确定推送对象。
由此可见，本实施例中确定信息平台中相关联的信息对象及信息标签，利用用户行为数据获得该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量，从而便于提高推送的信息对象与用户的契合度；并进一步计算该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的余弦相似度，根据余弦相似度计算结果确定该信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度。并且，在进行信息对象的推送过程中，根据用户画像数据或者用户信息对象，确定与待推送用户终端相对应的目标信息标签，进而确定与待推送用户终端相对应的目标信息对象，并计算并根据各个目标信息对象的推荐值，确定推送对象，从而实现信息对象的推送。本方案利用信息对象与信息标签之间的对象标签相似度来推送信息对象，从而提高为用户推送的信息与用户的契合度，提升用户体验，提高信息平台用户留存率。
根据本发明一个实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的信息对象的推送方法。
可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签；计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度；根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送。
在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：根据用户行为数据获取该信息对象的对象向量，以及根据用户行为数据获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量；计算该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的余弦相似度。
在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象是否发生过预设行为，根据预设行为确定结果获取该信息对象的对象向量；确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值，根据访问数值确定结果获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量。
在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量；根据所述第一数量，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值；或者，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量，并根据该信息对象所对应的信息标签包含的信息对象的第二数量，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值。
在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：获取信息平台中至少一个用户相关联的信息对象，并确定所述至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签；计算所述至少一个用户相关联的信息对象与所述至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度。
在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：获取信息平台中至少一个用户相关联的信息标签，并确定所述至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象；计算所述至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象与所述至少一个用户相关联的信息标签之间的对象标签相似度。
在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：确定与待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签，分别针对所述至少一个目标信息标签中的每个目标信息标签，确定该目标信息标签所对应的各个目标信息对象；从所述对象标签相似度计算结果中查找出该目标信息标签所对应的目标信息对象与该目标信息标签之间的对象标签相似度；根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定推送对象，并将所述推送对象推送给所述待推送用户终端。
在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：根据与所述待推送用户终端对应的用户画像数据，确定与所述待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签；或者，确定与所述待推送用户终端对应的用户信息对象，将所述用户信息对象所对应的至少一个信息标签确定为与所述待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签。
在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定目标信息对象的推荐值，根据所述目标信息对象的推荐值，确定推送对象。
在一种可选的实施方式中，若所述目标信息标签为多个，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：确定多个目标信息标签中每个目标信息标签的权重值；针对目标信息对象，利用与该目标信息对象所对应的目标信息标签的权重值，对该目标信息对象的对象标签相似度进行修正，得到该目标信息对象与该目标信息对象所对应的目标信息标签之间的对象标签相似度修正值，根据所述对象标签相似度修正值确定该目标信息对象的推荐值。
在一种可选的实施方式中，若所述信息标签为多个，且同一目标信息对象对应于至少两个目标信息标签；
可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：确定所述同一目标信息对象对应的至少两个目标信息标签；分别确定所述同一目标信息对象与所述至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度；根据确定的所述同一目标信息对象与所述至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度，确定所述同一目标信息对象的推荐值。
在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：分别针对所述至少一个目标信息标签中的每个目标信息标签，根据该目标信息标签所对应的各个目标信息对象的对象标签相似度，对该目标信息标签所对应的各个目标信息对象进行排序，并根据排序结果过滤出与该目标信息标签对应的预设数目的目标信息对象；将所述至少一个目标信息标签所对应的预设数目的目标信息对象中的至少一个目标信息对象确定为推送对象。
在一种可选的实施方式中，所述信息对象包括：电子书籍、视频、图片和/或音频；所述信息标签包括：书籍类别标签、视频类别标签、图片类别标签和/或音频类别标签。
图3示出了根据本发明一个实施例提供的一种计算设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。
如图3所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)302、通信接口(Communications Interface)304、存储器(memory)306、以及通信总线308。其中：处理器302、通信接口304、以及存储器306通过通信总线308完成相互间的通信。通信接口304，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器302，用于执行程序310，具体可以执行上述信息对象的推送方法实施例中的相关步骤。具体地，程序310可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器302可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器306，用于存放程序310。存储器306可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：确定信息平台中相关联信息对象以及信息标签；计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度；根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送。
在一种可选的实施方式中，程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：根据用户行为数据获取该信息对象的对象向量，以及根据用户行为数据获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量；计算该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的余弦相似度。
在一种可选的实施方式中，程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象是否发生过预设行为，根据预设行为确定结果获取该信息对象的对象向量；确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值，根据访问数值确定结果获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量。
在一种可选的实施方式中，程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量；根据所述第一数量，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值；或者，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量，并根据该信息对象所对应的信息标签包含的信息对象的第二数量，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值。
在一种可选的实施方式中，程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：获取信息平台中至少一个用户相关联的信息对象，并确定所述至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签；计算所述至少一个用户相关联的信息对象与所述至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度。
在一种可选的实施方式中，程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：获取信息平台中至少一个用户相关联的信息标签，并确定所述至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象；计算所述至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象与所述至少一个用户相关联的信息标签之间的对象标签相似度。
在一种可选的实施方式中，程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：确定与待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签，分别针对所述至少一个目标信息标签中的每个目标信息标签，确定该目标信息标签所对应的目标信息对象；从所述对象标签相似度计算结果中查找出该目标信息标签所对应的目标信息对象与该目标信息标签之间的对象标签相似度；根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定推送对象，并将所述推送对象推送给所述待推送用户终端。
在一种可选的实施方式中，程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：根据与所述待推送用户终端对应的用户画像数据，确定与所述待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签；或者，确定与所述待推送用户终端对应的用户信息对象，将所述用户信息对象所对应的至少一个信息标签确定为与所述待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签。
在一种可选的实施方式中，程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定所述目标信息对象的推荐值，根据所述目标信息对象的推荐值，确定推送对象。
在一种可选的实施方式中，若所述目标信息标签为多个，程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：确定多个目标信息标签中每个目标信息标签的权重值；针对目标信息对象，利用与该目标信息对象所对应的目标信息标签的权重值，对该目标信息对象的对象标签相似度进行修正，得到该目标信息对象与该目标信息对象所对应的目标信息标签之间的对象标签相似度修正值，根据所述对象标签相似度修正值确定该目标信息对象的推荐值。
在一种可选的实施方式中，若所述目标信息标签为多个，且同一目标信息对象对应于至少两个目标信息标签；程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：确定所述同一目标信息对象对应的至少两个目标信息标签；分别确定所述同一目标信息对象与所述至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度；根据确定的所述同一目标信息对象与所述至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度，确定所述同一目标信息对象的推荐值。
在一种可选的实施方式中，程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作：分别针对所述至少一个目标信息标签中的每个目标信息标签，根据该目标信息标签所对应的各个目标信息对象的对象标签相似度，对该目标信息标签所对应的各个目标信息对象进行排序，并根据排序结果过滤出与该目标信息标签对应的预设数目的目标信息对象；将所述至少一个目标信息标签所对应的预设数目的目标信息对象中的至少一个目标信息对象确定为推送对象。
在一种可选的实施方式中，所述信息对象包括：电子书籍、视频、图片和/或音频；所述信息标签包括：书籍类别标签、视频类别标签、图片类别标签和/或音频类别标签。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
Claims (39)
1.一种信息对象的推送方法，包括：
确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签；
计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度；
根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送；
其中，所述计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度进一步包括：
根据用户行为数据获取该信息对象的对象向量，以及根据用户行为数据获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量；
计算该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的相似度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的相似度进一步包括：
计算该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的余弦相似度。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据用户行为数据获取该信息对象的对象向量进一步包括：
确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象是否发生过预设行为，根据预设行为确定结果获取该信息对象的对象向量；
所述根据用户行为数据获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量进一步包括：
确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值，根据访问数值确定结果获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值进一步包括：
确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量；根据所述第一数量，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值；
或者，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量，并根据该信息对象所对应的信息标签包含的信息对象的第二数量，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签；计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度进一步包括：
获取信息平台中至少一个用户相关联的信息对象，并确定所述至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签；
计算所述至少一个用户相关联的信息对象与所述至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签；计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度进一步包括：
获取信息平台中至少一个用户相关联的信息标签，并确定所述至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象；
计算所述至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象与所述至少一个用户相关联的信息标签之间的对象标签相似度。
7.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送进一步包括：
确定与待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签，分别针对所述至少一个目标信息标签中的每个目标信息标签，确定该目标信息标签所对应的目标信息对象；
从所述对象标签相似度计算结果中查找出该目标信息标签所对应的目标信息对象与该目标信息标签之间的对象标签相似度；
根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定推送对象，并将所述推送对象推送给所述待推送用户终端。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述确定与待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签进一步包括：
根据与所述待推送用户终端对应的用户画像数据，确定与所述待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签；
或者，确定与所述待推送用户终端对应的用户信息对象，将所述用户信息对象所对应的至少一个信息标签确定为与所述待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定推送对象进一步包括：根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定目标信息对象的推荐值，根据所述目标信息对象的推荐值，确定推送对象。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，若所述目标信息标签为多个；则所述确定目标信息对象的推荐值进一步包括：
确定多个目标信息标签中每个目标信息标签的权重值；
针对目标信息对象，利用与该目标信息对象所对应的目标信息标签的权重值，对该目标信息对象的对象标签相似度进行修正，得到该目标信息对象与该目标信息对象所对应的目标信息标签之间的对象标签相似度修正值，根据所述对象标签相似度修正值确定该目标信息对象的推荐值。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，若所述目标信息标签为多个，且同一目标信息对象对应于至少两个目标信息标签；
则所述确定目标信息对象的推荐值进一步包括：
确定所述同一目标信息对象对应的至少两个目标信息标签；
分别确定所述同一目标信息对象与所述至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度；
根据确定的所述同一目标信息对象与所述至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度，确定所述同一目标信息对象的推荐值。
12.根据权利要求8-11中任一项所述的方法，其中，所述根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定推送对象进一步包括：
分别针对所述至少一个目标信息标签中的每个目标信息标签，根据该目标信息标签所对应的各个目标信息对象的对象标签相似度，对该目标信息标签所对应的各个目标信息对象进行排序，并根据排序结果过滤出与该目标信息标签对应的预设数目的目标信息对象；
将所述至少一个目标信息标签所对应的预设数目的目标信息对象中的至少一个目标信息对象确定为推送对象。
13.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述信息对象包括：电子书籍、视频、图片和/或音频；所述信息标签包括：书籍类别标签、视频类别标签、图片类别标签和/或音频类别标签。
14.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行以下操作：
确定信息平台中相关联的信息对象以及信息标签；
计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度；
根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送；
其中，所述计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度进一步包括：
根据用户行为数据获取该信息对象的对象向量，以及根据用户行为数据获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量；
计算该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的相似度。
15.根据权利要求14所述的计算设备，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：计算该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的余弦相似度。
16.根据权利要求14所述的计算设备，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象是否发生过预设行为，根据预设行为确定结果获取该信息对象的对象向量；确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值，根据访问数值确定结果获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量。
17.根据权利要求16所述的计算设备，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量；根据所述第一数量，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值；
或者，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量，并根据该信息对象所对应的信息标签包含的信息对象的第二数量，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值。
18.根据权利要求14-17中任一项所述的计算设备，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
获取信息平台中至少一个用户相关联的信息对象，并确定所述至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签；
计算所述至少一个用户相关联的信息对象与所述至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度。
19.根据权利要求14-17中任一项所述的计算设备，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
获取信息平台中至少一个用户相关联的信息标签，并确定所述至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象；
计算所述至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象与所述至少一个用户相关联的信息标签之间的对象标签相似度。
20.根据权利要求14-17中任一项所述的计算设备，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
确定与待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签，分别针对所述至少一个目标信息标签中的每个目标信息标签，确定该目标信息标签所对应的目标信息对象；
从所述对象标签相似度计算结果中查找出该目标信息标签所对应的目标信息对象与该目标信息标签之间的对象标签相似度；
根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定推送对象，并将所述推送对象推送给所述待推送用户终端。
21.根据权利要求20所述的计算设备，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
根据与所述待推送用户终端对应的用户画像数据，确定与所述待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签；
或者，确定与所述待推送用户终端对应的用户信息对象，将所述用户信息对象所对应的至少一个信息标签确定为与所述待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签。
22.根据权利要求20所述的计算设备，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定目标信息对象的推荐值，根据所述目标信息对象的推荐值，确定推送对象。
23.根据权利要求22所述的计算设备，其中，若所述目标信息标签为多个，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
确定多个目标信息标签中每个目标信息标签的权重值；针对目标信息对象，利用与该目标信息对象所对应的目标信息标签的权重值，对该目标信息对象的对象标签相似度进行修正，得到该目标信息对象与该目标信息对象所对应的目标信息标签之间的对象标签相似度修正值，根据所述对象标签相似度修正值确定该目标信息对象的推荐值。
24.根据权利要求22所述的计算设备，其中，若所述目标信息标签为多个，且同一目标信息对象对应于至少两个目标信息标签；所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
确定所述同一目标信息对象对应的至少两个目标信息标签；分别确定所述同一目标信息对象与所述至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度；
根据确定的所述同一目标信息对象与所述至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度，确定所述同一目标信息对象的推荐值。
25.根据权利要求21-24中任一项所述的计算设备，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
分别针对所述至少一个目标信息标签中的每个目标信息标签，根据该目标信息标签所对应的各个目标信息对象的对象标签相似度，对该目标信息标签所对应的各个目标信息对象进行排序，并根据排序结果过滤出与该目标信息标签对应的预设数目的目标信息对象；
将所述至少一个目标信息标签所对应的预设数目的目标信息对象中的至少一个目标信息对象确定为推送对象。
26.根据权利要求14-17中任一项所述的计算设备，其中，所述信息对象包括：电子书籍、视频、图片和/或音频；所述信息标签包括：书籍类别标签、视频类别标签、图片类别标签和/或音频类别标签。
27.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行以下操作：
确定信息平台中相关联信息对象以及信息标签；
计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度；
根据对象标签相似度计算结果进行信息对象的推送；
其中，所述计算信息对象与该信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度进一步包括：
根据用户行为数据获取该信息对象的对象向量，以及根据用户行为数据获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量；
计算该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的相似度。
28.根据权利要求27所述的计算机存储介质，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：计算该信息对象的对象向量与该信息对象所对应的信息标签的标签向量之间的余弦相似度。
29.根据权利要求27所述的计算机存储介质，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
确定预设用户群体中每个用户针对于该信息对象是否发生过预设行为，根据预设行为确定结果获取该信息对象的对象向量；
所述根据用户行为数据获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量进一步包括：
确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值，根据访问数值确定结果获取该信息对象所对应的信息标签的标签向量。
30.根据权利要求29所述的计算机存储介质，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量；根据所述第一数量，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值；
或者，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签包含的各个信息对象发生过预设行为的第一数量，并根据该信息对象所对应的信息标签包含的信息对象的第二数量，确定所述预设用户群体中每个用户针对于该信息对象所对应的信息标签的访问数值。
31.根据权利要求27-30中任一项所述的计算机存储介质，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
获取信息平台中至少一个用户相关联的信息对象，并确定所述至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签；
计算所述至少一个用户相关联的信息对象与所述至少一个用户相关联的信息对象所对应的信息标签之间的对象标签相似度。
32.根据权利要求27-30中任一项所述的计算机存储介质，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
获取信息平台中至少一个用户相关联的信息标签，并确定所述至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象；
计算所述至少一个用户相关联的信息标签所对应的信息对象与所述至少一个用户相关联的信息标签之间的对象标签相似度。
33.根据权利要求27-30中任一项所述的计算机存储介质，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
确定与待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签，分别针对所述至少一个目标信息标签中的每个目标信息标签，确定该目标信息标签所对应的目标信息对象；
从所述对象标签相似度计算结果中查找出该目标信息标签所对应的目标信息对象与该目标信息标签之间的对象标签相似度；
根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定推送对象，并将所述推送对象推送给所述待推送用户终端。
34.根据权利要求33所述的计算机存储介质，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
根据与所述待推送用户终端对应的用户画像数据，确定与所述待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签；
或者，确定与所述待推送用户终端对应的用户信息对象，将所述用户信息对象所对应的至少一个信息标签确定为与所述待推送用户终端相对应的至少一个目标信息标签。
35.根据权利要求33所述的计算机存储介质，其中，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：根据目标信息对象与对应的目标信息标签之间的对象标签相似度，确定目标信息对象的推荐值，根据所述目标信息对象的推荐值，确定推送对象。
36.根据权利要求35所述的计算机存储介质，其中，若所述目标信息标签为多个，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
确定多个目标信息标签中每个目标信息标签的权重值；
针对目标信息对象，利用与该目标信息对象所对应的目标信息标签的权重值，对该目标信息对象的对象标签相似度进行修正，得到该目标信息对象与该目标信息对象所对应的目标信息标签之间的对象标签相似度修正值，根据所述对象标签相似度修正值确定该信息对象的推荐值。
37.根据权利要求35所述的计算机存储介质，其中，若所述目标信息标签为多个，且同一目标信息对象对应于至少两个目标信息标签；所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
确定所述同一目标信息对象对应的至少两个目标信息标签；
分别确定所述同一目标信息对象与所述至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度；
根据确定的所述同一目标信息对象与所述至少两个目标信息标签之间的对象标签相似度，确定所述同一目标信息对象的推荐值。
38.根据权利要求34-37中任一项所述的计算机存储介质，所述可执行指令进一步使所述处理器执行以下操作：
分别针对所述至少一个目标信息标签中的每个目标信息标签，根据该目标信息标签所对应的各个目标信息对象的对象标签相似度，对该目标信息标签所对应的各个目标信息对象进行排序，并根据排序结果过滤出与该目标信息标签对应的预设数目的目标信息对象；
将所述至少一个目标信息标签所对应的预设数目的目标信息对象中的至少一个目标信息对象确定为推送对象。
39.根据权利要求27-30中任一项所述的计算机存储介质，其中，所述信息对象包括：电子书籍、视频、图片和/或音频；所述信息标签包括：书籍类别标签、视频类别标签、图片类别标签和/或音频类别标签。
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Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110413876B (zh) * | 2019-06-28 | 2020-12-04 | 卓尔智联(武汉)研究院有限公司 | 信息处理方法、装置、服务器及存储介质 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103020161A (zh) * | 2012-11-26 | 2013-04-03 | 北京奇虎科技有限公司 | 在线视频推荐方法和推荐系统及处理系统 |
| CN103530430A (zh) * | 2013-11-06 | 2014-01-22 | 焦点科技股份有限公司 | 一种含格式的html富文本数据的跨标签处理方法及系统 |
| CN103886067A (zh) * | 2014-03-20 | 2014-06-25 | 浙江大学 | 使用标签隐含主题进行图书推荐的方法 |
| CN104216993A (zh) * | 2014-09-10 | 2014-12-17 | 武汉科技大学 | 一种标签共现的标签聚类方法 |
| CN104408102A (zh) * | 2014-11-19 | 2015-03-11 | 北京国双科技有限公司 | 用于网络热词与对象的关联度的数据处理方法和装置 |
| CN104598439A (zh) * | 2013-10-30 | 2015-05-06 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 信息对象的标题修正方法及装置和推送信息对象的方法 |
| CN107506495A (zh) * | 2017-09-28 | 2017-12-22 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 信息推送方法和装置 |
| CN108334640A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-07-27 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种视频推荐方法及装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8826438B2 (en) * | 2010-01-19 | 2014-09-02 | Damballa, Inc. | Method and system for network-based detecting of malware from behavioral clustering |
-
2018
- 2018-11-07 CN CN201811317708.4A patent/CN109451018B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103020161A (zh) * | 2012-11-26 | 2013-04-03 | 北京奇虎科技有限公司 | 在线视频推荐方法和推荐系统及处理系统 |
| CN104598439A (zh) * | 2013-10-30 | 2015-05-06 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 信息对象的标题修正方法及装置和推送信息对象的方法 |
| CN103530430A (zh) * | 2013-11-06 | 2014-01-22 | 焦点科技股份有限公司 | 一种含格式的html富文本数据的跨标签处理方法及系统 |
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