CN109558528A - 文章推送方法、装置、计算机可读存储介质和服务器 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种文章推送方法、装置、计算机可读存储介质和服务器，所述的方法包括：获取群组中各个用户的历史文章阅读数据；根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别；根据各个用户感兴趣的文章类别，获得所述群组感兴趣的文章类别；从预先构建的文章数据库中，选取与所述群组感兴趣的文章类别对应的文章；所述文章数据库包括若干个文章以及每个文章所属的类别；将选取的文章推送给所述群组。本申请实施例提高了金融产品推荐的有效性。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体而言，本申请涉及一种文章推送方法、装置、计算机可读存储介质和服务器。
背景技术
金融产品指资金融通过程的各种载体，它包括货币、黄金、外汇、有价证券等。就是说，这些金融产品就是金融市场的买卖对象，供求双方通过市场竞争原则形成金融产品价格，如利率或收益率，最终完成交易，达到融通资金的目的。如股票、期货、期权、保单等就是金融资产(Financial Assets)，也叫金融工具(Financial Instruments)，也叫有价证券(Securities)。
近几年，软文逐渐出现在大众生活中，并以其优势被更多企业作为营销的方式之一，越来越多的企业通过在社交应用中推送软文的方式进行金融产品信息的推送。以微信为例，企业在微信中注册微信公众号，通过该微信公众号向各个群组进行金融产品软文的推送。
目前在进行软文推送时，一般是将一篇文章推送给所有的群组，但是该种方式会导致金融产品推荐的有效性较低。
发明内容
本申请针对现有方式的缺点，提出一种文章推送方法、装置、计算机可读存储介质和服务器，以提高金融产品推荐的有效性。
本申请的实施例根据第一个方面，提供了一种文章推送方法，包括：
获取群组中各个用户的历史文章阅读数据；
根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别；
根据各个用户感兴趣的文章类别，获得所述群组感兴趣的文章类别；
从预先构建的文章数据库中，选取与所述群组感兴趣的文章类别对应的文章；所述文章数据库包括若干个文章以及每个文章所属的类别；
将选取的文章推送给所述群组。
在一个实施例中，所述历史文章阅读数据包括每个文章所属的类别、每个文章的阅读时长以及用户与每个文章的交互次数；
所述根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别，包括：
从各个用户中选取一个用户作为当前用户；
对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章；
分别将每个类别所包含的文章的阅读时长相加，获得每个类别对应的阅读时长；
分别将每个类别所包含的文章对应的交互次数相加，获得每个类别对应的交互次数；
分别将每个类别对应的阅读时长和交互次数相乘，获得每个类别的感兴趣指标；
从每个类别的感兴趣指标中选取最大值，作为所述当前用户感兴趣的文章类别；
从各个用户中选取另一个用户作为当前用户，返回所述对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章的步骤，直至所有用户均被选取。
在一个实施例中，所述历史文章阅读数据包括每个文章所属的类别；
所述根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别，包括：
从各个用户中选取一个用户作为当前用户；
对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章；
将包含文章最多的类别作为所述当前用户感兴趣的文章类别；
从各个用户中选取另一个用户作为当前用户，返回所述对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章的步骤，直至所有用户均被选取。
在一个实施例中，所述根据各个用户感兴趣的文章类别，获得所述群组感兴趣的文章类别，包括：
将各个用户感兴趣的文章类别进行归类，获得每个类别包含的用户；
将包含用户最多的类别作为所述群组感兴趣的文章类别。
在一个实施例中，文章所属的类别通过以下方法确定：
对所述文章进行分词，获得所述文章的词集合；
计算所述词集合中的每个分词相对于所述词集合的词频；
获取大于预设值的若干个词频，将若干个词频对应的分词作为所述文章的关键词；
根据所述文章的关键词以及预先设置的类别关键词集合，确定所述文章所属的类别；所述类别关键词集合包括与每个类别相关的若干个关键词。
在一个实施例中，所述历史文章阅读数据还包括每个文章的阅读时间；
所述方法还包括：根据各个用户阅读的每个文章的阅读时间，获得所述群组的文章推送时间；
所述将选取的文章推送给所述群组，包括：在所述文章推送时间到达时，将选取的文章推送给所述群组。
在一个实施例中，所述方法还包括：
响应用户对选取的文章的转发指令，提取所述用户的用户标识；
将所述用户的用户标识添加到选取的文章中并进行转发。
本申请的实施例根据第二个方面，还提供了一种文章推送装置，包括：
历史数据获取模块，用于获取群组中各个用户的历史文章阅读数据；
第一文章类别获得模块，用于根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别；
第二文章类别获得模块，用于根据各个用户感兴趣的文章类别，获得所述群组感兴趣的文章类别；
文章选取模块，用于从预先构建的文章数据库中，选取与所述群组感兴趣的文章类别对应的文章；所述文章数据库包括若干个文章以及每个文章所属的类别；
文章推送模块，用于将选取的文章推送给所述群组。
本申请的实施例根据第三个方面，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任意一项所述的文章推送方法。
本申请的实施例根据第四个方面，还提供了一种服务器，所述服务器包括：
一个或多个处理器；
存储装置，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，使得所述一个或多个处理器实现上述任意一项所述的文章推送方法。
上述的文章推送方法、装置、计算机可读存储介质和服务器，通过分析群组中各个用户的历史文章阅读数据进行针对性地文章推送，即每个群组推送的文章为每个群组感兴趣的内容，由于是感兴趣的文章，因此文章被阅读的几率更大，看到金融产品软文的几率更大，达到较好的推荐效果，大大提高了金融产品推荐的有效性，另外，将群组感兴趣的文章进行自动推送，大大节省了用户筛选的时间，用户体验较好。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请一个实施例的文章推送方法的流程示意图；
图2为本申请一个实施例的文章推送装置的结构示意图；
图3为本申请一个实施例的服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的服务器包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云。在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。本申请的实施例中，远端网络设备、终端设备与服务器之间可通过任何通信方式实现通信，包括但不限于，移动通信、计算机网络通信以及基于蓝牙、红外传输标准的近距无线传输方式。
如图1所示，在一个实施例中，一种文章推送方法，包括：
S110、获取群组中各个用户的历史文章阅读数据。
群组是具有相同特征的某一类事物的组合，在目前有很多种存在的方式，如设计软件、聊天软件、社交网站等等，每个群组都会设定一定的主题以及相关的组织规则。历史文章阅读数据为用户先前阅读文章相关的数据。可选的，所述历史文章阅读数据包括每个文章所属的类别、每个文章的阅读时间、每个文章的阅读时长以及用户与每个文章的交互次数等等。文章所属的类别指的是文章的类型，例如，文章所属类别为新闻类或者体育类等等。文章的阅读时间一般指的是打开文章的时间点。文章的阅读时长一般指的是从打开到关闭的时间段。用户与文章的交互次数指的是用户与文章的互动次数，例如，用户对文章进行点赞、评论或者转发均可能称之为用户与文章互动，每进行一次互动，互动次数加1。为了节省感兴趣的文章类别的计算时间，可选的，获取群组中各个用户最近一段的历史文章阅读数据，例如最近一个月的历史文章阅读数据。
S120、根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别。
用户感兴趣的文章类别指的是用户喜欢阅读的文章类型，例如，某一个用户平时喜欢阅读财经类的文章，则该用户感兴趣的文章类别即为财经类。对用户的历史文章阅读数据进行分析，得到用户感兴趣的文章类别。下面结合两个实施例对用户感兴趣的文章类别获得方式进行介绍，应当理解的是，本申请并不限制于下述两种方式。
在一个实施例中，所述历史文章阅读数据包括每个文章所属的类别、每个文章的阅读时长以及用户与每个文章的交互次数；
所述根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别，包括：
从各个用户中选取一个用户作为当前用户；
对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章；
分别将每个类别所包含的文章的阅读时长相加，获得每个类别对应的阅读时长；
分别将每个类别所包含的文章对应的交互次数相加，获得每个类别对应的交互次数；
分别将每个类别对应的阅读时长和交互次数相乘，获得每个类别的感兴趣指标；
从每个类别的感兴趣指标中选取最大值，作为所述当前用户感兴趣的文章类别；
从各个用户中选取另一个用户作为当前用户，返回所述对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章的步骤，直至所有用户均被选取。
本实施例中，考虑到用户阅读一篇文章的时间越长，则对该文章感兴趣的可能性越大，另外，用户与文章的交互次数越多，则对该文章感兴趣的可能性越大，因此通过阅读时长和交互次数去确定用户感兴趣的文章类别，该种方式可以更为准确地得到用户感兴趣的文章类别。
在另一个实施例中，所述历史文章阅读数据包括每个文章所属的类别；
所述根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别，包括：
从各个用户中选取一个用户作为当前用户；
对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章；
将包含文章最多的类别作为所述当前用户感兴趣的文章类别；
从各个用户中选取另一个用户作为当前用户，返回所述对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章的步骤，直至所有用户均被选取。
本实施例中，先统计出用户感兴趣的文章类别有哪几种，然后统计每一种文章类别所包含的文章数量，文章数量越多，意味着用户更大可能喜欢阅读该文章类别的文章，因此将该文章类别的文章作为用户感兴趣的文章类别，该种方式可以更为快速地得到用户感兴趣的文章类别。
S130、根据各个用户感兴趣的文章类别，获得所述群组感兴趣的文章类别。
获得群组中各个用户感兴趣的文章类别后，计算群组感兴趣的文章类别。在一个实施例中，所述根据各个用户感兴趣的文章类别，获得所述群组感兴趣的文章类别，包括：
将各个用户感兴趣的文章类别进行归类，获得每个类别包含的用户；
将包含用户最多的类别作为所述群组感兴趣的文章类别。
本实施例中，先统计出群组中所有用户感兴趣的文章类别有哪几种，然后统计每一种文章类别所包含的用户数量，用户数量越多，意味着该群组整体上更大可能喜欢阅读该文章类别的文章，因此将该文章类别的文章作为群组感兴趣的文章类别，该种方式可以更为快速地得到群组感兴趣的文章类别。
应当理解的是，本申请并不限制于上述获得群组感兴趣的文章类别的方式，用户还可以采用其它方式获得群组感兴趣的文章类别，例如，根据各个用户的阅读数据确定各个用户感兴趣的文章类别后，统计感兴趣的文章类别出现的次数，将出现次数大于一定阈值的文章类别作为群组感兴趣的文章类别。
S140、从预先构建的文章数据库中，选取与所述群组感兴趣的文章类别对应的文章；所述文章数据库包括若干个文章以及每个文章所属的类别。
文章数据库中的文章可以是用户自己编译的文章，也可以是爬取的网站中的文章，也可以是爬取的其它公众号的文章等等。如果文章本身就是金融产品相关的软文，则后续可以直接推送。如果文章不包含金融产品相关的软文，则后续在进行推送时，还需要添加金融产品的软文，即将要推荐的文章和金融产品的软文合并后一起推送给群组。
如果文章数据库中的文章已经标识有类别，则构建该数据库时，可以一并存储该文章和该文章所属的类别。如果文章数据库中的文章还没有确定所属的文章的类别，则，在一个实施例中，文章所属的类别可以通过以下方法确定：
S141、对所述文章进行分词，获得所述文章的词集合。
可以采用现有技术中已有的分词算法对文章进行分词，获得词集合。可选的，分词包括对文章的标题和正文内容进行分词。为了提高效率，分词后还可以进行预处理，筛选掉无意义的分词，例如“的”等。
S142、计算所述词集合中的每个分词相对于所述词集合的词频。
词频(term frequency，TF)指的是某一个给定的分词在词集合中出现的次数。词频越高，意味着该分词的重要性越大。对于每一个分词，分别计算出该分词在词集合中的词频。
S143、获取大于预设值的若干个词频，将若干个词频对应的分词作为所述文章的关键词。
预设值可以根据实际需要进行确定。将大于预设值的若干个词频对应的分词作为文章的关键词。或者，按照词频从大到小的顺序对各个分词进行排序，获取前几个分词，作为文章的关键词。
S144、根据所述文章的关键词以及预先设置的类别关键词集合，确定所述文章所属的类别；所述类别关键词集合包括与每个类别相关的若干个关键词。
预先构建类别关键词集合，类别关键词集合包括类别与关键词的对应关系。根据文章的关键词以及该对应关系，获得文章所属的类别。
S150、将选取的文章推送给所述群组。
确定出群组感兴趣的文章类别后，从文章数据库中选取对应类别的文章，推送给该群组，从而实现文章的针对性推送，提高了金融产品推荐的有效性。
为了尽量避免打扰用户，在一个实施例中，所述历史文章阅读数据还包括每个文章的阅读时间；所述方法还包括：根据各个用户阅读的每个文章的阅读时间，获得所述群组的文章推送时间。所述将选取的文章推送给所述群组，包括：在所述文章推送时间到达时，将选取的文章推送给所述群组。本实施例中，统计出群组中用户喜欢阅读文章的时间，例如一周中的哪些天，或者一天中的某个时间段，则在该时间内将文章数据库中对应类别的文章推送给该群组，有效避免了用户打扰，提高了用户体验。
下面给出确定文章推送时间的几种方式，应当理解的是，本申请并不限制于下述方式。
以确定某一周中的某几天为文章推送时间为例。获取文章的阅读时间为周几的形式，统计出群组里面出现次数最多是一周中的哪一天，确定为群组喜欢阅读文章的时间，也即是文章推送时间，或者，按照出现次数从大到小的顺序进行排序，将出现次数大于阈值的某几天确定为群组喜欢阅读文章的时间。
以确定一天中的某一时间段为文章推送时间为例。获取文章的阅读时间为用户开始阅读文章的时刻。将一天预先分成各个时间段，例如一个小时为一个时间段，将群组里面用户开始阅读文章的时刻分别归类于对应的时间段，那么哪个时间段中的时刻最多，就将该时间段确定为群组喜欢阅读文章的时间，也即是文章推送时间，或者，按照时刻数量从大到小的顺序进行排序，将数量大于阈值的时间段确定为群组喜欢阅读文章的时间，也即是文章推送时间。
另外，为了更好的挖掘出潜在客户，在一个实施例中，文章推送方法还包括：响应用户对选取的文章的转发指令，提取所述用户的用户标识；将所述用户的用户标识添加到选取的文章中并进行转发。本实施例中，用户在对推送的文章进行转发时，可以在推送的文章中附带自己的身份标识，例如微名片等，从而通过文章的分享来提高自己的知名度，更大几率扩大客源，有利于营销场景中客户的拓展与维护。
基于同一发明构思，本申请还提供一种文章推送装置，下面结合附图对本申请装置的具体实施方式进行详细介绍。
如图2所示，在一个实施例中，一种文章推送装置，包括：
历史数据获取模块210，用于获取群组中各个用户的历史文章阅读数据；
第一文章类别获得模块220，用于根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别；
第二文章类别获得模块230，用于根据各个用户感兴趣的文章类别，获得所述群组感兴趣的文章类别；
文章选取模块240，用于从预先构建的文章数据库中，选取与所述群组感兴趣的文章类别对应的文章；所述文章数据库包括若干个文章以及每个文章所属的类别；
文章推送模块250，用于将选取的文章推送给所述群组。
在一个实施例中，所述历史文章阅读数据包括每个文章所属的类别、每个文章的阅读时长以及用户与每个文章的交互次数；第一文章类别获得模块220包括：
用户选取单元，用于从各个用户中选取一个用户作为当前用户；
类别划分单元，用于对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章；
阅读时长获得单元，用于分别将每个类别所包含的文章的阅读时长相加，获得每个类别对应的阅读时长；
交互次数获得单元，用于分别将每个类别所包含的文章对应的交互次数相加，获得每个类别对应的交互次数；
感兴趣指标获得单元，用于分别将每个类别对应的阅读时长和交互次数相乘，获得每个类别的感兴趣指标；
文章类别确定单元，用于从每个类别的感兴趣指标中选取最大值，作为所述当前用户感兴趣的文章类别；
用户选取单元从各个用户中选取另一个用户作为当前用户，返回类别划分单元执行对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章的功能，直至所有用户均被选取。
在一个实施例中，所述历史文章阅读数据包括每个文章所属的类别；第一文章类别获得模块220包括：
用户选取单元，用于从各个用户中选取一个用户作为当前用户；
类别划分单元，用于对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章；
感兴趣类别确定单元，用于将包含文章最多的类别作为所述当前用户感兴趣的文章类别；
用户选取单元从各个用户中选取另一个用户作为当前用户，返回类别划分单元执行对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章的功能，直至所有用户均被选取。
在一个实施例中，第二文章类别获得模块230用于将各个用户感兴趣的文章类别进行归类，获得每个类别包含的用户；将包含用户最多的类别作为所述群组感兴趣的文章类别。
在一个实施例中，文章所属的类别通过以下方法确定：
对所述文章进行分词，获得所述文章的词集合；
计算所述词集合中的每个分词相对于所述词集合的词频；
获取大于预设值的若干个词频，将若干个词频对应的分词作为所述文章的关键词；
根据所述文章的关键词以及预先设置的类别关键词集合，确定所述文章所属的类别；所述类别关键词集合包括与每个类别相关的若干个关键词。
在一个实施例中，所述历史文章阅读数据还包括每个文章的阅读时间；所述装置还包括文章推送时间获得模块，用于根据各个用户阅读的每个文章的阅读时间，获得所述群组的文章推送时间。文章推送模块250在所述文章推送时间到达时，将选取的文章推送给所述群组。
在一个实施例中，所述装置还包括转发设置模块，用于响应用户对选取的文章的转发指令，提取所述用户的用户标识；将所述用户的用户标识添加到选取的文章中并进行转发。
上述文章推送装置的其它技术特征与上述文章推送方法的技术特征相同，在此不予赘述。
本申请实施例还提供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任意一项所述的文章推送方法。其中，所述存储介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AcceSS Memory，随即存储器)、EPROM(EraSable ProgrammableRead-Only Memory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically EraSableProgrammable Read-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，存储介质包括由设备(例如，计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
本申请实施例还提供一种服务器，所述服务器包括：
一个或多个处理器；
存储装置，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，使得所述一个或多个处理器实现上述任意一项所述的文章推送方法。
图3为本申请服务器的结构示意图，包括处理器320、存储装置330、输入单元340以及显示单元350等器件。本领域技术人员可以理解，图3示出的结构器件并不构成对所有服务器的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件。存储装置330可用于存储应用程序310以及各功能模块，处理器320运行存储在存储装置330的应用程序310，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理。存储装置330可以是内存储器或外存储器，或者包括内存储器和外存储器两者。内存储器可以包括只读存储器、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦写可编程ROM(EEPROM)、快闪存储器、或者随机存储器。外存储器可以包括硬盘、软盘、ZIP盘、U盘、磁带等。本申请所公开的存储装置包括但不限于这些类型的存储装置。本申请所公开的存储装置330只作为例子而非作为限定。
输入单元340用于接收信号的输入，以及接收各个用户的历史文章阅读数据等等。输入单元340可包括触控面板以及其它输入设备。触控面板可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并根据预先设定的程序驱动相应的连接装置；其它输入设备可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如播放控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。显示单元350可用于显示用户输入的信息或提供给用户的信息以及计算机设备的各种菜单。显示单元350可采用液晶显示器、有机发光二极管等形式。处理器320是计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电脑的各个部分，通过运行或执行存储在存储装置330内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储装置内的数据，执行各种功能和处理数据。
在一实施方式中，服务器包括一个或多个处理器320，以及一个或多个存储装置330，一个或多个应用程序310，其中所述一个或多个应用程序310被存储在存储装置330中并被配置为由所述一个或多个处理器320执行，所述一个或多个应用程序310配置用于执行以上实施例所述的文章推送方法。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
应该理解的是，在本申请各实施例中的各功能单元可集成在一个处理模块中，也可以各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成于一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
以上所述仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种文章推送方法，其特征在于，包括：
获取群组中各个用户的历史文章阅读数据；
根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别；
根据各个用户感兴趣的文章类别，获得所述群组感兴趣的文章类别；
从预先构建的文章数据库中，选取与所述群组感兴趣的文章类别对应的文章；所述文章数据库包括若干个文章以及每个文章所属的类别；
将选取的文章推送给所述群组。
2.根据权利要求1所述的文章推送方法，其特征在于，所述历史文章阅读数据包括每个文章所属的类别、每个文章的阅读时长以及用户与每个文章的交互次数；
所述根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别，包括：
从各个用户中选取一个用户作为当前用户；
对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章；
分别将每个类别所包含的文章的阅读时长相加，获得每个类别对应的阅读时长；
分别将每个类别所包含的文章对应的交互次数相加，获得每个类别对应的交互次数；
分别将每个类别对应的阅读时长和交互次数相乘，获得每个类别的感兴趣指标；
从每个类别的感兴趣指标中选取最大值，作为所述当前用户感兴趣的文章类别；
从各个用户中选取另一个用户作为当前用户，返回所述对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章的步骤，直至所有用户均被选取。
3.根据权利要求1所述的文章推送方法，其特征在于，所述历史文章阅读数据包括每个文章所属的类别；
所述根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别，包括：
从各个用户中选取一个用户作为当前用户；
对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章；
将包含文章最多的类别作为所述当前用户感兴趣的文章类别；
从各个用户中选取另一个用户作为当前用户，返回所述对所述当前用户阅读的每个文章所属的类别进行归类，获得每个类别所包含的文章的步骤，直至所有用户均被选取。
4.根据权利要求1所述的文章推送方法，其特征在于，所述根据各个用户感兴趣的文章类别，获得所述群组感兴趣的文章类别，包括：
将各个用户感兴趣的文章类别进行归类，获得每个类别包含的用户；
将包含用户最多的类别作为所述群组感兴趣的文章类别。
5.根据权利要求1所述的文章推送方法，其特征在于，文章所属的类别通过以下方法确定：
对所述文章进行分词，获得所述文章的词集合；
计算所述词集合中的每个分词相对于所述词集合的词频；
获取大于预设值的若干个词频，将若干个词频对应的分词作为所述文章的关键词；
根据所述文章的关键词以及预先设置的类别关键词集合，确定所述文章所属的类别；所述类别关键词集合包括与每个类别相关的若干个关键词。
6.根据权利要求1所述的文章推送方法，其特征在于，所述历史文章阅读数据还包括每个文章的阅读时间；
所述方法还包括：根据各个用户阅读的每个文章的阅读时间，获得所述群组的文章推送时间；
所述将选取的文章推送给所述群组，包括：在所述文章推送时间到达时，将选取的文章推送给所述群组。
7.根据权利要求1至6任意一项所述的文章推送方法，其特征在于，还包括：
响应用户对选取的文章的转发指令，提取所述用户的用户标识；
将所述用户的用户标识添加到选取的文章中并进行转发。
8.一种文章推送装置，其特征在于，包括：
历史数据获取模块，用于获取群组中各个用户的历史文章阅读数据；
第一文章类别获得模块，用于根据各个用户的历史文章阅读数据，获得各个用户感兴趣的文章类别；
第二文章类别获得模块，用于根据各个用户感兴趣的文章类别，获得所述群组感兴趣的文章类别；
文章选取模块，用于从预先构建的文章数据库中，选取与所述群组感兴趣的文章类别对应的文章；所述文章数据库包括若干个文章以及每个文章所属的类别；
文章推送模块，用于将选取的文章推送给所述群组。
9.一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至7中任意一项所述的文章推送方法。
10.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：
一个或多个处理器；
存储装置，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，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任意一项所述的文章推送方法。
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