CN110222256B - 一种信息推荐方法、装置和用于信息推荐的装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种信息推荐方法、装置和用于信息推荐的装置。其中的方法具体包括：在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性；在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。本发明实施例可以使得推送推荐信息的时机更符合用户的当前需求，可以减少对用户造成不必要的打扰，提升用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法、装置和用于信息推荐的装置。
背景技术
随着信息化的迅速发展，互联网提供给用户的信息呈爆炸式增长，用户的需求也日益增加，如何使用户在海量的信息中及时准确的获取所需要的信息，成为急需解决的问题。
目前，推荐系统可以对用户的信息需求、兴趣爱好、使用习惯和访问历史等进行收集并分析，根据分析结果对互联网上的信息进行筛选和排序，从而向用户推荐符合用户需求的信息。
然而，目前的推荐系统在确定用户信息和推荐信息相匹配的情况下，就会向用户推送推荐信息，不仅导致推荐信息不符合用户当前的需求，而且会对用户带来不必要的打扰。
发明内容
本发明实施例提供一种信息推荐方法、装置和用于信息推荐的装置，可以在推荐信息的过程中减少对用户的打扰，以及满足用户多样化的需求。
为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种信息推荐方法，所述方法包括：
在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；
根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性；
在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
另一方面，本发明实施例公开了一种信息推荐装置，所述装置包括：
第一确定模块，用于在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；
第二确定模块，用于根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性；
第一展示模块，用于在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
再一方面，本发明实施例公开了一种用于信息推荐的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；
根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性；
在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
又一方面，本发明实施例公开了一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得装置执行如前述一个或多个所述的信息推荐方法。
本发明实施例包括以下优点：
本发明实施例在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性，并根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，进而可以在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
通过本发明实施例，在确定用户的当前环境符合推送条件的情况下，才向用户展示推荐信息对应的描述信息。由此，可以使得推送推荐信息的时机更符合用户的当前需求，可以减少对用户造成不必要的打扰，提升用户体验。
此外，本发明实施例在用户使用输入法的过程中，在所述用户的输入法的相关界面，展示所述推荐信息对应的描述信息，使用户可以快速了解推荐信息的内容，可以减少用户使用搜索引擎搜索所需信息的操作步骤，进而可以提高用户获取信息的效率。
再者，本发明实施例的所述描述信息为用户属性所确定，且所述描述信息符合所述用户的用户属性，在使描述信息可以准确表示推荐信息的基础上，还可以体现不同用户的属性特征，进而可以根据用户的不同用户属性，生成不同的、多样化的描述信息，以满足用户多样化的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的一种信息推荐方法实施例的步骤流程图；
图2是本发明的一种信息推荐装置实施例的结构框图；
图3是本发明实施例的一种用于信息推荐的装置800的框图；及
图4是本发明的一些实施例中服务器的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
方法实施例
参照图1，示出了本发明的一种信息推荐方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101、在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；
步骤102、根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性；
步骤103、在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
本发明实施例的信息推荐方法可用于用户使用输入法的应用场景，例如，在即时通讯应用中、网页的输入框中、文本编辑器中等任意可使用输入法进行输入的应用场景下，均可使用本发明提供的信息推荐方法。
本发明实施例的信息推荐方法可运行于电子设备，所述电子设备包括但不限于：服务器、智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(动态影像专家压缩标准音频层面3，Moving Picture Experts Group Audio Layer III)播放器、MP4(动态影像专家压缩标准音频层面4，Moving Picture Experts Group Audio Layer IV)播放器、膝上型便携计算机、车载电脑、台式计算机、机顶盒、智能电视机、可穿戴设备等等。
具体应用中，在用户使用输入法的过程中，可以随时向用户推送推荐信息，以使用户可以及时获取其所需的信息，然而，这样可能会对用户带来不必要的打扰。因此，为了避免打扰用户，本发明实施例对用户所处的当前环境进行判断，在确定用户所处的当前环境符合推送条件的情况下，才向用户展示推荐信息对应的描述信息。由此，可以使得推送推荐信息的时机更符合用户的当前需求，可以减少对用户造成不必要的打扰，提升用户体验。
在本发明的一种可选实施例中，步骤101中的所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，具体可以包括：
步骤S11、获取所述用户对应所述输入法的键盘触发状态；所述键盘触发状态包括：键盘启动完成、正在敲击键盘、停止敲击键盘；
步骤S12、若确定所述键盘触发状态满足如下任一条件，则确定所述用户的当前环境符合推送条件：
所述键盘触发状态为键盘启动完成，且未接收到用户的敲击键盘操作；或者
所述键盘触发状态为正在敲击键盘，且敲击的频率小于预设频率；或者
所述键盘触发状态为停止敲击键盘，且停止敲击的时长大于预设时长。
在具体应用中，在用户处于较为空闲、或轻松、或愉悦的状态时，用户可能具有闲暇时间浏览推荐信息，用户具有获取推荐信息需求的概率也较高，此时，可以确定用户的当前环境符合推送条件。
用户对键盘的触发状态，在一定程度上可以反应用户的状态，例如，用户在紧张忙碌的工作环境下，通常会快速敲击键盘，而在聊天环境下，可能会轻松慢速地敲击键盘等。因此，本发明实施例可以根据用户对应所述输入法的键盘触发状态，判断用户当前是否处于较为空闲、或轻松、或愉悦的状态。其中，所述键盘触发状态具体可以包括：键盘启动完成、正在敲击键盘、停止敲击键盘。
所述键盘启动完成是指用户通过打开输入法的触发操作，调起输入法的键盘，且键盘已完成启动的状态。在所述键盘触发状态为键盘启动完成，且未接收到用户的敲击键盘操作的情况下，说明用户刚刚打开输入法，可能还未开始执行输入操作。
在用户刚刚启动输入法还未进行输入的情况下，用户可能还未开始工作，此时用户可能处于相对空闲的状态，可以认为用户的当前环境符合推送条件。
在实际应用中，如果所述键盘触发状态为正在敲击键盘，说明用户正在通过敲击键盘输入字符。若用户敲击键盘的频率较高，说明用户正在频繁打字，则用户当前可能处于较为忙碌的工作环境。反之，如果所述键盘触发状态为正在敲击键盘，且用户敲击键盘的频率小于预设频率，说明用户可能处于空闲环境，此时可以认为用户的当前环境符合推送条件。
需要说明的是，本发明实施例对所述预设频率的具体数值不加以限制，例如，可以根据用户的历史输入行为，统计用户在使用输入法的过程中敲击键盘的平均频率，并且将预设频率设置为大于0且小于该平均频率的一个数值。
如果所述键盘触发状态为停止敲击键盘，但是停止敲击的时间很短，随后又开始快速敲击键盘，说明用户只是在输入过程中短暂停顿，用户可能仍然处于忙碌的工作环境。反之，如果所述键盘触发状态为停止敲击键盘，且停止敲击的时长大于预设时长，所述预设时长可以为一个较长的时间段(如1分钟等)，说明用户可能正处于浏览或者休息的状态，即为空闲状态，此时，可以认为用户的当前环境符合推送条件。
当然在实际应用中，如果所述键盘触发状态为正在敲击键盘，说明用户正在通过敲击键盘输入字符。若用户敲击键盘的速率较高，可以说明用户正在快速打字，也可以认为该用户当前可能处于较为忙碌的工作环境。反之，如果所述键盘触发状态为正在敲击键盘，且用户敲击键盘的速率小于预设速率，说明用户可能处于空闲环境，此时可以认为用户的当前环境符合推送条件。
需要说明的是，本发明实施例对所述预设速率的具体数值不加以限制，例如，可以根据用户的历史输入行为，统计用户在使用输入法的过程中敲击键盘的平均速率，并且将预设速率设置为大于0且小于该平均速率的一个数值。可选地，在获取键盘触发状态的情况下，还可以获取当前时间，根据所述键盘触发状态，结合当前时间，进一步判断用户的当前环境是否符合推送条件。例如，如果所述键盘触发状态为键盘启动完成，且当前时间为非工作时间，则可以确定用户的当前环境符合推送条件，以提高推送条件判断的准确性。
在本发明的一种可选实施例中，所述方法还可以包括：在用户使用输入法的过程中，获取所述用户在使用输入法过程中的产生内容；所述产生内容至少包括如下任一内容：输入的内容、发送的内容、接收的内容。
所述输入的内容可以为用户在即时通讯应用中、网页的输入框中、文本编辑器中等输入的内容。所述接收的内容可以为用户通过即时通讯应用、邮件等接收到的内容。所述发送的内容可以为用户通过即时通讯应用、邮件等发送到的内容。
在本发明的一种可选实施例中，步骤101中的所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，具体可以包括：若所述用户当前一定时间段的产生内容与预设关键词相匹配，则确定所述用户的当前环境符合推送条件。
所述当前一定时间段可以为从用户对键盘触发敲击操作开始的预设时间段内，如从用户开始敲击键盘到当前时间的5分钟内。本发明实施例可以对所述用户在当前一定时间段内的产生内容进行解析并提取关键词，如果提取的关键词中包含预设关键词，则认为所述产生内容与预设关键词相匹配，可以确定所述用户的当前环境符合推送条件。
所述预设关键词可以为与预设场景相关的关键词，所述预设场景包括但不限于如下场景：购物、娱乐、旅游、聊天等。在上述预设场景下，用户通常处于较为空闲、或轻松、或愉悦的状态，因此，如果用户的产生内容与预设关键词相匹配，则可以确定用户的当前环境符合推送条件。
在本发明的一种应用示例中，假设预先通过整理得到如下预设关键词：“化妆品”、“度假酒店”、“特价机票”等。在用户使用输入法的过程中，获取用户当前输入的内容为：“你新买的防晒霜好用吗？”，可以对该用户输入的内容进行解析，得到该内容包括如下关键词：“防晒霜”，且该关键词与预设关键词“化妆品”相匹配，则可以认为该用户的产生内容与预设关键词相匹配，可以确定该用户的当前环境符合推送条件。
可以理解，本发明实施例对所述产生内容的具体形式不加以限制，所述产生内容可以为文本、图片、语音等任意形式。例如，如果所述产生内容为语音，则可以对该产生内容进行语音识别，将该语音转换为文本，进而可以对转换后得到的文本进行关键词提取。再如，如果所述产生内容为图片，则可以对该图片进行文本识别，得到图片中的文本，进而可以对识别得到的文本进行关键词提取。又如，如果所述产生内容为图片，还可以对图片进行图像识别，以识别得到图片中的对象，例如，若识别得到图片中的对象为女童衬衣，且存在相匹配的预设关键词“童装”，则可以认为该产生内容与预设关键词相匹配，可以确定该用户的当前环境符合推送条件。
在本发明的一种可选实施例中，步骤101中的所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，具体可以包括：
获取所述用户当前一定时间段内的产生内容，将所述产生内容输入条件检测模型，若所述条件检测模型的输出概率大于预设概率，则确定所述用户的当前环境符合推送条件；其中，所述条件检测模型为根据历史产生内容样本、以及所述历史产生内容样本对应的标注结果训练得到的神经网络模型。
所述神经网络模型可以融合多种神经网络。所述神经网络包括但不限于以下至少一种的组合、叠加、嵌套：CNN(Convolutional Neural Network，卷积神经网络)、LSTM(LongShort-Term Memory，长短时记忆)网络、RNN(Simple Recurrent Neural Network，循环神经网络)、注意力神经网络等。可以理解，本发明实施例对所述条件检测模型的模型结构不加以限制。
具体地，可以采集大量用户的历史产生内容，作为内容样本，并且对采集的内容样本标注，以得到每一个内容样本对应的标注结果，所述标注结果可用于表示在用户的产生内容为该内容样本时，用户的当前环境是否符合推送条件。根据大量由所述内容样本和所述内容样本对应的标注结果构成的训练样本，可以训练得到分类模型。
例如，首先构建初始的条件检测模型，并设置初始模型的模型参数，以卷积神经网络为例，可以设置卷积层的层数、上采样层的层数、卷积核的大小、偏置等；然后，将所述内容样本输入所述初始模型，根据输出结果与标注结果之间的差异，以及梯度下降算法对初始模型进行迭代优化，更新初始模型的模型参数，直到优化的模型达到预设条件时，停止迭代优化，将最后一次优化的模型作为训练完成的条件检测模型。
在训练得到所述条件检测模型之后，可以将用户当前一定时间段内的产生内容，如输入的、接收的、发送的文本、图片、语音等，输入所述条件检测模型。通过所述条件检测模型，可以输出在所述产生内容的条件下，用户的当前环境符合推送条件的概率。如果条件检测模型的输出概率大于预设概率(如80％)，说明用户的当前环境符合推送条件的概率较高，可以确定用户的当前环境符合推送条件。
在具体应用中，由于不同用户的打字速度不同，导致敲击键盘的频率不同，或者，在不同应用场合下，用户的产生内容也会发生变化，因此，如果单独通过键盘触发状态或者用户的产生内容，判断用户当前环境是否符合推送条件，可能导致判断结果不够准确。
在本发明的一种可选实施例中，为了进一步提高判断用户当前环境是否符合推送条件的准确性，本发明实施例可以收集多种不同类型的用户历史行为数据，作为训练样本，训练用于判断用户当前环境是否符合推送条件的条件检测模型。例如，可以收集用户的历史键盘触发状态、历史产生内容、用户在所述历史键盘触发状态和所述历史产生内容的条件下对推荐信息产生的点击率以及关闭率等历史行为数据，将这些历史行为数据作为训练数据，训练条件检测模型，使得条件检测模型可以综合反应用户的多种行为特征，以提高模型判断的准确性。
可以理解，本发明实施例对所述条件检测模型的训练样本的具体来源不加以限制。例如，所述训练样本还可以包括产生内容的长度、时间等信息。
本发明实施例在确定用户的当前环境符合推送条件的情况下，可以将推荐信息对应的描述信息展示在输入法的相关界面，所述描述信息可用于描述推荐信息的主题或者关键内容，以使用户通过该描述信息，即可快速了解推荐信息的内容，从而确定是否需要触发查看。本申请实施例可以使得用户在使用输入法的过程中，即可快速查看可能符合该用户属性特征的推荐信息，可以减少用户使用搜索引擎搜索所需信息的操作步骤，提高用户获取信息的效率。
在本发明实施例中，所述描述信息为根据推荐信息和用户属性共同确定，在使描述信息可以准确表示推荐信息的基础上，还可以体现不同用户的属性特征，提高用户对推荐信息的兴趣度，增强用户体验。
在本发明的一种可选实施例中，步骤102中的所述根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，具体可以包括：
步骤S11、提取所述推荐信息的关键词，以及提取所述用户属性中的个性化特征；
步骤S12、根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息。
在具体应用中，如果用户的当前环境符合推送条件，可以获取用户对应的推荐信息，以及该推荐信息对应的标题。例如，如果检测到用户通过输入法输入内容包括“连衣裙”，可以确定用户的当前环境符合推送条件，并且可以将某商家的连衣裙购买网页作为推荐信息，假设获取该网页的标题为“春夏棉麻短袖连衣裙”，则可以将该标题作为该推荐信息对应的描述信息。
然而，由于不同年龄或者不同性别的用户可能具有不同的喜好以及不同的推荐需求，如果将推荐信息的标题直接作为推荐信息对应的描述信息，该描述信息可能难以引起用户的关注，进而影响推荐信息的召回率。因此，为了使得描述信息能够符合用户的个性化特征，提高用户的关注度，本发明实施例可以根据用户属性中的个性化特征，确定所述推荐信息对应不同用户的描述信息；所述个性化特征指非一般大众化的特征，例如，所述个性化特征可以包括用户的年龄和性别等。
在本发明的一种可选实施例中，所述根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息，具体可以包括：
步骤S21、确定与所述推荐信息属于相同的用户意图、且符合所述个性化特征的描述模板；
步骤S22、对所述推荐信息的关键词的词性与所述描述模板中各槽位的词性进行匹配；
步骤S23、将所述关键词填充到词性相匹配的槽位中，以生成所述推荐信息对应的描述信息。
具体地，本发明实施例可以预置描述模板，每一个描述模板可以对应不同的用户意图以及不同的用户个性化特征，所述用户意图包括但不限于：购物、旅游、看电影、聚餐等。例如，可以预置针对具有购物意图的年轻女性的描述模板，针对具有看电影意图的小学男生的描述模板等。
在获取用户的推荐信息和用户的用户属性之后，可以提取该推荐信息的关键词以及该用户属性中的个性化特征，根据该推荐信息可以获取与该推荐信息属于相同的用户意图、且符合该个性化特征表述特色的描述模板。
所述描述模板中包括可填充关键词的槽位，每一个槽位具有预设的词性，将所述推荐信息中的关键词填充到词性相匹配的槽位中，即可生成该推荐信息对应的描述信息。其中，预设的词性可以包括但不限于：名词、数词以及时间词。可以理解的是，所述名词可以包括地点、人名、各类专用名词以及普通名词等词语。在本发明的一种应用示例中，假设在用户使用输入法的过程中，确定该用户的当前环境符合推送条件，且获取该用户对应的推荐信息为“春夏连衣裙”，则可以提取所述该推荐信息的关键词，以及提取该用户属性中的个性化特征。假设提取该推荐信息的关键词包括：“春夏”、“连衣裙”，以及提取该用户的个性化特征包括：性别“女性”、年龄“23岁”。根据该推荐信息的关键词，可以得知该用户具有购物意图，且根据该用户的个性化特征可知，该用户为年轻女性，则可以在预置的描述模板中，查找属于购物意图、且符合该年轻女性表述特色的描述模板，例如，查找得到匹配的描述模板为：“[时间][名词]，美女快来看看吧！”。在该描述模板中包括“[时间]”和“[名词]”两个槽位，其中，槽位“[时间]”的词性为时间词，槽位“[名词]”的词性为名词。对该推荐信息的关键词的词性与该描述模板中各槽位的词性进行匹配，可以得知，关键词“春夏”与槽位“[时间]”的词性相匹配，关键词“连衣裙”与槽位“[名词]”的词性相匹配。将关键词“春夏”和“连衣裙”分别填充到词性相匹配的槽位中，即可生成如下描述信息：“春夏最新款连衣裙，美女快来看看吧！”，并且在该用户的输入法的相关界面，展示该描述信息。
又如，针对年轻男性用户，可以生成如下描述信息：“小哥哥，快来选购帅气男装”，由此，对于不同用户，由于其具有不同的个性化特征，因此，可以生成不同的、多样化的描述信息，以满足用户多样化的需求。
可选地，在生成推荐信息对应的描述信息之后，本发明实施例还可以对生成的描述信息进行语法检查及修正，以不断优化描述信息的语句通顺度、逻辑性、以及丰富性等。
可以理解，上述以年龄和性别作为个性化特征，生成描述信息，仅作为本发明实施例的一种应用示例，本发明实施例对生成推荐信息对应的描述信息依据的个性化特征不加以限制。所述个性化特征还可以包括：职业、学历、爱好、地域等等。例如，对于高学历的用户，可以采用更书面、更专业的描述信息，对于低学历的用户，可以采用更简单、口语化的描述信息等等。
需要说明的是，本发明实施例对所述描述信息的展示形式以及展示位置不加以限制，例如，所述描述信息可以是文本、图片、或者文本和图片相结合的形式等。所述描述信息可以展示在输入法键盘的上方、下方、旁边等任意位置。
进一步地，为了避免单一的描述信息使用户产生视觉疲劳，进而对推荐信息产生抵触情绪，本发明实施例还可以对已生成的描述信息动态进行更新。在本发明的一种可选实施例中，所述方法还可以包括：在展示所述描述信息之后，根据所述描述信息展示的时长，对所述描述信息进行更新。
例如，在上述示例中，对某年轻女性用户生成的推荐信息对应的描述信息为“春夏最新款连衣裙，美女快来看看吧！”，如果在最近几天，该用户经常搜索春夏连衣裙，也即该用户的推荐需求保持不变，如果一直为该用户展示“春夏最新款连衣裙，美女快来看看吧！”单一的描述信息，可能会使该用户对推荐信息产生抵触情绪，进而影响用户体验。
为解决上述问题，本发明实施例可以动态更新推荐信息对应的描述信息。例如，在展示描述信息“春夏最新款连衣裙，美女快来看看吧！”之后，可以记录该描述信息展示的时长，根据展示的时长，周期性地更新描述信息，如每60分钟更新一次描述信息，例如可以将上述描述信息修改为“明星同款最新春夏女装，不要错过哦！”等，以保持用户对推荐信息的新鲜感，提升用户体验。
在本发明的一种可选实施例中，所述方法还可以包括：在展示所述描述信息之后，响应于所述用户针对所述描述信息的触发操作，向所述用户展示推荐界面；所述推荐界面中包括：所述推荐信息、以及与所述推荐信息相关的关联信息，所述关联信息为根据所述用户的用户属性、以及信息之间的关联关系所确定。
在本发明实施例中，在确定用户的当前环境符合推送条件的情况下，可以获取所述用户对应的推荐信息，以及在所述用户的输入法的相关界面，展示所述推荐信息对应的描述信息，以提示用户可以触发该描述信息获取对应的推荐信息。
如果在展示所述描述信息之后，接收到用户针对所述描述信息的触发操作(如点击或滑动等操作)，则可以响应于所述触发操作，向所述用户展示包含所述推荐信息的推荐界面。
可以理解，本发明实时对获取所述推荐信息的具体方式不加以限制。例如，可以根据用户在使用输入法的过程中产生的内容，如输入的内容、发送的内容、接收的内容等获取用户的推荐信息；或者，还可以根据用户的历史行为数据获取用户的推荐信息等。
本发明实施例除了可以在推荐界面中展示所述描述信息对应的推荐信息外，还可以在所述推荐界面中展示与所述推荐信息相关的关联信息。所述关联信息可以为通过第三方服务方的提供所得到，或者还可以通过对用户的用户画像、以及信息之间的关联关系进行挖掘所得到。例如，可以根据用户画像中的用户属性、用户历史行为、以及根据各信息之间的关联关系，挖掘出用户可能感兴趣的内容，对这些内容进行排序后，将排名靠前的内容作为关联信息显示在推荐界面中。
可以理解，本发明实施例对所述关联信息的种类不加以限制，所述关联信息的种类可以与用户的多种兴趣类型相关，例如，所述关联信息的种类可以包括：电商、OTA(Online Travel Agency，在线旅行社)、生活服务、美食、游戏、医学美容等。
在本发明的一种应用示例中，假设用户对上述描述信息“春夏最新款连衣裙，美女快来看看吧！”触发了点击操作，说明用户可能具有购买连衣裙的意图，则可以将“春夏最新款连衣裙”对应的推荐信息显示在所述推荐界面中的最上方，以使用户在进入推荐界面后首先可以看到当前所需的推荐信息。此外，本发明实施例还可以根据用户的历史搜索行为、历史点击行为、历史收藏行为等历史行为数据，挖掘用户感兴趣的关联信息，假设根据用户近三天的历史行为数据，可以得知该用户近期除了关注女装外，还对童装感兴趣，则可以将与童装相关的信息作为关联信息；或者，还可以根据信息之间的关联关系，确定与推荐信息相关的关联信息，例如，购买连衣裙的用户通常会购买女士凉鞋，也即，“连衣裙”与“女士凉鞋”之间具有关联关系，则可以将“新款女士凉鞋”作为“春夏最新款连衣裙”的关联信息。
可以理解，本发明实施例对所述推荐界面中的推荐信息以及关联信息的具体展示形式不加以限制，例如，可以在推荐界面中，仅显示推荐信息以及关联信息的标题，也可以同时显示推荐信息以及关联信息的标题和图片等。再如，所述推荐界面可以包含一个页面，在推荐界面的最上方展示推荐信息，在推荐信息的下方展示排序前N(N为正整数)个的关联信息，或者所述推荐界面可以包含多个页面，以使用户可以通过翻页获取更多的关联信息。
通过本发明实施例，在检测到用户针对推荐信息对应的描述信息执行触发操作之后，可以向用户展示推荐界面，该推荐界面中展示有用户当前最需要的推荐信息，以及用户最感兴趣的关联信息，使得推荐界面中展示的信息尽可能地贴合用户的意图，以提高信息推荐的准确性。
在具体应用中，可以通过输入法中内嵌的浏览器展示所述推荐界面，或者还可以打开第三方APP(Application，应用程序)，在该APP中展示所述推荐界面，可以理解，本发明实施例对所述推荐界面的展示方式不加以限制。
在本发明的一种可选实施例中，在接收到用户针对推荐界面中展示的推荐信息或者关联信息的触发操作的情况下，可以展示所述触发操作对应信息的详情页面。具体的，可以在输入法内嵌的浏览器中展示所述详情页，或者通过调用第三方APP，在该APP中展示所述详情页。所述详情页面中可以包括推荐信息或者关联信息的具体内容，以推荐信息为连衣裙为例，所述详情页面可以包括连衣裙的图文介绍，以及连衣裙的购买入口等信息。
在本发明的一种可选实施例中，在确定接收到用户针对推荐界面中展示的推荐信息或者关联信息的触发操作的情况下，可以根据该触发操作对应的信息内容，挖掘用户新的兴趣点，以获取符合用户新的兴趣点的推荐信息，并推送给用户。由此可以随时捕捉并满足用户需求的不断变化，进一步提高信息推荐的准确性。
综上，本发明实施例在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性，并根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，进而可以在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
通过本发明实施例，在确定用户的当前环境符合推送条件的情况下，才向用户展示推荐信息对应的描述信息。由此，可以使得推送推荐信息的时机更符合用户的当前需求，可以减少对用户造成不必要的打扰，提升用户体验。
此外，本发明在用户使用输入法的过程中，在所述用户的输入法的相关界面，展示所述推荐信息对应的描述信息，使用户可以快速了解推荐信息的内容，可以减少用户使用搜索引擎搜索所需信息的操作步骤，进而可以提高用户获取信息的效率。
再者，本发明实施例的所述描述信息为根据用户属性所述确定，且所述描述信息符合所述用户的用户属性，在使描述信息可以准确表示推荐信息的基础上，还可以体现不同用户的属性特征，进而可以根据用户的不同用户属性，生成不同的、多样化的描述信息，以满足用户多样化的需求。
需要说明的是，对于方法实施例，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，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，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，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
装置实施例
参照图2，示出了本发明的一种信息推荐装置实施例的结构框图，所述装置具体可以包括：
第一确定模块201，用于在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；
第二确定模块202，用于根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性；
第一展示模块203，用于在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
可选地，所述第一确定模块201，具体可以包括：
状态确定子模块，用于获取所述用户对应所述输入法的键盘触发状态；所述键盘触发状态包括：键盘启动完成、正在敲击键盘、停止敲击键盘；
条件判断子模块，用于若确定所述键盘触发状态满足如下任一条件，则确定所述用户的当前环境符合推送条件：
所述键盘触发状态为键盘启动完成，且未接收到用户的敲击键盘操作；或者
所述键盘触发状态为正在敲击键盘，且敲击的频率小于预设频率；或者
所述键盘触发状态为停止敲击键盘，且停止敲击的时长大于预设时长。
可选地，所述装置还可以包括：
内容获取模块，用于在用户使用输入法的过程中，获取所述用户在使用输入法过程中的产生内容；所述产生内容至少包括如下任一内容：输入的内容、发送的内容、接收的内容。
可选地，所述第一确定模块201，具体用于若所述用户当前一定时间段的产生内容与预设关键词相匹配，则确定所述用户的当前环境符合推送条件。
可选地，所述第一确定模块202，具体用于获取所述用户当前一定时间段内的产生内容，将所述产生内容输入条件检测模型，若所述条件检测模型的输出概率大于预设概率，则确定所述用户的当前环境符合推送条件；其中，所述条件检测模型为根据历史产生内容样本、以及所述历史产生内容样本对应的标注结果训练得到的神经网络模型。
可选地，所述第二确定模块202，具体可以包括：
提取子模块，用于提取所述推荐信息的关键词，以及提取所述用户属性中的个性化特征；
生成子模块，用于根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息。
可选地，所述生成子模块，具体可以包括：
模板匹配单元，用于确定与所述推荐信息属于相同的用户意图、且符合所述个性化特征的描述模板；
词性匹配单元，用于对所述推荐信息的关键词的词性与所述描述模板中各槽位的词性进行匹配；
信息生成单元，用于将所述关键词填充到词性相匹配的槽位中，以生成所述推荐信息对应的描述信息。
可选地，所述装置还可以包括：
第二展示模块，用于在展示所述描述信息之后，响应于所述用户针对所述描述信息的触发操作，向所述用户展示推荐界面；所述推荐界面中包括：所述推荐信息、以及与所述推荐信息相关的关联信息，所述关联信息为根据所述用户的用户属性、以及信息之间的关联关系所确定。
可选地，所述装置还可以包括：
描述更新模块，用于在展示所述描述信息之后，根据所述描述信息展示的时长，对所述描述信息进行更新。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本发明实施例提供了一种用于信息推荐的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性；在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
图3是根据一示例性实施例示出的一种用于信息推荐的装置800的框图。例如，装置800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图3，装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件806为装置800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在所述装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音信息处理模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频信息处理(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
图4是本发明的一些实施例中服务器的结构示意图。该服务器1900可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processingunits，CPU)1922(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1932，一个或一个以上存储应用程序1942或数据1944的存储介质1930(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1932和存储介质1930可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1930的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1922可以设置为与存储介质1930通信，在服务器1900上执行存储介质1930中的一系列指令操作。
服务器1900还可以包括一个或一个以上电源1926，一个或一个以上有线或无线网络接口1950，一个或一个以上输入输出接口1958，一个或一个以上键盘1956，和/或，一个或一个以上操作系统1941，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置(服务器或者终端)的处理器执行时，使得装置能够执行图1所示的信息推荐方法。
一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置(服务器或者终端)的处理器执行时，使得装置能够执行一种信息推荐方法，所述方法包括：在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性；在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
本发明实施例公开了A1、一种信息推荐方法，包括：
在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；
根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性；
在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
A2、根据A1所述的方法，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
获取所述用户对应所述输入法的键盘触发状态；所述键盘触发状态包括：键盘启动完成、正在敲击键盘、停止敲击键盘；
若确定所述键盘触发状态满足如下任一条件，则确定所述用户的当前环境符合推送条件：
所述键盘触发状态为键盘启动完成，且未接收到用户的敲击键盘操作；或者
所述键盘触发状态为正在敲击键盘，且敲击的频率小于预设频率；或者
所述键盘触发状态为停止敲击键盘，且停止敲击的时长大于预设时长。
A3、根据A1所述的方法，所述方法还包括：
在用户使用输入法的过程中，获取所述用户在使用输入法过程中的产生内容；所述产生内容至少包括如下任一内容：输入的内容、发送的内容、接收的内容。
A4、根据A3所述的方法，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
若所述用户当前一定时间段的产生内容与预设关键词相匹配，则确定所述用户的当前环境符合推送条件。
A5、根据A3所述的方法，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
获取所述用户当前一定时间段内的产生内容，将所述产生内容输入条件检测模型；
若所述条件检测模型的输出概率大于预设概率，则确定所述用户的当前环境符合推送条件；
其中，所述条件检测模型为根据历史产生内容样本、以及所述历史产生内容样本对应的标注结果训练得到的神经网络模型。
A6、根据A1所述的方法，所述根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，包括：
提取所述推荐信息的关键词，以及提取所述用户属性中的个性化特征；
根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息。
A7、根据A6所述的方法，所述根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息，包括：
确定与所述推荐信息属于相同的用户意图、且符合所述个性化特征的描述模板；
对所述推荐信息的关键词的词性与所述描述模板中各槽位的词性进行匹配；
将所述关键词填充到词性相匹配的槽位中，以生成所述推荐信息对应的描述信息。
A8、根据A1所述的方法，所述方法还包括：
在展示所述描述信息之后，响应于所述用户针对所述描述信息的触发操作，向所述用户展示推荐界面；所述推荐界面中包括：所述推荐信息、以及与所述推荐信息相关的关联信息，所述关联信息为根据所述用户的用户属性、以及信息之间的关联关系所确定。
A9、根据A1至A8任一所述的方法，所述方法还包括：
在展示所述描述信息之后，根据所述描述信息展示的时长，对所述描述信息进行更新。
本发明实施例公开了B10、一种信息推荐装置，包括：
第一确定模块，用于在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；
第二确定模块，用于根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性；
第一展示模块，用于在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
B11、根据B10所述的装置，所述第一确定模块，包括：
状态确定子模块，用于获取所述用户对应所述输入法的键盘触发状态；所述键盘触发状态包括：键盘启动完成、正在敲击键盘、停止敲击键盘；
条件判断子模块，用于若确定所述键盘触发状态满足如下任一条件，则确定所述用户的当前环境符合推送条件：
所述键盘触发状态为键盘启动完成，且未接收到用户的敲击键盘操作；或者
所述键盘触发状态为正在敲击键盘，且敲击的频率小于预设频率；或者
所述键盘触发状态为停止敲击键盘，且停止敲击的时长大于预设时长。
B12、根据B10所述的装置，所述装置还包括：
内容获取模块，用于在用户使用输入法的过程中，获取所述用户在使用输入法过程中的产生内容；所述产生内容至少包括如下任一内容：输入的内容、发送的内容、接收的内容。
B13、根据B12所述的装置，所述第一确定模块，具体用于若所述用户当前一定时间段的产生内容与预设关键词相匹配，则确定所述用户的当前环境符合推送条件。
B14、根据B12所述的方法，所述第一确定模块，具体用于获取所述用户当前一定时间段内的产生内容，将所述产生内容输入条件检测模型，若所述条件检测模型的输出概率大于预设概率，则确定所述用户的当前环境符合推送条件；其中，所述条件检测模型为根据历史产生内容样本、以及所述历史产生内容样本对应的标注结果训练得到的神经网络模型。
B15、根据B10所述的装置，所述第二确定模块，包括：
提取子模块，用于提取所述推荐信息的关键词，以及提取所述用户属性中的个性化特征；
生成子模块，用于根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息。
B16、根据B15所述的装置，所述生成子模块，包括：
模板匹配单元，用于确定与所述推荐信息属于相同的用户意图、且符合所述个性化特征的描述模板；
词性匹配单元，用于对所述推荐信息的关键词的词性与所述描述模板中各槽位的词性进行匹配；
信息生成单元，用于将所述关键词填充到词性相匹配的槽位中，以生成所述推荐信息对应的描述信息。
B17、根据B10所述的装置，所述装置还包括：
第二展示模块，用于在展示所述描述信息之后，响应于所述用户针对所述描述信息的触发操作，向所述用户展示推荐界面；所述推荐界面中包括：所述推荐信息、以及与所述推荐信息相关的关联信息，所述关联信息为根据所述用户的用户属性、以及信息之间的关联关系所确定。
B18、根据B10至B17任一所述的装置，所述装置还包括：
描述更新模块，用于在展示所述描述信息之后，根据所述描述信息展示的时长，对所述描述信息进行更新。
本发明实施例公开了C19、一种用于信息推荐的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；
根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性；
在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
C20、根据C19所述的装置，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
获取所述用户对应所述输入法的键盘触发状态；所述键盘触发状态包括：键盘启动完成、正在敲击键盘、停止敲击键盘；
若确定所述键盘触发状态满足如下任一条件，则确定所述用户的当前环境符合推送条件：
所述键盘触发状态为键盘启动完成，且未接收到用户的敲击键盘操作；或者
所述键盘触发状态为正在敲击键盘，且敲击的频率小于预设频率；或者
所述键盘触发状态为停止敲击键盘，且停止敲击的时长大于预设时长。
C21、根据C19所述的装置，所述装置还经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
在用户使用输入法的过程中，获取所述用户在使用输入法过程中的产生内容；所述产生内容至少包括如下任一内容：输入的内容、发送的内容、接收的内容。
C22、根据C21所述的装置，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
若所述用户当前一定时间段的产生内容与预设关键词相匹配，则确定所述用户的当前环境符合推送条件。
C23、根据C21所述的装置，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
获取所述用户当前一定时间段内的产生内容，将所述产生内容输入条件检测模型，若所述条件检测模型的输出概率大于预设概率，则确定所述用户的当前环境符合推送条件；其中，所述条件检测模型为根据历史产生内容样本、以及所述历史产生内容样本对应的标注结果训练得到的神经网络模型。
C24、根据C19所述的装置，所述根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，包括：
提取所述推荐信息的关键词，以及提取所述用户属性中的个性化特征；
根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息。
C25、根据C24所述的装置，所述根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息，包括：
确定与所述推荐信息属于相同的用户意图、且符合所述个性化特征的描述模板；
对所述推荐信息的关键词的词性与所述描述模板中各槽位的词性进行匹配；
将所述关键词填充到词性相匹配的槽位中，以生成所述推荐信息对应的描述信息。
C26、根据C19所述的装置，所述装置还经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
在展示所述描述信息之后，响应于所述用户针对所述描述信息的触发操作，向所述用户展示推荐界面；所述推荐界面中包括：所述推荐信息、以及与所述推荐信息相关的关联信息，所述关联信息为根据所述用户的用户属性、以及信息之间的关联关系所确定。
C27、根据C19至C26任一所述的装置，所述装置还经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
在展示所述描述信息之后，根据所述描述信息展示的时长，对所述描述信息进行更新。
本发明实施例公开了D28、一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得装置执行如A1至A9中一个或多个所述的信息推荐方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
以上对本发明所提供的一种信息推荐方法、一种信息推荐装置和一种用于信息推荐的装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (28)
1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；
根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性，所述描述信息用于描述推荐信息的主题或者关键内容；
在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
获取所述用户对应所述输入法的键盘触发状态；所述键盘触发状态包括：键盘启动完成、正在敲击键盘、停止敲击键盘；
若确定所述键盘触发状态满足如下任一条件，则确定所述用户的当前环境符合推送条件：
所述键盘触发状态为键盘启动完成，且未接收到用户的敲击键盘操作；或者
所述键盘触发状态为正在敲击键盘，且敲击的频率小于预设频率；或者
所述键盘触发状态为停止敲击键盘，且停止敲击的时长大于预设时长。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在用户使用输入法的过程中，获取所述用户在使用输入法过程中的产生内容；所述产生内容至少包括如下任一内容：输入的内容、发送的内容、接收的内容。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
若所述用户当前一定时间段的产生内容与预设关键词相匹配，则确定所述用户的当前环境符合推送条件。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
获取所述用户当前一定时间段内的产生内容，将所述产生内容输入条件检测模型；
若所述条件检测模型的输出概率大于预设概率，则确定所述用户的当前环境符合推送条件；
其中，所述条件检测模型为根据历史产生内容样本、以及所述历史产生内容样本对应的标注结果训练得到的神经网络模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，包括：
提取所述推荐信息的关键词，以及提取所述用户属性中的个性化特征；
根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息，包括：
确定与所述推荐信息属于相同的用户意图、且符合所述个性化特征的描述模板；
对所述推荐信息的关键词的词性与所述描述模板中各槽位的词性进行匹配；
将所述关键词填充到词性相匹配的槽位中，以生成所述推荐信息对应的描述信息。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在展示所述描述信息之后，响应于所述用户针对所述描述信息的触发操作，向所述用户展示推荐界面；所述推荐界面中包括：所述推荐信息、以及与所述推荐信息相关的关联信息，所述关联信息为根据所述用户的用户属性、以及信息之间的关联关系所确定。
9.根据权利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在展示所述描述信息之后，根据所述描述信息展示的时长，对所述描述信息进行更新。
10.一种信息推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；
第二确定模块，用于根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性，所述描述信息用于描述推荐信息的主题或者关键内容；
第一展示模块，用于在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：
状态确定子模块，用于获取所述用户对应所述输入法的键盘触发状态；所述键盘触发状态包括：键盘启动完成、正在敲击键盘、停止敲击键盘；
条件判断子模块，用于若确定所述键盘触发状态满足如下任一条件，则确定所述用户的当前环境符合推送条件：
所述键盘触发状态为键盘启动完成，且未接收到用户的敲击键盘操作；或者
所述键盘触发状态为正在敲击键盘，且敲击的频率小于预设频率；或者
所述键盘触发状态为停止敲击键盘，且停止敲击的时长大于预设时长。
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
内容获取模块，用于在用户使用输入法的过程中，获取所述用户在使用输入法过程中的产生内容；所述产生内容至少包括如下任一内容：输入的内容、发送的内容、接收的内容。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于若所述用户当前一定时间段的产生内容与预设关键词相匹配，则确定所述用户的当前环境符合推送条件。
14.根据权利要求12所述的装置 ，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于获取所述用户当前一定时间段内的产生内容，将所述产生内容输入条件检测模型，若所述条件检测模型的输出概率大于预设概率，则确定所述用户的当前环境符合推送条件；其中，所述条件检测模型为根据历史产生内容样本、以及所述历史产生内容样本对应的标注结果训练得到的神经网络模型。
15.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块，包括：
提取子模块，用于提取所述推荐信息的关键词，以及提取所述用户属性中的个性化特征；
生成子模块，用于根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述生成子模块，包括：
模板匹配单元，用于确定与所述推荐信息属于相同的用户意图、且符合所述个性化特征的描述模板；
词性匹配单元，用于对所述推荐信息的关键词的词性与所述描述模板中各槽位的词性进行匹配；
信息生成单元，用于将所述关键词填充到词性相匹配的槽位中，以生成所述推荐信息对应的描述信息。
17.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二展示模块，用于在展示所述描述信息之后，响应于所述用户针对所述描述信息的触发操作，向所述用户展示推荐界面；所述推荐界面中包括：所述推荐信息、以及与所述推荐信息相关的关联信息，所述关联信息为根据所述用户的用户属性、以及信息之间的关联关系所确定。
18.根据权利要求10至17任一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
描述更新模块，用于在展示所述描述信息之后，根据所述描述信息展示的时长，对所述描述信息进行更新。
19.一种用于信息推荐的装置，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
在用户使用输入法的过程中，若确定所述用户的当前环境符合推送条件，则获取所述用户对应的推荐信息、以及所述用户的用户属性；
根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，所述描述信息符合所述用户的用户属性，所述描述信息用于描述推荐信息的主题或者关键内容；
在所述用户的输入法的相关界面，展示所述描述信息。
20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
获取所述用户对应所述输入法的键盘触发状态；所述键盘触发状态包括：键盘启动完成、正在敲击键盘、停止敲击键盘；
若确定所述键盘触发状态满足如下任一条件，则确定所述用户的当前环境符合推送条件：
所述键盘触发状态为键盘启动完成，且未接收到用户的敲击键盘操作；或者
所述键盘触发状态为正在敲击键盘，且敲击的频率小于预设频率；或者
所述键盘触发状态为停止敲击键盘，且停止敲击的时长大于预设时长。
21.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述装置还经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
在用户使用输入法的过程中，获取所述用户在使用输入法过程中的产生内容；所述产生内容至少包括如下任一内容：输入的内容、发送的内容、接收的内容。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
若所述用户当前一定时间段的产生内容与预设关键词相匹配，则确定所述用户的当前环境符合推送条件。
23.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述确定所述用户的当前环境符合推送条件，包括：
获取所述用户当前一定时间段内的产生内容，将所述产生内容输入条件检测模型，若所述条件检测模型的输出概率大于预设概率，则确定所述用户的当前环境符合推送条件；其中，所述条件检测模型为根据历史产生内容样本、以及所述历史产生内容样本对应的标注结果训练得到的神经网络模型。
24.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述根据所述用户的用户属性，确定所述推荐信息对应的描述信息，包括：
提取所述推荐信息的关键词，以及提取所述用户属性中的个性化特征；
根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息。
25.根据权利要求24所述的装置，其特征在于，所述根据所述个性化特征，针对所述推荐信息的关键词，生成所述推荐信息对应的描述信息，包括：
确定与所述推荐信息属于相同的用户意图、且符合所述个性化特征的描述模板；
对所述推荐信息的关键词的词性与所述描述模板中各槽位的词性进行匹配；
将所述关键词填充到词性相匹配的槽位中，以生成所述推荐信息对应的描述信息。
26.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述装置还经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
在展示所述描述信息之后，响应于所述用户针对所述描述信息的触发操作，向所述用户展示推荐界面；所述推荐界面中包括：所述推荐信息、以及与所述推荐信息相关的关联信息，所述关联信息为根据所述用户的用户属性、以及信息之间的关联关系所确定。
27.根据权利要求19至26任一所述的装置，其特征在于，所述装置还经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
在展示所述描述信息之后，根据所述描述信息展示的时长，对所述描述信息进行更新。
28.一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得装置执行如权利要求1至9中一个或多个所述的信息推荐方法。
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