CN113412608B - 内容推送方法、装置、服务端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种内容推送方法、装置、服务端及存储介质，该方法包括：获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征以及实时特征参数，基于多个用户ID的实时用户特征生成目标自然人标识ID的实时用户特征，实时特征参数包括当前时间点；计算目标自然人标识ID的实时用户特征与目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度，当前时间点与目标历史时间段相对应；确定至少一个历史特征中与目标自然人标识ID的实时用户特征相似度最高的第一目标历史特征，确定与第一目标历史特征对应的第一目标内容标签；向目标自然人ID推送与第一目标内容标签对应的内容。本申请实施例可以提高内容推送的准确性。

Description

内容推送方法、装置、服务端及存储介质

技术领域

本申请涉及通信技术领域，具体涉及一种内容推送方法、装置、服务端及存储介质。

背景技术

目前，服务端(比如，服务器)向客户端(比如，应用程序客户端)进行内容推送时，服务端根据客户端上报的用户标识(Identity，ID)的用户画像进行内容推送。由于单个的用户ID的用户画像的准确度不高，服务端推送的内容的准确性较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种内容推送方法、装置、服务端及存储介质，可以提高内容推送的准确性。

第一方面，本申请实施例提供一种内容推送方法，包括：

获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征以及实时特征参数，基于所述多个用户ID的实时用户特征生成所述目标自然人标识ID的实时用户特征，所述实时特征参数包括当前时间点；

计算所述目标自然人标识ID的实时用户特征与所述目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度，所述当前时间点与所述目标历史时间段相对应；

确定所述至少一个历史特征中与所述目标自然人标识ID的实时用户特征相似度最高的第一目标历史特征，确定与所述第一目标历史特征对应的第一目标内容标签；

向所述目标自然人ID推送与所述第一目标内容标签对应的内容。

第二方面，本申请实施例提供了一种内容推送装置，所述内容推送装置包括获取单元、计算单元、确定单元和推送单元，其中：

所述获取单元，用于获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征以及实时特征参数，基于所述多个用户ID的实时用户特征生成所述目标自然人标识ID的实时用户特征，所述实时特征参数包括当前时间点；

所述计算单元，用于计算所述目标自然人标识ID的实时用户特征与所述目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度，所述当前时间点与所述目标历史时间段相对应；

所述确定单元，用于确定所述至少一个历史特征中与所述目标自然人标识 ID的实时用户特征相似度最高的第一目标历史特征，确定与所述第一目标历史特征对应的第一目标内容标签；

所述推送单元，用于向所述目标自然人ID推送与所述第一目标内容标签对应的内容。

第三方面，本申请实施例提供一种服务端，包括处理器、存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序被配置成由所述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面中的步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

可以看出，本申请实施例中所描述的内容推送方法，具体包括如下步骤：获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征以及实时特征参数，基于多个用户ID的实时用户特征生成目标自然人标识ID的实时用户特征，实时特征参数包括当前时间点；计算目标自然人标识ID的实时用户特征与目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度，当前时间点与目标历史时间段相对应；确定至少一个历史特征中与目标自然人标识ID的实时用户特征相似度最高的第一目标历史特征，确定与第一目标历史特征对应的第一目标内容标签；向目标自然人ID推送与第一目标内容标签对应的内容。实施本申请实施例，在向目标自然人ID推送内容时，可以基于该目标自然人 ID的实时用户特征以及实时特征参数与该目标自然人ID的历史特征的相似度来确定向该目标自然人ID推送的内容的标签，并向该目标自然人ID推送该标签对应的内容。由于用于对比的历史特征是基于该自然人ID对应的多个用户 ID得到的，与采用单一用户ID的历史特征相比，使得历史特征得到极大的丰富，提高了内容标签的准确度，从而可以提高内容推送的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例公开的一种内容推送方法的流程示意图；

图2是本申请实施例公开的另一种内容推送方法的流程示意图；

图3是本申请实施例公开的一种内容推送装置的结构示意图；

图4是本申请实施例公开的一种服务端的结构示意图。

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，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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。

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”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，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、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请实施例所涉及到的移动终端可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(User Equipment，UE)，移动台(Mobile Station，MS)，终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为移动终端。

下面对本申请实施例进行详细介绍。

请参阅图1，图1是本申请实施例公开的一种内容推送方法的流程示意图，如图1所示，该内容推送方法包括如下步骤。

101，服务端获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征以及实时特征参数，基于多个用户ID的实时用户特征生成目标自然人标识ID 的实时用户特征，所述实时特征参数包括当前时间点。

本申请实施例中，服务端是为客户端服务的，服务的内容诸如向客户端提供资源，保存客户端数据等。服务端是一种有针对性的服务程序，运行服务端的设备可以称为服务器。服务端可以同时与多个客户端建立连接，可以同时为多个客户端提供服务。本申请实施例中服务端为客户端提供的服务主要包括内容推送服务。内容推送服务可以包括：广告内容推送服务。广告内容推送服务可以包括：浏览器内容推送服务、应用程序内容推送服务、游戏内容推送服务等。服务端可以包括应用程序服务端、浏览器服务端、游戏服务端等。

用户ID可以包括如下任意一种或多种类型：单点登录标识(single sign onidentity，SSOID)、OpenID、集成电路卡识别码(Integrate circuit card identity，ICCID)、国际移动设备识别码(International Mobile Equipment Identity，IMEI)、电话号码(telephone，TEL)、全局唯一标识符(Globally Unique Identifier，GUID) 等。SSO是在多个应用系统中，用户只需登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。

其中，本申请实施例中的自然人ID会对应一个自然人。这个自然人可能会对应一个移动终端(比如，手机)、至少一个电话号码、至少一个应用程序账号、至少一个OpenID、一个SSOID、至少一个ICCID、至少一个IMEI。比如说，一个自然人有用一部手机、一个电话号码、5个应用程序账号，则将手机的IMEI、电话号码、5个应用程序账号打上一个自然人ID的标签。这5个应用程序账号对应的用户行为数据都属于这个自然人ID的用户行为数据。这样，一个真实的自然人，可以有很多个用户ID(比如，一个手机的IMEI、一个电话号码、5个应用程序账号)，但是却只对应一个唯一的自然人ID。自然人ID的具体呈现形式可以是一串字符。该自然人ID可以对应一个移动终端的标识，服务端向该自然人ID推送内容时，可以向该自然人ID对应的移动终端推送内容，无需单独向应用程序账号发送推送内容，从而提高推送效率。

用户ID的用户特征可以包括设备特征、定位特征和应用程序(Application， APP)特征。设备特征可以包括设备的型号、设备的标识等。定位特征可以包括全球定位系统(Global Positioning System，GPS)定位信息、基于移动位置服务(Location BasedService，LBS)位置轨迹等。应用程序特征可以包括应用程序的累计运行时长、应用程序的启动次数、应用程序的使用频率和次数、应用程序功能使用情况等。其中，应用程序功能使用情况包括在应用程序内关注的广告的类型、应用程序的使用偏好等。

其中，用户ID的实时用户特征是在当前时间点采集的关于该用户ID的用户特征。

服务端可以基于多个用户ID的实时用户特征生成目标自然人标识ID的实时用户特征。举例来说，如果目标自然人标识ID对应的5个用户ID，则服务端可以获取这5个用户ID的5个实时用户特征，服务端可以将这5个用户ID 的5个实时用户特征进行整合，得到该目标自然人ID的实时用户特征。具体的，例如，如果5个实时用户特征包括：第一APP关注的广告A、第二APP 的登录信息(未登录)、第三APP的登录信息(未登录)、第四APP的登录信息(未登录)、第五APP的登录信息(未登录)，则这5个实时用户特征中只有1个用户特征(第一APP关注的广告A)是有用的特征，则将第一APP关注的广告A作为该目标自然人ID的实时用户特征。一般而言，在一个时间点，多个用户ID的实时用户特征中，一般最多只有一个用户ID的用户特征是有用特征。在某些情况下，可能用户同时打开了多个APP，多个用户ID的实时用户特征中，可能有多个用户ID特征是有用特征，此时则需要将多个用户ID 特征进行整合。又例如，如果5个实时用户特征包括：第一APP关注的广告 A、第二APP关注的广告B、第三APP关注的广告C、第四APP的登录信息 (未登录)、第五APP的登录信息(未登录)。则果5个实时用户特征中只有3 个用户特征(第一APP关注的广告A、第二APP关注的广告B、第三APP关注的广告C)是有用的特征，则从这3个用户特征中确定广告A、广告B和广告C的类型，如果广告A、广告B和广告C的类型相同，均为XX类型广告，则可以确定自然人ID的实时用户特征为XX类型广告。

可选的，在执行步骤101之前，可以执行如下步骤：

(11)服务端获取自然人ID与用户ID的对应关系；

(12)服务端根据自然人ID与用户ID的对应关系确定与目标自然人ID 对应的多个用户ID。

本申请实施例中，服务端的数据库中可以存储自然人ID与用户ID的对应关系。服务端可以根据自然人ID与用户ID的对应关系快速确定目标自然人 ID对应的多个用户ID。

可选的，在执行步骤(11)之前，还可以执行如下步骤：

(21)服务端获取多个客户端上报的N个用户ID的历史行为数据，计算 N个用户ID的历史行为数据之间的相似度，N为正整数；

(22)服务端基于N个用户ID的历史行为数据之间的相似度构建用户ID 之间的关系对；

(23)服务端根据用户ID之间的关系对构建自然人ID与用户ID的对应关系，自然人ID与用户ID的对应关系中，一个自然人ID对应至少两个用户 ID。

本申请实施例中，历史行为数据可以包括：N个用户ID的历史设备特征、历史定位特征和历史应用程序(Application，APP)特征。历史设备特征可以包括设备的型号、设备的标识、设备的使用习惯(比如，设备的背光亮度大小、设备的音量大小、设备的握持姿势、设备的平均使用时长、设备的开机时间、设备的关机时间等)。历史定位特征可以包括全球定位系统(Global Positioning System，GPS)定位信息、基于移动位置服务(Location BasedService，LBS) 位置轨迹等。历史应用程序特征可以包括应用程序的设置参数(比如，应用程序的亮度、应用程序的音量、应用程序的刷新频率)、应用程序开启时间点、应用程序关闭时间点、应用程序功能使用情况、应用程序持续运行时长、应用程序累计运行时长、应用程序安装数据、应用程序卸载数据等。

服务端可以采用网页排名(PageRank)算法、最短路径算法、交替最小二乘(Alternating Least Squares，ALS)算法计算N个用户ID的历史行为数据之间的相似度。将相似度大于预设相似度阈值的用户ID建立关系对。比如， SSOID1＜-＞IMEI2，OPENID1＜-＞ICCID3，SSOID2＜-＞TEL2，IMEI2＜-＞TEL3， IMEI2＜-＞ICCID1，SSOID2＜-＞OPENID1，IMEI1＜-＞SSOID2。则SSOID1、 IMEI2、TEL3、ICCID1对应一个自然人ID(比如，自然人ID1)，OPENID1、 ICCID3、SSOID2、TEL2、IMEI1对应另一个自然人ID(比如，自然人ID2)。具体可以参见表1。

表1

用户ID	自然人ID
		SSOID1、IMEI2、TEL3、ICCID1	自然人ID1
OPENID1、ICCID3、SSOID2、TEL2、IMEI1	自然人ID2

表1是本申请实施例公开的一种用户ID与自然人ID的对应关系表。如表 1所示，自然人ID1与SSOID1、IMEI2、TEL3、ICCID1的对应、自然人ID2 与OPENID1、ICCID3、SSOID2、TEL2、IMEI1的对应。

可选的，N大于预设数量阈值，步骤(21)中，服务端计算N个用户ID 的历史行为数据之间的相似度，具体为：

服务端采用局部敏感哈希算法计算N个用户ID的历史行为数据之间的相似度。

本申请实施例中，如果N的数字较大，用户ID的数量非常庞大，如果将 N个用户ID的所有用户ID之间逐个进行相似度计算，则计算量非常庞大。采用局部敏感哈希算法计算海量数据之间的相似度，可以降低用户相似度计算的复杂度。

具体的，哈希敏感算法可以构建哈希函数，该哈希函数将具有相同或相似特征的用户ID放入同一个哈系桶内，然后对哈希桶内的用户ID进行相似度计算。本申请的局部敏感哈希算法可以将具有相同或相似特征的用户ID哈希到同一个哈系桶内进行相似度计算，这样，相似的用户以较大的概率分配到同一个哈系桶内，只需要计算桶内的用户ID之间的相似度，从而降低了相似度计算的复杂度。

举例来说，相同或相似特征可以是位置特征，可以将相近经纬度的用户 ID哈希到同一个桶内。具体的，可以通过欧式距离计算公式确定两个用户ID 是否具有相同或相似的位置特征。

举例来说，计算第一用户ID与第二用户ID是否具有相同或相似的位置特征时，可以获取第一用户ID的位置特征(经度为x₁，纬度y₁)，第二用户ID 的位置特征(经度为x₂，纬度y₂)，计算第一用户ID与第二用户ID的位置相似度：

如果d小于或等于预设阈值，表明第一用户ID与第二用户ID具有相同或相似的位置特征，将第一用户ID和第二用户ID放入同一个哈系桶内。如果d 大于预设阈值，表明第一用户ID与第二用户ID不具有相同或相似的位置特征。

可选的，服务端可以对新注册的用户ID的用户行为数据进行分析，分析该新注册的用户ID的用户行为数据与已经存储的所有自然人ID的用户行为数据进行分析，如果上述已经存储的所有自然人ID中与该新注册的用户ID的相似度最大的自然人ID的相似度大于预设相似度阈值，则建立上述相似度最大的自然人ID与该新注册的用户ID的对应关系。

102，服务端计算目标自然人标识ID的实时用户特征与目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度，当前时间点与目标历史时间段相对应。

本申请实施例中，目标自然人ID的历史特征是根据该目标自然人ID对应的多个用户ID的历史特征进行整合得到的。比如，服务端可以获取目标自然人ID对应的多个用户ID在过去一个月内的各个时间点的用户特征，将所述各个时间点的用户特征按照时间段进行归类，得到目标自然人ID在每个时间段的至少一个历史特征。具体的，服务端可以将目标自然人ID对应的多个用户 ID在过去一个月内每天6-9点的用户特征归入该目标自然人ID的第一时间段的历史特征；服务端可以将目标自然人ID对应的多个用户ID在过去一个月内每天9-11点的用户特征归入该目标自然人ID的第二时间段的历史特征；服务端可以将目标自然人ID对应的多个用户ID在过去一个月内每天11-14点的用户特征归入该目标自然人ID的第三时间段的历史特征；服务端可以将目标自然人ID对应的多个用户ID在过去一个月内每天14-17点的用户特征归入该目标自然人ID的第四时间段的历史特征；服务端可以将目标自然人ID对应的多个用户ID在过去一个月内每天17-20点的用户特征归入该目标自然人ID的第五时间段的历史特征；服务端可以将目标自然人ID对应的多个用户ID在过去一个月内每天20-24点的用户特征归入该目标自然人ID的第六时间段的历史特征；服务端可以将目标自然人ID对应的多个用户ID在过去一个月内每天 0-6点的用户特征归入该目标自然人ID的第七时间段的历史特征。当前时间点是服务端获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征的时间点。如果当前时间点为上午7点，则当前时间点与第一时间段(6-9点)对应，则服务端计算目标自然人标识ID的实时用户特征与目标自然人ID的第一时间段的至少一个历史特征的相似度。

服务端获取目标自然人ID在每个时间段的至少一个历史特征后，服务端可以获取在每个时间段的每个历史特征对应的内容标签。比如，如果历史特征为关注广告A，则对应的内容标签可以为广告A；如果历史特征为关注第一 APP，则对应的内容标签可以为第一APP。

服务端获取在每个时间段的每个历史特征对应的内容标签，具体为：

服务端获取第一时间段的第一历史特征，第一历史特征为所述第一时间段的所有历史特征中的任一个；

服务端确定具有所述第一历史特征的自然人群体；

确定所述自然人群体对应的标签；

确定所述第一时间段的第一历史特征对应的内容标签为所述自然人群体对应的标签。

本申请实施例中，具有第一历史特征的自然人群体，表明这个自然人群体具都有该第一历史特征，表明该目标自然人ID也属于该自然人群体，具有该自然人群体的相应特征，后续向该目标自然人ID推送与该自然人群体对应的标签对应的内容，从而提高内容推送的准确度。自然人群体是指具有至少一个共有特征的一类自然人ID的集合。

可选的，服务端计算目标自然人ID的实时用户特征与目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度，具体为：

服务端提取所述目标自然人ID的实时用户特征中的目标数字参数，提取所述目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的至少一个历史数字参数；

通过欧式距离计算公式分别计算所述目标数字参数与所述至少一个历史数字参数之间的至少一个欧式距离大小。

其中，计算的欧式距离越小，其相似度越高；计算的欧式距离越大，其相似度越低。

可选的，服务端计算目标自然人ID的实时用户特征与目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度，具体为：

服务端提取所述目标自然人ID的实时用户特征中的目标向量，提取所述目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的至少一个历史向量；

通过汉明距离计算公式分别计算所述目标向量与所述至少一个历史向量之间的汉明距离大小。

其中，计算的汉明距离越小，其相似度越高；计算的汉明距离越大，其相似度越低。

举例来说，目标向量为10位，至少一个历史向量均为10位，通过比较目标向量的每一位与至少一个历史向量的每一位是否相同，若相同，则表明该位对应的汉明距离为0，若不同，则表明该位对应的汉明距离为1，将所有位的汉明距离相加，得到向量之间的最终汉明距离，最终汉明距离为0～10之间。最终汉明距离越大，其相似度越低；最终汉明距离越小，其相似度越高。

103，服务端确定至少一个历史特征中与目标自然人标识ID的实时用户特征相似度最高的第一目标历史特征，确定与第一目标历史特征对应的第一目标内容标签。

104，服务端向目标自然人ID推送与第一目标内容标签对应的内容。

本申请实施例中，每个历史特征都有与其对应的至少一个内容标签。服务端计算目标自然人标识ID的实时用户特征与目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度后，确定至少一个历史特征中与目标自然人标识 ID的实时用户特征相似度最高的第一目标历史特征，服务端向该目标自然人 ID推送与第一目标内容标签对应的内容。

其中，第一目标内容标签可以是广告内容标签，其对应的内容可以为广告内容。本申请实施例可以根据用户的实时特征在特定时段可以实现精准的广告投放。

可选的，实时特征参数还包括当前地理位置信息，在执行步骤104之前，还可以执行如下步骤：

服务端确定与当前地理位置信息对应的地理位置标签。

步骤104具体可以为：

服务端向目标自然人ID推送与第一目标内容标签和地理位置标签对应的内容。

本申请实施例中，当前地理位置信息可以包括当前的GPS定位信息(比如，当前的经纬度信息)。本申请实施例在进行内容推送时，不仅考虑时间因素，还考虑地理位置信息，从而进一步提高向目标自然人ID推送的内容的准确度。

实施本申请实施例，在向目标自然人ID推送内容时，可以基于该目标自然人ID的实时用户特征以及实时特征参数与该目标自然人ID的历史特征的相似度来确定向该目标自然人ID推送的内容的标签，并向该目标自然人ID推送该标签对应的内容。由于用于对比的历史特征是基于该自然人ID对应的多个用户ID得到的，与采用单一用户ID的历史特征相比，使得历史特征得到极大的丰富，提高了内容标签的准确度，从而可以提高内容推送的准确性。

请参阅图2，图2是本申请实施例公开的另一种内容推送方法的流程示意图。图2是在图1的基础上进一步优化得到的，如图2所示，该内容推送方法包括如下步骤。

201，服务端获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征以及实时特征参数，基于多个用户ID的实时用户特征生成目标自然人标识ID 的实时用户特征，实时特征参数包括当前时间点和当前地理位置信息。

202，服务端计算目标自然人标识ID的实时用户特征与目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度，当前时间点与目标历史时间段相对应。

203，服务端确定至少一个历史特征中与目标自然人标识ID的实时用户特征相似度最高的第一目标历史特征，确定与第一目标历史特征对应的第一目标内容标签。

其中，步骤201至步骤203的具体实施可以参见图1所示的步骤101至步骤103，此处不再赘述。

204，服务端计算第一目标内容标签与当前地理位置信息的相似度。

205，若第一目标内容标签与当前地理位置信息的相似度大于或等于预设相似度阈值，服务端向目标自然人ID推送与第一目标内容标签对应的内容。

本申请实施例中，当前地理位置信息可以包括当前的GPS定位信息(比如，当前的经纬度信息)。服务端计算第一目标内容标签与当前地理位置信息的相似度，具体为：服务端提取第一目标内容标签中的位置子标签，计算第一目标内容标签中的位置子标签与当前地理位置信息的相似度。

其中，服务端可以通过欧式距离计算公式算第一目标内容标签中的位置子标签与当前地理位置信息的相似度。

本申请实施例在进行内容推送时，不仅考虑时间因素，还考虑地理位置信息，从而进一步提高向目标自然人ID推送的内容的准确度。

可选的，图2所示的方法还可以包括如下步骤：

(31)若第一目标内容标签与当前地理位置信息的相似度小于预设相似度阈值，服务端确定至少一个历史特征中与目标自然人标识ID的实时用户特征相似度第二高的第二目标历史特征，确定与第二目标历史特征对应的第二目标内容标签；

(32)服务端计算第二目标内容标签与当前地理位置信息的相似度；

(33)若第二目标内容标签与当前地理位置信息的相似度大于或等于预设相似度阈值，服务端向目标自然人ID推送与第二目标内容标签对应的内容。

本申请实施例中，如果第一目标内容标签与当前地理位置信息的相似度小于预设相似度阈值，表明在当前地理位置，并不适合推送与第一目标内容标签对应的内容。比如，第一目标内容标签为旅行有关的标签，而当前地理位置信息定位在医院，则二者相似度小。

本申请实施例中，当第一目标内容标签与当前地理位置信息的相似度小于预设相似度阈值，服务端确定至少一个历史特征中与目标自然人标识ID的实时用户特征相似度第二高的第二目标历史特征，确定与第二目标历史特征对应的第二目标内容标签，若第二目标内容标签与当前地理位置信息的相似度大于或等于预设相似度阈值，服务端向目标自然人ID推送与第二目标内容标签对应的内容。若第二目标内容标签与当前地理位置信息的相似度小于预设相似度阈值，则重新执行步骤201。

本申请实施例在进行内容推送时，不仅考虑时间因素，还考虑地理位置信息，从而进一步提高向目标自然人ID推送的内容的准确度。

上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，服务端为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本发明能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对服务端进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。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。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，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。

请参阅图3，图3是本申请实施例公开的一种内容推送装置的结构示意图。如图3所示，该内容推送装置300包括获取单元301、计算单元302、确定单元303和推送单元304，其中：

所述获取单元301，用于获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征以及实时特征参数，基于所述多个用户ID的实时用户特征生成所述目标自然人标识ID的实时用户特征，所述实时特征参数包括当前时间点；

所述计算单元302，用于计算所述目标自然人标识ID的实时用户特征与所述目标自然人ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度，所述当前时间点与所述目标历史时间段相对应；

所述确定单元303，用于确定所述至少一个历史特征中与所述目标自然人标识ID的实时用户特征相似度最高的第一目标历史特征，确定与所述第一目标历史特征对应的第一目标内容标签；

所述推送单元304，用于向所述目标自然人ID推送与所述第一目标内容标签对应的内容。

可选的，所述实时特征参数还包括当前地理位置信息。

所述确定单元303，还用于确定与所述当前地理位置信息对应的地理位置标签；

所述推送单元304向所述目标自然人ID推送与所述第一目标内容标签对应的内容，具体为：向所述目标自然人ID推送与所述第一目标内容标签和所述地理位置标签对应的内容。

可选的，所述实时特征参数还包括当前地理位置信息，

所述计算单元302，还用于计算所述第一目标内容标签与所述当前地理位置信息的相似度；

所述推送单元304，还用于在所述第一目标内容标签与所述当前地理位置信息的相似度大于或等于预设相似度阈值的情况下，向所述目标自然人ID推送与所述第一目标内容标签对应的内容。

可选的，所述确定单元303，还用于在所述第一目标内容标签与所述当前地理位置信息的相似度小于所述预设相似度阈值的情况下，确定所述至少一个历史特征中与所述目标自然人标识ID的实时用户特征相似度第二高的第二目标历史特征，确定与所述第二目标历史特征对应的第二目标内容标签；

所述计算单元302，还用于计算所述第二目标内容标签与所述当前地理位置信息的相似度；

所述推送单元304，还用于在所述第二目标内容标签与所述当前地理位置信息的相似度大于或等于预设相似度阈值的情况下，向所述目标自然人ID推送与所述第二目标内容标签对应的内容。

可选的，所述获取单元301，还用于在获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征以及实时特征参数之前，获取自然人ID与用户ID 的对应关系；

所述确定单元303，还用于根据自然人ID与用户ID的对应关系确定与所述目标自然人ID对应的多个用户ID。

可选的，该内容推送装置300还可以包括处理单元305。

所述获取单元301，还用于获取自然人ID与用户ID的对应关系之前，获取多个客户端上报的N个用户ID的历史行为数据；

所述计算单元302，还用于计算所述N个用户ID的历史行为数据之间的相似度，N为正整数；

所述处理单元305，用于基于所述N个用户ID的历史行为数据之间的相似度构建用户ID之间的关系对；根据所述用户ID之间的关系对构建自然人 ID与用户ID的对应关系，所述自然人ID与用户ID的对应关系中，一个自然人ID对应至少两个用户ID。

可选的，N大于预设数量阈值，所述计算单元302计算所述N个用户ID 的历史行为数据之间的相似度，具体为：采用局部敏感哈希算法计算所述N 个用户ID的历史行为数据之间的相似度。

其中，图3中的获取单元301、计算单元302、确定单元303、推送单元 304和处理单元305可以是处理器。

实施图3所示的内容推送装置，在向目标自然人ID推送内容时，可以基于该目标自然人ID的实时用户特征以及实时特征参数与该目标自然人ID的历史特征的相似度来确定向该目标自然人ID推送的内容的标签，并向该目标自然人ID推送该标签对应的内容。由于用于对比的历史特征是基于该自然人ID 对应的多个用户ID得到的，与采用单一用户ID的历史特征相比，使得历史特征得到极大的丰富，提高了内容标签的准确度，从而可以提高内容推送的准确性。

请参阅图4，图4是本申请实施例公开的一种服务端的结构示意图。如图 4所示，该服务端400包括处理器401和存储器402，其中，服务端400还可以包括总线403，处理器401和存储器402可以通过总线403相互连接，总线 403可以是外设部件互连标准(PeripheralComponent Interconnect，简称PCI) 总线或扩展工业标准结构(Extended IndustryStandard Architecture，简称EISA) 总线等。总线403可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。其中，服务端400还可以包括输入输出设备404。存储器402用于存储包含指令的一个或多个程序；处理器401用于调用存储在存储器402中的指令执行上述图1 至图2中的部分或全部方法步骤。

实施图4所示的服务端，在向目标自然人ID推送内容时，可以基于该目标自然人ID的实时用户特征以及实时特征参数与该目标自然人ID的历史特征的相似度来确定向该目标自然人ID推送的内容的标签，并向该目标自然人ID 推送该标签对应的内容。由于用于对比的历史特征是基于该自然人ID对应的多个用户ID得到的，与采用单一用户ID的历史特征相比，使得历史特征得到极大的丰富，提高了内容标签的准确度，从而可以提高内容推送的准确性。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种内容推送方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，该计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种内容推送方法的部分或全部步骤。

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。

在上述实施例中，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，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，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，装置或单元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。

所述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，可以存储在一个计算机可读取存储器中。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一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(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。而前述的存储器包括：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。

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相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，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 (10)

1.一种内容推送方法，其特征在于，包括：

获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征以及实时特征参数，基于所述多个用户ID的实时用户特征生成所述目标自然人标识ID的实时用户特征，所述实时特征参数包括当前时间点；所述用户ID包括如下任意一种或多种类型：单点登录标识、OpenID、集成电路卡识别码、国际移动设备识别码、电话号码、全局唯一标识符；所述用户ID的实时用户特征包括设备特征、定位特征和应用程序特征；所述应用程序特征包括应用程序的累计运行时长、应用程序的启动次数、应用程序的使用频率和次数、应用程序功能使用情况；所述应用程序功能使用情况包括在所述应用程序内关注的广告的类型、所述应用程序的使用偏好；

计算所述目标自然人标识ID的实时用户特征与所述目标自然人标识ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度，所述当前时间点与所述目标历史时间段相对应；

确定所述至少一个历史特征中与所述目标自然人标识ID的实时用户特征相似度最高的第一目标历史特征，确定与所述第一目标历史特征对应的第一目标内容标签；

向所述目标自然人标识ID推送与所述第一目标内容标签对应的内容；

所述基于所述多个用户ID的实时用户特征生成所述目标自然人标识ID的实时用户特征，包括：

从所述多个用户ID的实时用户特征中筛选至少一个有用特征，根据所述至少一个有用特征生成所述目标自然人标识ID的实时用户特征，所述有用特征包括所述多个用户ID中已经登录的应用程序的应用程序特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时特征参数还包括当前地理位置信息，所述向所述目标自然人标识ID推送与所述第一目标内容标签对应的内容之前，所述方法还包括：

确定与所述当前地理位置信息对应的地理位置标签；

所述向所述目标自然人标识ID推送与所述第一目标内容标签对应的内容，包括：

向所述目标自然人标识ID推送与所述第一目标内容标签和所述地理位置标签对应的内容。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时特征参数还包括当前地理位置信息，所述确定与所述第一目标历史特征对应的第一目标内容标签之后，所述方法还包括：

计算所述第一目标内容标签与所述当前地理位置信息的相似度；

若所述第一目标内容标签与所述当前地理位置信息的相似度大于或等于预设相似度阈值，执行所述向所述目标自然人标识ID推送与所述第一目标内容标签对应的内容的步骤。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述第一目标内容标签与所述当前地理位置信息的相似度小于所述预设相似度阈值，确定所述至少一个历史特征中与所述目标自然人标识ID的实时用户特征相似度第二高的第二目标历史特征，确定与所述第二目标历史特征对应的第二目标内容标签；

计算所述第二目标内容标签与所述当前地理位置信息的相似度；

若所述第二目标内容标签与所述当前地理位置信息的相似度大于或等于预设相似度阈值，向所述目标自然人标识ID推送与所述第二目标内容标签对应的内容。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征以及实时特征参数之前，所述方法还包括：

获取自然人ID与用户ID的对应关系；

根据自然人ID与用户ID的对应关系确定与所述目标自然人标识ID对应的多个用户ID。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取自然人ID与用户ID的对应关系之前，所述方法还包括：

获取多个客户端上报的N个用户ID的历史行为数据，计算所述N个用户ID的历史行为数据之间的相似度，N为正整数；

基于所述N个用户ID的历史行为数据之间的相似度构建用户ID之间的关系对；

根据所述用户ID之间的关系对构建自然人ID与用户ID的对应关系，所述自然人ID与用户ID的对应关系中，一个自然人ID对应至少两个用户ID。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，N大于预设数量阈值，所述计算所述N个用户ID的历史行为数据之间的相似度，包括：

采用局部敏感哈希算法计算所述N个用户ID的历史行为数据之间的相似度。

8.一种内容推送装置，其特征在于，所述内容推送装置包括获取单元、计算单元、确定单元和推送单元，其中：

所述获取单元，用于获取目标自然人标识ID对应的多个用户ID的实时用户特征以及实时特征参数，基于所述多个用户ID的实时用户特征生成所述目标自然人标识ID的实时用户特征，所述实时特征参数包括当前时间点；所述用户ID包括如下任意一种或多种类型：单点登录标识、OpenID、集成电路卡识别码、国际移动设备识别码、电话号码、全局唯一标识符；所述用户ID的实时用户特征包括设备特征、定位特征和应用程序特征；所述应用程序特征包括应用程序的累计运行时长、应用程序的启动次数、应用程序的使用频率和次数、应用程序功能使用情况；所述应用程序功能使用情况包括在所述应用程序内关注的广告的类型、所述应用程序的使用偏好；

所述计算单元，用于计算所述目标自然人标识ID的实时用户特征与所述目标自然人标识ID的目标历史时间段的至少一个历史特征的相似度，所述当前时间点与所述目标历史时间段相对应；

所述确定单元，用于确定所述至少一个历史特征中与所述目标自然人标识ID的实时用户特征相似度最高的第一目标历史特征，确定与所述第一目标历史特征对应的第一目标内容标签；

所述推送单元，用于向所述目标自然人标识ID推送与所述第一目标内容标签对应的内容；

所述获取单元基于所述多个用户ID的实时用户特征生成所述目标自然人标识ID的实时用户特征，包括：从所述多个用户ID的实时用户特征中筛选至少一个有用特征，根据所述至少一个有用特征生成所述目标自然人标识ID的实时用户特征，所述有用特征包括所述多个用户ID中已经登录的应用程序的应用程序特征。

9.一种服务端，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序被配置成由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1~7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1~7任一项所述的方法。

Images