CN114298767A - 直播平台信息推送方法及其装置、设备、介质、产品 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种直播平台信息推送方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：将广告素材输入至广告分类模型中，并将广告素材及其由模型所输出的广告类型标签对应存储至广告数据库中；将承接内容输入至广告分类模型中，并将承接内容与其由模型所输出的广告类型标签对应存储至内容数据库中；响应作用于目标用户端的广告推送请求，从广告数据库中获取与目标用户端的特征匹配的广告素材以生成广告消息进行推送；响应目标用户端的平台进入事件，从内容数据库中获取与目标用户端进入直播平台所响应的广告素材匹配的承接内容推送至目标用户端中。本申请通过同一模型分类平台中广告及内容，快速精确地为用户推荐与其所接收的广告类型相匹的平台内容。

Description

直播平台信息推送方法及其装置、设备、介质、产品

技术领域

本申请涉及互联网直播领域，尤其涉及一种直播平台信息推送方法，此外还涉及该方法相应的装置、设备、非易失性存储介质以及计算机程序产品。

背景技术

现有的互联网平台中常常需要向互联网中的用户投放广告，以提升自身平台在互联网中的曝光度，且从其他互联网平台中吸收用户，提升自身平台的用户数，或在互联网中召回其自身平台的老用户。

但大部分平台的广告业务中只涉及广告投放而不涉及用户通过广告进入平台后的业务，使用户通过平台所推送的广告进行平台后，平台往往需要用户自己选定其所感兴趣的内容类型后，再向用户推荐相应的内容进行浏览，例如，当直播平台向用户推送直播平台的广告后，用户进入直播平台时还需选定其所感兴趣的直播类型后，直播平台才会向用户推送包含其感兴趣的直播间的直播间浏览页面，在这过程中需耗费大量时间，对用户而言也较为繁琐，接受度不高，导致部分用户因此退出平台，造成平台流失用户，使平台投放的广告无法到达预期效果。

针对上述的问题，本申请人出于该问题的考虑做出相应的探索。

发明内容

本申请的目的在于满足现有技术的需求或克服现有技术的至少部分不足而提供一种直播平台信息推送方法及其相应的装置、电子设备、非易失性存储介质以及计算机程序产品。

为实现本申请的目的，采用如下技术方案：

适应本申请的目的而提出的一种直播平台信息推送方法，包括如下步骤：

将多个广告素材输入至已训练至收敛的广告分类模型中，获取由该广告分类模型输出的所述广告素材各自所属的广告类型标签，并将该些广告素材及其所述广告类型标签对应存储至广告数据库中；

将直播平台所存在的多个承接内容输入至所述广告分类模型中，获取由该广告分类模型所输出的所述承接内容各自所属的广告类型标签，并将该些承接内容与其所述广告类型标签对应存储至内容数据库中；

响应作用于目标用户端的广告推送请求，获取该目标用户端所对应的用户特征信息，从所述广告数据库中获取具有与该用户特征信息特征匹配的广告类型标签的广告素材，并生成包含该些广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中；

响应作用于所述目标用户端的平台进入事件，确定该目标用户端进入直播平台所响应的广告素材，根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中。

进一步的实施例中，所述根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中的步骤之后，包括如下由服务器执行的后置步骤：

监听所述目标用户端在直播平台中的用户行为数据，以根据该用户行为数据，更新所述广告消息包含的广告素材的广告类型标签所对应的广告类型的综合回报比信息；

根据最新为所述广告类型更新的综合回报比信息，更新该广告类型在广告类型排行榜中的排行位置，所述广告类型排行榜中存在各广告类型依照其综合回报比信息进行排序。

进一步的实施例中，所述将多个广告素材输入至已训练至收敛的广告分类模型中，获取由该广告分类模型输出的所述广告素材各自所属的广告类型标签的步骤中，包括如下由广告分类模型执行的步骤：

将所述广告素材进行格式化预处理；

调用已训练至收敛的特征提取模型，提取模型提取出所述广告素材的特征向量；

调用已训练至收敛的标签分类模型，计算所述特征向量与各个广告类型标签相对应的概率，将概率最大的广告类型标签作为所述广告素材所属的广告类型标签。

进一步的实施例中，所述获取该目标用户端所对应的用户特征信息，以从所述广告数据库中获取与该用户特征信息特征匹配的广告类型标签的广告素材，并生成包含该些广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中的步骤中，包括如下由服务器执行的步骤：

从用户数据库中获取所述目标用户端所对应的用户特征信息，根据该用户特征信息确定所述目标用户端所对应的用户类型；

查询所述广告数据库中与该用户类型相对应的一个或多个广告类型标签，获取该些广告类型标签各自在所述广告数据库中对应存储的广告素材；

生成包含各所述广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中。

进一步的实施例中，所述响应作用于所述目标用户端的平台进入事件，确定该目标用户端进入直播平台所响应的广告素材，根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中的步骤中，包括如下由服务器执行的步骤：

响应所述目标用户端通过所述广告消息中任一广告素材所触发的平台进入事件，获取该平台进入事件所对应的广告素材标识；

确定所述广告素材标识所指向的广告素材，查询出该广告素材在所述广告数据库中对应存储的广告类型标签；

获取所述内容数据库中具有所述广告类型标签的一个或多个承接内容，并将该些承接内容推送所述目标用户端中。

进一步的实施例中，所述根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中的步骤中，包括如下由目标用户端执行的步骤：

接收由服务器推送的所述承接内容，解析出该承接内容中包含的直播间特征信息，所述直播间特征信息中包含直播间名称、主播用户名称及主播用户头像；

在图形用户界面中输出展示所述直播间特征信息，且响应作用于所述直播间特征信息所执行的直播间进入指令，加载该直播间特征信息所对应的直播间页面。

适应本申请的目的而提出的一种直播平台信息推送装置，其包括：

广告素材分类模块，用于将多个广告素材输入至已训练至收敛的广告分类模型中，获取由该广告分类模型输出的所述广告素材各自所属的广告类型标签，并将该些广告素材及其所述广告类型标签对应存储至广告数据库中；

承接内容分类模块，用于将直播平台所存在的多个承接内容输入至所述广告分类模型中，获取由该广告分类模型所输出的所述承接内容各自所属的广告类型标签，并将该些承接内容与其所述广告类型标签对应存储至内容数据库中；

广告消息推送模块，用于响应作用于目标用户端的广告推送请求，获取该目标用户端所对应的用户特征信息，从所述广告数据库中获取具有与该用户特征信息特征匹配的广告类型标签的广告素材，并生成包含该些广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中；

承接内容推送模块，用于响应作用于所述目标用户端的平台进入事件，确定该目标用户端进入直播平台所响应的广告素材，根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中。

进一步的实施例中，所述的广告素材分类模块包括：

广告素材预处理子模块，用于将所述广告素材进行格式化预处理；

特征向量提取子模块，用于调用已训练至收敛的特征提取模型，提取模型提取出所述广告素材的特征向量；

广告类型标签匹配子模块，用于调用已训练至收敛的标签分类模型，计算所述特征向量与各个广告类型标签相对应的概率，将概率最大的广告类型标签作为所述广告素材所属的广告类型标签。

进一步的实施例中，所述的广告消息推送模块包括：

用户类型确定子模块，用于从用户数据库中获取所述目标用户端所对应的用户特征信息，根据该用户特征信息确定所述目标用户端所对应的用户类型；

广告素材查询子模块，用于查询所述广告数据库中与该用户类型相对应的一个或多个广告类型标签，获取该些广告类型标签各自在所述广告数据库中对应存储的广告素材；

广告消息生成子模块，用于生成包含各所述广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中。

进一步的实施例中，所述的承接内容推送模块包括：

广告标识确定子模块，用于响应所述目标用户端通过所述广告消息中任一广告素材所触发的平台进入事件，获取该平台进入事件所对应的广告素材标识；

广告标签确定子模块，用于确定所述广告素材标识所指向的广告素材，查询出该广告素材在所述广告数据库中对应存储的广告类型标签；

承接内容获取子模块，用于获取所述内容数据库中具有所述广告类型标签的一个或多个承接内容，并将该些承接内容推送所述目标用户端中。

较佳的实施例中，所述的承接内容推送模块还包括：

承接内容接收子模块，用于接收由服务器推送的所述承接内容，解析出该承接内容中包含的直播间特征信息，所述直播间特征信息中包含直播间名称、主播用户名称及主播用户头像；

直播间加载子模块，用于在图形用户界面中输出展示所述直播间特征信息，且响应作用于所述直播间特征信息所执行的直播间进入指令，加载该直播间特征信息所对应的直播间页面。

适应本申请的目的而提出的一种电子设备，包括中央处理器和存储器，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行所述直播平台信息推送方法的步骤。

适应本申请的目的而提出的一种非易失性存储介质，其存储有依据所述直播平台信息推送方法所实现的计算机程序，所述计算机程序被计算机调用运行时，执行其相应的方法所包括的步骤。

为解决上述技术问题本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序及计算机指令，该计算机程序及计算机指令被处理器执行时，使得所述处理器执行上述所述直播平台信息推送方法的步骤。

相对于现有技术，本申请的优势如下：

本申请通过将平台广告及平台内容输入至同一分类模型中进行分类，使平台中的内容可作为广告的承接内容，当用户通过平台推送的广告进入平台时，平台将根据用户所响应的广告快速且精准地为用户推荐相应的平台内容供用户浏览，以提升用户通过广告进入平台后的浏览体验，且平台向用户所投放的广告与用户的特征相匹配，则平台向用户推荐的承接内容不仅与广告业务相关联，且同时也与用户的特征相符，而不需要用户进行繁杂的兴趣编辑，进入平台后并立即收到平台所推荐的内容进行浏览，例如，用户通过触控某一直播类型的直播广告进入直播平台后，直播平台将向该用户推送与其所触控的直播类型相对应的直播间页面，有效地提升用户的使用体验，且对于平台而言可有效地提升平台用户的转化率。

其次，本申请通过基于神经网络模型构建的广告分类模型确定出广告素材及承接内容各自的广告类型标签，即广告分类模型既应用于广告分类业务也应用于平台内容的分类，使平台内容可用于广告业务的承接，且因广告与平台内容的类型由同一模型确定，使平台可快速且准确地为用户匹配与其接收的广告相匹配的平台内容进行推荐。

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为实施本申请的技术方案相关的一种典型的网络部署架构示意图；

图2为本申请的直播平台信息推送方法的典型实施例的流程示意图；

图3为本申请的目标用户端输出展示广告消息的图形用户界面的示意图；

图4为本申请的目标用户端输出承接内容中包含的直播间特征信息的图形用户界面的示意图；

图5为本申请的目标用户端中的直播间页面的图形用户界面的示意图

图6为本申请中关于广告类型排行榜的更新的具体实施步骤所形成的流程示意图；

图7为本申请中广告类型排行榜的窗口的显示样式的示意图；

图8为本申请关于广告分类模型分类广告素材的具体实施步骤所形成的流程示意图；

图9为本申请关于从广告数据库中匹配出相应的广告素材推送至用户端的具体实施步骤所形成的流程示意图；

图10为本申请关于从内容数据库中匹配出与广告素材相对应的承接内容推送至用户端的具体实施步骤所形成的流程示意图；

图11为本申请关于目标用户端解析承接内容的具体实施步骤所形成的流程示意图；

图12为本申请的直播平台信息推送装置的典型实施例的原理框图；

图13为本申请一个实施例的计算机设备的基本结构框图。

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。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

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“客户端”、“终端”、“终端设备”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，进行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他诸如个人计算机、平板电脑之类的通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；PCS(PersonalCommunications Service，个人通信系统)，其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力；PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)，其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS(Global PositioningSystem，全球定位系统)接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“客户端”、“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“客户端”、“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是PDA、MID(Mobile Internet Device，移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒等设备。

本申请所称的“服务器”、“客户端”、“服务节点”等名称所指向的硬件，本质上是具备个人计算机等效能力的电子设备，为具有中央处理器(包括运算器和控制器)、存储器、输入设备以及输出设备等冯诺依曼原理所揭示的必要构件的硬件装置，计算机程序存储于其存储器中，中央处理器将存储在外存中的程序调入内存中运行，执行程序中的指令，与输入输出设备交互，借此完成特定的功能。

需要指出的是，本申请所称的“服务器”这一概念，同理也可扩展到适用于服务器机群的情况。依据本领域技术人员所理解的网络部署原理，所述各服务器应是逻辑上的划分，在物理空间上，这些服务器既可以是互相独立但可通过接口调用的，也可以是集成到一台物理计算机或一套计算机机群的。本领域技术人员应当理解这一变通，而不应以此约束本申请的网络部署方式的实施方式。

请参阅图1，本申请相关技术方案实施时所需的硬件基础可按图中所示的架构进行部署。本申请所称服务器80部署在云端，作为一个业务服务器，其可以负责进一步连接起相关数据服务器以及其他提供相关支持的服务器等，以此构成逻辑上相关联的服务机群，来为相关的终端设备例如图中所示的智能手机81和个人计算机82或者第三方服务器(未图示)提供服务。所述的智能手机和个人计算机均可通过公知的网络接入方式接入互联网，与云端的服务器80建立数据通信链路，以便运行所述服务器所提供的服务相关的终端应用程序。

对于服务器而言，所述的应用程序通常会被构建为服务进程，开放相应的程序接口，供各种终端设备上运行的应用程序进行远程调用，本申请中适于运行于服务器的相关技术方案，便可以此种方式实现于服务器中。

所述的应用程序，是指运行于服务器或终端设备上的应用程序，这一应用程序采用编程的方式实现了本申请的相关技术方案，其程序代码可被以计算机可执行指令的形式保存于计算机能识别的非易失性存储介质中，并被中央处理器调入内存中运行，通过该应用程序在计算机的运行而构造出本申请的相关装置。

对于服务器而言，所述的应用程序通常会被构建为服务进程，开放相应的程序接口，供各种终端设备上运行的应用程序进行远程调用，本申请中适于运行于服务器的相关技术方案，便可以此种方式实现于服务器中。

本申请中适于在终端设备实现的技术方案也可以被编程内置于提供网络直播的应用程序中，作为其一部分扩展功能。所述的网络直播，是指一种基于前述的网络部署架构所实现的一种直播间网络服务。

本申请所称的直播间，是指依靠互联网技术实现的一种视频聊天室，通常具备音视频播控功能，包括主播用户和观众用户，观众用户可以包括已经在平台中注册的注册用户，也可以是未注册的游客用户；可以是关注了主播用户的注册用户，也可以是未关注主播用户的注册或未注册用户。主播用户与观众用户之间可通过语音、视频、文字等公知的线上交互方式来实现互动，一般是主播用户以音视频流的形式为观众用户表演节目，并且在互动过程中还可产生经济交易行为。当然，直播间的应用形态并不局限于在线娱乐，也可推广到其他相关场景中，例如教育培训场景、视频会议场景、产品推介销售场景以及其他任何需要类似互动的场景中。

本领域技术人员对此应当知晓：本申请的各种方法，虽然基于相同的概念而进行描述而使其彼此间呈现共通性，但是，除非特别说明，否则这些方法都是可以独立执行的。同理，对于本申请所揭示的各个实施例而言，均基于同一发明构思而提出，因此，对于相同表述的概念，以及尽管概念表述不同但仅是为了方便而适当变换的概念，应被等同理解。

本申请即将揭示的各个实施例，除非明文指出彼此之间的相互排斥关系，否则，各个实施例所涉的相关技术特征可以交叉结合而灵活构造出新的实施例，只要这种结合不背离本申请的创造精神且可满足现有技术中的需求或解决现有技术中的某方面的不足即可。对此变通，本领域技术人员应当知晓。

请参阅图2，本申请的一种直播平台信息推送方法，在其典型实施例中，其包括如下步骤：

步骤S11，将多个广告素材输入至已训练至收敛的广告分类模型中，获取由该广告分类模型输出的所述广告素材各自所属的广告类型标签，并将该些广告素材及其所述广告类型标签对应存储至广告数据库中：

服务器将多个所述广告素材输入至已训练至所述收敛的广告分类模型中，以获取由该广告分类模型所输出的该些广告输出各自所属的所述广告类型标签，进而将该些广告素材与其所述广告类型标签作为映射关系数据存储至所述广告数据库中。

所述的广告素材一般是指用于广告推送的图文素材或视频素材，所述广告素材一般由开发人员所处的设备推送至服务器中，以便服务器通过所述广告分类模型对所述广告素材进行分类。

所述的广告类型标签一般是指用于表征广告素材的广告类型的标签，例如，当广告素材为女主播的图片时，所述广告分类模型为该广告素材所确定的广告类型标签一般为女主播广告类型，且所述广告类型标签一般还包含其所对应的广告素材/承接内容的特征向量，以提升后续可通过目标用户端响应的广告素材的特征向量为该目标用户端匹配相应的承接内容进行推送。

所述的广告分类模型一般为基于神经网络模型所构建的分类模型，其用于识别广告素材所对应的广告类型以确定广告素材所对应的广告类型标签，具体的，所述广告分类模型获取由服务器推送的所述广告素材后，将对该广告素材进行预处理，例如，当广告素材为广告图片素材时，所述广告分类模型将该广告素材调整为适用于进行分类识别的尺寸，如果广告素材为广告文本素材时，广告分类模型将移除该广告文本素材所包含的特殊字符及对该广告文本素材进行分词处理；当所述广告分类模型完成所述广告素材的预处理后，所述广告分类模型将调用已训练至收敛的特征提取模型，提取模型提取出所述广告素材的特征向量，所述特征提取模型一般为卷积神经网络模型，如CNN或FCN等模型；提取出所述广告素材的特征向量后，所述广告分类模型将调用已训练至收敛的标签分类模型，计算所述特征向量与各个广告类型标签相对应的概率，将概率最大的广告类型标签作为所述广告素材所属的广告类型标签，所述的标签分类模型一般基于归一化算法构建，如Softmax算法。

服务器通过所述广告分类模型获取所述广告素材的所述广告类型标签后，将该广告素材及其所述广告类型标签对应存储至所述广告数据库中，所述广告数据库中存储着多个由广告素材及其所对应的广告类型标签组成的映射关系数据，以便后续服务器通过该广告数据库查询获取相应的广告素材，生成并不会该广告素材的广告消息进行广告投放。关于所述广告消息的生成及投放，请参考后续步骤，本步骤恕不赘述。

步骤S12，将直播平台所存在的多个承接内容输入至所述广告分类模型中，获取由该广告分类模型所输出的所述承接内容各自所属的广告类型标签，并将该些承接内容与其所述广告类型标签对应存储至内容数据库中：

服务器获取直播平台中未进行广告分类的多个所述承接内容，将该些承接内容输入至所述广告分类模型中，以获取由该广告分类模型所输出的各所述承接内容各自所对应的所述广告类型标签，并将该些承接内容与其所述广告类型标签作为映射关系数据存储至所述内容数据库中。

所述的承接内容为直播平台中所存在的平台内容，且所述承接内容可用于承接通过直播平台所投放的广告消息进行平台的用户，以向该用户提供相应的平台内容，且所述承接内容与直播平台所存在的业务所对应，例如，当直播平台中存在平台活动业务时，直播平台中对应存在为平台活动的承接内容，以为直播平台中的用户提供相应的平台活动进行参与；当直播平台中对应存在直播业务时，直播平台中将存在为直播间的承接内容；当直播平台中存在的流媒体业务时，直播平台中对应存在的为流媒体的承接内容。

服务器收集直播平台中未进行广告分类的一个或多个所述承接内容，将该些承接内容输入至所述广告分类模型中，所述广告分类模型与服务器对所述广告素材进行广告分类的模型为同一模型，其将对该些承接内容进行预处理，如承接内容为直播间时，所述广告分类模型一般将识别该承接内容所对应的直播间的主播用户图片或直播流所对应的广告类型，其识别方式也同样调用所述特征提取模型及所述标签分类模型确定所述承接内容所对应的广告类型标签。

服务器获取由所述广告分类模型输出的所述承接内容所对应的广告类型标签后，将该承接内容及广告类型标签对应存储至所述内容数据库中，所述内容素材库中存储着多个由承接内容及其对应的广告类型标签组成的映射关系数据。

步骤S13，响应作用于目标用户端的广告推送请求，获取该目标用户端所对应的用户特征信息，从所述广告数据库中获取具有与该用户特征信息特征匹配的广告类型标签的广告素材，并生成包含该些广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中：

服务器响应作用于所述目标用户端的所述广告推送请求，获取该目标用户端所对应的用户特征信息，以从所述广告数据库中获取与该用户特征信息特征相似的广告类型标签的一个或多个所述广告素材，并生成包含该些广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中。

所述的广告推送请求一般由广告主用户端所推送，广告主用户端定义需推送广告的目标用户端后，将生成指向该目标用户端的所述广告推送请求推送至服务器中，以便服务器响应该广告推送请求，确定该请求所指向的目标用户端，进而获取该目标用户的所述用户特征信息。

服务器确定所述广告推送请求所指向的目标用户端后，将从用户数据库中获取该目标用户端所对应的所述用户特征信息，所述的用户特征信息中一般包含性别特征，年龄特征、兴趣特征及消费力特征等，所述的用户数据库中存储着多个由用户特征信息及其所对应的用户标识组成的映射关系数据，服务器构建所述目标用户端所对应的用户标识，从所述用户数据库中获取与该用户标识对应存储的所述用户特征信息。

服务器获取目标用户端的所述用户特征信息后，将提取该用户特征信息所表征的用户特征，以确定所述目标用户端所对应的用户类型，例如，当所述用户特征信息中的性别特征为女性、年龄特征为24岁、兴趣特征为运动时，服务器提取该用户特征信息所表征的用户类型将为青年女性用户类型或运动女性用户类型。

服务器根据所述用户特征信息确定所述目标用户端所对应的用户类型后，将从所述广告数据库中获取与该用户类型匹配的广告类型标签的广告素材，例如，当所述用户类型为直播用户类型，服务器将从所述广告数据库中获取与广告类型标签表征为直播广告类型的一个或多个广告素材，具体的，服务器提取所述用户特征信息的用户特征向量，以及提取所述广告数据库中所有广告素材各自对应的广告特征向量，计算所述用户特征向量与该些广告特征向量各自对应的特征相似度，进而根据该些广告特征向量各自与所述用户特征向量的特征相似度，由大到小进行排序，将排序最前或排序前三的广告特征向量所对应的广告素材与所述用户特征信息特征匹配的广告素材。

另外，服务器也可通过预设的匹配规则为所述用户特征信息匹配出相应的广告素材，服务器确定所述目标用户端的所述用户类型后，通过预设的匹配规则，如运动用户与运动广告相匹配或美食用户与美食广告相匹配，以确定出所述用户类型相对应的一个或多个所述广告类型标签。

服务器从所述广告数据库中获取与目标用户端所对应的所述广告素材后，将生成包含该些广告素材的所述广告消息推送至所述目标用户端，以便该目标用户端接收该广告消息后，将该广告消息中所包含的各所述广告素材输出至图形用户界面中进行显示，例如，请参考图3，图3为所述目标用户端将其接收的广告消息输出至当前图形用户界面中进行显示的示意图，图3中的广告素材展示控件301中输出广告素材为YY熊直播间的广告素材进行展示。

步骤S14，响应作用于所述目标用户端的平台进入事件，确定该目标用户端进入直播平台所响应的广告素材，根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中：

服务器响应作用于所述目标用户端的所述平台进入事件，确定该目标用户端进入直播平台所响应的广告素材，以从所述内容数据库中查询出与具有该广告素材的广告类型标签的承接内容，将该承接内容推送至所述目标用户端中。

所述的平台进入事件为所述目标用户端响应所述广告消息中包含的任一广告素材进入直播平台所触发的事件，具体的，所述广告消息将包含由多个广告素材输出至目标用户端的图形用户界面中显示，当处于目标用户端的用户触控图形用户界面中显示的某一广告素材时，该用户所触控的广告素材即为其进入直播平台所响应的广告素材，且所述平台进入事件中包含指向所述目标用户端的所响应的广告素材的广告素材标识，以便服务器根据该广告素材标识确定出所述目标用户端所响应的广告素材。

服务器确定所述目标用户端所响应的广告素材后，将从所述广告素材库中查询出该广告素材对应存储的所述广告类型标签，进而从所述内容数据库中查询与与该广告类型标签对应存储的承接内容，进而将该承接内容推送至所述目标用户端中。

请参考图3、图4及图5，当所述目标用户端响应的广告素材所对应的广告类型标签为直播间广告类型时，如目标用户端通过触控图3所示的广告素材展示控件301中输出广告素材为YY熊直播间的广告素材进入直播平台后，将接收到由服务器推送的包含直播间特征信息的承接内容，所述目标用户端将解析出该承接内容中包含的所述直播间特征信息，获取该直播间特征信息中包含的直播间名称、主播用户名称及主播用户头像等信息，其图形用户界面将如图4所示，目标用户端将所述直播间特征信息输出至直播间引导窗口401中进行展示，且在预设时间后，如3至4秒后，将加载所述直播间特征信息所指向的直播间页面进行显示，即将图4的图形用户界面所示的直播间浏览页面跳转至图5所示的直播间页面。

通过本典型实施例中可知，本方法通过基于神经网络模型所构建的广告分类模型确定出广告素材及承接内容的广告类型标签，并将广告素材与其广告类型标签对应存储至广告数据库中，承接内容也同样将其对应的广告类型标签对应存储内容数据库中，使平台中的内容可作为广告的承接内容，当用户通过平台推送的广告进入平台时，平台将根据用户所响应的广告快速且精准地为用户推荐相应的平台内容供用户浏览，以提升用户通过广告进入平台后的浏览体验，且平台向用户所投放的广告与用户的特征相匹配，则平台向用户推荐的承接内容不仅与广告业务相关联，且同时也与用户的特征相符，而不需要用户进行繁杂的兴趣编辑，进入平台后并立即收到平台所推荐的内容进行浏览，对于平台而言可有效地提升平台用户的转化率；其次，本方法通过广告分类模型确定出广告素材及承接内容各自的广告类型标签，即广告分类模型即应用于广告分类业务也应用于平台内容的分类，使平台内容可用于广告业务的承接，且因广告与平台内容的类型由同一模型确定，使平台可快速且准确地为用户匹配与其接收的广告相匹配的平台内容进行推荐。

以上的典型实施例及其变化实施例充分揭示了本申请的直播平台信息推送方法的实施方案，但是，仍可通过对一些技术手段的变换和扩增而演绎出该方法的多种变化实施例，如下概要说明其他实施例：

一种实施例中，请参考图6及图7，所述根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中的步骤之后，包括如下由服务器执行的后置步骤：

步骤S15，监听所述目标用户端在直播平台中的用户行为数据，以根据该用户行为数据，更新所述广告消息包含的广告素材的广告类型标签所对应的广告类型的综合回报比信息：

服务器监听所示目标用户端在直播平台中的所述用户行为数据，以根据该用户行为数据中包含的登录时长数据、平台充值数据及平台消费数据等，且确认推送至所述目标用户端的所述广告消息所包含的广告素材的广告类型标签，以对应更新该广告类型标签所对应的广告类型的所述综合回报比信息。

所述的综合回报比信息是指目标用户端的所述用户行为数据进行转换所获得的数据，具体的转换方式，一般时将所述用户行为数据所表征的数值除以直播平台对该目标用户端进行广告推送所花费的资源所表征的数值所确定，服务器根据所述目标用户端最新的所述用户行为数据重新计算所述综合回报比信息进行更新。

步骤S16，根据最新为所述广告类型更新的综合回报比信息，更新该广告类型在广告类型排行榜中的排行位置，所述广告类型排行榜中存在各广告类型依照其综合回报比信息进行排序：

服务器根据所述广告类型最新更新的所述综合回报比信息，更新该广告类型在所述广告类型排行榜中的排行位置。

所述广告类型排行榜中存储着多个由广告类型及其所对应的综合回报比信息组成的映射关系数据，且该广告类型排行榜按照各广告类型所对应的综合回报比信息，从大到小按序排序，且所述广告类型排行榜一般由服务器推送至广告端中进行输出显示，具体的，请参考图7，图7为输出展示所述广告类型排行榜的窗口的显示样式的示意图。

本实施例中，通过监听通过广告进入平台的用户在平台中的行为，以更新各广告类型的综合回报比，且将各广告类型的综合回报比以榜单的形式进行可视化，以便平台根据榜单确定各广告类型的转换比，确定用户所喜欢的广告类型，进而向用户投放接受度较高的广告。

一种实施例中，请参考图8，所述将多个广告素材输入至已训练至收敛的广告分类模型中，获取由该广告分类模型输出的所述广告素材各自所属的广告类型标签的步骤中，包括如下由广告分类模型执行的步骤：

步骤S111，将所述广告素材进行格式化预处理：

广告分类模型获取由服务器推送的所述广告素材后，将对该广告素材进行所述格式化预处理，例如，当所述广告素材为广告图片素材时，广告分类模型将该广告图片素材的图片尺寸大小缩放为适用于后续的所述特征提取模型所需的图片尺寸，当所述广告素材为广告文本素材时，广告分类模型将移除该广告文本素材中包含的特殊字符，并对该广告文本素材进行分词处理。

步骤S112，调用已训练至收敛的特征提取模型，提取模型提取出所述广告素材的特征向量：

广告分类模型完成对所述广告素材的所述格式化预处理后，将调用已训练至收敛的所述特征提取模型，所述特征提取模型一般基于FCN或CNN所构建，以提取出所述广告素材的特征向量。

步骤S113，调用已训练至收敛的标签分类模型，计算所述特征向量与各个广告类型标签相对应的概率，将概率最大的广告类型标签作为所述广告素材所属的广告类型标签：

广告分类模型获取所述广告素材的特征向量后，将调用所述已向量至收敛的所述标签分类模型，计算所述特征向量与各个所述广告类型标签各自所表征的广告类型的特征的相似度，进而确定所述广告素材与该些广告类型标签各自相对应的概率，所述广告素材与该些广告类型标签各自相应的概率的总和一般为1；所述标签分类模型一般基于归一化算法进行构建，例如Softmax。

广告分类模型获取有所述标签分类模型所输出的所述特征向量与各所述广告类型标签的概率后，将概率最大的广告类型标签作为该特征向量所对应的广告素材所属的广告类型标签。

本实施例中，广告分类模型基于神经网络模型构建，以精确地提取出广告素材特征及确定出广告素材所属的广告类型。

一种实施例中，请参考图9，所述获取该目标用户端所对应的用户特征信息，以从所述广告数据库中获取与该用户特征信息特征匹配的广告类型标签的广告素材，并生成包含该些广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中的步骤中，包括如下由服务器执行的步骤：

步骤S131，从用户数据库中获取所述目标用户端所对应的用户特征信息，根据该用户特征信息确定所述目标用户端所对应的用户类型：

服务器响应作用于目标用户端的所述广告投放请求后，将从所述用户数据库中获取该目标用户端所对应的用户特征信息，并根据该用户特征信息确定出该目标用户端所对应的所述用户类型。

所述的用户特征信息中一般包含性别特征，年龄特征、兴趣特征及消费力特征等，所述的用户数据库中存储着多个由用户特征信息及其所对应的用户标识组成的映射关系数据，服务器构建所述目标用户端所对应的用户标识，从所述用户数据库中获取与该用户标识对应存储的所述用户特征信息。

服务器获取目标用户端的所述用户特征信息后，将提取该用户特征信息所表征的用户特征，以确定所述目标用户端所对应的用户类型，例如，当所述用户特征信息中的性别特征为女性、年龄特征为24岁、兴趣特征为运动时，服务器提取该用户特征信息所表征的用户类型将为青年女性用户类型或运动女性用户类型。

步骤S132，查询所述广告数据库中与该用户类型相对应的一个或多个广告类型标签，获取该些广告类型标签各自在所述广告数据库中对应存储的广告素材：

服务器确定所述目标用户端的所述用户类型后，将查询所述广告素材库中与该用户类型相对应的一个或多个广告类型标签，具体的，服务器可通过归一化算法计算所述用户类型与各广告类型的相似概率，或通过预设的匹配规则，如运动用户与运动广告相匹配或美食用户与美食广告相匹配，以确定出所述用户类型相对应的一个或多个所述广告类型标签。

服务器确定所述用户类型相对应的一个或多个所述广告类型标签后，将从所述广告素材库中获取与该些广告类型标签对应存储的各所述广告素材。

步骤S133，生成包含各所述广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中：

服务器从所述数据库中获取与所述用户类型相对应的一个或多个所述广告素材后，将封装该些广告素材，生成包含该些广告素材的所述广告消息，并将该广告消息推送至所述目标用户端中。

本实施例中，服务器根据用户类型为用户精准地匹配出广告素材，以为用户匹配出符合其特征的广告进行投放，提升用户对广告的接受度。

一种实施例中，请参考图10，所述响应作用于所述目标用户端的平台进入事件，确定该目标用户端进入直播平台所响应的广告素材，根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中的步骤中，包括如下由服务器执行的步骤：

步骤S141，响应所述目标用户端通过所述广告消息中任一广告素材所触发的平台进入事件，获取该平台进入事件所对应的广告素材标识：

目标用户端通过服务器所推送的所述广告消息中任一广告素材进入直播平台后，将触发包含其所响应的广告素材所对应的广告素材标识所述平台进入事件，以便服务器响应该平台进入事件，获取所述广告素材标识。

步骤S142，确定所述广告素材标识所指向的广告素材，查询出该广告素材在所述广告数据库中对应存储的广告类型标签：

服务器获取所述素材标识后，将确定该广告素材标识所指向的广告素材，以从所述广告数据库中查询获取与该广告素材对应存储的所述广告类型标签。

步骤S143，获取所述内容数据库中具有所述广告类型标签的一个或多个承接内容，并将该些承接内容推送所述目标用户端中：

服务器从所述广告数据库中获取所述广告类型标签后，将从所述内容数据库中查询出具有该广告类型标签的一个或多个所述承接内容，并将该些承接内容推送至所述目标用户端中。

本实施例中，通过确定用户进入平台所通过的广告类型，以为向该用户推送与该广告类型相匹配的平台内容承接，以向用户提供与其进入平台的目的内容进行浏览，提升用户在平台中的使用体验。

一种实施例中，请参考图3至5及图11，所述根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中的步骤中，包括如下由目标用户端执行的步骤：

步骤S141’，接收由服务器推送的所述承接内容，解析出该承接内容中包含的直播间特征信息，所述直播间特征信息中包含直播间名称、主播用户名称及主播用户头像：

当服务器确定所述目标用户端进入直播平台所响应的广告类型为直播广告类型时，如图3所示，所述目标用户端通过图3中的所示的广告素材展示控件301进入直播平台时，服务器将向目标用户端推送内容为直播间内容的承接内容，所述承接内容中包含与其所响应的广告素材所对应的直播间的直播间特征信息，以便所述目标用户端解析出所述承接内容中包含的所述直播间特征信息，将该直播间特征信息中包含的直播间名称、主播用户名称及主播用户头像输出至当前直播间中进行展示。

步骤S142’，在图形用户界面中输出展示所述直播间特征信息，且响应作用于所述直播间特征信息所执行的直播间进入指令，加载该直播间特征信息所对应的直播间页面：

所述目标用户端获取所述直播间特征信息后，将如图4所示，将该直播间特征信息中包含的所述直播间名称、主播用户名称及主播用户头像输出至直播间引导窗口401中进行展示，且在预设时间后，如3至4秒后，响应作用于所述直播间特征信息所执行的所述直播间进入指令，根据所述直播间特征信息中包含的直播间链接，加载该直播间链接所指向的直播间页面进行显示，即将图4的图形用户界面所示的直播间浏览页面跳转至图5所示的直播间页面。

本实施例中，为直播内容的承接内容在用户端的图形用户界面中将先出现直播间引导窗口输出直播间特征以通知即将进入的直播间，进而加载直播间特征所对应的直播间进行显示，自动化地为用户加载其所感兴趣的广告直播间进行显示。

进一步，可以通过将上述各实施例所揭示的方法中的各个步骤进行功能化，构造出本申请的一种直播平台信息推送装置，按照这一思路，请参阅图12，其中的一个典型实施例中，该装置包括：广告素材分类模块11，用于将多个广告素材输入至已训练至收敛的广告分类模型中，获取由该广告分类模型输出的所述广告素材各自所属的广告类型标签，并将该些广告素材及其所述广告类型标签对应存储至广告数据库中；承接内容分类模块12，用于将直播平台所存在的多个承接内容输入至所述广告分类模型中，获取由该广告分类模型所输出的所述承接内容各自所属的广告类型标签，并将该些承接内容与其所述广告类型标签对应存储至内容数据库中；广告消息推送模块13，用于响应作用于目标用户端的广告推送请求，获取该目标用户端所对应的用户特征信息，从所述广告数据库中获取具有与该用户特征信息特征匹配的广告类型标签的广告素材，并生成包含该些广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中；承接内容推送模块14，用于响应作用于所述目标用户端的平台进入事件，确定该目标用户端进入直播平台所响应的广告素材，根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中。

一种实施例中，所述的广告素材分类模块11包括：广告素材预处理子模块，用于将所述广告素材进行格式化预处理；特征向量提取子模块，用于调用已训练至收敛的特征提取模型，提取模型提取出所述广告素材的特征向量；广告类型标签匹配子模块，用于调用已训练至收敛的标签分类模型，计算所述特征向量与各个广告类型标签相对应的概率，将概率最大的广告类型标签作为所述广告素材所属的广告类型标签。

一种实施例中，所述的广告消息推送模块13包括：用户类型确定子模块，用于从用户数据库中获取所述目标用户端所对应的用户特征信息，根据该用户特征信息确定所述目标用户端所对应的用户类型；广告素材查询子模块，用于查询所述广告数据库中与该用户类型相对应的一个或多个广告类型标签，获取该些广告类型标签各自在所述广告数据库中对应存储的广告素材；广告消息生成子模块，用于生成包含各所述广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中。

一种实施例中，所述的承接内容推送模块14包括：广告标识确定子模块，用于响应所述目标用户端通过所述广告消息中任一广告素材所触发的平台进入事件，获取该平台进入事件所对应的广告素材标识；广告标签确定子模块，用于确定所述广告素材标识所指向的广告素材，查询出该广告素材在所述广告数据库中对应存储的广告类型标签；承接内容获取子模块，用于获取所述内容数据库中具有所述广告类型标签的一个或多个承接内容，并将该些承接内容推送所述目标用户端中。

另一种实施例中，所述的承接内容推送模块14还包括：承接内容接收子模块，用于接收由服务器推送的所述承接内容，解析出该承接内容中包含的直播间特征信息，所述直播间特征信息中包含直播间名称、主播用户名称及主播用户头像；直播间加载子模块，用于在图形用户界面中输出展示所述直播间特征信息，且响应作用于所述直播间特征信息所执行的直播间进入指令，加载该直播间特征信息所对应的直播间页面。

为解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，用于运行根据所述直播平台信息推送方法所实现的计算机程序。具体请参阅图13，图13为本实施例计算机设备基本结构框图。

如图13所示，计算机设备的内部结构示意图。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现一种直播平台信息推送方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种直播平台信息推送方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本实施方式中处理器用于执行本发明的直播平台信息推送装置中的各个模块/子模块的具体功能，存储器存储有执行上述模块所需的程序代码和各类数据。网络接口用于向用户终端或服务器之间的数据传输。本实施方式中的存储器存储有直播平台信息推送装置中执行所有模块/子模块所需的程序代码及数据，服务器能够调用服务器的程序代码及数据执行所有子模块的功能。

本申请还提供一种非易失性存储介质，所述的直播平台信息推送方法被编写成计算机程序，以计算机可读指令的形式存储于该存储介质中，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，意味着该程序在计算机中的运行，由此使得一个或多个处理器执行上述任一实施例直播平台信息推送方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

综上所述，本申请通过同一模型分类平台中广告及内容，快速精确地为用户推荐与其所接收的广告类型相匹的平台内容。

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。

本技术领域技术人员可以理解，本申请中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地，具有本申请中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地，现有技术中的具有与本申请中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。

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)

1.一种直播平台信息推送方法，其特征在于，包括如下步骤：

将多个广告素材输入至已训练至收敛的广告分类模型中，获取由该广告分类模型输出的所述广告素材各自所属的广告类型标签，并将该些广告素材及其所述广告类型标签对应存储至广告数据库中；

将直播平台所存在的多个承接内容输入至所述广告分类模型中，获取由该广告分类模型所输出的所述承接内容各自所属的广告类型标签，并将该些承接内容与其所述广告类型标签对应存储至内容数据库中；

响应作用于目标用户端的广告推送请求，获取该目标用户端所对应的用户特征信息，从所述广告数据库中获取具有与该用户特征信息特征匹配的广告类型标签的广告素材，并生成包含该些广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中；

响应作用于所述目标用户端的平台进入事件，确定该目标用户端进入直播平台所响应的广告素材，根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中的步骤之后，包括如下由服务器执行的后置步骤：

监听所述目标用户端在直播平台中的用户行为数据，以根据该用户行为数据，更新所述广告消息包含的广告素材的广告类型标签所对应的广告类型的综合回报比信息；

根据最新为所述广告类型更新的综合回报比信息，更新该广告类型在广告类型排行榜中的排行位置，所述广告类型排行榜中存在各广告类型依照其综合回报比信息进行排序。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多个广告素材输入至已训练至收敛的广告分类模型中，获取由该广告分类模型输出的所述广告素材各自所属的广告类型标签的步骤中，包括如下由广告分类模型执行的步骤：

将所述广告素材进行格式化预处理；

调用已训练至收敛的特征提取模型，提取模型提取出所述广告素材的特征向量；

调用已训练至收敛的标签分类模型，计算所述特征向量与各个广告类型标签相对应的概率，将概率最大的广告类型标签作为所述广告素材所属的广告类型标签。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取该目标用户端所对应的用户特征信息，以从所述广告数据库中获取与该用户特征信息特征匹配的广告类型标签的广告素材，并生成包含该些广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中的步骤中，包括如下由服务器执行的步骤：

从用户数据库中获取所述目标用户端所对应的用户特征信息，根据该用户特征信息确定所述目标用户端所对应的用户类型；

查询所述广告数据库中与该用户类型相对应的一个或多个广告类型标签，获取该些广告类型标签各自在所述广告数据库中对应存储的广告素材；

生成包含各所述广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应作用于所述目标用户端的平台进入事件，确定该目标用户端进入直播平台所响应的广告素材，根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中的步骤中，包括如下由服务器执行的步骤：

响应所述目标用户端通过所述广告消息中任一广告素材所触发的平台进入事件，获取该平台进入事件所对应的广告素材标识；

确定所述广告素材标识所指向的广告素材，查询出该广告素材在所述广告数据库中对应存储的广告类型标签；

获取所述内容数据库中具有所述广告类型标签的一个或多个承接内容，并将该些承接内容推送所述目标用户端中。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中的步骤中，包括如下由目标用户端执行的步骤：

接收由服务器推送的所述承接内容，解析出该承接内容中包含的直播间特征信息，所述直播间特征信息中包含直播间名称、主播用户名称及主播用户头像；

在图形用户界面中输出展示所述直播间特征信息，且响应作用于所述直播间特征信息所执行的直播间进入指令，加载该直播间特征信息所对应的直播间页面。

7.一种直播平台信息推送装置，其特征在于，其包括：

广告素材分类模块，用于将多个广告素材输入至已训练至收敛的广告分类模型中，获取由该广告分类模型输出的所述广告素材各自所属的广告类型标签，并将该些广告素材及其所述广告类型标签对应存储至广告数据库中；

承接内容分类模块，用于将直播平台所存在的多个承接内容输入至所述广告分类模型中，获取由该广告分类模型所输出的所述承接内容各自所属的广告类型标签，并将该些承接内容与其所述广告类型标签对应存储至内容数据库中；

广告消息推送模块，用于响应作用于目标用户端的广告推送请求，获取该目标用户端所对应的用户特征信息，从所述广告数据库中获取具有与该用户特征信息特征匹配的广告类型标签的广告素材，并生成包含该些广告素材的广告消息推送至所述目标用户端中；

承接内容推送模块，用于响应作用于所述目标用户端的平台进入事件，确定该目标用户端进入直播平台所响应的广告素材，根据该广告素材所对应的广告类型标签，从所述内容数据库中获取与具有该广告类型标签的承接内容推送至所述目标用户端中。

8.一种电子设备，包括中央处理器和存储器，其特征在于，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种非易失性存储介质，其特征在于，其以计算机可读指令的形式存储有依据权利要求1至6中任意一项所述的方法所实现的计算机程序，该计算机程序被计算机调用运行时，执行该方法所包括的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至6任意一项所述方法的步骤。

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