CN114595390A - 用于推送信息的方法、设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例涉及一种用于推送信息的方法、设备和介质，方法，包括基于包括用户特征的用户信息数据库，获取与用户关联的第一用户标签以及第二用户标签；基于预定义的信息推送策略库，获取与待推送信息相关联的信息推送策略；将待推送信息与所获取的第一用户标签执行匹配，从而获取待推送信息与第一用户标签的匹配结果；响应于确定所述匹配结果为满足预定条件，基于所述信息推送策略以及第二用户标签，确定向用户推送信息的首选时间段以及对应于所述首选时间段的推送方式；以及基于所确定的首选时间段以及推送方式，向所述用户推送信息。

Description

用于推送信息的方法、设备和介质

技术领域

本公开的实施例总体涉及信息处理领域，并且更具体地涉及一种用于推送信息的方法、计算设备和计算机可读存储介质。

背景技术

目前的互联网领域，为了让用户能够及时获取重要的新闻，并增加用户对于应用软件的使用粘性，各个应用软件都会有自己的消息推送系统。消息推送功能是可能产生多种效果，合理使用推送提高APP的日活跃度，增加用户使用黏性，提升用户体验；使用不当反而会降低用户对与软件的好感度，例如推送过多信息会打扰用户，而推送过少又起不到相应的作用。

信息推送功能主要用于活动宣传、爆款商品推荐、重要信息通知等。在初期的新闻资讯类软件并没有得到广泛的应用，后来个性化推送技术得以应用，但是在消息推送系统中没有采用个性化推荐技术。目前，大部分消息推送系统对用户的区分是通过粗粒度的人群划分，如性别，地域等，很难对每个用户独立的进行处理，这样就很容易产生用户收到不感兴趣的信息的现象，从而造成整体体验不佳。

综上所述传统的用于推送信息的方案所存在的不足之处在于：推送方案对用户不加区分的进行推送，导致用户对相应的消息通知并不感兴趣，骚扰过多，从而成为无效推送，导致用户的活跃度下降。

发明内容

针对上述问题，本公开提供了一种用于推送信息方法、设备和介质，其可以在将信息在更合适的时间吨更加精准地推送给对到感兴趣的用户，从而提升应用程序的活跃度以及用户黏性。

根据本公开的第一方面，提供了一种用于推送信息方法，包括：

基于包括用户特征的用户信息数据库，获取与用户关联的第一用户标签以及第二用户标签；基于预定义的信息推送策略库，获取与待推送信息相关联的信息推送策略；将待推送信息与所获取的第一用户标签执行匹配，从而获取待推送信息与第一用户标签的匹配结果；响应于确定所述匹配结果为满足预定条件，基于所述信息推送策略以及第二用户标签，确定向用户推送信息的首选时间段以及对应于所述首选时间段的推送方式；以及基于所确定的首选时间段以及推送方式，向所述用户推送信息。

根据本公开的第二方面，提供了一种计算设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开的第一方面的方法。

在本公开的第三方面中，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中计算机指令用于使计算机执行本公开的第一方面的方法。

在一些实施例中，用于推送信息方法还包括：获取向所述用户推送信息的反馈，从而获取用于指示推送是否成功的反馈结果；响应于确定反馈结果指示推送未成功，基于所述信息推送策略和第二用户标签，确定向用户推送信息的一个或多个备选时间段以及对应于所述备选时间段的备选推送方式；以及基于所确定的一个或多个备选时间段以及对应于所述备选时间段的备选推送方式，向所述用户推送信息。

在一些实施例中，用于推送信息方法还包括：获取与用户相关联的推送周期以及周期推送频次阈值；在每次向所述用户推送信息后，记录在所述周期内向所述用户推送信息的次数；将向所述用户推送信息的次数与所述周期推送频次阈值进行比较；以及响应于向所述用户推送信息的次数大于所述周期推送频次阈值，则停止向所述用户推送信息。

在一个实施例中，基于包括用户特征的用户信息数据库，获取与用户关联的第一用户标签以及第二用户标签包括：获取与用户的属性特征关联的第一用户标签，所述第一用户标签包括多个用户特征信息，其中所述用户特征信息包括用户年龄、性别、病史、兴趣指标；以及获取与用户的推送特征关联的第二用户标签，所述第二用户标签包括多个用户推送信息，其中所述用户推送信息包括关于以下各项的指示信息：用户是否绑定有相关联的电话号码；用户是否关注与所述待推送信息相关联的公众号；用户是否下载与所述待推送信息相关联的应用程序；用户是否注册与所述待推送信息相关联的小程序应用；用户是否关联于与所述待推送信息相关联的社交媒体。

在一个实施例中，将待推送信息与所获取的第一用户标签执行匹配包括：获取用户标签匹配阈值；获取所述待推送信息中的用户特征信息，其中所述用户特征信息包括多个目标特征信息；以及将所述多个目标特征信息与第一用户标签中的用户特征信息进行匹配。

在一个实施例中，将待推送信息与所获取的第一用户标签执行匹配包括：当与第一用户标签中的用户特征信息匹配的目标特征信息的数量大于用户标签匹配阈值时，所述信息推送策略与所获取的第一用户标签匹配。

在一个实施例中，确定向用户推送信息的首选时间段以及对应于所述首选时间段的推送方式包括：基于信息推送策略，确定从以下推送方式中确定一种推送方式应用于首选时间段：通过用户绑定的相关联的电话号码推送；通过用户关注的与所述待推送信息相关联的公众号推送；通过用户下载的与所述待推送信息相关联的应用程序推送；通过用户注册的与所述待推送信息相关联的小程序应用推送；通过用户关联于与所述待推送信息相关联的社交媒体推送。

在一个实施例中，确定向用户推送信息的一个或多个备选时间段以及对应于所述备选时间段的备选推送方式包括：基于信息推送策略，确定从以下推送方式中确定一种推送方式应用于首选时间段：通过用户绑定的相关联的电话号码推送；通过用户关注的与所述待推送信息相关联的公众号推送；通过用户下载的与所述待推送信息相关联的应用程序推送；通过用户注册的与所述待推送信息相关联的小程序应用推送；通过用户关联于与所述待推送信息相关联的社交媒体推送。

在一个实施例中，用于推送信息方法还包括：基于待推送信息的内容，获取待推送信息的特征信息；基于所述用户的第一标签和第二标签，获取所述用户的兴趣特征；将所获取的特征信息与所述兴趣特征进行匹配；根据匹配结果获取与所述特征信息对应的目标用户信息值；根据所述目标用户信息值计算所述待推送信息与所述用户的相关度；以及根据所述相关度向所述用户推送信息。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素。

图1示出了用于实现根据本发明的实施例的用于推送信息的方法的系统100的示意图。

图2示出了根据本公开的实施例的用于推送信息的方法200的流程图。

图3示出了根据本公开的实施例的用于推送信息的方法300的流程图。

图4示出了根据本公开的实施例的用于推送信息的方法400的流程图。

图5示出了根据本公开的实施例的用于推送信息的方法500的流程图。

图6示出了根据本公开的实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至少一个示例实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。

如前文所描述，目前的互联网领域，用户和流量是所有业务来源的根本。为了保证用户数量和流量，各个公司均会采取各种各样的方案与技巧，以便增加平台用户以及用户的活跃度。对于用户来说，获得适合自己的消息和内容是其关注以及登录网络平台的根本原因，因此，平台网站会在第一时间向自己的用户推送消息，以便吸引用户关注，但是由于目前的推送方案一般对用户不加区分的进行推送，而有些用户对相应的消息通知并不感兴趣，或者骚扰过多，导致无效推送，推送效率低，从而无法吸引更多用户参与，也就无法增加用户的活跃度。

现有的推送方式推送单一，无法触达不同用户的偏好，从而提升活跃度。另外现有的推送方式任务执行单一，特定时间发送消息，会对用户造成骚扰。如果未触达用户，还可能造成触达资源浪费。如果重复推送，则会骚扰用户，每天用户会收到多条消息从而关闭推送，甚至卸载软件。

为了至少部分地解决上述问题以及其他潜在问题中的一个或者多个，本公开的示例实施例提出了一种用于推送信息的方案。本公开的方案可以通过多标签组合，进行有针对性的内容触达。

图1示出了用于实现根据本发明的实施例的用于推送信息的方法的系统100的示意图。如图1中所示，系统100包括计算设备110和用户信息管理设备130和网络140。计算设备110、用户信息管理设备130可以通过网络140（例如，因特网）进行数据交互。

用户信息管理设备130，其例如可以存储有一份或多份用户信息数据。用户信息管理设备130还可以将所存储的用户信息数据发送给计算设备110。用户信息管理设备例如而不限于是：电子计算机、网络服务器、存储计算器等。用户信息管理设备130例如收集来自多个来源的用户信息，例如，用户个人信息、用户病史、医学专业文档、音频ASR（语音识别）记录，并且可以将所收集的一份或多份用户信息进行分类管理。

关于计算设备110，其例如用于获取来自用户信息管理设备130的用户信息；并且接收待推送的数据并对数据进行推送。通过推送待推送的用户信息，可以实现对用户信息的针对性的内容触达。计算设备110可以接收来自用户或者用户信息管理设备130的待推送的数据。通过应用本公开公开提供的方法，计算设备110可以对待推送的数据执行推送。

计算设备110可以具有一个或多个处理单元，包括诸如GPU、FPGA和ASIC等的专用处理单元以及诸如CPU的通用处理单元。另外，在每个计算设备110上也可以运行着一个或多个虚拟机。在一些实施例中，计算设备110与用户信息管理设备130可以集成在一起，也可以是彼此分立设置。在一些实施例中，计算设备110例如包括标签获取模块112、策略获取模块114、匹配模块116、确定模块118、推送模块120。

标签获取模块112，所述标签获取模块112配置成基于包括用户特征的用户信息数据库，获取与用户关联的第一用户标签以及第二用户标签。

策略获取模块114，所述策略获取模块114配置成基于预定义的信息推送策略库，获取与待推送信息相关联的信息推送策略。

匹配模块116，所述匹配模块116配置成将待推送信息与所获取的第一用户标签执行匹配。

确定模块118，所述确定模块118配置成响应于确定匹配结果为满足预定条件，基于所述信息推送策略以及第二用户标签，确定向用户推送信息的首选时间段以及对应于所述首选时间段的推送方式；以及

推送模块120，所述推送模块120配置成基于所确定的首选时间段以及推送方式，向所述用户推送信息。

图2示出了根据本公开的实施例的用于推送信息的方法200的流程图。方法200可由如图1所示的计算设备110执行，也可以在图6所示的电子设备600处执行。应当理解的是，方法200还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在步骤202，计算设备110可以基于包括用户特征的用户信息数据库，获取与用户关联的第一用户标签以及第二用户标签。

在一个实施例中，计算设备110可以获取用户在访问APP或者公众号等推送渠道时生成的用户行为数据。基于用户行为数据计算与用户兴趣特征对应的用户信息值，以形成用户画像。通过对用户画像进行过滤，并以兴趣特征为索引，形成倒排索引。最后将倒排索引上传到数据库或内存中，以生成用户信息数据库。

用户信息数据库存储有用户的第一用户标签和第二用户标签。具体来说，与用户的属性特征关联的第一用户标签第一用户标签包括用户特征信息，例如包括用户年龄、性别、病史、兴趣指标；而第二用户标签包括多个用户推送信息，其中所述用户推送信息包括以下关于以下各项的指示信息：用户是否绑定有相关联的电话号码；用户是否关注与所述待推送信息相关联的公众号；用户是否下载与所述待推送信息相关联的应用程序；用户是否注册与所述待推送信息相关联的小程序应用；用户是否关联于与所述待推送信息相关联的社交媒体。

通过第一用户标签可以对用户进行筛选，从而选择待推送的用户，而通过第二用户标签可以基于不同的推送策略为待推送的用户选择最适合的推送途径。

在步骤204，计算设备110可以基于预定义的信息推送策略库，获取与待推送信息相关联的信息推送策略。

在一个实施例中，预定义的信息推送策略库可以包括多种与待推送信息相关联的信息推送策略。比如对于信息a，可以设置其在第一时间（例如，上午7点）通过与所述待推送信息相关联的社交媒体推送；如果信息a在上午7点没有推送或者用户没有触达，则可以在第二时间（例如，中午12点）通过与所述待推送信息相关联的公众号推送；如果信息a在中午12点没有推送或者用户没有触达，则可以在第三时间（例如，下午3点）通过与所述待推送信息相关联的应用程序或者与所述待推送信息相关联的小程序应用推送；最后在以上推送方式都失败的情况下，可以在第四时间（例如，晚上9点）通过用户绑定的相关联的电话号码推送。还可以为多个信息中的每个信息设置多个备选时间和备选推送方式，从而为多个信息中的每个信息预定义的信息推送策略，以便形成与待推送信息相关联的信息推送策略库。

在存在多个信息待推送的情况下，可以为多个时间中的每个信息设置如上所示的信息推送策略，从而在后续步骤中为每个信息选择最佳的推送时间以及推送方式。

在步骤206，计算设备110可以将所述待推送信息与所获取的第一用户标签执行匹配。

在一个实施例中，计算设备110可以将待推送信息与在步骤202中所获取的第一用户标签执行匹配，从而筛选出待推送的用户。具体来说，待推送信息与第一用户标签进行匹配，根据匹配结果获取与所述特征信息对应的目标用户信息值，并根据所述目标用户信息值计算所述待推送信息与所述用户的相关度。如上所述，第一用户标签可以对包括多个用户的画像，例如用户的兴趣特征。通过兴趣特征可以筛选出适合的推送该信息的用户。

在一个实施例中，在对待推送信息进行特征提取后，可以将提取到的特征信息与第一用户标签中的兴趣特征进行匹配，根据匹配结果获取与特征信息对应的目标用户信息值。具体地，可以将所述信息与用户兴趣数据库中的兴趣特征进行匹配，以判断是否存在与特征信息匹配的目标兴趣特征；若存在，则以目标兴趣特征为索引，从倒排索引中抽取与目标兴趣特征对应的目标用户信息值。例如对应一篇待推送新闻，其对应的频道分类具体为体育频道，主题分类具体为NBA球赛，标签分类具体为科比，那么可以根据体育频道、NBA球赛和科比三个维度在用户兴趣数据库中进行匹配，若存在匹配的兴趣特征，则抽取与该三个兴趣特征对应的用户信息值，然后再将多个用户信息值进行处理以获得待推送信息与用户的相关度。

在一个实施例中，计算设备110还可以获取用户标签匹配阈值。用户标签匹配阈值可以为用户标签匹配数，例如可以为5-10这个数字范围或其中的一个数，其代表大于这个数或者处于这个范围内的用户标签所代表的用户可以被认为与待推送信息匹配。计算设备110可以获取所述待推送信息中的用户特征信息，其中所述用户特征信息包括多个目标特征信息，用户特征信息可以用于对待推送信息进行分类，其相当于上文所述的信息特征信息。基于待推送信息的内容，获取待推送信息的目标特征信息。计算设备110可以将所述多个目标特征信息与第一用户标签中的用户特征信息进行匹配。计算设备110可以将待推送的目标特征信息与用户特征信息进行匹配。多个不同信息可以在数据库中被预设置为匹配。

在步骤208，计算设备110可以响应于确定匹配结果为满足预定条件，基于所述信息推送策略以及第二用户标签，确定向用户推送信息的首选时间段以及对应于所述首选时间段的推送方式。

在一个实施例中，响应于确定匹配结果为满足预定条件，则说明该用户适合该待推送的信息。因此，计算设备110可以基于在步骤204获取的信息推送策略以及在步骤202获取的第二用户标签，确定向用户推送信息的首选时间段以及对应于所述首选时间段的推送方式。

预定条件可以包括当与第一用户标签中的用户特征信息匹配的目标特征信息的数量大于用户标签匹配阈值时，所述信息推送策略与所获取的第一用户标签匹配。如果匹配的信息数大于用户标签匹配阈值，则认为待推送信息与该用户匹配，即，可以向该用户推送数据。

确定向用户推送信息的首选时间段以及对应于所述首选时间段的推送方式包括首先确定向用户推送信息的首选时间段。例如，确定推送信息可以在信息推送策略中的第一时间，例如，上午7点。在确定时间后可以确定与时间对应的推送方式，例如通过与所述待推送信息相关联的社交媒体推送。

确定可以是基于待推送信息的所提取的特征。例如体育信息可以在早上推送，使得用户尽早看到凌晨的比赛结果。

确定也可以是基于待推送信息与待推送用户的关系。如果在上述步骤中的匹配结果较高，即高于用户标签匹配阈值较多，则认为该信息与待推送用户较为密切，可以尽早推送该消息。

在步骤210，计算设备110可以基于所确定的首选时间段以及推送方式，向所述用户推送信息。

在一个实施例中，计算设备110可以基于在步骤208中所确定的首选时间段或者首选时间段，向所述用户推送信息。推送可以是基于与首选时间段或者首选时间段相关联的推送方式。例如，在早上7点，用户可能使用与所述待推送信息相关联的社交媒体较多，因此可以通过与所述待推送信息相关联的社交媒体推送。

基于以上技术方案，可以为待推送信息筛选最合适的用户推送并且推送可以基于最合适的时间以及与时间对应的推送方式。

图3示出了根据本公开的实施例的用于推送信息的方法300的流程图。方法300可由如图1所示的计算设备110执行，也可以在图6所示的电子设备600处执行。应当理解的是，方法300还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在步骤302，计算设备110可以获取向所述用户推送信息的反馈，从而获取用于指示推送是否成功的反馈结果。

在一个实施例中，计算设备110可以接收推送信息的反馈。反馈可以包括信息是否推送成功、用户是否触达信息、用户是否点击信息等。未成功可能包括用户未触达信息、用户未点击信息、推送失败等。基于以上反馈，计算设备110可以在接下来的时间根据不同策略推送信息。

在步骤304，计算设备110可以响应于确定反馈结果指示推送未成功，基于所述信息推送策略和第二用户标签，确定向用户推送信息的一个或多个备选时间段以及对应于所述备选时间段的备选推送方式。

在一个实施例中，计算设备110可以响应于确定反馈结果指示推送未成功，例如，信息未推送成功、用户未触达信息、用户未点击信息，基于在方法200中的信息推送策略和第二用户标签，确定向用户推送信息的一个或多个备选时间段以及对应于所述备选时间段的备选推送方式。

在一个实施例中，如果信息a在上午7点没有推送或者用户没有触达，则可以将第二时间（例如，中午12点）确定为备选时间，并且通过与备选时间对应的与所述待推送信息相关联的公众号推送。备选时间可以有一个或多个。例如，可以将中午12点、下午3点、晚上9点均设置为备选时间。如果信息a在中午12点没有推送或者用户没有触达，则可以在同为备选时间的第三时间（例如，下午3点）通过与所述待推送信息相关联的应用程序或者与所述待推送信息相关联的小程序应用推送；最后在以上推送方式都失败的情况下，可以在同为备选时间的第四时间（例如，晚上9点）通过用户绑定的相关联的电话号码推送。

在步骤306，计算设备110可以基于所确定的一个或多个备选时间段以及对应于所述备选时间段的备选推送方式，向所述用户推送信息。

在一个实施例中，计算设备110可以基于在步骤304中所确定的一个或多个备选时间段，例如，中午12点、下午3点、晚上9点，向所述用户推送信息。推送信息的方式可以是对应于备选时间段的备选推送方式，例如基于公众号、小程序应用或者电话号码。基于以上反馈，计算设备110可以在接下来的时间根据不同策略向在方法200中所筛选的用户推送信息。

在步骤308，计算设备110可以响应于所获取的反馈为用户触达所推送的信息，则修改所述用户的第二用户标签，从而更新所述用户信息数据库。

在一个实施例中，计算设备110可以接收推送信息的反馈。响应于所获取的反馈为用户触达所推送的信息，计算设备110可以修改触达所推送的信息的用户的第二用户标签。例如，修改用户会在什么时间段通过什么方式接收信息。所修改的第二用户标签可以被上传到用户信息数据库从而更新用户信息数据库。

利用以上技术手段，可以在备选时间通过备选推送方式向用户推送信息，从而更有效的多元触达用户，并且不会给用户造成骚扰。通过标签筛选，可更精准的为用户推送所感兴趣的内容。

图4示出了根据本公开的实施例的用于推送信息的方法400的流程图。方法400可由如图1所示的计算设备110执行，也可以在图6所示的电子设备600处执行。应当理解的是，方法400还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在步骤402，计算设备110可以获取与用户相关联的推送周期以及周期推送频次阈值。

在一个实施例中，与用户相关联的推送周期可以是用户在接收推送开始计算的一定周期。例如，3天，1周（7天），1月（31天）以及其他可以自定义的周期。计算设备110还可以接收对应于周期的周期推送频次阈值。例如在1周7次，这代表在一周内用户最多接收7次推送。

在步骤404，计算设备110可以在每次向所述用户推送信息后，记录在所述周期内向所述用户推送信息的次数。

在一个实施例中，计算设备110可以记录在步骤402中所获取的周期内向所述用户推送信息的次数。例如计算设备110可以记录在1周（7天）内用户向所述用户推送信息的次数。记录可以以自然日历为起始，也可以以上一个周期结束为起始。

在步骤406，计算设备110可以将向所述用户推送信息的次数与所述周期推送频次阈值进行比较。

在一个实施例中，计算设备110可以将在步骤404中所记录的向所述用户推送信息的次数与在步骤402中所获取的周期推送频次阈值进行比较，从而判断向用户推送的次数是否超过了阈值。

在步骤408，计算设备110可以响应于向所述用户推送信息的次数大于所述周期推送频次阈值，则停止向所述用户推送信息。

在一个实施例中，计算设备110可以响应于判断结果为推送次数大于阈值，则停止向所述用户推送信息，从而避免骚扰用户。

在一个实施例中，计算设备110还可以控制推送信息的时间，例如在夜间停止向用户推送信息。

图5示出了根据本公开的实施例的用于推送信息的方法500的流程图。方法500可由如图1所示的计算设备110执行，也可以在图6所示的电子设备600处执行。应当理解的是，方法500还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在步骤502，计算设备110可以基于所述用户的第一标签和第二标签，获取所述用户的兴趣特征。

在一个实施例中，由于用户使用应用程序时会产生用户行为数据，例如当用户进行点击、转发、点赞、评论等操作时，都会生成相应的数据。因此为了对用户的兴趣特征进行分析，可以根据第一标签和第二标签生成用户画像，从而提取用户行为数据，并对用户行为数据进行处理构建用户兴趣数据库，用户兴趣数据库存储有用户的兴趣特征和与兴趣特征对应的用户信息值。

在步骤504，计算设备110可以将所获取的特征信息与所述兴趣特征进行匹配。

在一个实施例中，计算设备110可以将根据第一标签和第二标签所获取的特征信息与预设的兴趣特征进行匹配，从而根据匹配结果来计算用户的信息值。

在步骤506，计算设备110可以根据匹配结果获取与所述特征信息对应的目标用户信息值。

在一个实施例中，用户信息值可以通过公式(1)计算得到：

在表达式（1）中，c_i为所述兴趣特征，m为所述兴趣分类包含的兴趣特征的总量，i为所述兴趣分类中的第i个兴趣特征，λ为时间衰减因子，n为所述用户进行过操作的信息数量，t为所述用户进行过操作的第t个信息，f(doc_t,c_i)为第t个信息的兴趣特征函数，g(click_t)为对第t个信息进行操作的操作权重，h(doc_t)为第t个信息的权重，k1、k2为平滑因子。

在步骤508，计算设备110可以根据所述目标用户信息值计算所述待推送信息与所述用户的相关度。

在一个实施例中，计算设备110可以根据在步骤506中所获取的目标用户信息值计算所述待推送信息与所述用户的相关度。在对待推送信息进行特征提取后，可以将提取到的特征信息与用户兴趣数据库中的兴趣特征进行匹配，根据匹配结果获取与特征信息对应的目标用户信息值。具体地，可以将所述信息与用户兴趣数据库中的兴趣特征进行匹配，以判断是否存在与特征信息匹配的目标兴趣特征；若存在，则以目标兴趣特征为索引，从倒排索引中抽取与目标兴趣特征对应的目标用户信息值。例如对应一篇待推送新闻，其对应的频道分类具体为体育频道，主题分类具体为NBA球赛，标签分类具体为科比，那么可以根据体育频道、NBA球赛和科比三个维度在用户兴趣数据库中进行匹配，若存在匹配的兴趣特征，则抽取与该三个兴趣特征对应的用户信息值，然后再将多个用户信息值进行处理以获得待推送信息与用户的相关度。

在本示例实施例中，可以通过多路归并算法计算各个用户的与特征信息对应的总信息值，该总信息值即为待推送信息和用户的相关度。通过多路归并算法计算总信息值的方法具体可以是：首先获取各个用户的与特征信息对应的用户信息值；然后将与任一用户对应的用户信息值进行加权求和，以获得总信息值。进一步的，本发明可以通过公式(2)计算得到总信息值(相关度)，公式(2)具体如下：

在表达式（2）中，Score是总信息值，j表示待推送信息的第j个特征信息，w_j是第j个特征信息的权重，x_j是待推送信息在第j个特征信息下的用户信息值，r是待推送信息的特征信息数，b是修正项。

在步骤510，计算设备110可以根据所述相关度向所述用户推送信息。

在本示例实施例中，在获得待推送信息与各个用户的相关度后，根据相关度向用户推送信息。推送可以基于将相关度与预设值进行比较，以判断是否存在大于或等于所述预设值的目标相关度；若判定存在，则将所述目标相关度对应的所述用户的标识信息整合以形成待推送用户集，并向所述待推送用户集中的所述用户推送信息。通过上述方法，可以将信息推送给对其感兴趣的用户，进一步提升应用程序的日活跃度，也提高了用户黏性。

利用以上技术方案，在推送完信息后，可以将推送结果进行上报，具体地可以将推送信息的内容、推送用户的数量、用时等信息进行上报，这样方便开发人员对推送进程的了解，及时发现问题并解决问题。

图6示出了可以用来实施本公开内容的实施例的示例电子设备600的示意性框图。例如，如图1所示的计算设备110可以由电子设备600来实施。如图所示，电子设备600包括中央处理单元（CPU）601，其可以根据存储在只读存储器（ROM）602中的计算机程序指令或者从存储单元608加载到随机存取存储器（RAM）603中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在随机存取存储器603中，还可存储电子设备600操作所需的各种程序和数据。中央处理单元601、只读存储器602以及随机存取存储器603通过总线604彼此相连。输入/输出（I/O）接口605也连接至总线604。

电子设备600中的多个部件连接至输入/输出接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标、麦克风等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

上文所描述的各个过程和处理，例如方法200、300、400、500可由中央处理单元601执行。例如，在一些实施例中，方法200、300、400、500可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由只读存储器602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序被加载到随机存取存储器603并由中央处理单元601执行时，可以执行上文描述的方法200、300、400、500的一个或多个动作。

本公开涉及方法、装置、系统、电子设备、计算机可读存储介质和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、静态随机存取存储器（SRAM）、便携式压缩盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘计算设备。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构（ISA）指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列（FPGA）或可编程逻辑阵列（PLA），该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (11)

1.一种用于推送信息的方法，包括：

基于包括用户特征的用户信息数据库，获取与用户关联的第一用户标签以及第二用户标签；

基于预定义的信息推送策略库，获取与待推送信息相关联的信息推送策略；

将待推送信息与所获取的第一用户标签执行匹配，从而获取待推送信息与第一用户标签的匹配结果；

响应于确定所述匹配结果为满足预定条件，基于所述信息推送策略以及第二用户标签，确定向用户推送信息的首选时间段以及对应于所述首选时间段的推送方式；以及

基于所确定的首选时间段以及推送方式，向所述用户推送信息。

2.根据权利要求1所述的用于推送信息方法，还包括：

获取向所述用户推送信息的反馈，从而获取用于指示推送是否成功的反馈结果；

响应于确定反馈结果指示推送未成功，基于所述信息推送策略和第二用户标签，确定向用户推送信息的一个或多个备选时间段以及对应于所述备选时间段的备选推送方式；以及

基于所确定的一个或多个备选时间段以及对应于所述备选时间段的备选推送方式，向所述用户推送信息。

3.根据权利要求1所述的用于推送信息方法，还包括：

获取与用户相关联的推送周期以及周期推送频次阈值；

在每次向所述用户推送信息后，记录在所述周期内向所述用户推送信息的次数；

将向所述用户推送信息的次数与所述周期推送频次阈值进行比较；以及

响应于向所述用户推送信息的次数大于所述周期推送频次阈值，则停止向所述用户推送信息。

4.根据权利要求1或2所述的用于推送信息方法，其中基于包括用户特征的用户信息数据库，获取与用户关联的第一用户标签以及第二用户标签包括：

获取与用户的属性特征关联的第一用户标签，所述第一用户标签包括多个用户特征信息，其中所述用户特征信息包括用户年龄、性别、病史、兴趣指标；以及

获取与用户的推送特征关联的第二用户标签，所述第二用户标签包括多个用户推送信息，其中所述用户推送信息包括关于以下各项的指示信息：

用户是否绑定有相关联的电话号码；

用户是否关注与所述待推送信息相关联的公众号；

用户是否下载与所述待推送信息相关联的应用程序；

用户是否注册与所述待推送信息相关联的小程序应用；

用户是否关联于与所述待推送信息相关联的社交媒体。

5.根据权利要求4所述的用于推送信息方法，其中将待推送信息与所获取的第一用户标签执行匹配包括：

获取用户标签匹配阈值；

获取所述待推送信息中的用户特征信息，其中所述用户特征信息包括多个目标特征信息；以及

将所述多个目标特征信息与第一用户标签中的用户特征信息进行匹配。

6.根据权利要求5所述的用于推送信息方法，其中将待推送信息与所获取的第一用户标签执行匹配包括：

当与第一用户标签中的用户特征信息匹配的目标特征信息的数量大于用户标签匹配阈值时，所述信息推送策略与所获取的第一用户标签匹配。

7.根据权利要求4所述的用于推送信息方法，其中确定向用户推送信息的首选时间段以及对应于所述首选时间段的推送方式包括：

基于信息推送策略，确定从以下推送方式中确定一种推送方式应用于首选时间段：

通过用户绑定的相关联的电话号码推送；

通过用户关注的与所述待推送信息相关联的公众号推送；

通过用户下载的与所述待推送信息相关联的应用程序推送；

通过用户注册的与所述待推送信息相关联的小程序应用推送；

通过用户关联于与所述待推送信息相关联的社交媒体推送。

8.根据权利要求7所述的用于推送信息方法，其中确定向用户推送信息的一个或多个备选时间段以及对应于所述备选时间段的备选推送方式包括：

基于信息推送策略，确定从以下推送方式中确定一种推送方式应用于首选时间段：

通过用户绑定的相关联的电话号码推送；

通过用户关注的与所述待推送信息相关联的公众号推送；

通过用户下载的与所述待推送信息相关联的应用程序推送；

通过用户注册的与所述待推送信息相关联的小程序应用推送；

通过用户关联于与所述待推送信息相关联的社交媒体推送。

9.根据权利要求1所述的用于推送信息方法，还包括：

基于待推送信息的内容，获取待推送信息的特征信息；

基于所述用户的第一标签和第二标签，获取所述用户的兴趣特征；

将所获取的特征信息与所述兴趣特征进行匹配；

根据匹配结果获取与所述特征信息对应的目标用户信息值；

根据所述目标用户信息值计算所述待推送信息与所述用户的相关度；以及

根据所述相关度向所述用户推送信息。

10.一种计算设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-9中任一项所述的方法。

11.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-9中任一项所述的方法。

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