CN114647774A - 推送方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供了一种推送方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取目标对象所属的目标类别，以及属于各个目标类别的目标对象的第一数量；获取目标用户在第一预设时间段内对每一种目标类别的目标对象的行为数据；根据行为数据，确定目标用户对每一种目标类别的目标对象的兴趣程度；根据属于同一种目标类别的第一数量和兴趣程度，调整在第二预设时间段内为目标用户推送每一种目标类别的目标对象的数量，得到调整后的数量；根据调整后的数量，在第二预设时间段内为目标用户推送各个目标类别的目标对象。因此，本公开的实施例，可以针对不同用户的个性化需求进行推送，进而在一定程度上提升了推送的精准度。

Description

推送方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种推送方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着科技的不断进步，各种应用程序层出不穷。其中，针对应用程序的推送服务也逐渐成熟。例如一款短视频应用启动后，会为用户推送一些短视频以供用户观看；购物应用程序启动后，会为用户推送一些商品以供用户浏览。

其中，目前应用程序的推送服务往往是根据用户的分类，为不同类别的用户推送不同类型的对象。然而，每个用户作为一个单独个体都有其特殊的浏览需求，因而仅仅按照用户分类进行推送，往往无法满足用户的个性化需求。

发明内容

为了解决背景技术中记载的技术问题，本公开实施例提供了一种推送方法、装置、电子设备及存储介质，本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种推送方法，包括：

获取目标对象所属的目标类别，以及属于各个所述目标类别的所述目标对象的第一数量，其中，所述目标对象包括在第一预设时间段内为目标用户推送的对象；

获取所述目标用户在所述第一预设时间段内对每一种所述目标类别的所述目标对象的行为数据；

根据所述行为数据，确定所述目标用户对每一种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度；

根据属于同一种所述目标类别的所述第一数量和所述兴趣程度，调整在第二预设时间段内为所述目标用户推送每一种所述目标类别的所述目标对象的数量，得到调整后的数量；

根据所述调整后的数量，在所述第二预设时间段内为所述目标用户推送各个所述目标类别的所述目标对象。

可选的，对一种所述目标类别的所述目标对象的行为数据包括针对该目标类别的所述目标对象的至少一项行为特征以及每一项所述行为特征的数据；

所述根据所述行为数据，确定所述目标用户对每一种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度，包括：

在i取值为1～N中的每一个整数时依次执行如下过程：

根据属于第i种所述目标类别的每一项行为特征的数据，计算属于第i种所述目标类别的每一项行为特征的沙普利可加性模型解释方法SHAP值；

根据第i种所述目标类别的每一项行为特征的SHAP值，确定所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度；

其中，N为所述目标类别的数量。

可选的，所述根据第i种所述目标类别的每一项行为特征的SHAP值，确定所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度，包括：

根据预先确定的每一项行为特征的权重，计算属于第i种所述目标类别的各项行为特征的SHAP值的加权平均值，得到所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度。

可选的，所述根据属于同一种所述目标类别的所述第一数量和所述兴趣程度，调整在第二预设时间段内为所述目标用户推送每一种所述目标类别的所述目标对象的数量，包括：

根据所述第一数量，计算所述第一数量所属的所述目标类别的SHAP值；

在第一类别的SHAP值小于第一预设阈值，且属于所述第一类别的所述兴趣程度大于或等于第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送所述第一类别的所述目标对象的数量，所述第一类别为所述目标类别中的任意一个；

在第二类别的SHAP值大于或等于所述第一预设阈值，且属于所述第二类别的所述兴趣程度小于所述第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内减少为所述目标用户推送所述第二类别的所述目标对象的数量，所述第二类别为所述目标类别中的任意一个。

可选的，所述目标对象包括视频，对第三类别的所述目标对象的行为特征包括如下中的至少一种：

所述目标用户在所述第一预设时间段内浏览的所述第三类别的视频的累计时长；

所述目标用户在所述第一预设时间段内浏览过的所述第三类别的视频的目标数量；

所述目标用户在所述第一预设时间段内针对所述第三类别的视频的预设操作的目标次数；

其中，所述预设操作包括收藏操作、分享操作、评论操作、下载操作中的至少一种；

所述第三类别为所述目标类别中的任意一个。

可选的，在对所述第三类别的所述目标对象的行为特征包括所述累计时长的情况下，所述方法还包括：

在所述累计时长的SHAP值小于或等于第三预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送第一预设视频的数量，所述第一预设视频包括属于所述第三类别且时长大于第一预设时长的视频。

可选的，在对所述第三类别的所述目标对象的行为特征包括所述目标数量的情况下，所述方法还包括：

在所述目标数量的SHAP值小于或等于第四预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送第二预设视频的数量，所述第二预设视频包括属于所述第三类别且时长小于第二预设时长的视频。

可选的，所述方法还包括：

根据预先确定的各个所述目标类别的权重值，计算各个所述目标类别的SHAP值的加权平均值，得到第一参数；

在所述第一参数小于第五预设阈值的情况下，显示预设提示信息；

其中，所述预设提示信息用于指示需要调整为所述目标用户推送所述目标对象的策略。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种推送装置，所述装置包括：

类别信息获取模块，被配置为获取目标对象所属的目标类别，以及属于各个所述目标类别的所述目标对象的第一数量，其中，所述目标对象包括在第一预设时间段内为目标用户推送的对象；

行为数据获取模块，被配置为获取所述目标用户在所述第一预设时间段内对每一种所述目标类别的所述目标对象的行为数据；

兴趣程度确定模块，被配置为根据所述行为数据，确定所述目标用户对每一种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度；

第一推送数量调整模块，被配置为根据属于同一种所述目标类别的所述第一数量和所述兴趣程度，调整在第二预设时间段内为所述目标用户推送每一种所述目标类别的所述目标对象的数量，得到调整后的数量；

推送模块，被配置为根据所述调整后的数量，在所述第二预设时间段内为所述目标用户推送各个所述目标类别的所述目标对象。

可选的，对一种所述目标类别的所述目标对象的行为数据包括针对该目标类别的所述目标对象的至少一项行为特征以及每一项所述行为特征的数据；

所述兴趣程度确定模块具体被配置为：

在i取值为1～N中的每一个整数时依次执行如下过程：

根据属于第i种所述目标类别的每一项行为特征的数据，计算属于第i种所述目标类别的每一项行为特征的沙普利可加性模型解释方法SHAP值；

根据第i种所述目标类别的每一项行为特征的SHAP值，确定所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度；

其中，N为所述目标类别的数量。

可选的，所述兴趣程度确定模块在根据第i种所述目标类别的每一项行为特征的SHAP值，确定所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度时，具体被配置为：

根据预先确定的每一项行为特征的权重，计算属于第i种所述目标类别的各项行为特征的SHAP值的加权平均值，得到所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度。

可选的，所述第一推送数量调整模块具体被配置为：

根据所述第一数量，计算所述第一数量所属的所述目标类别的SHAP值；

在第一类别的SHAP值小于第一预设阈值，且属于所述第一类别的所述兴趣程度大于或等于第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送所述第一类别的所述目标对象的数量，所述第一类别为所述目标类别中的任意一个；

在第二类别的SHAP值大于或等于所述第一预设阈值，且属于所述第二类别的所述兴趣程度小于所述第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内减少为所述目标用户推送所述第二类别的所述目标对象的数量，所述第二类别为所述目标类别中的任意一个。

可选的，所述目标对象包括视频，对第三类别的所述目标对象的行为特征包括如下中的至少一种：

所述目标用户在所述第一预设时间段内浏览的所述第三类别的视频的累计时长；

所述目标用户在所述第一预设时间段内浏览过的所述第三类别的视频的目标数量；

所述目标用户在所述第一预设时间段内针对所述第三类别的视频的预设操作的目标次数；

其中，所述预设操作包括收藏操作、分享操作、评论操作、下载操作中的至少一种；

所述第三类别为所述目标类别中的任意一个。

可选的，在对所述第三类别的所述目标对象的行为特征包括所述累计时长的情况下，所述装置还包括：

第二推送数量调整模块，被配置为在所述累计时长的SHAP值小于或等于第三预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送第一预设视频的数量，所述第一预设视频包括属于所述第三类别且时长大于第一预设时长的视频。

可选的，在对所述第三类别的所述目标对象的行为特征包括所述目标数量的情况下，所述装置还包括：

第三推送数量调整模块，被配置为在所述目标数量的SHAP值小于或等于第四预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送第二预设视频的数量，所述第二预设视频包括属于所述第三类别且时长小于第二预设时长的视频。

可选的，所述装置还包括：

参数计算模块，被配置为根据预先确定的各个所述目标类别的权重值，计算各个所述目标类别的SHAP值的加权平均值，得到第一参数；

提示模块，被配置为在所述第一参数小于第五预设阈值的情况下，显示预设提示信息；

其中，所述预设提示信息用于指示需要调整为所述目标用户推送所述目标对象的策略。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，该电子设备包括：

处理器；

用于存储该处理器可执行指令的存储器；

其中，该处理器被配置为执行所述指令，以实现本公开提供的推送方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当该存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备实现本公开提供的推送方法。

根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现本公开提供的推送方法。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本公开实施例提供的技术方案，能够获取在第一预设时间段内为目标用户推送的目标对象所属的目标类别，以及属于各个目标类别的目标对象的第一数量，并获取目标用户在第一预设时间段内对每一种目标类别的目标对象的行为数据，从而根据行为数据确定目标用户对每一种目标类别的目标对象的兴趣程度，进而根据属于同一种目标类别的第一数量和兴趣程度，调整在第二预设时间段内为目标用户推送各个目标类别的目标对象的数量，得到调整后的数量，并根据调整后的数量，在第二预设时间段内为目标用户推送各个目标类别的目标对象。

由此可见，本公开实施例提供的技术方案中，根据用户对不同类别的目标对象的行为数据，确定用户对该类别的目标对象的兴趣程度，从而根据该兴趣程度和在第一预设时间段内为用户推送的该兴趣程度所属类别的目标对象的数量，调整在第二预设时间段内为用户推送的该类别的目标对象的数量，因此，本公开实施例提供的技术方案，将各个类别的目标对象的推送情况与用户对各个类别的目标对象的实际兴趣程度相结合，从而可以针对不同用户的个性化需求进行推送，进而在一定程度上提升了推送的精准度，解决了现有的推送方法无法满足用户的个性化需求的问题。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

图1是根据一示例性实施例示出的一种推送方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的另一种推送方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的推送方法的具体实施方式的原理示意图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种推送装置的框图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图；

图6是根据一示例性实施例示出的另一种电子设备的框图。

具体实施方式

为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

为了解决现有的推送方法无法满足用户的个性化需求的问题，本公开实施例提供了一种推送方法、装置、系统、电子设备及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种推送方法，如图1所示，该推送方法可以包括以下步骤：

步骤101：获取目标对象所属的目标类别，以及属于各个所述目标类别的所述目标对象的第一数量。

其中，所述目标对象包括在第一预设时间段内为目标用户推送的对象。例如在一个短视频应用程序中，在第一预设时间段内为用户A推送的视频包括新闻类短视频、影视剧短视频，则本公开的实施例中，需要统计出在第一预设时间段内为用户A推送的新闻类短视频的数量，以及影视剧短视频的数量。

另外，本公开实施例中所述的目标对象可以为视频、图片、音乐。

可选的，所述第一预设时间段包括目标应用程序启动至关闭的时间段。其中，目标应用程序为推送目标对象的应用程序。另外，目标应用程序某一次启动至关闭的时间段可以称为一次活跃周期，则在本公开的实施例中，可以根据目标应用程序在一次活跃周期内为目标用户推送的各个目标类别的目标对象的第一数量，以及目标用户在该活跃周期内对每一种目标类别的目标对象的行为数据，调整目标应用程序下一次启动时，为目标用户推送的各个目标类别的目标对象的数量。

步骤102：获取所述目标用户在所述第一预设时间段内对每一种所述目标类别的所述目标对象的行为数据。

由步骤102可知，本公开的实施例中，需要从目标用户在第一预设时间段内的行为数据中，筛选出针对每一种目标类别的目标对象的行为数据。

例如在一个短视频应用程序中，在第一预设时间段内为用户A推送的视频包括新闻类短视频、影视剧短视频，则本公开的实施例中，需要统计在第一预设时间段内用户A对新闻类短视频的行为数据，以及对影视剧短视频的行为数据，即需要从用户A在第一预设时间段内在短视频应用程序中的行为数据中筛选出针对新闻类短视频的行为数据，以及针对影视剧短视频的行为数据。

步骤103：根据所述行为数据，确定所述目标用户对每一种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度。

其中，目标用户对每一种目标类别的目标对象的行为数据，可以表示目标用户对每一种目标类别的目标对象的实际需求，因而，根据目标用户对每一种目标类别的目标对象的行为数据，可以确定出目标用户对每一种目标类别的目标对象的兴趣程度。

步骤104：根据属于同一种所述目标类别的所述第一数量和所述兴趣程度，调整在第二预设时间段内为所述目标用户推送每一种所述目标类别的所述目标对象的数量，得到调整后的数量。

可选的，所述根据属于同一种所述目标类别的所述第一数量和所述兴趣程度，调整在第二预设时间段内为所述目标用户推送每一种所述目标类别的所述目标对象的数量，包括：

根据所述第一数量，计算所述第一数量所属的所述目标类别的SHAP值；

在第一类别的SHAP值小于第一预设阈值，且属于所述第一类别的所述兴趣程度大于或等于第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送所述第一类别的所述目标对象的数量，所述第一类别为所述目标类别中的任意一个；

在第二类别的SHAP值大于或等于所述第一预设阈值，且属于所述第二类别的所述兴趣程度小于所述第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内减少为所述目标用户推送所述第二类别的所述目标对象的数量，所述第二类别为所述目标类别中的任意一个。

例如目标对象为视频时，可以采用视频标签表示视频的类别，则目标类别包括新闻类、影视类、汽车类时，各个目标类别的目标对象的推送数量，以及各个目标类别的SHAP值可如下表1所示。

表1目标类别的SHAP值

视频标签	推送数量	SHAP值
			新闻类	X1	S1
影视类	X2	S2
			汽车类	X3	S3

其中，沙普利可加性模型解释方法(SHapley Additive exPlanations，SHAP)，可用于计算一个特征加入到模型时的边际贡献。因而，各个目标类别的SHAP值可以表示为目标用户推送目标对象的推送效果的贡献度。其中，第一类别的SHAP值小于第一预设阈值，表示第一类别的目标对象的贡献度较小，第二类别的SHAP值大于或等于第一预设阈值，表示第二类别的目标对象的贡献度较大。

而第一类别的SHAP值小于第一预设阈值，且属于第一类别的兴趣度大于或等于第二预设阈值时，表示第一类别的目标对象的贡献度较小，但目标用户却对第一类别的目标对象的兴趣程度较大，说明在第一预设时间段内为目标用户推送的目标对象不符合目标用户的实际需求，则需要增加第一类别的目标对象的推送数量，因此，可以在第二预设时间段内为目标用户推送目标对象时，增加第一类别的目标对象的推送数量。

同理，第二类别的SHAP值大于或等于第一预设阈值，且属于第二类别的兴趣度小于第二预设阈值时，表示第二类别的目标对象的贡献度较大，但目标用户却对第二类别的目标对象的兴趣程度较小，说明在第一预设时间段内为目标用户推送的目标对象不符合目标用户的实际需求，则需要减少第一类别的目标对象的推送数量，因此，可以在第二预设时间段内为目标用户推送目标对象时，减少第二类别的目标对象的推送数量。

由此可知，本公开实施例中，采用SHAP值表示各个目标类别的目标对象在推送效果的贡献度，从而将贡献度与目标用户对各个目标类别的目标对象的兴趣程度相结合，从而可以针对不同用户的个性化需求进行推送。

此外，需要说明的是，本公开实施例中所述的推送，可以为应用程序启动时在该应用程序中为用户推送目标对象，也可以为用户在应用程序中实施刷新操作时在该应用程序中为目标用户推送目标对象，也可以为用户在应用程序中输入关键词，从而根据关键词在该应用程序中为目标用户推送目标对象。

步骤105：根据所述调整后的数量，在所述第二预设时间段内为所述目标用户推送各个所述目标类别的所述目标对象。

综上所述，本公开实施例提供的推送方法，能够获取在第一预设时间段内为目标用户推送的目标对象所属的目标类别，以及属于各个目标类别的目标对象的第一数量，并获取目标用户在第一预设时间段内对每一种目标类别的目标对象的行为数据，从而根据行为数据确定目标用户对每一种目标类别的目标对象的兴趣程度，进而根据属于同一种目标类别的第一数量和兴趣程度，调整在第二预设时间段内为目标用户推送各个目标类别的目标对象的数量，得到调整后的数量，并根据调整后的数量，在第二预设时间段内为目标用户推送各个目标类别的目标对象。

由此可见，本公开实施例提供的推送方法中，根据用户对不同类别的目标对象的行为数据，确定用户对该类别的目标对象的兴趣程度，从而根据该兴趣程度和在第一预设时间段内为用户推送的该兴趣程度所属类别的目标对象的数量，调整在第二预设时间段内为用户推送的该类别的目标对象的数量。

其中，在第一预设时间段内为目标用户推送的每一种目标类别的目标对象的数量，表示的是在第一预设时间段内各个目标类别的目标对象的推送情况；目标用户对每一种目标类别的目标对象的兴趣程度，表示的是目标用户对每一种目标类别的目标对象的需求情况，因此，本公开实施例提供的推送方法，将各个类别的目标对象的推送情况与用户对各个类别的目标对象的实际兴趣程度相结合，从而可以针对不同用户的个性化需求进行推送，进而在一定程度上提升了推送的精准度，解决了现有的推送方法无法满足用户的个性化需求的问题。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种推送方法，如图2所示，该推送方法可以包括以下步骤：

步骤201：获取目标对象所属的目标类别，以及属于各个所述目标类别的所述目标对象的第一数量。

其中，所述目标对象包括在第一预设时间段内为目标用户推送的对象。例如在一个短视频应用程序中，在第一预设时间段内为用户A推送的视频包括新闻类短视频、影视剧短视频，则本公开的实施例中，需要统计出在第一预设时间段内为用户A推送的新闻类短视频的数量，以及影视剧短视频的数量。

另外，本公开实施例中所述的目标对象可以为视频、图片、音乐。

可选的，所述第一预设时间段包括目标应用程序启动至关闭的时间段。其中，目标应用程序为推送目标对象的应用程序。另外，目标应用程序某一次启动至关闭的时间段可以称为一次活跃周期，则在本公开的实施例中，可以根据目标应用程序在一次活跃周期内为目标用户推送的各个目标类别的目标对象的第一数量，以及目标用户在该活跃周期内对每一种目标类别的目标对象的行为数据，调整目标应用程序下一次启动时，为目标用户推送的各个目标类别的目标对象的数量。

步骤202：获取所述目标用户在所述第一预设时间段内对每一种所述目标类别的所述目标对象的行为数据。

由步骤202可知，本公开的实施例中，需要从目标用户在第一预设时间段内的行为数据中，筛选出针对每一种目标类别的目标对象的行为数据。

例如在一个短视频应用程序中，在第一预设时间段内为用户A推送的视频包括新闻类短视频、影视剧短视频，则本公开的实施例中，需要统计在第一预设时间段内用户A对新闻类短视频的行为数据，以及对影视剧短视频的行为数据，即需要从用户A在第一预设时间段内在短视频应用程序中的行为数据中筛选出针对新闻类短视频的行为数据，以及针对影视剧短视频的行为数据。

此外，在步骤202之后，在i取值为1～N中的每一个整数时依次执行如下步骤203至204，N为所述目标类别的数量。

步骤203：根据属于第i种所述目标类别的每一项行为特征的数据，计算属于第i种所述目标类别的每一项行为特征的沙普利可加性模型解释方法SHAP值。

可选的，所述目标对象包括视频，对第三类别的所述目标对象的行为特征包括如下中的至少一种：

所述目标用户在所述第一预设时间段内浏览的所述第三类别的视频的累计时长；

所述目标用户在所述第一预设时间段内浏览过的所述第三类别的视频的目标数量；

所述目标用户在所述第一预设时间段内针对所述第三类别的视频的预设操作的目标次数；

其中，所述预设操作包括收藏操作、分享操作、评论操作、下载操作中的至少一种。

此处需要说明的是，上述目标次数包括收藏操作的次数、分享操作的次数、评论操作的次数、下载操作的次数中的至少一种。上述评论操作具体为有效评论的操作，例如目标用户对某个对象连续发表了多次相同的评论，则可作为一次有效评论的操作。

另外，上述累计时长、目标数量、目标次数表示的是目标用户的行为，而这些行为的多少则可以表示出用户的兴趣程度，因此，从目标用户对某个目标类别的目标对象多方面的行为特征，可以更加准确的确定目标用户对该目标类别的目标对象的兴趣程度。

此外，例如目标对象为视频时，可以采用视频标签表示视频的类别，则目标类别包括新闻类、影视类、汽车类时，各个目标类别的目标对象的推送数量，以及各个目标类别的SHAP值可如下表1所示。其中，根据目标用户对每种视频标签的视频的多种行为特征，还可得到每一种视频标签下的各个行为特征的SHAP值，例如目标用户对新闻类视频的行为特征的SHAP值可如表2所示。

表2目标用户对新闻类视频的行为特征的SHAP值

用户行为	具体数值	SHAP值
			累计浏览过的视频的时长	X4	S4
浏览过的新闻类视频的数量	X5	S5
			收藏的新闻类的视频的数量	X6	S6
分享新闻类视频的次数	X7	S7
			对新闻类视频的有效评论次数	X8	S8
下载新闻类视频的数量	X9	S9

步骤204：根据第i种所述目标类别的每一项行为特征的SHAP值，确定所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度。

可选的，所述根据第i种所述目标类别的每一项行为特征的SHAP值，确定所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度，包括：

根据预先确定的每一项行为特征的权重，计算属于第i种所述目标类别的各项行为特征的SHAP值的加权平均值，得到所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度。

例如表2中的各项行为特征的权重值分别为k1～k6，则目标用户新闻类视频的兴趣程度为：k1*S4+k2*S5+k3*S6+k4*S7+k5*S8+k6*S9。

其中，需要说明的是，每一项行为特征的权重可以在不同的推送目标下具有不同的取值，例如有的阶段比较看重用户感兴趣的视频的数量，则表2中“浏览过的新闻类视频的数量”的权重比较大，“累计浏览过的视频的时长”的权重比较小，其他特征无变化；有的阶段比较看重用户浏览视频的时长，则表2中“累计浏览过的视频的时长”权重比较大，“浏览过的新闻类视频的数量”权重比较小。

另外，SHAP可用于计算一个特征加入到模型时的边际贡献。因而，根据第i种目标类别的其中一项行为特征的数据，计算得到的该项行为特征的SHAP值，可以表示该项行为特征的数据在用户对第i种目标类别目标对象的行为数据中的贡献度，实现了对该项行为特征的数据的量化。因而计算得到的第i种目标类别的各项行为特征的SHAP值的加权平均值，可以更加准确的表示目标用户对第i种类别的目标对象实施的行为的多少。而目标用户对每一种目标类别的目标对象的行为数据，可以表示目标用户对每一种目标类别的目标对象的实际需求，因而，计算得到的第i种目标类别的各项行为特征的SHAP值的加权平均值，可以更加准确的表示目标用户对第i种目标类别的目标对象的兴趣程度。

此外，上述第i参数还可作为目标用户对第i种目标类别的接受程度，从而依据该接受程度对目标对象进行分类，即将该接受程度作为确定目标对象的各个类别的依据，进而使得对目标对象的分类更加容易被用户接受。

步骤205：根据属于同一种所述目标类别的所述第一数量和所述兴趣程度，调整在第二预设时间段内为所述目标用户推送每一种所述目标类别的所述目标对象的数量，得到调整后的数量。

步骤206：根据所述调整后的数量，在所述第二预设时间段内为所述目标用户推送各个所述目标类别的所述目标对象。

由上述可知，本公开实施例的推送方法，通过计算用户对各个目标类别的目标对象的每一项行为特征的SHAP值，将用户对各个目标类别的目标对象的每一项行为特征进行了量化，从而可以根据这些SHAP值得到用户对各个目标类别的目标对象的更加准确的兴趣程度，进而可以根据该兴趣程度和在第一预设时间段内为用户推送的该兴趣程度所属类别的目标对象的数量，更准确地调整在第二预设时间段内为用户推送的该类别的目标对象的数量，进一步提升了推送的精准度。

可选的，所述根据属于同一种所述目标类别的所述第一数量和所述兴趣程度，调整在第二预设时间段内为所述目标用户推送每一种所述目标类别的所述目标对象的数量，包括：

根据所述第一数量，计算所述第一数量所属的所述目标类别的SHAP值；

在第一类别的SHAP值小于第一预设阈值，且属于所述第一类别的所述兴趣程度大于或等于第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送所述第一类别的所述目标对象的数量，所述第一类别为所述目标类别中的任意一个；

在第二类别的SHAP值大于或等于所述第一预设阈值，且属于所述第二类别的所述兴趣程度小于所述第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内减少为所述目标用户推送所述第二类别的所述目标对象的数量，所述第二类别为所述目标类别中的任意一个。

其中，SHAP可用于计算一个特征加入到模型时的边际贡献。因而，各个目标类别的SHAP值可以表示为目标用户推送目标对象的推送效果的贡献度。其中，第一类别的SHAP值小于第一预设阈值，表示第一类别的目标对象的贡献度较小，第二类别的SHAP值大于或等于第一预设阈值，表示第二类别的目标对象的贡献度较大。

而第一类别的SHAP值小于第一预设阈值，且属于第一类别的兴趣度大于或等于第二预设阈值时，表示第一类别的目标对象的贡献度较小，但目标用户却对第一类别的目标对象的兴趣程度较大，说明在第一预设时间段内为目标用户推送的目标对象不符合目标用户的实际需求，则需要增加第一类别的目标对象的推送数量，因此，可以在第二预设时间段内为目标用户推送目标对象时，增加第一类别的目标对象的推送数量。

同理，第二类别的SHAP值大于或等于第一预设阈值，且属于第二类别的兴趣度小于第二预设阈值时，表示第二类别的目标对象的贡献度较大，但目标用户却对第二类别的目标对象的兴趣程度较小，说明在第一预设时间段内为目标用户推送的目标对象不符合目标用户的实际需求，则需要减少第一类别的目标对象的推送数量，因此，可以在第二预设时间段内为目标用户推送目标对象时，减少第二类别的目标对象的推送数量。

由此可知，本公开实施例中，采用SHAP值表示各个目标类别的目标对象在推送效果的贡献度，从而将贡献度与目标用户对各个目标类别的目标对象的兴趣程度相结合，从而可以针对不同用户的个性化需求进行推送。

此外，需要说明的是，本公开实施例中所述的推送，可以为应用程序启动时在该应用程序中为用户推送目标对象，也可以为用户在应用程序中实施刷新操作时在该应用程序中为目标用户推送目标对象，也可以为用户在应用程序中输入关键词，从而根据关键词在该应用程序中为目标用户推送目标对象。

可选的，在对所述第三类别的所述目标对象的行为特征包括所述累计时长的情况下，所述方法还包括：

在所述累计时长的SHAP值小于或等于第三预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送第一预设视频的数量，所述第一预设视频包括属于所述第三类别且时长大于第一预设时长的视频。

由此可知，还可根据某一目标类别下的单个行为特征的SHAP值的大小，调整该目标类别的目标对象的推送数量。例如上述累计时长可以表示用户观看视频的深度，则累计时长的SHAP值越大，表示用户观看视频的深度越大，说明用户侧重于观看时长较长的视频，因此，此种情况下，可以增加后续为用户推送的该目标类别下时长较长的视频的数量，以满足用户的观看需求。

可选的，在对所述第三类别的所述目标对象的行为特征包括所述目标数量的情况下，所述方法还包括：

在所述目标数量的SHAP值小于或等于第四预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送第二预设视频的数量，所述第二预设视频包括属于所述第三类别且时长小于第二预设时长的视频。

由此可知，还可根据某一目标类别下的单个行为特征的SHAP值的大小，调整该目标类别的目标对象的推送数量。例如上述目标数量可以表示用户观看视频的多少，则目标数量的SHAP值越大，表示用户观看视频的数量越多，说明用户侧重于观看时长较多的视频，因此，此种情况下，可以增加后续为用户推送的该目标类别下时长较短的视频的数量，以满足用户的观看需求。

可选的，所述方法还包括：

根据预先确定的各个所述目标类别的权重值，计算各个所述目标类别的SHAP值的加权平均值，得到第一参数；

在所述第一参数小于第五预设阈值的情况下，显示预设提示信息；

其中，所述预设提示信息用于指示需要调整为所述目标用户推送所述目标对象的策略。

另外，上述第一参数小于第五预设阈值，表示为目标用户推送目标对象的效果欠佳，需要调整推送策略，因此本公开的实施例中，在第一参数小于第五预设阈值时，显示上述预设提示信息，可以提示开发人员调整推送策略。

综上所述，如图3所示，利用本公开实施例提供的推送方法，对用户A进行推送的具体实施方式可如下所述：

第一步：统计用户A在一次APP的活跃周期(即从一次APP启动到关闭)内，为该用户A推送的各类视频的数量，并根据推送的每一种类别的视频的数量，计算每一种类别的SHAP值，例如上述表1所示；

第二步，统计用户A在该活跃周期内，针对每一种类别的视频的多种行为特征，并计算每一种类别下的各种行为特征的SHAP值，例如针对新闻类视频的行为数据进行统计，得到上述表2；

第三步：针对每一种类别，分别计算出该类别下的各种行为特征的SHAP值的加权平均值，以作为用户A对每一种类别的视频的兴趣程度；

第四步：根据每一种类别的SHAP值以及兴趣程度，调整下一次活跃周期内为用户A推送的视频的数量，得到调整后的数量；

例如新闻类的SHAP值比较大，但其兴趣程度比较小，则说明在一个活跃周期内给用户A推送了较多的新闻类视频，但是用户对新闻类视频的行为数据较小，即用户对新闻类视频不太感兴趣，则可以后期减小新闻类视频的推送；

例如影视类的SHAP值比较小，但其兴趣程度比较大，则说明在一个活跃周期内给用户A推送了较少的影视类视频，但是用户对新闻类视频的行为数据较多，即用户对影视类视频比较感兴趣，则可以后期增多影视类视频的推送。

第五步，根据调整后的数量，在下一次活跃周期内为用户A进行视频推送。

由此可知，本公开实施例提供的推送方法，将各个类别的目标对象的推送情况与用户对各个类别的目标对象的实际兴趣程度相结合，从而可以针对不同用户的个性化需求进行推送，进而在一定程度上提升了推送的精准度，解决了现有的推送方法无法满足用户的个性化需求的问题。

根据本公开实施例的第三方面，提供了一种风险预测装置，如图4所示，该风险预测装置400包括：

类别信息获取模块401，被配置为获取目标对象所属的目标类别，以及属于各个所述目标类别的所述目标对象的第一数量，其中，所述目标对象包括在第一预设时间段内为目标用户推送的对象；

行为数据获取模块402，被配置为获取所述目标用户在所述第一预设时间段内对每一种所述目标类别的所述目标对象的行为数据；

兴趣程度确定模块403，被配置为根据所述行为数据，确定所述目标用户对每一种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度；

第一推送数量调整模块404，被配置为根据属于同一种所述目标类别的所述第一数量和所述兴趣程度，调整在第二预设时间段内为所述目标用户推送每一种所述目标类别的所述目标对象的数量，得到调整后的数量；

推送模块405，被配置为根据所述调整后的数量，在所述第二预设时间段内为所述目标用户推送各个所述目标类别的所述目标对象。

可选的，对一种所述目标类别的所述目标对象的行为数据包括针对该目标类别的所述目标对象的至少一项行为特征以及每一项所述行为特征的数据；

所述兴趣程度确定模块403具体被配置为：

在i取值为1～N中的每一个整数时依次执行如下过程：

根据属于第i种所述目标类别的每一项行为特征的数据，计算属于第i种所述目标类别的每一项行为特征的沙普利可加性模型解释方法SHAP值；

根据第i种所述目标类别的每一项行为特征的SHAP值，确定所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度；

其中，N为所述目标类别的数量。

可选的，所述兴趣程度确定模块403在根据第i种所述目标类别的每一项行为特征的SHAP值，确定所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度时，具体被配置为：

根据预先确定的每一项行为特征的权重，计算属于第i种所述目标类别的各项行为特征的SHAP值的加权平均值，得到所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度。

可选的，所述第一推送数量调整模块404具体被配置为：

根据所述第一数量，计算所述第一数量所属的所述目标类别的SHAP值；

在第一类别的SHAP值小于第一预设阈值，且属于所述第一类别的所述兴趣程度大于或等于第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送所述第一类别的所述目标对象的数量，所述第一类别为所述目标类别中的任意一个；

在第二类别的SHAP值大于或等于所述第一预设阈值，且属于所述第二类别的所述兴趣程度小于所述第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内减少为所述目标用户推送所述第二类别的所述目标对象的数量，所述第二类别为所述目标类别中的任意一个。

可选的，所述目标对象包括视频，对第三类别的所述目标对象的行为特征包括如下中的至少一种：

所述目标用户在所述第一预设时间段内浏览的所述第三类别的视频的累计时长；

所述目标用户在所述第一预设时间段内浏览过的所述第三类别的视频的目标数量；

所述目标用户在所述第一预设时间段内针对所述第三类别的视频的预设操作的目标次数；

其中，所述预设操作包括收藏操作、分享操作、评论操作、下载操作中的至少一种；

所述第三类别为所述目标类别中的任意一个。

可选的，在对所述第三类别的所述目标对象的行为特征包括所述累计时长的情况下，所述装置还包括：

第二推送数量调整模块406，被配置为在所述累计时长的SHAP值小于或等于第三预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送第一预设视频的数量，所述第一预设视频包括属于所述第三类别且时长大于第一预设时长的视频。

可选的，在对所述第三类别的所述目标对象的行为特征包括所述目标数量的情况下，所述装置还包括：

第三推送数量调整模块407，被配置为在所述目标数量的SHAP值小于或等于第四预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送第二预设视频的数量，所述第二预设视频包括属于所述第三类别且时长小于第二预设时长的视频。

可选的，所述装置还包括：

参数计算模块408，被配置为根据预先确定的各个所述目标类别的权重值，计算各个所述目标类别的SHAP值的加权平均值，得到第一参数；

提示模块409，被配置为在所述第一参数小于第五预设阈值的情况下，显示预设提示信息；

其中，所述预设提示信息用于指示需要调整为所述目标用户推送所述目标对象的策略。

由上述可知，本公开实施例提供的推送装置，能够获取在第一预设时间段内为目标用户推送的目标对象所属的目标类别，以及属于各个目标类别的目标对象的第一数量，并获取目标用户在第一预设时间段内对每一种目标类别的目标对象的行为数据，从而根据行为数据确定目标用户对每一种目标类别的目标对象的兴趣程度，进而根据属于同一种目标类别的第一数量和兴趣程度，调整在第二预设时间段内为目标用户推送各个目标类别的目标对象的数量。

由此可见，本公开实施例提供的推送装置，能够根据用户对不同类别的目标对象的行为数据，确定用户对该类别的目标对象的兴趣程度，从而根据该兴趣程度和在第一预设时间段内为用户推送的该兴趣程度所属类别的目标对象的数量，调整在第二预设时间段内为用户推送的该类别的目标对象的数量，因此，本公开实施例提供的推送装置，将各个类别的目标对象的推送情况与用户对各个类别的目标对象的实际兴趣程度相结合，从而可以针对不同用户的个性化需求进行推送，进而在一定程度上提升了推送的精准度，解决了现有的推送方法无法满足用户的个性化需求的问题。

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。

根据本公开实施例的第四方面，提供了一种电子设备。参照图5，该电子设备包括：

处理器510；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器520；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述所述的推送方法。

根据本公开实施例的第五方面，还提供了一种电子设备。如图6所示，该电子设备600可以是移动电话，计算机，数字广播电子设备，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6，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(I/O)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。

处理组件602通常控制电子设备600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。处理组件602可以包括一个或多个处理器620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602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。

存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600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604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606为电子设备600的各种组件提供电力。电源组件606可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件608包括在所述电子设备600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608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备600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610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风(MIC)，当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，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604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口612为处理组件602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614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到电子设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600一个组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，电子设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614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614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614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616被配置为便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络(如2G、3G、8G或5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616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616还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(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，电子设备600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，用于执行上述所述的推送方法。

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604，上述指令可由电子设备600的处理器620执行以完成上述方法。可选地，例如，存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性计算机可读存储介质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。

在本公开实施的又一方面，本公开实施例还提供了一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行上述所述的推送方法。

根据本公开实施例的又一方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述所述的推送方法。

在此提供的推送方案不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造具有本发明方案的系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本公开实施例的信息提取方案中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (10)

1.一种推送方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标对象所属的目标类别，以及属于各个所述目标类别的所述目标对象的第一数量，其中，所述目标对象包括在第一预设时间段内为目标用户推送的对象；

获取所述目标用户在所述第一预设时间段内对每一种所述目标类别的所述目标对象的行为数据；

根据所述行为数据，确定所述目标用户对每一种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度；

根据属于同一种所述目标类别的所述第一数量和所述兴趣程度，调整在第二预设时间段内为所述目标用户推送每一种所述目标类别的所述目标对象的数量，得到调整后的数量；

根据所述调整后的数量，在所述第二预设时间段内为所述目标用户推送各个所述目标类别的所述目标对象。

2.根据权利要求1所述的推送方法，其特征在于，对一种所述目标类别的所述目标对象的行为数据包括针对该目标类别的所述目标对象的至少一项行为特征以及每一项所述行为特征的数据；

所述根据所述行为数据，确定所述目标用户对每一种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度，包括：

在i取值为1～N中的每一个整数时依次执行如下过程：

根据属于第i种所述目标类别的每一项行为特征的数据，计算属于第i种所述目标类别的每一项行为特征的沙普利可加性模型解释方法SHAP值；

根据第i种所述目标类别的每一项行为特征的SHAP值，确定所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度；

其中，N为所述目标类别的数量。

3.根据权利要求2所述的推送方法，其特征在于，所述根据第i种所述目标类别的每一项行为特征的SHAP值，确定所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度，包括：

根据预先确定的每一项行为特征的权重，计算属于第i种所述目标类别的各项行为特征的SHAP值的加权平均值，得到所述目标用户对第i种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度。

4.根据权利要求1所述的推送方法，其特征在于，所述根据属于同一种所述目标类别的所述第一数量和所述兴趣程度，调整在第二预设时间段内为所述目标用户推送每一种所述目标类别的所述目标对象的数量，包括：

根据所述第一数量，计算所述第一数量所属的所述目标类别的SHAP值；

在第一类别的SHAP值小于第一预设阈值，且属于所述第一类别的所述兴趣程度大于或等于第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送所述第一类别的所述目标对象的数量，所述第一类别为所述目标类别中的任意一个；

在第二类别的SHAP值大于或等于所述第一预设阈值，且属于所述第二类别的所述兴趣程度小于所述第二预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内减少为所述目标用户推送所述第二类别的所述目标对象的数量，所述第二类别为所述目标类别中的任意一个。

5.根据权利要求2所述的推送方法，其特征在于，所述目标对象包括视频，对第三类别的所述目标对象的行为特征包括如下中的至少一种：

所述目标用户在所述第一预设时间段内浏览的所述第三类别的视频的累计时长；

所述目标用户在所述第一预设时间段内浏览过的所述第三类别的视频的目标数量；

所述目标用户在所述第一预设时间段内针对所述第三类别的视频的预设操作的目标次数；

其中，所述预设操作包括收藏操作、分享操作、评论操作、下载操作中的至少一种；

所述第三类别为所述目标类别中的任意一个。

6.根据权利要求5所述的推送方法，其特征在于，在对所述第三类别的所述目标对象的行为特征包括所述累计时长的情况下，所述方法还包括：

在所述累计时长的SHAP值小于或等于第三预设阈值的情况下，在所述第二预设时间段内增加为所述目标用户推送第一预设视频的数量，所述第一预设视频包括属于所述第三类别且时长大于第一预设时长的视频。

7.一种推送装置，其特征在于，所述装置包括：

类别信息获取模块，被配置为获取目标对象所属的目标类别，以及属于各个所述目标类别的所述目标对象的第一数量，其中，所述目标对象包括在第一预设时间段内为目标用户推送的对象；

行为数据获取模块，被配置为获取所述目标用户在所述第一预设时间段内对每一种所述目标类别的所述目标对象的行为数据；

兴趣程度确定模块，被配置为根据所述行为数据，确定所述目标用户对每一种所述目标类别的所述目标对象的兴趣程度；

第一推送数量调整模块，被配置为根据属于同一种所述目标类别的所述第一数量和所述兴趣程度，调整在第二预设时间段内为所述目标用户推送每一种所述目标类别的所述目标对象的数量，得到调整后的数量；

推送模块，被配置为根据所述调整后的数量，在所述第二预设时间段内为所述目标用户推送各个所述目标类别的所述目标对象。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至6中任一项所述的推送方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够实现如权利要求1至6中任一项所述的推送方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的推送方法。

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