JP6814298B2 - 警告するための方法と装置 - Google Patents

Description

本発明は、２０１７年０５月１８日に中国特許庁に提出された出願番号が「２０１７１０３５１７０１.３」である中国特許出願の優先権を主張し、その全部の内容は本発明に全体として組み込まれる。

本発明は、コンピュータ技術の分野に関し、具体的には情報をプッシュするための方法と装置に関する。

ネットワーク技術の発展に伴って、現在例えば検索エンジン、ブログ（Ｂｌｏｇ）、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｉｔｅ、社会的ネットワークサービス）、ＲＳＳ（Ｒｅａｌｌｙ Ｓｉｍｐｌｅ Ｓｙｎｄｉｃａｔｉｏｎ、簡易情報集約）など多くの製品が情報ストリーム（Ｆｅｅｄ）システムを使用して情報ストリームデータを発表する。情報ストリームデータとは、メッセージのソースを指し、ソースマテリアル、フィード、情報の提供、原稿の提供、要約、ソース、ニュース購読、ネットソースなどとも呼ばれ、ウェブサイトはこれを利用して最新の情報をユーザに伝えることができ、ユーザがウェブサイトを購読できる前提条件は、ウェブサイトが持続的に更新された情報を提供できることである。情報ストリームの表示フォームの利点は、ユーザが検索するたびに最新のデータを見ることができるという点であり、伝統的なオープンや表示の表示フォームよりもはるかに良好な体験ができる。

従来技術では、ユーザが情報ストリームデータを載せるページにアクセスする場合、ユーザ自身が購読している情報に加えて、サーバは、例えば当該ウェブサイトが最近のイベント情報又は広告情報など他の情報もユーザにプッシュする。しかし、サーバからユーザにプッシュされる他の情報は、通常、当該ユーザが必要とするものではなく、対応性に欠ける問題がある。

上記の背景技術で述べた技術的問題を解決するために、本発明の目的は、情報をプッシュするための改良された方法および装置を提案することにある。

第１側面において、本発明の実施例は、端末によって送信された検索用情報を含む情報ストリームデータ取得要求を受信することと、検索用情報に基づいて検索して、第１の情報ストリームデータを得ることと、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得することと、検索履歴および／または閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定することと、プリセット情報ストリームデータセットのうちキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定することと、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成することと、プッシュしようとするデータを端末にプッシュすることと、を含む情報をプッシュするための方法に関する。

本実施例において、検索履歴および／または閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定することは、検索履歴中の検索語および/または閲覧履歴中の閲覧済みページの内容を取得することと、検索語および／または内容をコンテンツ解析して、候補語セットを得ることと、候補語セットにおける各候補語に対し、プリセット情報ストリームデータセットのうち当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータを確定し、予め訓練された第１の確率確定モデルに基づいて、端末によって送信されたページのアクセス要求を受信した第１の確率を確定し、ページは、当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータが指すページを含み、第１の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのブラウザタイプ、候補語、候補語が属する業界の業界情報、候補語のソース情報のうちの少なくとも１つと第１の確率との対応関係を表すことと、第１の確率に基づいて候補語セットからキーワードを選択することと、を含む。

本実施例において、プリセット情報ストリームデータセットにおける各情報ストリームデータについて、当該情報ストリームデータに対応する属性値が予め設定され、第１の確率に基づいて候補語セットからキーワードを選択することは、候補語セットにおける各候補語に対し、点数確定操作を実行し、点数確定操作では、予め設定された当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、取得された属性値に基づいて当該候補語に対応する属性値を確定し、当該候補語の対応する属性値と当該候補語に対応する第１の確率との積を計算し、第１の確率、属性値、積に対して予め設定された重みを取得し、取得された重みに基づいて、当該候補語の対応する属性値、当該候補語に対応する第１の確率、積に対して重み付き加算を行って、当該候補語に対応する点数を得ることと、候補語セットの各候補語から、点数の大きい順に所定数の候補語をキーワードとして選択することと、を含む。

本実施例において、検索語および／または内容をコンテンツ解析して、候補語セットを得ることは、検索語および／または内容を統計解析および／または意味解析して、少なくとも１つの核心語を抽出することと、少なくとも１つの核心語における各核心語に対し、拡張操作を行って、当該核心語の同義語、当該核心語の近義語、および当該核心語の関連語のうちの少なくとも１つを含む拡張語を得ることと、核心語及び得られた拡張語をキーワードとして確定することと、を含む。

本実施例において、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成することは、確定された第２の情報ストリームデータの数が予め設定された数より大きいことに応答して、確定された第２の情報ストリームデータにおける各第２の情報ストリームデータに対し、点数値確定操作を実行し、点数値確定操作では、予め設定された当該第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、予め訓練された第２の確率確定モデルに基づいて、端末によって送信された当該第２の情報ストリームデータが指すページにアクセスする要求を受信した第２の確率をそれぞれ確定し、第２の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのタイプ情報、第２の情報ストリームデータの特徴情報のうちの少なくとも１つと第２の確率との対応関係を表すために使用され、取得した属性値と第２の確率に基づいて当該第２の情報ストリームデータの点数値を確定することと、確定された第２の情報ストリームデータから、点数値の大きい順に予め設定された数の第２の情報ストリームデータを選択することと、第１の情報ストリームデータと選択された第２の情報ストリームデータとを集約してプッシュしようとするデータを生成することと、を含む。

第２側面において、本発明の実施例は、端末によって送信された検索用情報を含む情報ストリームデータ取得要求を受信するための受信ユニットと、検索用情報に基づいて検索して、第１の情報ストリームデータを得るための検索ユニットと、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得するための取得ユニットと、検索履歴および／または閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定するための第１の確定ユニットと、プリセット情報ストリームデータセットのうちキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定するための第２の確定ユニットと、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成するための生成ユニットと、プッシュしようとするデータを端末にプッシュするためのプッシュユニットと、を含むことを特徴とする情報をプッシュするための装置に関する。

本実施例において、第１の確定ユニットは、検索履歴中の検索語および/または閲覧履歴中の閲覧済みページの内容を取得するための取得サブユニットと、検索語および／または内容をコンテンツ解析して、候補語セットを得るための解析サブユニットと、
候補語セットにおける各候補語に対し、プリセット情報ストリームデータセットのうち当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータを確定し、予め訓練された第１の確率確定モデルに基づいて、端末によって送信されたページのアクセス要求を受信した第１の確率を確定するために使用され、ページは、当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータが指すページを含み、第１の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのブラウザタイプ、候補語、候補語が属する業界の業界情報、候補語のソース情報のうちの少なくとも１つと第１の確率との対応関係を表す第１の確定サブユニットと、第１の確率に基づいて候補語セットからキーワードを選択するための第１の選択サブユニットと、を含む。

本実施例において、プリセット情報ストリームデータセットにおける各情報ストリームデータについて、当該情報ストリームデータに対応する属性値が予め設定され、第１の選択サブユニットは、候補語セットにおける各候補語に対し、点数確定操作を実行するために使用され、点数確定操作では、予め設定された当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、取得された属性値に基づいて当該候補語に対応する属性値を確定し、当該候補語の対応する属性値と当該候補語に対応する第１の確率との積を計算し、第１の確率、属性値、積に対して予め設定された重みを取得し、取得された重みに基づいて、当該候補語の対応する属性値、当該候補語に対応する第１の確率、積に対して重み付き加算を行って、当該候補語に対応する点数を得る第１の確定モジュールと、候補語セットの各候補語から、点数の大きい順に所定数の候補語をキーワードとして選択するための選択モジュールと、を含む。

本実施例において、解析サブユニットは、検索語および／または内容を統計解析および／または意味解析して、少なくとも１つの核心語を抽出するための解析モジュールと、少なくとも１つの核心語における各核心語に対し、拡張操作を行って、当該核心語の同義語、当該核心語の近義語、および当該核心語の関連語のうちの少なくとも１つを含む拡張語を得るための拡張モジュールと、核心語及び得られた拡張語をキーワードとして確定するための第２の確定モジュールと、を含む。

本実施例において、生成ユニットは、確定された第２の情報ストリームデータの数が予め設定された数より大きいことに応答して、確定された第２の情報ストリームデータにおける各第２の情報ストリームデータに対し、点数値確定操作を実行するために使用され、点数値確定操作では、予め設定された当該第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、予め訓練された第２の確率確定モデルに基づいて、端末によって送信された当該第２の情報ストリームデータが指すページにアクセスする要求を受信した第２の確率をそれぞれ確定し、第２の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのタイプ情報、第２の情報ストリームデータの特徴情報のうちの少なくとも１つと第２の確率との対応関係を表すために使用され、取得した属性値と第２の確率に基づいて当該第２の情報ストリームデータの点数値を確定する第２の確定サブユニットと、確定された第２の情報ストリームデータから、点数値の大きい順に予め設定された数の第２の情報ストリームデータを選択するための第２の選択サブユニットと、第１の情報ストリームデータと選択された第２の情報ストリームデータとを集約してプッシュしようとするデータを生成するための集約サブユニットと、を含む。

第３側面において、本発明の実施例は、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプログラムが記憶された記憶装置と、を含み、上記１つ以上のプログラムが上記１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、第１側面に記載の方法を上記１つ以上のプロセッサに実現させるデバイスに関する。

第４側面において、本発明の実施例は、コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、当該コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、第１側面に記載の方法を実現することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。

本発明の実施例に係る情報をプッシュするための方法と装置は、端末によって送信された情報ストリームデータ取得要求を受信し、検索用情報に基づいて検索することにより、第１の情報ストリームデータを得て、この後、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得し、検索履歴および／または閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定するとともに、プリセット情報ストリームデータセットのうちキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定し、最後に、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成し、プッシュしようとするデータを端末にプッシュする。当該実施形態は、対応性に富む情報のプッシュを実現する。
本発明のその他の特徴、目的および利点をより明確にするために、以下の図面を参照してなされた非限定的な実施例の詳細な説明を参照する。

本発明が適用され得る例示的なシステムアーキテクチャ図である。 本発明に係る情報をプッシュするための方法の一実施例のフローチャートである。 本発明に係る情報をプッシュするための方法の別の実施例のフローチャートである。 本発明に係る情報をプッシュするための方法の適用状況の概略図である。 本発明に係る情報をプッシュするための装置の一実施例の概略構造図である。 本発明の実施例を実現するためのサーバのコンピュータシステムの概略構造図である。

以下、図面及び実施例を参照して本発明についてより詳細に説明する。ここで説明された具体的な実施例は、関連する発明を説明するためだけのものであり、この発明を制限するものではないことを理解できる。なお、説明を容易にするために、図面には関連する発明に関連する部分のみを示している。

なお、矛盾しない場合には、本発明の実施例及び実施例における特徴を互いに組み合わせることができる。以下、図面を参照して、実施例に合わせて本発明を詳細に説明する。

図１には、本発明が適用され得る、情報をプッシュするための方法又は情報をプッシュするための装置の実施例の例示的なシステムアーキテクチャ１００が示されている。

図１に示すように、システムアーキテクチャ１００は、端末機器１０１、１０２、１０３、ネットワーク１０４およびサーバ１０５を含むことができる。ネットワーク１０４は、端末機器１０１、１０２、１０３とサーバ１０５との間に通信リンクの媒体を提供するために使用される。ネットワーク１０４は、例えば有線、無線通信リンク、または光ファイバケーブルなどの様々な接続タイプを含むことができる。

ユーザは、端末機器１０１、１０２、１０３を使用してネットワーク１０４を介してサーバ１０５とインタラクティブすることにより、メッセージなどを送受信することができる。端末１０１、１０２、１０３には、例えばウェブブラウザアプリケーション、ショッピングアプリケーション、検索アプリケーション、即時通信ツール、メールクライアント、社交プラットフォームソフトウェアなどの様々なアプリケーションがインストールされることができる。

端末機器１０１、１０２、１０３は、ディスプレイを備え、テキスト入力をサポートする様々な電子機器であってもよく、スマートフォン、タブレット、電子書籍リーダー、ＭＰ３プレーヤー（Moving Picture Experts Group Audio Layer III、エムペグオーディオレイヤー３）、ＭＰ４プレーヤー（Moving Picture Experts Group Audio Layer IV エムペグオーディオレイヤー４）、ラップトップパソコン、デスクトップコンピュータなどを含むがこれらに限定されない。

サーバ１０５は、様々なサービスを提供するサーバであってもよく、例えば、端末機器１０１、１０２、１０３における情報ストリームシステムを利用したアプリケーションに対しサポートを提供するバックグラウンドサーバであってもよい。サーバ１０５は、端末機器１０１、１０２、１０３によって送信された情報ストリームデータ取得要求を受信し、検索用情報に基づいて検索することにより、第１の情報ストリームデータを得て、この後、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得し、検索履歴および／または閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定するとともに、プリセット情報ストリームデータセットのうちキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定し、最後に、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成し、プッシュしようとするデータを端末機器１０１、１０２、１０３にプッシュする。

なお、本発明の実施例に係る情報をプッシュするための方法は、サーバ１０５によって実行される。それに対応して、情報をプッシュするための装置は、サーバ１０５に配置される。

図１の端末機器、ネットワーク、およびサーバの数は単なる例示であることを理解すべきである。必要に応じて、任意の数の端末機器、ネットワーク、およびサーバを備えることができる。

続けて図２を参照すると、本発明による情報をプッシュするための方法の一実施例のプロセス２００が示されている。当該情報をプッシュするための方法は、以下のステップを含む。

ステップ２０１において、端末によって送信された情報ストリームデータ取得要求を受信する。

本実施例において、電子機器（例えば、図１に示されるサーバ）で情報をプッシュするための方法を実行し、端末によって送信された情報ストリームデータ取得要求を受信することができる。

情報ストリームデータ取得要求は、情報ストリームデータシステムを利用したアプリケーションの起動時に端末によって送信される要求であってもよいし、ユーザの特定操作に応答して端末によって送信される要求であってもよく、例えば、検索操作、情報ストリームデータ表示ページを開く操作、情報ストリームデータを表示するページを更新する操作がある。例として、ユーザは、検索バーに検索文を入力した後、問い合わせボタンをクリックするか、またはエンターキーを押すことにより、端末を介してサーバに情報ストリームデータ取得要求を送信することができ、あるいは、ユーザは、情報ストリームデータを表示するページを閲覧する時、ドラッグダウンのジェスチャーやリフレッシュ操作を指示するエリアをクリックすることにより、情報ストリームデータ取得要求をサーバに送信し、未読の情報ストリームデータを取得することができる。

情報ストリームデータが表示されている領域に対するクリック操作によって、情報ストリームデータが指すページにアクセスすることができ、情報ストリームデータは、それが指すページに対し統合して得られたデータであると理解でき、それが指すページの内容のタイトル、それが指すページのページリンク、およびそれが指すページの内容の記述情報などを含むことができ、例えば、検索結果ページの検索結果、社交アプリケーションでのユーザの投稿したメッセージ、ダイナミックがある。

情報ストリームデータ取得要求は、検索用情報を含み、検索用情報は、第１の情報ストリームデータをどのように取得するかを示すための情報であってもよく、第１の情報ストリームデータは、ユーザが購読または検索する情報ストリームデータであってもよい。例として、検索用情報は、ユーザが入力した検索語であってもよく、アカウント識別子などの端末に関連するアカウントのアカウント情報であってもよい。アカウント識別子により、アカウントの購読リストまたは関心リストをデータベースから取得することができ、このようにして、リスト内のアカウントによって公開されたデータをさらに取得することができる。

ステップ２０２において、検索用情報に基づいて検索して、第１の情報ストリームデータを得る。

本実施例において、上記電子機器は、ステップ２０１で取得された検索用情報に基づいて検索して、第１の情報ストリームデータを取得することができる。例として、上記電子機器は、第１の情報ストリームデータとして、対応するデータベースにおいてユーザによって入力された検索語に合致する情報ストリームデータを検索してもよく、電子装置は、まず情報ストリームデータ取得要求を送信する端末に関連するアカウントの関心リストを検索して、関心のあるアカウントの識別子を取得し、この後、関心のあるアカウントの識別子に基づいて関心のあるアカウントによって公開された情報を検索し、関心のあるアカウントによって公開された情報のうち当該端末にプッシュされていない情報を第１の情報ストリームデータとしてもよい。

ステップ２０３において、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得する。

本実施例において、上記電子機器は、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得することができる。端末に関連するアカウントは、端末で現在登録しているアカウントであってもよく、端末のデバイス情報または他の関連情報に基づいて作成されたアカウントであってもよく、たとえば、ＩＭＥＩ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｉｄｅｎｔｉｔｙ、国際モバイル機器アイデンティティ）またはＳＩＭ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ、クライアント識別モジュール）に基づいて作成されたアカウントがある。所定の期間は、例えば過去数週間、過去数日間などの最近の期間であってもよい。所定の期間は、具体的には、実際に応じて設定されることができ、検索履歴および／または閲覧履歴が多い場合、所定の期間を適切に短縮することができる。検索履歴は、端末に関連するアカウントの検索エンジンにおける検索履歴であってもよく、端末に関連するアカウントの他のアプリケーションにおける検索履歴であってもよい。閲覧履歴は、情報ストリームデータシステムを使用したアプリケーションにおいてユーザがアクセスした、情報ストリームデータが指すページの履歴であってもよい。

ステップ２０４において、検索履歴および／または閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定する。

本実施例において、上記電子機器は、ステップ２０３で取得された検索履歴および／または閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定することができる。上記電子機器は、検索履歴からユーザによって入力された検索語を直接に抽出したり、閲覧履歴からユーザが閲覧したページのタイトルやラベルを抽出したりして、検索語、タイトルやラベルに対し切り分けなどの操作を行って、キーワードを得ることができる。得られたキーワードが多すぎる場合、キーワードが多すぎることによって情報処理の後続のステップの実行効率に影響を与えることを避けるために、フィルタリングなどの操作をさらに行うことができる。

ステップ２０５において、プリセット情報ストリームデータセットのうちキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定する。

本実施例において、上記電子機器は、プリセット情報ストリームデータセットのうちステップ２０３で確定されたキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定することができる。プリセット情報ストリームデータセットは、上記電子機器に関連するデータベースに予め記憶された情報ストリームデータセットであってもよく、例えば、広告データのようないくつかのプロモーション用情報ストリームデータのセットであってもよい。上記電子機器は、キーワードに基づいてクエリ（Ｑｕｅｒｙ）を生成し、生成されたクエリをプリセット情報ストリームデータセットが記憶されたデータベースに送信し、データベースから返された情報ストリームデータをキーワードに合致する第２の情報ストリームデータとして確定することができる。キーワードに合致する第２の情報ストリームデータは、キーワードまたはキーワードの拡張語を含む情報ストリームデータであってもよい。情報ストリームデータセットにおける各情報ストリームデータにラベルを予め設けてもよく、例として、企業は、プロモーション情報を公開する必要があり、提供されたプロモーション情報を取得する同時に、対応して設けられたラベルを取得することができる。例えば、あるブランドは、ある携帯電話を普及させたいと考え、携帯電話の紹介情報を提供すると同時に、携帯電話、デュアルカメラ、同ブランドの名および他の携帯電話ブランド名をラベルとして設置することもできる。

ステップ２０６において、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成する。

本実施例において、上記電子機器は、第１の情報ストリームデータとステップ２０５で確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成することができる。上記電子機器は、端末ページのレイアウト情報に基づいて、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータを集約して、プッシュしようとするデータを生成することができる。レイアウト情報は、ページに表示された情報ストリームデータの数、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータの分布を示すために使用されてもよく、例えば、一定の数の第１の情報ストリームデータごとに、一つの決定された第２の情報ストリームデータを挿入する。

ステップ２０７において、プッシュしようとするデータを端末にプッシュする。

本実施例において、上記電子機器は、ネットワークを介してステップ２０６で生成されたプッシュしようとするデータを端末にプッシュすることにより、端末に表示させることができる。

本発明の上記実施例に係る方法は、端末によって送信された情報ストリームデータ取得要求を受信し、検索用情報に基づいて検索することにより、第１の情報ストリームデータを得て、この後、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得し、検索履歴および／または閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定するとともに、プリセット情報ストリームデータセットのうちキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定し、最後に、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成し、プッシュしようとするデータを端末にプッシュし、対応性に富む情報のプッシュを実現する。

本実施例のいくつかの選択可能な実施形態において、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成することは、確定された第２の情報ストリームデータの数が予め設定された数より大きいことに応答して、確定された第２の情報ストリームデータにおける各第２の情報ストリームデータに対し、点数値確定操作を実行し、点数値確定操作では、予め設定された当該第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、予め訓練された第２の確率確定モデルに基づいて、端末によって送信された当該第２の情報ストリームデータが指すページにアクセスする要求を受信した第２の確率をそれぞれ確定することと、確定された第２の情報ストリームデータから、点数値の大きい順に予め設定された数の第２の情報ストリームデータを選択することと、第１の情報ストリームデータと選択された第２の情報ストリームデータとを集約してプッシュしようとするデータを生成することと、を含む。

本実施形態において、予め設定された数は、端末ページのレイアウト情報のうちページに表示される第２の情報ストリームデータを示す数であってもよく、具体的には、実際に応じて設定されることができる。情報ストリームデータに対応する属性値は、その特徴を表すためのパラメータ値であってもよく、例えば、情報ストリームデータは、広告データであり、広告データに対応する属性値は、お客様の当該広告データに対する見積もりであってもよく、当該広告データがクリックされた回数やプッシュされた回数などであってもよい。

第２の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのタイプ情報、第２の情報ストリームデータの特徴情報のうちの少なくとも１つと第２の確率との対応関係を表すために使用される。当該端末に関連するアカウントのアカウント情報は、年齢、職業、所在地、趣味、関心のあるアカウント、購読のカテゴリなどの情報であってもよい。第２の情報ストリームデータの特徴情報は、第２の情報ストリームデータのコアコンテンツを表すための情報であってもよく、第２の情報ストリームデータを意味解析することにより、得られることができ、特徴情報は、第２の情報ストリームデータに対して予め設定されているものであってもよく、例えば、第２の情報ストリームデータは、プロモーション情報であり、その特徴情報は、プロモーション情報を提供する側が設定したラベルであってもよい。

例として、上記電子機器は、過去履歴に記録された上記各情報項目を入力として、過去履歴に基づいて統計して得られた当該第２の情報ストリームデータが指すページにアクセスする要求を受信した割合を出力として、初期のナイーブベイジアンモデル（Ｎａｉｖｅ Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｍｏｄｅｌ、ＮＵＭ）やサポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ、ＳＶＭ）など分類のためのモデルを訓練して、第２の確率確定モデルを得た。第２の確率確定モデルは、技術者が大量の上記情報項目と第２の確率に対する統計に基づいて予め定められた、複数の情報項目と第２の確率との対応関係を記憶した対応関係表であってもよく、同様に、技術者が大量のデータに対する統計に基づいて予め設定して上記電子機器に記憶した、情報項目のうちの１つ以上を数量化して計算することにより得られた第２の確率の計算結果を表す計算式であってもよく、例えば、当該計算式は、アカウント情報と特徴情報との関連度を計算するための公式であってもよく、得られた関連度が高いと、第１の確率が高い。

本実施形態において、取得した属性値と第２の確率に基づいて当該第２の情報ストリームデータの点数値を確定し、計算することにより取得された属性値と第２の確率との積を当該第２の情報ストリームデータの点数値としてもよく、属性値を正規化処理し、予め設定された重みで正規化処理によって得られた値と第２の確率に対し重み付き加算を行って、当該第２の情報ストリームデータの点数値を得るようにしてもよい。

図３を参照し、図３は本実施例に係る情報をプッシュするための方法の別の実施例のフローチャートである。

図３において、情報をプッシュするための方法のプロセス３００は、以下のステップを含む。

ステップ３０１において、端末によって送信された情報ストリームデータ取得要求を受信する。

本実施例において、電子機器（例えば、図１に示されるサーバ）で情報をプッシュするための方法を実行し、端末によって送信された情報ストリームデータ取得要求を受信することができる。

ステップ３０２において、検索用情報に基づいて検索して、第１の情報ストリームデータを得る。

本実施例において、上記電子機器は、ステップ３０１で取得された検索用情報に基づいて検索して、第１の情報ストリームデータを取得することができる。

ステップ３０３において、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得する。

本実施例において、上記電子機器は、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得することができる。

ステップ３０４において、検索履歴中の検索語および/または閲覧履歴中の閲覧済みページの内容を取得する。

本実施例において、上記電子機器は、ステップ３０３で得られた検索履歴中の検索語および/または閲覧履歴中の閲覧済みページの内容を取得することができる。

ステップ３０５において、検索語および／または内容をコンテンツ解析して、候補語セットを得る。

本実施例において、上記電子機器は、ステップ３０４で取得された検索語および／または内容をコンテンツ解析して、候補語セットを得ることができる。検索語および／または内容をコンテンツ解析して、候補語セットを得ることは、検索語および／または内容を統計解析および／または意味解析して、少なくとも１つの核心語を抽出することと、少なくとも１つの核心語における各核心語に対し、拡張操作を行って、当該核心語の同義語、当該核心語の近義語、および当該核心語の関連語のうちの少なくとも１つを含む拡張語を得ることと、核心語及び得られた拡張語をキーワードとして確定することと、を含むことができる。例として、拡張操作において、核心語の「子供」は同義語の「児童」を含むことができ、核心語の「漢方薬」は近義語の「薬草」を含むことができ、「出席」は近義語の「参加」を含むことができ、核心語の「漢方薬」は近義語の「薬草」を含むことができ、核心語の「風邪」は近義語の「熱」や「インフルエンザ」などを含むことができ、同じ製品を生産する異なるブランドのブランド名と同じブランドの傘下の異なる製品の名とは互いに関連語であってもよい。

例として、統計解析とは、検索語および／または内容に存在する各単語の出現頻度を統計して並べ替えした後、出現頻度が高い１つまたは複数の単語をキーワードとして選択することである。意味解析とは、まず内容を完全切り分け方法などの処理を行い、内容を単語に分割し、さらに得られた単語を重要性計算し（例えば、ＴＦ-ＩＤＦ法（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ））、重要性計算の結果に基づいてキーワードを得ることである。拡張操作によってキーワードをより豊富にし、情報をプッシュする正確度をさらに向上させる。

ステップ３０６において、候補語セットにおける各候補語に対し、プリセット情報ストリームデータセットのうち当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータを確定し、予め訓練された第１の確率確定モデルに基づいて、端末によって送信されたページのアクセス要求を受信した第１の確率を確定する。

本実施例において、上記電子機器は、ステップ３０５で得られた候補語セットにおける各候補語に対し、まずプリセット情報ストリームデータセットのうち当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータを確定し、この後、第１の確率モデルに必要な入力データを取得し、それを予め訓練された第１の確率確定モデルに導入することにより、端末によって送信されたページのアクセス要求を受信した第１の確率を確定することができ、ページは、当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータが指すページを含む。

第１の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのブラウザタイプ、候補語、候補語が属する業界の業界情報、候補語のソース情報のうちの少なくとも１つと第１の確率との対応関係を表すことができる。候補語が属する業界の業界情報は、例えば自動車業界、携帯電話業界などの候補語が属する業界または分野を表す情報であってもよい。候補語のソース情報は、候補語のソースを表すために使用され、例えばユーザの入力から派生した検索語や閲覧履歴などがある。

例として、上記電子機器は、過去履歴に記録された上記各情報項目を入力として、過去履歴に基づいて統計して得られた当該第２の情報ストリームデータが指すページにアクセ
スする要求を受信した割合を出力として、初期のナイーブベイジアンモデルやサポートベクターマシンなど分類のためのモデルを訓練して、第１の確率確定モデルを得た。第１の確率確定モデルは、技術者が大量の上記情報項目と第１の確率に対する統計に基づいて予め定められた、複数の情報項目と第１の確率との対応関係を記憶した対応関係表であってもよく、同様に、技術者が大量のデータに対する統計に基づいて予め設定して上記電子機器に記憶した、情報項目のうちの１つ以上を数量化して計算することにより得られた第１の確率の計算結果を表す計算式であってもよく、例えば、当該計算式は、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報のうちの興味や職業と候補語が属する業界の業界情報との関連度を計算するための公式であってもよく、得られた関連度が高いと、第１の確率が高い。

ステップ３０７において、候補語セットにおける各候補語に対し、点数確定操作を実行する。

本実施例において、プリセット情報ストリームデータセットにおける各情報ストリームデータについて、当該情報ストリームデータに対応する属性値が予め設定される。上記電子機器がステップ３０５で得られた候補語セットにおける各候補語に対し実行した点数確定操作は、予め設定された当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、取得された属性値に基づいて当該候補語に対応する属性値を確定することと、当該候補語の対応する属性値とステップ３０６で確定された当該候補語に対応する第１の確率との積を計算することと、第１の確率、属性値、積に対して予め設定された重みを取得し、取得された重みに基づいて、当該候補語の対応する属性値、当該候補語に対応する第１の確率、積に対して重み付き加算を行って、当該候補語に対応する点数を得ることとを含むことができる。

本実施例において、候補語に合致する第２の情報ストリームデータが複数存在する可能性があり、各第２の情報ストリームデータにはそれに対応する属性値が存在し、複数の属性値の平均値を当該候補語に対応する属性値としてもよく、最も高い属性値を当該候補語に対応する属性値としてもよい。各候補語に対応する点数を得るために多目的融合の方法が用いられる。両者の平均値を解析することにより、初期重みのセットを設定してから、実際の必要に応じて常に調整することができる。最終的に、優れた重みのセットが得られた。例えば、候補語に対応する点数は、以下の式によって計算されることができ、すなわち、

（数１）
Ｓ＝Ｗ_１×Ｐ＋Ｗ_２×Ｖ＋Ｗ_３×Ｐ×Ｖ
ただし、Ｓは候補語に対応する点数、Ｐは候補語に対応する第１の確率、Ｖは候補語の対応する属性値、Ｗ_１は第１の確率に対し設定された重み、Ｗ_２は属性値に対し設定された重み、Ｗ_３は、第１の確率と属性値との積に対し設定された重みを表している。

ステップ３０８において、候補語セットの各候補語から、点数の大きい順に所定数の候補語をキーワードとして選択する。

本実施例において、上記電子機器は、候補語セットの各候補語から、ステップ３０７で得られた点数の大きい順に所定数の候補語をキーワードとして選択することができる。所定数は、システムが処理できる計算量に従って決定されることができ、所定数が大きすぎると、情報をプッシュする効率に影響を及ぼす。例として、所定数が２であってもよい。

ステップ３０９において、プリセット情報ストリームデータセットのうちキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定する。

本実施例において、上記電子機器は、プリセット情報ストリームデータセットのうちステップ３０８で確定されたキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定することができる。

ステップ３１０において、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成する。

本実施例において、上記電子機器は、第１の情報ストリームデータとステップ３０９で確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成することができる。

ステップ３１１において、プッシュしようとするデータを端末にプッシュする。

本実施例において、上記電子機器は、ネットワークを介してステップ３１０で生成されたプッシュしようとするデータを端末にプッシュすることにより、端末に表示させることができる。

ステップ３０１〜ステップ３０３およびステップ３０９〜ステップ３１１の実施の詳細および技術的効果について、ステップ２０１〜ステップ２０３およびステップ２０５〜ステップ２０７の説明を参照することができ、ここで繰り返して説明しない。

図３から分かるように、図２に対応する実施例と比較して、本実施例における情報をプッシュするための方法のプロセス３００は、キーワードを確定するステップを強調している。したがって、本実施例で説明された技術案は、ユーザのニーズに対する適切度がより高いキーワードを確定することにより、より効果的な情報のプッシュを実現することができる。

続けて図４を参照し、図４は本発明に係る情報をプッシュするための方法の適用状況の概略図である。図４の適用状況において、現在のページにはユーザの未読の情報ストリームデータが存在しなく、ユーザは、ドラッグダウンのジェスチャーを押すことにより、端末を介してサーバに情報ストリームデータ取得要求を送信する。サーバは、要求に含まれるアカウント識別子によって、ユーザの購読リストを検索して、購読リストからユーザが購読している未読の情報ストリームデータを第１の情報ストリームデータとして取得する。サーバは、アカウントを通じて所定の期間内におけるユーザの検索履歴および／または閲覧履歴をマークして、ユーザが「あるブランドの携帯電話の価格」、「あるブランドの携帯電話の公開時間」を検索したこと、ユーザが「あるブランドの携帯電話を買わなければならない十大原因」、「携帯電話の性能対比」というタイトルのページを閲覧したことを発見した。「あるブランド」、「携帯電話」、価格が近い他の携帯電話ブランド、あるブランドの傘下の他の製品の製品名をキーワードと確定することにより、予め設定されたプロモーションデータのセットの中でキーワードと合致する第２の情報ストリームデータを検索することができる。最後に、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成し、プッシュしようとするデータを端末にプッシュする。

さらに、図５を参照し、上記方法の実現として、本発明は情報をプッシュするための装置の一実施例を提供する。当該装置の実施例は、図２に示す方法実施例に対応し、具体的に様々な電子機器に適用できる。

本実施例の情報をプッシュするための装置５００は、受信ユニット５０１と、検索ユニット５０２と、取得ユニット５０３と、第１の確定ユニット５０４と、第２の確定ユニット５０５と、生成ユニット５０６と、プッシュユニット５０７とを含み、ここで、受信ユニット５０１は、端末によって送信された検索用情報を含む情報ストリームデータ取得要求を受信するためのものであり、検索ユニット５０２は、検索用情報に基づいて検索して、第１の情報ストリームデータを得るためのものであり、取得ユニット５０３は、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得するためのものであり、第１の確定ユニット５０４は、検索履歴および／または閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定するためのものであり、第２の確定ユニット５０５は、プリセット情報ストリームデータセットのうちキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定するためのものであり、生成ユニット５０６は、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成するためのものであり、プッシュユニット５０７は、プッシュしようとするデータを端末にプッシュするためのものである。

本実施例において、受信ユニット５０１、検索ユニット５０２、取得ユニット５０３、第１の確定ユニット５０４、第２の確定ユニット５０５、生成ユニット５０６、プッシュユニット５０７の具体的な処理は、図２の対応する実施例のステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３、ステップ２０４、ステップ２０５、ステップ２０６、ステップ２０７の詳細な説明を参照することができ、ここで繰り返して説明しない。

本実施例のいくつかの選択可能な実施形態において、第１の確定ユニット５０４は、検索履歴中の検索語および/または閲覧履歴中の閲覧済みページの内容を取得するための取得サブユニット（図示せず）と、検索語および／または内容をコンテンツ解析して、候補語セットを得るための解析サブユニット（図示せず）と、候補語セットにおける各候補語に対し、プリセット情報ストリームデータセットのうち当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータを確定し、予め訓練された第１の確率確定モデルに基づいて、端末によって送信されたページのアクセス要求を受信した第１の確率を確定するために使用され、ページは、当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータが指すページを含み、第１の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのブラウザタイプ、候補語、候補語が属する業界の業界情報、候補語のソース情報のうちの少なくとも１つと第１の確率との対応関係を表す第１の確定サブユニット（図示せず）と、第１の確率に基づいて候補語セットからキーワードを選択するための第１の選択サブユニット（図示せず）と、を含む。

本実施例のいくつかの選択可能な実施形態において、プリセット情報ストリームデータセットにおける各情報ストリームデータについて、当該情報ストリームデータに対応する属性値が予め設定され、第１の選択サブユニット（図示せず）は、候補語セットにおける各候補語に対し、点数確定操作を実行するために使用され、点数確定操作では、予め設定された当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、取得された属性値に基づいて当該候補語に対応する属性値を確定し、当該候補語の対応する属性値と当該候補語に対応する第１の確率との積を計算し、第１の確率、属性値、積に対して予め設定された重みを取得し、取得された重みに基づいて、当該候補語の対応する属性値、当該候補語に対応する第１の確率、積に対して重み付き加算を行って、当該候補語に対応する点数を得る第１の確定モジュール（図示せず）と、候補語セットの各候補語から、点数の大きい順に所定数の候補語をキーワードとして選択するための選択モジュールと（図示せず）、を含む。

本実施例のいくつかの選択可能な実施形態において、解析サブユニット（図示せず）は、検索語および／または内容を統計解析および／または意味解析して、少なくとも１つの核心語を抽出するための解析モジュール（図示せず）と、少なくとも１つの核心語における各核心語に対し、拡張操作を行って、当該核心語の同義語、当該核心語の近義語、および当該核心語の関連語のうちの少なくとも１つを含む拡張語を得るための拡張モジュール（図示せず）と、核心語及び得られた拡張語をキーワードとして確定するための第２の確定モジュール（図示せず）と、を含む。

本実施例のいくつかの選択可能な実施形態において、生成ユニット５０６は、確定された第２の情報ストリームデータの数が予め設定された数より大きいことに応答して、確定された第２の情報ストリームデータにおける各第２の情報ストリームデータに対し、点数値確定操作を実行するために使用され、点数値確定操作では、予め設定された当該第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、予め訓練された第２の確率確定モデルに基づいて、端末によって送信された当該第２の情報ストリームデータが指すページにアクセスする要求を受信した第２の確率をそれぞれ確定し、第２の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのタイプ情報、第２の情報ストリームデータの特徴情報のうちの少なくとも１つと第２の確率との対応関係を表すために使用され、取得した属性値と第２の確率に基づいて当該第２の情報ストリームデータの点数値を確定する第２の確定サブユニット（図示せず）と、確定された第２の情報ストリームデータから、点数値の大きい順に予め設定された数の第２の情報ストリームデータを選択するための第２の選択サブユニット（図示せず）と、第１の情報ストリームデータと選択された第２の情報ストリームデータとを集約してプッシュしようとするデータを生成するための集約サブユニット（図示せず）と、を含む。

図５から分かるように、本実施例に係る情報をプッシュするための装置５００は、端末によって送信された情報ストリームデータ取得要求を受信し、検索用情報に基づいて検索することにより、第１の情報ストリームデータを得て、この後、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得し、検索履歴および／または閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定するとともに、プリセット情報ストリームデータセットのうちキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定し、最後に、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成し、プッシュしようとするデータを端末にプッシュする。当該実施形態は、対応性に富む情報のプッシュを実現する。

以下、図６を参照し、本発明の実施例を実現するためのサーバのコンピュータシステム６００の概略構造図が示されている。図６に示したサーバは一例であり、本発明の実施例の機能と使用範囲を限定するものではない。

図６に示すように、コンピュータシステム６００は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）６０２に記憶されているプログラムまたは記憶部６０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０３にロードされたプログラムに従って各種の適切な動作と処理を行うことができる中央処理装置（ＣＰＵ）６０１を含む。ＲＡＭ６０３には、システム６００の操作に必要な様々なプログラムとデータが記憶されている。ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０２、およびＲＡＭ６０３は、バス６０４によって相互に接続されている。入力/出力(Ｉ/Ｏ)インターフェース６０５もバス６０４に接続されている。

Ｉ/Ｏインターフェース６０５には、キーボード、マウスなどを含む入力部６０６と、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、スピーカーなどを含む出力部６０７と、ハードディスクなどを含む記憶部６０８と、ＬＡＮカード、デモジュレータなどのネットワークインターフェースカードを含む通信部６０９とが接続されている。通信部６０９は、インターネットのようなネットワークを介して通信処理を行う。ドライバ６１０も必要に応じてＩ/Ｏインターフェース６０５に接続されている。ディスク、光ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの着脱可能な媒体６１１は、必要に応じてドライバ６１０に取り付けられることにより、そこから読み出されるコンピュータプログラムが必要に応じて記憶部６０８にインストールされる。

特に、本発明の実施例によると、上記のフローチャートを参照して説明されたプロセスは、コンピュータソフトウェアのプログラムとして実現されることができる。例えば、本発明の実施例は、コンピュータ可読媒体に担持されたコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を含み、当該コンピュータプログラムは、フローチャートに示された方法を実行するためのプログラムコードを含む。このような実施例では、このコンピュータプログラムは、通信部６０９を介してネットワークからダウンロードされてインストールされ、および／または着脱可能な媒体６１１からインストールされることができる。このコンピュータプログラムが中央処理装置（ＣＰＵ）６０１によって実行されるときに、本発明のシステムで限定された上記の機能を実行する。なお、本発明に示したコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体、あるいはコンピュータ可読記憶媒体、または上記の両方の任意の組合せであってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電気、磁気、光、電磁気、赤外線、あるいは半導体のシステム、装置またはデバイス、あるいは上記の任意の組合せであってもよいが、これらに限らない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例には、１本以上のワイヤによる電気的接続、携帯型コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ?ＲＯＭ）、光記憶装置、磁気記憶装置、または上記の任意の組み合わせが含まれるが、これらに限らない。本発明では、コンピュータ可読記憶媒体は、プログラムを含むかまたは記憶する任意の有形の媒体であることができ、このプログラムは、指令実行システム、装置またはデバイスによって使用され、またはそれらと組み合わせて使用されることができる。本発明では、コンピュータが読み取り可能な信号媒体は、コンピュータが読み取り可能なプログラムコードを担持した、ベースバンド内でまたは搬送波の一部として伝播されるデータ信号を含んでもよい。このような伝播されたデータ信号は、多種の形式を採用でき、電磁気信号、光信号、または上記の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限らない。コンピュータが読み取り可能な信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体以外のいかなるコンピュータ可読媒体であってもよく、このコンピュータ可読媒体は、指令実行システム、装置またはデバイスによって使用され、またはそれらと組み合わせて使用されるためのプログラムを送信、伝播または伝送することができる。コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは、任意の適切な媒体で伝送されることができ、無線、ワイヤ、光ファイバケーブル、ＲＦなど、または上記の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限らない。

図の中のフローチャートおよびブロック図には、本発明の様々な実施例によるシステム、方法とコンピュータプログラム製品の実現可能なアーキテクチャ、機能、および操作が示されている。この点で、フローチャート又はブロック図の各ブロックは、１つのモジュール、プログラミングのセグメント、またはコードの一部を代表でき、前記ユニット、プログラミングのセグメント、またはコードの一部は、所定のロジック機能を実現するための１つ以上の実行可能指令を含む。また、いくつかの代替の実施例では、ブロックに示されている機能は、図面に示された順序と異なる順序で発生してもよいことに留意されたい。例えば、連続して示す２つのブロックは実際に並行して実行されてもよく、それらは係る機能に応じて時に逆の順序で実行されてもよい。ブロック図および/またはフローチャートの各ブロック、およびブロック図および/またはフローチャートのブロックの組み合わせは、特定の機能または操作を実行する専用のハードウェアによるシステムによって実現されてもよく、または専用ハードウェアとコンピュータ指令の組み合わせによって実現されてもよいことにも留意されたい。

本発明の実施例に係るユニットは、ソフトウェアによって実現されてもよく、ハードウェアによって実現されてもよい。説明されたユニットは、プロセッサに設置されてもよく、例えば、「受信ユニットと、検索ユニットと、取得ユニットと、第１の確定ユニットと、第２の確定ユニットと、生成ユニットと、プッシュユニットとを含むプロセッサである」と記載してもよい。ここで、これらのユニットの名は、ある場合にはそのユニット自体を限定せずに、例えば、受信ユニットを「端末によって送信された情報ストリームデータ取得要求を受信するためのユニット」と記載してもよい。

別の側面において、本発明は、不揮発性コンピュータ記憶媒体をさらに提供し、この不揮発性コンピュータ記憶媒体は、上記の実施例に係る装置に含まれた不揮発性コンピュータ記憶媒体であってもよく、個別に存在しサーバに組み込まれない不揮発性コンピュータ記憶媒体であってもよい。上記不揮発性コンピュータ記憶媒体は、１つ以上のプログラムを記憶し、前記１つ以上のプログラムが一つの装置によって実行されたとき、前記装置は、端末によって送信された検索用情報を含む情報ストリームデータ取得要求を受信し、検索用情報に基づいて検索して、第１の情報ストリームデータを得て、所定の期間内における端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得し、検索履歴および／または閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定し、プリセット情報ストリームデータセットのうちキーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定し、第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成し、プッシュしようとするデータを端末にプッシュする。

上記の説明は、本発明の好ましい実施例および応用された技術の原理の説明にすぎない。本発明に係る発明の範囲が、上記の技術的特徴を組み合わせて得られた技術案に限定されず、同時に上記の発明の概念から逸脱しない場合に、上記の技術的特徴またはこれと同等の技術的特徴を任意に組み合わせて得られた他の技術案を含むべきであることを当業者は理解すべきである。例えば、上記特徴が本発明において開示されているもの（しかしこれに限らず）と類似した機能を有する技術的特徴と相互に入れ替わって形成された技術案が挙げられる。

Claims (10)

1. 端末によって送信された検索用情報を含む情報ストリームデータ取得要求を受信することと、
   前記検索用情報に基づいて検索して、第１の情報ストリームデータを得ることと、
   所定の期間内における前記端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得することと、
   前記検索履歴および／または前記閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定することと、
   プリセット情報ストリームデータセットのうち前記キーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定することと、
   前記第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成することと、
   前記プッシュしようとするデータを前記端末にプッシュすることと、
   を含み、
   前記第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成することは、
   確定された第２の情報ストリームデータの数が予め設定された数より大きいことに応答して、確定された第２の情報ストリームデータにおける各第２の情報ストリームデータに対し、点数値確定操作を実行し、前記点数値確定操作では、予め設定された当該第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、予め訓練された第２の確率確定モデルに基づいて、前記端末によって送信された当該第２の情報ストリームデータが指すページにアクセスする要求を受信した第２の確率を確定し、前記第２の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのタイプ情報、第２の情報ストリームデータの特徴情報のうちの少なくとも１つと前記第２の確率との対応関係を表すために使用され、取得した属性値と前記第２の確率に基づいて当該第２の情報ストリームデータの点数値を確定することと、
   確定された第２の情報ストリームデータから、点数値の大きい順に予め設定された数の第２の情報ストリームデータを選択することと、
   前記第１の情報ストリームデータと選択された第２の情報ストリームデータとを集約してプッシュしようとするデータを生成することと、
   を含む、ことを特徴とする、情報をプッシュするための方法。
2. 前記検索履歴および／または前記閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定することは、
   前記検索履歴中の検索語および/または前記閲覧履歴中の閲覧済みページの内容を取得することと、
   前記検索語および／または前記内容をコンテンツ解析して、候補語セットを得ることと、
   前記候補語セットにおける各候補語に対し、プリセット情報ストリームデータセットのうち当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータを確定し、予め訓練された第１の確率確定モデルに基づいて、前記端末によって送信されたページのアクセス要求を受信した第１の確率を確定し、前記ページは、当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータが指すページを含み、前記第１の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのブラウザタイプ、候補語、候補語が属する業界の業界情報、候補語のソース情報のうちの少なくとも１つと前記第１の確率との対応関係を表すことと、
   前記第１の確率に基づいて前記候補語セットから前記キーワードを選択することと、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記プリセット情報ストリームデータセットにおける各情報ストリームデータについて、当該情報ストリームデータに対応する属性値が予め設定され、
   前記第１の確率に基づいて前記候補語セットから前記キーワードを選択することは、
   前記候補語セットにおける各候補語に対し、点数確定操作を実行し、前記点数確定操作では、予め設定された当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、取得された属性値に基づいて当該候補語に対応する属性値を確定し、当該候補語の対応する属性値と当該候補語に対応する第１の確率との積を計算し、前記第１の確率、前記属性値、前記積に対して予め設定された重みを取得し、取得された重みに基づいて、当該候補語の対応する属性値、当該候補語に対応する第１の確率、前記積に対して重み付き加算を行って、当該候補語に対応する点数を得ることと、
   前記候補語セットの各候補語から、点数の大きい順に所定数の候補語をキーワードとして選択することと、
   を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記検索語および／または前記内容をコンテンツ解析して、候補語セットを得ることは、
   前記検索語および／または前記内容を統計解析および／または意味解析して、少なくとも１つの核心語を抽出することと、
   前記少なくとも１つの核心語における各核心語に対し、拡張操作を行って、当該核心語の同義語、当該核心語の近義語、および当該核心語の関連語のうちの少なくとも１つを含む拡張語を得ることと、
   前記核心語及び得られた拡張語をキーワードとして確定することと、
   を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
5. 端末によって送信された検索用情報を含む情報ストリームデータ取得要求を受信するための受信ユニットと、
   前記検索用情報に基づいて検索して、第１の情報ストリームデータを得るための検索ユニットと、
   所定の期間内における前記端末に関連するアカウントの検索履歴および／または閲覧履歴を取得するための取得ユニットと、
   前記検索履歴および／または前記閲覧履歴に基づいて、キーワードを確定するための第１の確定ユニットと、
   プリセット情報ストリームデータセットのうち前記キーワードに合致する第２の情報ストリームデータを確定するための第２の確定ユニットと、
   前記第１の情報ストリームデータと確定された第２の情報ストリームデータに基づいて、プッシュしようとするデータを生成するための生成ユニットと、
   前記プッシュしようとするデータを前記端末にプッシュするためのプッシュユニットと、
   を含み、
   前記生成ユニットは、
   確定された第２の情報ストリームデータの数が予め設定された数より大きいことに応答して、確定された第２の情報ストリームデータにおける各第２の情報ストリームデータに対し、点数値確定操作を実行するために使用され、前記点数値確定操作では、予め設定された当該第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、予め訓練された第２の確率確定モデルに基づいて、前記端末によって送信された当該第２の情報ストリームデータが指すページにアクセスする要求を受信した第２の確率を確定し、前記第２の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのタイプ情報、第２の情報ストリームデータの特徴情報のうちの少なくとも１つと前記第２の確率との対応関係を表すために使用され、取得した属性値と前記第２の確率に基づいて当該第２の情報ストリームデータの点数値を確定する第２の確定サブユニットと、
   確定された第２の情報ストリームデータから、点数値の大きい順に予め設定された数の第２の情報ストリームデータを選択するための第２の選択サブユニットと、
   前記第１の情報ストリームデータと選択された第２の情報ストリームデータとを集約してプッシュしようとするデータを生成するための集約サブユニットと、
   を含む
   ことを特徴とする情報をプッシュするための装置。
6. 前記第１の確定ユニットは、
   前記検索履歴中の検索語および/または前記閲覧履歴中の閲覧済みページの内容を取得するための取得サブユニットと、
   前記検索語および／または前記内容をコンテンツ解析して、候補語セットを得るための解析サブユニットと、
   前記候補語セットにおける各候補語に対し、プリセット情報ストリームデータセットのうち当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータを確定し、予め訓練された第１の確率確定モデルに基づいて、前記端末によって送信されたページのアクセス要求を受信した第１の確率を確定するために使用され、前記ページは、当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータが指すページを含み、前記第１の確率確定モデルは、当該端末に関連するアカウントのアカウント情報、当該端末のデバイスタイプ、当該端末で使用されるブラウザのブラウザタイプ、候補語、候補語が属する業界の業界情報、候補語のソース情報のうちの少なくとも１つと前記第１の確率との対応関係を表す第１の確定サブユニットと、
   前記第１の確率に基づいて前記候補語セットから前記キーワードを選択するための第１の選択サブユニットと、
   を含むことを特徴とする請求項５に記載の装置。
7. 前記プリセット情報ストリームデータセットにおける各情報ストリームデータについて、当該情報ストリームデータに対応する属性値が予め設定され、
   前記第１の選択サブユニットは、
   前記候補語セットにおける各候補語に対し、点数確定操作を実行するために使用され、前記点数確定操作では、予め設定された当該候補語に合致する第２の情報ストリームデータに対応する属性値を取得し、取得された属性値に基づいて当該候補語に対応する属性値を確定し、当該候補語の対応する属性値と当該候補語に対応する第１の確率との積を計算し、前記第１の確率、前記属性値、前記積に対して予め設定された重みを取得し、取得された重みに基づいて、当該候補語の対応する属性値、当該候補語に対応する第１の確率、前記積に対して重み付き加算を行って、当該候補語に対応する点数を得る第１の確定モジュールと、
   前記候補語セットの各候補語から、点数の大きい順に所定数の候補語をキーワードとして選択するための選択モジュールと、
   を含むことを特徴とする請求項６に記載の装置。
8. 前記解析サブユニットは、
   前記検索語および／または前記内容を統計解析および／または意味解析して、少なくとも１つの核心語を抽出するための解析モジュールと、
   前記少なくとも１つの核心語における各核心語に対し、拡張操作を行って、当該核心語の同義語、当該核心語の近義語、および当該核心語の関連語のうちの少なくとも１つを含む拡張語を得るための拡張モジュールと、
   前記核心語及び得られた拡張語をキーワードとして確定するための第２の確定モジュールと、
   を含むことを特徴とする請求項６に記載の装置。
9. １つ以上のプロセッサと、
   １つ以上のプログラムが記憶された記憶装置と、
   を含み、
   前記１つ以上のプログラムが前記１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法を前記１つ以上のプロセッサに実現させる、
   ことを特徴とするデバイス。
10. コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法を実現することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。