JP7204903B2 - 情報プッシュ方法、装置、機器及び記憶媒体 - Google Patents

Description

本願は、２０２０年０３月３１日に中国特許局に提出した、出願番号が２０２０１０２４６４７９．２で、「情報プッシュ方法、装置、機器及び記憶媒体」という出願の名称の中国特許出願の優先権を主張し、その全ての内容は援用によって本願に組み合わせられる。
本願は、データ処理技術分野におけるインテリジェント検索技術に関し、特に、情報プッシュ方法、装置、機器及び記憶媒体に関する。

インターネット技術の迅速な発展に伴い、情報量も迅速に増加し、ユーザが自分の必要に応じた情報を取得する困難さもそれに伴って増加している。

従来技術において、一般的に、マルチチャネルリコールモデルを構築し、各チャネルリコールモデルによってそれぞれユーザ特徴に一致する材料情報を検索し、そして各チャネルがリコールした材料情報を総合的に採点して順序付け、最終的に順位で上位付けられた材料情報をユーザにプッシュする。

しかしながら、このような方式では、複数のリコールモデルを構築する必要があり、且つ各チャネルのリコールされた材料情報を直接に比較することができず、複雑な分析及び順序付けを行わなければ、目標材料情報を得ることができず、プッシュリング全体面倒で、効率が低い。

本願は、情報プッシュ方法、装置、機器及び記憶媒体を提供し、一チャネルリコール方式で、クリック通過率が高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。

第１の態様では、本願の実施例は、情報プッシュ方法を提供し、前記方法は、
ユーザ特徴と材料特徴を取得するステップであって、前記ユーザ特徴と前記材料特徴にクリック通過率情報が含まれているステップと、
前記ユーザ特徴と前記材料特徴との間の類似度を確定するステップと、
前記類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定するステップと、
ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュするステップと、を含む。

本実施例において、クリック通過率情報含有のユーザ特徴と材料特徴を取得し、そして前記ユーザ特徴と前記材料特徴との間の類似度を確定すること、前記類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定すること、ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュすることによって、一チャネルリコール方式で、クリック通過率が高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。

第２の態様では、本願の実施例は、情報プッシュ装置を提供し、前記装置は、
ユーザ特徴と材料特徴を取得することに用いられる取得モジュールであって、前記ユーザ特徴と前記材料特徴にクリック通過率情報が含まれている取得モジュールと、
前記ユーザ特徴と前記材料特徴との間の類似度を確定することに用いられる第１の確定モジュールと、
前記類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定することに用いられる第２の確定モジュールと、
ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュすることに用いられる送信モジュールと、を含む。

本実施例において、クリック通過率情報含有のユーザ特徴と材料特徴を取得し、そして前記ユーザ特徴と前記材料特徴との間の類似度を確定すること、前記類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定すること、ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュすることによって、一チャネルリコール方式で、クリック通過率が高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。

第３の態様では、本願は、電子機器を提供し、プロセッサとメモリとを含み、メモリに前記プロセッサによって実行可能な指令が記憶されており、前記プロセッサは、前記実行可能な指令を実行することによって第１の態様のいずれか１項に記載のような情報プッシュ方法を実行できるように構成されている。

第４の態様では、本願は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、コンピュータプログラムが記憶されており、当該プログラムがプロセッサによって実行された際に第１の態様のいずれか１項に記載の情報プッシュ方法を実現する。

第５の態様では、本願の実施例は、プログラム製品を提供し、前記プログラム製品がコンピュータプログラムを含み、前記コンピュータプログラムが読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、サーバの少なくとも１つのプロセッサは前記読み取り可能な記憶媒体から前記コンピュータプログラムを読み取ることができ、前記少なくとも１つのプロセッサが前記コンピュータプログラムを実行することによりサーバは第１の態様のいずれに記載の情報プッシュ方法を実行するようになる。

第６の態様では、本願の実施例は、情報プッシュ方法を提供し、前記方法は、
ユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を確定するステップであって、前記ユーザ特徴と前記材料特徴にクリック通過率情報が含まれているステップと、
前記類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定するステップと、
ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュするステップと、を含む。

第７の態様では、本願の実施例は、コンピュータプログラムを提供し、プログラムコードを含み、コンピュータで前記コンピュータプログラムが実行される際に、前記プログラムコードは第１の態様のいずれに記載の情報プッシュ方法を実行するか、または第６の態様に記載の情報プッシュ方法を実行する。

本実施例において、クリック通過率情報含有のユーザ特徴と材料特徴を取得し、そして前記ユーザ特徴と前記材料特徴との間の類似度を確定すること、前記類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定すること、ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュすることによって、一チャネルリコール方式で、クリック通過率が高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。

上記出願における１つの実施例は、以下のような利点又は有益な効果がある。一チャネルリコール方式で、クリック通過率が高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。ユーザ特徴と材料特徴を取得し、前記ユーザ特徴と前記材料特徴にクリック通過率情報が含有しており、前記ユーザ特徴と前記材料特徴との間の類似度を確定し、前記類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定し、ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュする技術的手段を採用するため、従来の情報プッシュ方法はプロセスが面倒で、効率が低い技術的課題を克服し、クリック通過率が高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになる技術的効果を達成する。

上記選択的な方式による他の効果は、以下、具体的な実施例と合わせて説明する。

図面は、本解決手段をよりよく理解するために使用されるものであり、本願に対する限定を構成しない。
本願の実施例の情報プッシュ方法を実現できる原理概略図である。 本願の第１の実施例による概略図である。 本願による類似度計算モデルの概略図である。 本願の第２の実施例による概略図である。 本願の実施例を実現するための電子機器のブロック図である。

以下、本願の示範的な実施例を図面に合わせて説明する。理解を助けるための本願の実施例の様々な詳細が含まれるが、これらは、示範的なものにすぎないと考えるべきである。よって、当業者は、ここに記述した実施例に対して様々な変化や修正を行ってもよく、本願の範囲や趣旨から逸脱されないと認識するべきである。同様に、明確や簡潔のため、以下の記述では、周知の機能や構造に関するものを省略するようにしている。

以下、図面を組み合わせて本願の例示的な実施例を説明し、理解を容易にするためにその中には本願の実施例の様々な詳細事項が含まれており、それらは単なる例示的なものと見なされるべきである。したがって、当業者は、本願の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更と修正を行うことができる。同様に、わかりやすくかつ簡潔にするために、以下の説明では、周知の機能及び構造の説明を省略する。

本願の明細書と特許請求の範囲及び上記図面中の用語「第１」、「第２」、「第３」、「第４」など（あれば）は、類似の対象を区別するためのものであり、特定の手順又は順番を説明するためのものである必要はない。本明細書で説明する本願の実施例を、ここで図示又は説明するもの以外の順序で実施することができるように、このように使用するデータは適切な場合に交換可能であることが理解されるべきである。なお、用語「含む」及び「有する」及びそれらの任意の変形は、非排他的包含をカバーすることを意図し、例えば一連のステップ又はユニットを含むプロセス、方法、システム、製品、又は機器は、必ずしも明確に列記されていたステップ又はユニットに限定される必要がなく、明確に列記されていなかった又はこれらのプロセス、方法、製品、又は機器に固有したそのほかのステップ又はユニットを含んでもよい。

以下、本願の技術的解決手段について具体的な実施例をもって詳細に説明する。以下のいくつかの実施例は相互に組み合わせることができ、同様又は類似の概念又はプロセスは実施例の一部で繰り返して説明しない場合がある。

インターネット技術の迅速な発展に伴い、情報量も迅速に増加し、ユーザが自分の必要に応じた情報を取得する困難さもそれに伴って増加している。従来技術において、一般的に、マルチチャネルリコールモデルを構築し、各チャネルリコールモデルによってそれぞれユーザ特徴に一致する材料情報を検索し、そして各チャネルがリコールした材料情報を総合的に採点して順序付け、最終的に順位で上位付けられた材料情報をユーザにプッシュする。しかしながら、このような方式では、複数のリコールモデルを構築する必要があり、且つ各チャネルがリコールした材料情報を直接に比較することができず、複雑な分析及び順序付けを行わなければ、目標材料情報を得ることができず、プッシュリング全体面倒で、効率が低い。

上記技術的課題に対し、本願は、情報プッシュ方法、装置、機器及び記憶媒体を提供し、データ処理技術分野におけるインテリジェント検索技術に関し、一チャネルリコール方式で、クリック通過率（Ｃｌｉｃｋ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ｒａｔｅ、ＣＴＲ）が高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。

図１は、本願の実施例の情報プッシュ方法を実現できる原理概略図であり、図１に示すように、サーバ１０とユーザ２０を含み、図中のサーバ１０は、データ分析及び処理能力を備えた他のコンピュータ、仮想マシンなどであってもよい。従来技術においてリコールプロセスでＣＴＲ信号が欠けて、これによりリコールされた材料ＣＴＲは必ずしも高くなく、多くの無効リコールを生じるようになる。本願において、ＣＴＲ信号をリコール段階に前置きし、クリック率が高い材料を効果的にリコールすることができる。まず、サーバ１０はユーザの特徴と材料の特徴を取得する。ユーザ特徴と材料特徴にクリック通過率情報が含まれている。具体的に、サーバ１０は、ユーザの行動データ、例えば歴史的閲覧記録、お気に入り記録、購入記録、およびユーザ画像データに応じてユーザ特徴を確定することができる。ユーザ画像データは、性別、年齢、教育レベル、消費水準、資産状況、人生段階、住居商圏、職業などであってもよい。例示的に、行動データにおける閲覧記録、お気に入り記録、購入記録に基づいてユーザのＣＴＲ情報を統計し、および材料データにおける閲覧度、転送度、お気に入り度に基づいて材料のＣＴＲ情報を統計することができる。ユーザの行動データとユーザ画像データに応じてユーザの興味ポイントおよびユーザ属性を反映する特徴を得ることができ、この後にユーザ特徴に一致する材料情報を見つけ、情報の正確なプッシュを実現することを容易にすることができる。サーバ１０はまた、材料データ（各ビッグデータベースからのものであってもよい）に応じて、材料特徴を確定する。インフォメーション類別の情報を例として、インフォメーションのカテゴリ、タイトル、要約、著者情報、閲覧度、転送度、お気に入り度のいずれか１項または複数項を取得することができる。材料データに応じて材料情報う反映する材料特徴を迅速に構築し、この後にユーザ特徴に一致する材料情報を見つけ、情報の正確なプッシュを実現することを容易にすることができる。そして、サーバ１０は、ユーザ特徴と材料特徴に対してベクトル化処理を行うことによって、そして訓練されたモデルに基づいてユーザ特徴と材料特徴の間の類似度を計算することができる。最後に、サーバ１０は類似度の上位Ｎ個の材料特徴に対応する材料情報を取得し、これらの材料情報を目標材料として、ユーザに薦めることができる。

説明する必要があるものとして、本願におけるサーバは、複数のユーザ特徴と材料特徴を同時に取得して、類似度に応じて異なるユーザへ対応する材料情報をプッシュすることができる。

上記方法を応用すると、従来の情報プッシュ方法はプロセスが面倒で、効率が低い技術的課題が克服され、一チャネルリコール方式で、ＣＴＲが高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。

図２は、本願の第１の実施例による概略図であり、図２に示すように、本実施例における方法は、
Ｓ１０１、ユーザ特徴と材料特徴を取得するステップと、
Ｓ１０２、ユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を確定するステップと、
Ｓ１０３、類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定するステップと、
Ｓ１０４、ユーザ端末へ材料情報をプッシュするステップと、を含むことができる。

本実施例において、ステップＳ１０１では、まず、ユーザの特徴と材料の特徴を取得する。ユーザ特徴と材料特徴にクリック通過率情報が含まれている。

具体的に、リコールプロセスでＣＴＲ信号が欠ける場合、リコールされた材料ＣＴＲは必ずしも高くなく、多くの無効リコールを生じるようになる。本願において、ＣＴＲ信号をリコール段階に前置きし、クリック率が高い材料を効果的にリコールすることができる。このような方式で効果的に情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。

本実施例において、クリック通過率ＣＴＲ情報含有のユーザ特徴と材料特徴を取得し、そしてユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を確定すること、類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定すること、ユーザ端末へ材料情報をプッシュすることによって、一チャネルリコール方式で、ＣＴＲが高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。

例示的に、ステップＳ１０１において、ユーザ特徴を取得するステップは、ユーザの行動データとユーザ画像データとに応じて、ユーザ特徴を確定するステップを含む。選択的に、ユーザの行動データは、閲覧記録、お気に入り記録、購入記録を含み、ユーザ画像データは、年齢、性別、教育レベル、消費水準、職業種類のいずれか１項または複数項を含む。行動データにおける閲覧記録、お気に入り記録、購入記録に基づいてユーザのＣＴＲ情報を統計することができる。説明する必要があるものとして、本実施例により、ユーザの行動データの具体的なデータ種類や数量は限定されず、当業者は、必要に応じて、ユーザのＣＴＲ情報を統計するためのデータを調整することができる。

本実施例において、ユーザの行動データ、例えば歴史的閲覧記録、お気に入り記録、購入記録、およびユーザ画像データに応じてユーザ特徴を確定することができる。ユーザ画像データは、性別、年齢、教育レベル、消費水準、資産状況、人生段階、住居商圏、職業などであってもよい。ユーザの行動データとユーザ画像データとに応じてユーザの興味ポイントおよびユーザ属性を反映する特徴を得ることができ、この後にユーザ特徴に一致する材料情報を見つけ、情報の正確なプッシュを実現することを容易にすることが可能となる。

例示的に、ステップＳ１０１で材料特徴を取得するステップは、材料データに応じて、材料特徴を確定するステップを含む。選択的に、材料データは、カテゴリ、タイトル、要約、著者情報、閲覧度、転送度、お気に入り度のいずれか１項または複数項を含む。材料データにおける閲覧度、転送度、お気に入り度に基づいて材料のＣＴＲ情報を統計することができる。説明する必要があるものとして、本実施例により、材料データの具体的なデータ種類や数量が限定されず、当業者は、必要に応じて、材料のＣＴＲ情報を統計するためのデータを調整することができる。

本実施例において、材料データ（各ビッグデータベースからのものであってもよい）に応じて、材料特徴を確定することができる。インフォメーション類別の情報を例として、インフォメーションのカテゴリ、タイトル、要約、著者情報、閲覧度、転送度、お気に入り度のいずれか１項または複数項を取得することができる。材料データに応じて材料情報を反映する材料特徴を迅速に構築し、この後にユーザ特徴に一致する材料情報を見つけ、情報の正確なプッシュを実現することを容易にすることができる。

例示的に、ステップＳ１０２において、ユーザ特徴に応じて、ユーザベクトルを構築し、材料特徴に応じて、材料ベクトルを構築し、ユーザベクトルと材料ベクトルの間の距離に応じて、ユーザ特徴と材料特徴の間の類似度を確定することができる。

図３は、本願による類似度計算モデルの概略図であり、図３に示すように、ユーザ特徴を順次にＥｍｂｅｄｄｉｎｇ層（埋め込み層）、Ｐｏｏｌｉｎｇ層（特徴抽出層）、ＦＣ層（ｆｕｌｌｙ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｌａｙｅｒｓ、略称ＦＣ、完全接続層）に入力してユーザ特徴ベクトルを得る。材料特徴を順次にＥｍｂｅｄｄｉｎｇ層（埋め込み層）、Ｐｏｏｌｉｎｇ層（特徴抽出層）、ＦＣ層（ｆｕｌｌｙ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｌａｙｅｒｓ、略称ＦＣ、完全接続層）に入力してから材料特徴ベクトルを得る。最後にＣｏｓｉｎｅ(コサイン)で２つの特徴ベクトルの類似度を計算する。Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ層はユーザ特徴と材料特徴を固定サイズのベクトルに転換することに用いられ、Ｐｏｏｌｉｎｇ層はベクトルに対して特徴抽出を行い、ベクトル次元削減を実現し、それにより、この後のベクトル演算量や複雑さを軽減することに用いられ、ＦＣ層は分類器として機能し、抽出された特徴ベクトルを対応するサンプル空間にマッピングすることに用いられる。最後に、同一サンプル空間に属するユーザ特徴ベクトルと材料特徴ベクトルに対してコサイン類似度計算を行い、２つの特徴ベクトル間の類似度を得る。本実施例において、ユーザ特徴と材料特徴に対してベクトル化処理を行ってから、訓練されたモデルに基づいてユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を計算することができる。例えばｃｏｓｉｎｅで任意の２つの語義ベクトルの類似度を取得する。ユーザベクトルと材料ベクトルとの間の距離はユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を反映しており、距離が近いほど、対応する類似度が高い。これによりユーザ特徴との類似度が最も近い材料特徴を見つけることができる。これにより材料特徴に基づいてユーザ特徴に一致する材料情報を検索することは容易になる。

例示的に、ステップＳ１０３において、類似度の上位Ｎ個の材料特徴に対応する材料情報を取得することができ、Ｎが０より大きい自然数である。

本実施例において、材料特徴とベクトル特徴を構築するときにクリック通過率ＣＴＲ情報を考慮したため、リコールされた材料情報は高いＣＴＲ要件を満たす。プロセス全体において、リコールモデルを複数構築する必要がなくなり、材料特徴とユーザ特徴に対して類似度演算を行うだけで、複数の次元の特徴を考慮した材料情報を取得することができ、これにより材料情報は直接に順序付けができるようになり、総合的に採点する必要がなくなり、情報プッシュのデータ処理プロセスが簡略化され、情報プッシュ効率を向上させる。最後に、類似度の上位Ｎ個の材料特徴に対応する材料情報を取得し、これらの材料情報を目標材料として、ユーザに薦めることができる。例えば、類似度が上位１０位までの材料情報を取得して、ユーザに薦める。

例示的に、在ステップＳ１０４においてユーザの行動データに応じて、ユーザの活躍度レベルを確定し、ユーザの活躍度レベルに応じて、材料情報のプッシュストラテジーを確定することができる。

本実施例において、ユーザの行動に応じてユーザの活躍度をグレーディングすることができ、一般的に、ユーザに対応する行動データが多いほど、ユーザの活躍度レベルが高い。ユーザの行動は、閲覧、お気に入り、購入、ブロック、グッドボタンを押す、共有などの操作を含む。ユーザ活躍度に応じて異なる情報プッシュストラテジーを採用すると、材料情報とユーザとの間のマッチング度を向上させることができ、これにより最終的にプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになる。

一選択的な方式において、ユーザの活躍度レベルに応じて、材料情報のプッシュストラテジーを確定するステップは、ユーザの活躍度レベルがプリセットのレベルより高い場合、ユーザの興味ポイントを取得し、材料情報とユーザの興味ポイントとがマッチしたとき、ユーザ端末へ材料情報をプッシュし、材料情報とユーザの興味ポイントとがマッチしないとき、ユーザ端末へ材料情報をプッシュしない。

本実施例において、ユーザの活躍度がプリセットのレベルより高いとき、ユーザの行動データがユーザの興味ポイントを確定するのに充分であり、即ち、ユーザの興味ポイントが非常に明らかであることが証明されるため、ユーザの興味ポイントをもって材料情報を表示検証することができ、これによりフィルタリングし出された材料情報はユーザの興味ポイントにマッチすることができるようになる。

他の選択的な方式において、ユーザの活躍度レベルに応じて、材料情報のプッシュストラテジーを確定するステップは、ユーザの活躍度レベルがプリセットのレベル以下であるとき、ユーザ端末へ材料情報を直接にプッシュするステップを含む。

本実施例において、ユーザの活躍度レベルがプリセットのレベル以下であるとき、ユーザの行動データが少なく、ユーザの興味ポイントが明らかではないことが証明される。このときユーザへ汎化の情報プッシュを実行し、ユーザによってフィードバックされた情報クリックと閲読状況からユーザの興味ポイントをさらに明らかにする必要があり、それにより、この後に情報をプッシュするとき、正確な情報プッシュを実現し、ユーザ体験を向上させることができるようになる。

本実施例において、ユーザ特徴と材料特徴を取得し、ユーザ特徴と材料特徴にクリック通過率ＣＴＲ情報が含まれており、ユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を確定し、類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定し、ユーザ端末へ材料情報をプッシュすることによって、プロセスが面倒で、効率が低い従来の情報プッシュ方法の技術的課題を克服し、一チャネルリコール方式で、ＣＴＲが高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。

図４は、本願の第２の実施例による概略図であり、図４に示すように、本実施例における装置は、
ユーザ特徴と材料特徴を取得することに用いられる取得モジュールであって、ユーザ特徴と材料特徴にクリック通過率ＣＴＲ情報が含まれている取得モジュール３１と、
ユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を確定することに用いられる第１の確定モジュール３２と、
類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定することに用いられる第２の確定モジュール３３と、
ユーザ端末へ材料情報をプッシュすることに用いられる送信モジュール３４と、を含むことができる。

本実施例において、クリック通過率ＣＴＲ情報含有のユーザ特徴と材料特徴を取得し、そしてユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を確定し、類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定し、ユーザ端末へ材料情報をプッシュすることによって、一チャネルリコール方式で、ＣＴＲが高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。

選択的に、取得モジュール３１は、具体的に、
ユーザの行動データとユーザ画像データに応じて、ユーザ特徴を確定することに用いられ、ユーザの行動データは、閲覧記録、お気に入り記録、購入記録を含み、ユーザ画像データは、年齢、性別、教育レベル、消費水準、職業種類のいずれか１項または複数項を含み、行動データにおける閲覧記録、お気に入り記録、購入記録に基づいてユーザのＣＴＲ情報を統計する。

本実施例において、ユーザの行動データ、例えば歴史的閲覧記録、お気に入り記録、購入記録、およびユーザ画像データに応じてユーザ特徴を確定することができる。これによりユーザの興味ポイントおよびユーザ属性が反映された特徴を得ることができるようになり、それにより、この後にユーザ特徴に一致する材料情報を見つけ、情報の正確なプッシュを実現することを容易にすることができる。

選択的に、取得モジュール３１は、具体的に、
材料データに応じて、材料特徴を確定することに用いられ、材料データは、カテゴリ、タイトル、要約、著者情報、閲覧度、転送度、お気に入り度のいずれか１項または複数項を含み、材料データにおける閲覧度、転送度、お気に入り度に基づいて材料のＣＴＲ情報を統計することに用いられる。

本実施例において、材料データ（各ビッグデータベースからのものであってもよい）に応じて、材料特徴を確定する。インフォメーション類別の情報を例として、インフォメーションのカテゴリ、タイトル、要約、著者情報、閲覧度、転送度、お気に入り度のいずれか１項または複数項を取得することができる。これにより材料情報を反映する材料特徴を構築することができるようになり、それにより、この後にユーザ特徴に一致する材料情報を見つけ、情報の正確なプッシュを実現することを容易にすることができる。

選択的に、第１の確定モジュール３２は、具体的に、
ユーザ特徴に応じて、ユーザベクトルを構築することと、
材料特徴に応じて、材料ベクトルを構築することと、
ユーザベクトルと材料ベクトルとの間の距離に応じて、ユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を確定することとに用いられる。

本実施例において、ユーザ特徴と材料特徴に対してベクトル化処理を行い、そして訓練されたモデルに基づいてユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を計算することができる。例えばｃｏｓｉｎｅで任意の２つの語義ベクトルの類似度を取得する。ユーザベクトルと材料ベクトルとの間の距離はユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を反映しており、距離が近いほど、対応する類似度が高い。これによりユーザ特徴との類似度が最も近い材料特徴を見つけることができる。これにより材料特徴に基づいてユーザ特徴に一致する材料情報を検索することが容易になる。

選択的に、第２の確定モジュール３３は、具体的に、
類似度の上位Ｎ個の材料特徴に対応する材料情報を取得することに用いられ、Ｎは０より大きい自然数である。

本実施例において、材料特徴とベクトル特徴を構築するときにクリック通過率ＣＴＲ情報を考慮したため、リコールされた材料情報は高いＣＴＲ要件を満たす。プロセス全体において、リコールモデルを複数構築する必要がなくなり、材料特徴とユーザ特徴に対して類似度演算を行うだけで、複数の次元の特徴を考慮した材料情報を取得することができ、これにより材料情報を直接に順序付けることができ、総合的に採点する必要がなくなり、情報プッシュのデータ処理プロセスが簡略化され、情報プッシュ効率が向上する。

選択的に、送信モジュール３４は、具体的に、
ユーザの行動データに応じて、ユーザの活躍度レベルを確定することと、
ユーザの活躍度レベルに応じて、材料情報のプッシュストラテジーを確定することとに用いられる。

本実施例において、ユーザの行動に応じてユーザの活躍度をグレーディングすることができ、一般的に、ユーザに対応する行動データが多いほど、ユーザの活躍度レベルが高い。ユーザ活躍度に応じて異なる情報プッシュストラテジーを採用すると、材料情報とユーザとの間のマッチング度を向上させることができ、これにより最終的にプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになる。

選択的に、送信モジュール３４は、具体的に、
ユーザの活躍度レベルがプリセットのレベルより高い場合、ユーザの興味ポイントを取得することと、
材料情報とユーザの興味ポイントがマッチしたとき、ユーザ端末へ材料情報をプッシュすることと、
材料情報とユーザの興味ポイントがマッチしないとき、ユーザ端末へ材料情報をプッシュしないこととに用いられる。

本実施例において、ユーザの活躍度がプリセットのレベルより高いとき、ユーザの行動データがユーザの興味ポイントを確定するのに充分であり、即ち、ユーザの興味ポイントが非常に明らかであることが証明されるため、ユーザの興味ポイントをもって材料情報を表示検証することができ、これによりフィルタリングし出された材料情報はユーザの興味ポイントにマッチすることができるようになる。

選択的に、送信モジュール３４は、具体的に、
ユーザの活躍度レベルがプリセットのレベル以下であるとき、ユーザ端末へ材料情報を直接にプッシュすることに用いられる。

本実施例において、ユーザの活躍度レベルがプリセットのレベル以下であるとき、ユーザの行動データが少なく、ユーザの興味ポイントが明らかではないことが証明される。このときユーザへ汎化の情報をプッシュし、ユーザによってフィードバックされた情報クリックと閲読状況からユーザの興味ポイントをさらに明らかにする必要があり、それにより、この後に情報をプッシュするとき、正確な情報プッシュを実現し、ユーザ体験を向上させることができるようになる。

本実施例の情報プッシュ装置は、図２に示すような方法における技術的解決手段を実行することができ、その具体的な実現プロセス及び技術的原理は図２に示すような方法における関連記述を参考してよく、ここで繰り返して説明しないようにする。

本実施例において、ユーザ特徴と材料特徴を取得し、ユーザ特徴と材料特徴にクリック通過率ＣＴＲ情報が含まれており、ユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を確定し、類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定し、ユーザ端末へ材料情報をプッシュすることによって、情報プッシュ方法はプロセスが面倒で、効率が低い従来の技術的課題を克服し、一チャネルリコール方式で、ＣＴＲが高い材料情報を取得し、情報プッシュの効率を向上させ、これによりプッシュされた材料情報がよりユーザの必要に一致するようになることができる。

図５は、本願の実施例を実現するための電子機器のブロック図であり、図５に示すように、本願の実施例による図５の電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、作業台、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、及びその他の適切なコンピュータなどのような、様々な形のデジタルコンピュータを表すことを主旨とする。電子機器は、また、パーソナルデジタルアシスタント、セルラーテレフォン、スマートフォーン、ウェアラブルデバイス及びその他の類似するコンピューティングデバイスなどのような、様々な形のモバイル装置を表すこともできる。本明細書に示したコンポーネント、それらの連結や関係、及び、それらの機能は、あくまで例示的なものにすぎず、本明細書に記載の及び／又は本文が求める本願の実現を制限することを意図しない。

図５に示すように、当該電子機器は、１つ又は複数のプロセッサ５０１、メモリ５０２、及び各コンポーネントを連結するためのインタフェースを含み、当該インタフェースは、高速インタフェースと低速インタフェースとを含む。個々のコンポーネントは、異なるバスを使用して互いに接続され、パブリックメインボードにインストールされるか、又は、必要に応じて他の方式でインストールされることができる。プロセッサは、電子機器内で実行される命令を処理することができ、外部の入力／出力装置（インタフェースにカップリングされたディスプレイデバイスなど）でＧＵＩのグラフィクス情報がディスプレイされるための、メモリ内又はメモリ上に記憶されている命令まで含まれている。他の実施形態において、必要に応じて、複数のプロセッサ及び／又は複数のメモリを複数のメモリと一緒に使用してもよい。同様に、複数の電子機器に接続し、個々の機器により、必要な操作を一部提供（例えば、サーバアレイ、一揃いのブレードサーバ、または、マルチプロセッサシステムとする）してもよい。図５では、１つのプロセッサ５０１を例としている。

メモリ５０２は、本願に係る非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。メモリには、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、少なくとも１つのプロセッサが本願に係る情報プッシュ方法を実行するようになる。本願の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータ命令を記憶しており、当該コンピュータ命令は、コンピュータに本願に係る情報プッシュ方法を実行させるためのものである。

メモリ５０２は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として、本願の実施例における情報プッシュ方法に対応するプログラム命令／モジュールなどの非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータによる実行可能なプログラムおよびモジュールを記憶するために使用されるものであってもよい。プロセッサ５０１は、メモリ５０２に記憶された非一時的なソフトウェアプログラム、命令およびモジュールを実行することにより、サーバの様々な機能アプリケーションおよびデータ処理を実行し、即ち、上記の方法の実施例における情報プッシュ方法を実現する。

メモリ５０２は、プログラム記憶エリアとデータ記憶エリアとを含むことができ、プログラム記憶エリアは、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶することができ、データ記憶エリアは、図５の電子機器の使用によって新規作成されるデータなどを記憶することができる。また、メモリ５０２は、高速ランダムアクセスメモリを含むことができ、また、少なくとも１つの磁気ディスク記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス、又はその他の非一時的なソリッドステートストレージデバイスなどの非一時的なメモリを含むこともできる。いくつかの実施例において、メモリ５０２は、プロセッサ５０１に対して遠隔に設置されているメモリを選択的に含むことができ、それらの遠隔メモリは、ネットワークを介し、図５の電子機器に接続されることができる。上記のネットワークの実例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、及びそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。

図５の電子機器は、さらに、入力装置５０３及び出力装置５０４を含むことができる。プロセッサ５０１、メモリ５０２、入力装置５０３及び出力装置５０４は、バス又はその他の方式によって接続されてもよく、図５では、バスによって接続される方式を例としている。

入力装置５０３は、入力された数字又はキャラクタ情報を受信し、図５の電子機器のユーザ設定、および機能制御に関連する鍵信号の入力を発生することができ、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、インディケータロッド、１つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、操縦ハンドルなどの入力装置が挙げられる。出力装置５０４は、ディスプレイデバイス、補助照明装置（ＬＥＤなど）や触感フィードバック装置（振動モータなど）などを含むことができる。当該ディスプレイデバイスは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイやプラズマディスプレイを含むことができるが、それらに限定されない。いくつかの実施形態では、ディスプレイデバイスはタッチスクリーンであってもよい。

ここに記載のシステムや技術的様々な実施形態は、デジタル電子回路、集積回路システム、特定用途向けＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、ＧＰＵ（グラフィックスプロセッシングユニット）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）デバイス、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせで実現されてよい。それらの様々な実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムに実施される形態を含むことができ、当該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムで実行及び／又は解釈されることができ、当該プログラマブルプロセッサは、特定用途向け、または、汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、や少なくとも１つの出力装置から、データや命令を受信し、そして、データや命令を当該記憶システム、当該少なくとも１つの入力装置や、当該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。

これらコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、または、コードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含み、これらのコンピュータプログラムをアドバンスプロセス及び／又はオブジェクト指向型プログラミング言語、及び／又はアセンブリ言語／機械言語を利用して実施することができる。例えば、本明細書に使用される用語「機械読み取り可能な媒体」や「コンピュータ読み取り可能な媒体」は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意のコンピュータプログラム製品、デバイス、及び／又は装置（磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジック装置（ＰＬＤ）など）のことを指し、機械読み取り可能な信号としての機械命令を受信する機械読み取り可能な媒体を含む。用語「機械読み取り可能な信号」は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号のことを指す。

ユーザとのインタラクションを提供するために、ここに記載のシステムや技術をコンピュータで実施することができ、当該コンピュータは、ユーザへ情報をディスプレイするためのディスプレイ装置（ＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニターなど）、及びキーボードやポインティングデバイス（マウス又はトラックボールなど）があり、ユーザは、当該キーボードや当該ポインティングデバイスを通じ、入力をコンピュータに提供することができる。その他の種類の装置は、ユーザとのインタラクションを提供するために使用されることができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形の感覚フィードバック（視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触感フィードバックなど）であってもよく、ユーザからの入力を任意の形（音入力、音声入力又は触感入力を含む）で受信することができる。

ここに記載のシステムや技術は、バックグランドコンポーネントを含むコンピュータシステム（データサーバとして作用する）に、または、ミドルウェアコンポーネントを含むコンピュータシステム（アプリケーションサーバなど）に、または、フロントエンドコンポーネントを含むコンピュータシステム（ユーザグラフィックインタフェース、またはネットワークブラウザを備えるユーザコンピュータなど、ユーザは、当該図形式のユーザインタフェース、または当該ネットワークブラウザを通じてここに記載のシステムや技術に係る実施形態とイントラクションをすることができる）に、またはこのようなバックグランドコンポーネント、ミドルウェアコンポーネント、またはフロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピュータシステムに実施されてもよい。システムのコンポーネントは、任意の形、または媒体のデジタルデータ通信（通信ネットワークなど）を通じて相互に接続することができる。通信ネットワークは、例示的に、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）や、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）及びインターネットを含む。

コンピューティングシステムは、クライアント端末とサーバを含むことができる。クライアント端末とサーバは、一般的に、互いに遠く離れており、通信ネットワークを通じてイントラクションしている。対応するコンピュータでの実行、および、互いにクライアント端末-サーバという関係を有するコンピュータプログラムにより、クライアント端末とサーバとの関係を生成する。

本願の実施例は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、コンピュータプログラムが記憶されており、当該プログラムがプロセッサによって実行される際に上記実施例に係る情報プッシュ方法を実行する。

本願の実施例は、プログラム製品を提供し、プログラム製品がコンピュータプログラムを含み、コンピュータプログラムが読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、サーバの少なくとも１つのプロセッサは読み取り可能な記憶媒体からコンピュータプログラムを読み取ることができ、少なくとも１つのプロセッサがコンピュータプログラムを実行し、これによりサーバは上記実施例に係る情報プッシュ方法を実行するようになる。

本願の実施例は、コンピュータプログラムを提供し、プログラムコードを含み、コンピュータでコンピュータプログラムが実行される際に、プログラムコードにより上記実施例に係る情報プッシュ方法を実行する。

上記に示した様々な形のフローを使用し、ステップを改めて並べ替えたり、増加したり、又は削除したりすることができると理解するべきである。例えば、本願に記載の各ステップは、本願に開示された技術的解決手段による所期結果さえ実現されれば、並行して実行されてもよく、順に沿って実行されてもよく、又は順番を乱して実行されてもよいから、本文では、ここで限定しない。

上記の具体的な実施形態は、本願の保護範囲に対する制限を構成しない。当業者であれば、設計要件やその他の要素に基づいた様々な修正、組み合わせ、下位組み合わせや代替が可能であると理解するべきである。本願の精神や原則の範囲内で行われるすべての修正、など価置換や改善は、いずれも本願の保護範囲に含まれるべきである。

Claims (14)

1. ユーザ特徴と材料特徴を取得するステップであって、前記ユーザ特徴と前記材料特徴にクリック通過率情報が含まれているステップと、
   前記ユーザ特徴と前記材料特徴との間の類似度を確定するステップと、
   前記類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定するステップと、
   ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュするステップと、を含み、
   ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュする前記ステップは、
   ユーザの行動データに応じて、ユーザの活躍度レベルを確定するステップと、
   ユーザの活躍度レベルに応じて、前記材料情報のプッシュストラテジーを確定するステップと、
   を含む、電子機器に適用される、情報プッシュ方法。
2. 前記ユーザ特徴と前記材料特徴との間の類似度を確定する前記ステップは、
   前記ユーザ特徴に応じて、ユーザベクトルを構築するステップと、
   前記材料特徴に応じて、材料ベクトルを構築するステップと、
   前記ユーザベクトルと前記材料ベクトルとの間の距離に応じて、前記ユーザ特徴と前記材料特徴との間の類似度を確定するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定する前記ステップは、
   類似度の上位Ｎ個の材料特徴に対応する材料情報を取得するステップであって、Ｎが０より大きい自然数であるステップを含む、請求項１又は請求項２に記載の方法。
4. ユーザ特徴を取得する前記ステップは、
   ユーザの行動データとユーザ画像データとに応じて、ユーザ特徴を確定するステップを含み、ユーザのクリック通過率情報は前記ユーザの行動データに基づいて統計して得られたものである、請求項１～請求項３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記ユーザの行動データは、閲覧記録、お気に入り記録、購入記録を含み、前記ユーザ画像データは、年齢、性別、教育レベル、消費水準、職業種類のいずれか１項または複数項を含む、請求項４に記載の方法。
6. 材料特徴を取得する前記ステップは、
   材料データに応じて、前記材料特徴を確定するステップを含み、材料のクリック通過率情報は前記材料データに基づいて統計して得られたものである、請求項１～請求項５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記材料データは、カテゴリ、タイトル、要約、著者情報、閲覧度、転送度、お気に入り度のいずれか１項または複数項を含む、請求項６に記載の方法。
8. ユーザの活躍度レベルに応じて、前記材料情報のプッシュストラテジーを確定する前記ステップは、
   前記ユーザの活躍度レベルがプリセットのレベルより高い場合、ユーザの興味ポイントを取得するステップと、
   前記材料情報と前記ユーザの興味ポイントとがマッチしたとき、ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュするステップと、
   前記材料情報と前記ユーザの興味ポイントとがマッチしないとき、ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュしないステップとを含む、請求項１に記載の方法。
9. ユーザの活躍度レベルに応じて、前記材料情報のプッシュストラテジーを確定する前記ステップは、
   前記ユーザの活躍度レベルがプリセットのレベル以下であるとき、ユーザ端末へ前記材料情報を直接にプッシュするステップを含む、請求項１又は請求項８に記載の方法。
10. ユーザ特徴と材料特徴を取得することに用いられ、前記ユーザ特徴と前記材料特徴にクリック通過率情報が含まれている取得モジュールと、
    前記ユーザ特徴と前記材料特徴との間の類似度を確定することに用いられる第１の確定モジュールと、
    前記類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定することに用いられる第２の確定モジュールと、
    ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュすることに用いられる送信モジュールとを含み、
    前記送信モジュールは、ユーザの行動データに応じて、ユーザの活躍度レベルを確定し、ユーザの活躍度レベルに応じて、前記材料情報のプッシュストラテジーを確定するために用いられる、
    電子機器に適用される、情報プッシュ装置。
11. 少なくとも１つのプロセッサ、および
    前記少なくとも１つのプロセッサと通信するように接続されたメモリを含み、
    前記メモリに前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な指令が記憶されており、前記指令が前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され、これにより前記少なくとも１つのプロセッサは請求項１～請求項９のいずれか１項に記載の方法を実行することができるようになる、電子機器。
12. コンピュータ指令が記憶された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ指令は前記コンピュータに請求項１～請求項９のいずれか１項に記載の方法を実行させることに用いられる記憶媒体。
13. ユーザ特徴と材料特徴との間の類似度を確定するステップであって、前記ユーザ特徴と前記材料特徴にクリック通過率情報が含まれているステップと、
    前記類似度に応じて、リコールされる材料情報を確定するステップと、
    ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュするステップと、を含み、
    ユーザ端末へ前記材料情報をプッシュする前記ステップは、
    ユーザの行動データに応じて、ユーザの活躍度レベルを確定するステップと、
    ユーザの活躍度レベルに応じて、前記材料情報のプッシュストラテジーを確定するステップと、
    を含む、電子機器に適用される、情報プッシュ方法。
14. コンピュータプログラムであって、プログラムコードを含み、コンピュータで前記コンピュータプログラムが実行される際に、前記プログラムコードは請求項１～請求項９、及び請求項１３のいずれか１項に記載の方法を実行する、コンピュータプログラム。
    

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