[發明專利]一種資源推送方法及裝置

有效

• 申請號: 201710242368.2
• 申請日: 2017-04-13
• 公開（公告）號: CN107103057B
• 公開（公告）日: 2018-09-18
• 發明（設計）人: 高文堯;易玲玲;賀鵬;邱立威
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/02;G06Q50/00
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡

1.一種資源推送方法，其特征在于，包括：

獲取基準用戶的目標關系鏈；

根據所述基準用戶和目標關系鏈確定所述基準用戶的關系用戶；

從預設數據庫中獲取所述關系用戶的參數特征；

根據所述參數特征確定每一所述關系用戶與對應的基準用戶的相似度值，或根據所述參數特征確定每一所述關系用戶的概率值；

根據所述相似度值或概率值從所述關系用戶中確定推送用戶，向所述推送用戶推送目標資源；

其中，所述參數特征包括用戶畫像特征和嵌入向量，所述嵌入向量為用戶位于共同類網絡中的網絡節點所映射的向量；

其中，所述根據所述參數特征確定每一所述關系用戶的概率值的步驟，包括：將所述參數特征輸入到邏輯回歸LR/支持向量機SVM模型中，預測所述每一所述關系用戶的概率值，其中，所述LR/SVM模型是根據梯度提升決策樹GBDT樹葉子節點序列和所述嵌入向量進行訓練的，所述GBDT樹葉子節點序列是將預設的樣本訓練集輸入到GBDT模型中轉換獲得的；

其中，所述根據所述參數特征確定每一所述關系用戶與對應的基準用戶的相似度值的步驟包括：將所述參數特征進行合并得到，每一所述關系用戶的第一預設維目標向量，并將所述基準用戶的參數特征進行合并得到每一所述基準用戶的第二預設維目標向量；根據預設函數計算每一所述基準用戶的第二預設維目標向量和對應的關系用戶的第一預設維目標向量之間的相似度，得到每一關系用戶與對應的基準用戶之間的相似度值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述相似度值或概率值從所述關系用戶中確定推送用戶，向所述推送用戶推送目標資的步驟之后，所述方法還包括：

從所述推送用戶中選擇下一次對所述目標資源進行資源推送的基準用戶。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述從所述推送用戶中選擇下一次對所述目標資源進行資源推送的基準用戶的步驟包括：

將所述推送用戶中的正向反饋用戶設定為下一次對所述目標資源進行資源推送的基準用戶。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設函數包括皮爾遜相關系數、余弦相似度、杰卡德相似度和歐式距離中的任一項。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述參數特征還包括：用于反應用戶喜好資源類型的興趣標簽。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述參數特征確定每一所述關系用戶與對應的基準用戶的相似度值，或根據所述參數特征確定每一所述關系用戶的概率值的步驟之前，所述方法還包括：

按照相似度計算條件對所述參數特征中的特征進行過濾；

所述根據所述參數特征確定每一所述關系用戶與對應的基準用戶的相似度值，或根據所述參數特征確定每一所述關系用戶的概率值的步驟包括：

根據過濾后的參數特征確定每一所述關系用戶與對應的基準用戶的相似度值，或根據過濾后的參數特征確定每一所述關系用戶的概率值。