[發明專利]文本信息推送方法、裝置及智能終端

有效

• 申請號: 201810286984.2
• 申請日: 2018-03-30
• 公開（公告）號: CN108491540B
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 蘇東
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;H04L67/55
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 宋合成

本申請提出一種文本信息推送方法、裝置及智能終端，其中，方法包括：計算每個候選文本信息和目標用戶的興趣點的興趣相關度；根據興趣覆蓋度計算模型計算每個候選文本信息的興趣覆蓋度；對每個候選文本信息進行推送值的評分，并將推送值最高的候選文本信息作為目標文本信息存入文本信息推送集；根據最新存入文本信息推送集的目標文本信息的興趣覆蓋度更新興趣覆蓋度計算模型的運算因子；根據更新后的興趣覆蓋度計算模型對候選文本信息集中每個剩余的候選文本信息進行推送值的評分，并將推送值最高的候選文本信息作為目標文本信息存入文本信息推送集；將文本信息推送集推送給目標用戶。由此，提高了信息推送的多樣性，增加了用戶和產品的粘性。

技術領域

本申請涉及信息推送技術領域，尤其涉及一種文本信息推送方法、裝置及智能終端。

背景技術

通常，為了從互聯網上大量的文本信息中，向用戶推薦出合乎用戶興趣點的文本信息，推薦系統需要滿足不同用戶的不同需求，以達到千人千面的效果。

相關技術中，推薦系統分為召回和排序兩個階段，召回階段通過用戶偏好信息等方式粗糙召回文本信息，召回階段的候選集一般是百萬級別，排序階段則對召回后的文本信息計算用戶和文本信息之間的打分，這個打分會作為最終輸出排序結果的依據。

然而，相關技術中的排序方法，僅僅根據用戶的興趣偏好進行打分，雖然從單條的推薦結果看精確性比較高，但如果從每個用戶的整體推薦結果來看，多樣性卻不能保證。以推薦文本信息的場景為新聞推薦為例，如果目標用戶喜歡看”梅西”相關的新聞，從單條新聞的角度來看，所有”梅西”相關的新聞打分必然會比較高，從而，會有大量包含”梅西”的新聞推薦給用戶，多樣性較差。

申請內容

本申請旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。

為此，本申請的第一個目的在于提出一種文本信息推送方法，提高了信息推送的多樣性，增加了用戶和產品的粘性。

本申請的第二個目的在于提出一種文本信息推送裝置。本申請的第三個目的在于提出一種智能終端。

本申請的第四個目的在于提出一種非臨時性計算機可讀存儲介質。

本申請的第五個目的在于提出一種計算機程序產品。

為達上述目的，本申請第一方面實施例提出了一種文本信息推送方法，包括以下步驟：獲取候選文本信息集；根據預設的用戶興趣點關聯模型和文本興趣點關聯模型計算所述候選文本信息集中每個候選文本信息和目標用戶的興趣點的興趣相關度；根據預設的興趣覆蓋度計算模型計算所述每個候選文本信息分別作為目標文本信息加入文本信息推送集時，所述文本信息推送集中所有目標文本信息的興趣覆蓋度；根據所述興趣相關度和興趣覆蓋度對所述每個候選文本信息進行推送值的評分，并將所述推送值最高的候選文本信息作為目標文本信息存入所述文本信息推送集；根據最新存入所述文本信息推送集的目標文本信息的興趣覆蓋度更新所述興趣覆蓋度計算模型的運算因子；根據所述預設的用戶興趣點關聯模型、文本興趣點關聯模型和更新后的所述興趣覆蓋度計算模型對所述候選文本信息集中每個剩余的候選文本信息進行所述推送值的評分，并將所述推送值最高的候選文本信息作為目標文本信息存入文本信息推送集；將所述文本信息推送集推送給所述目標用戶。

本申請實施例的文本信息推送方法，能夠在保證推薦結果精確性的基礎上，基于興趣點的多樣性進行文本信息的推送，能夠有效地保證推送結果的多樣性，從而滿足用戶的個性化體驗，提高了用戶和產品的粘性。