[發明專利]一種信息推送的方法、服務端和系統

在審

• 申請號: 202210005425.6
• 申請日: 2022-01-04
• 公開（公告）號: CN114372198A
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 李樂;賈牧;包勇軍;孫小朋;林喜良
• 申請（專利權）人: 北京沃東天駿信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F21/62;G06N20/00
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 楊倩;王志遠

本發明公開了一種信息推送的方法、服務端和系統，涉及計算機技術領域。該方法的具體實施方式包括：確定待推送的目標終端；運行目標終端中預訓練的興趣學習模型，使得目標終端根據本地的第一用戶行為數據和興趣學習模型，確定目標興趣數據；響應于接收到的目標興趣數據，確定與目標興趣數據相對的目標信息；將目標信息推送給目標終端。該實施方式能夠在保護用戶隱私信息、防止用戶隱私泄露的同時，根據對終端設備各種應用的數據分析，獲得用戶的興趣所在，進而針對性地進行信息推送，提升用戶使用體驗。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種信息推送的方法、服務端和系統。

背景技術

現如今，個人隱私問題越來越受到重視，現有的向終端設備進行信息推送的過程中，通常利用與終端設備綁定的唯一標識(比如，IMEI或IDFA等)，追蹤設備對應的用戶行為，根據用戶的行為數據進行針對性的信息推送。由于唯一標識與具體用戶綁定，使得現有的信息推送方式會產生侵犯用戶隱私的風險，極容易造成用戶隱私泄露。

另外，用戶為了保護隱私，在終端設備提供選擇的情況下，用戶可能會主動禁用設備唯一標識，或者，終端設備的運行系統會直接禁用設備唯一標識，防止對用戶行為的追蹤，以保護用戶隱私，這導致無法對與唯一標識綁定的用戶的行為進行追蹤，進而無法進行針對性的信息推送，降低信息推送的準確性。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種信息推送的方法、服務端和系統，能夠在保護用戶隱私信息、防止用戶隱私泄露的同時，根據對終端設備各種應用的數據分析，獲得用戶的興趣所在，進而針對性地進行信息推送，提升用戶使用體驗。

為實現上述目的，根據本發明實施例的一個方面，提供了一種信息推送的方法，包括：

確定待推送的目標終端；

運行所述目標終端中預訓練的興趣學習模型，使得所述目標終端根據本地的第一用戶行為數據和所述興趣學習模型，確定目標興趣數據；所述興趣學習模型是預先根據至少兩個應用的第二用戶行為數據、以及所述第二用戶行為數據對應的興趣數據訓練得到的；

響應于接收到的所述目標興趣數據，確定與所述目標興趣數據相對的目標信息；

將所述目標信息推送給所述目標終端。

可選地，還包括：

循環執行以下步驟，直至完成所述興趣學習模型的訓練：

獲取一個或多個訓練終端發送的所述興趣學習模型的中間訓練結果，所述中間訓練結果是所述訓練終端根據本地的至少兩個應用的第二用戶行為數據、以及所述第二用戶行為數據對應的興趣數據對預構建的興趣學習模型進行訓練得到的；

將所述中間訓練結果進行聚合，根據聚合結果更新所述興趣學習模型，并將更新后的興趣學習模型分別發送給所述一個或多個訓練終端，使得所述訓練終端繼續訓練所述更新后的興趣學習模型。

可選地，還包括：

針對每一個所述訓練終端：通過所述訓練終端中至少兩個應用分別對應的SDK，獲取所述中間訓練結果，并通過所述SDK將所述更新后的興趣學習模型發送給對應的應用。

可選地，通過所述SDK獲取經隱私算法處理后的中間訓練結果。

可選地，所述第二用戶行為數據是根據所述訓練終端的唯一標識追蹤得到的。

可選地，所述目標終端禁止根據終端唯一標識對用戶行為數據進行追蹤。

可選地，在所述運行所述目標終端中預訓練的興趣學習模型之前，還包括：

確定所述目標終端是否存在所述興趣學習模型，其中：