[發明專利]消息推送、模型訓練方法、電子設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202310094957.6
• 申請日: 2023-01-18
• 公開（公告）號: CN116418862A
• 公開（公告）日: 2023-07-11
• 發明（設計）人: 李林峰;黃海榮
• 申請（專利權）人: 湖北星紀魅族科技有限公司
• 主分類號: H04L67/55
• 分類號: H04L67/55;H04M1/72409;H04M1/7243;G06N5/04
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 周治宇

本申請公開了一種消息推送、模型訓練方法、電子設備和存儲介質，屬于計算機技術領域，本申請實施例的消息推送方法包括：接收服務器發送的第一模型；所述第一模型是通過采集到的目標用戶的埋點數據訓練第二模型得到的；所述第二模型是通過采集到的所有用戶的埋點數據訓練得到的；在接收到通知消息的情況下，基于所述第一模型，確定所述通知消息的優先級；基于所述通知消息的優先級，將所述通知消息推送至所述目標用戶佩戴的可穿戴設備。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種消息推送、模型訓練方法、電子設備和存儲介質。

背景技術

隨著智能眼鏡的發展，越來越多的應用場景中，需要把手機上的提醒、消息同步推送到智能眼鏡的顯示屏上，但是手機上信息、提醒太多，智能眼鏡的屏幕上放不下這么多提醒，特別是不重要的提醒，沒有必要推送到智能眼鏡上，太多的提醒會干擾用戶的視線，嚴重影響體驗。

現有的方案是基于規則或者神經網絡來對所有消息排序，選擇優先級高的通知消息推送到智能眼鏡上。對選擇應用程序(Application，APP)消息推送的策略，是隨著時間變化需要更新的，而且每個用戶習慣和愛好不一樣，需要根據用戶習慣定制個性化推送消息，這都需要經常更新模型。現在模型的訓練代價比較大，不能做到即時更新模型。

發明內容

本申請提供一種消息推送、模型訓練方法、電子設備和存儲介質，用以解決如何實時根據用戶的喜好將通知消息推送至可穿戴設備的問題。

第一方面，本申請提供了一種消息推送方法，包括：

接收服務器發送的第一模型；所述第一模型是通過采集到的目標用戶的埋點數據訓練第二模型得到的；所述第二模型是通過采集到的所有用戶的埋點數據訓練得到的；

在接收到通知消息的情況下，基于所述第一模型，確定所述通知消息的優先級；

基于所述通知消息的優先級，將所述通知消息推送至所述目標用戶佩戴的可穿戴設備。

在一些實施例中，所述基于所述通知消息的優先級，將所述通知消息推送至所述目標用戶佩戴的可穿戴設備之后，還包括：

獲取所述可穿戴設備上的埋點數據；

將所述可穿戴設備上的埋點數據發送至所述服務器；

所述可穿戴設備上的埋點數據用于更新所述第一模型和所述第二模型。

在一些實施例中，所述第一模型的更新頻率大于所述第二模型的更新頻率。

在一些實施例中，所述在接收到通知消息的情況下，基于所述第一模型，確定所述通知消息的優先級，包括：

將所述通知消息關聯的目標特征輸入所述第一模型，確定所述通知消息的得分；

基于所述通知消息的得分，確定所述通知消息的優先級。

在一些實施例中，所述基于所述通知消息的優先級，將所述通知消息推送至所述目標用戶佩戴的可穿戴設備，包括：

基于所述通知消息的優先級，對所述通知消息進行排序；

將排序為前預設數量的通知消息，作為待推送消息；

將所述待推送消息推送至所述可穿戴設備。

在一些實施例中，所述埋點數據，包括：用戶查看通知消息的行為數據。

第二方面，本申請提供了一種消息推送模型的訓練方法，包括：

通過采集到的所有用戶的埋點數據訓練得到第二模型；

將所述第二模型發送到目標用戶終端并收到所述目標用戶終端采集到的目標用戶的埋點數據；