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信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

2021-11-20 02:43:00 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种信息推送方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标用户标识的资源转移序列信息,所述资源转移序列信息是根据所述目标用户标识的历史资源转移记录确定的;根据所述目标用户标识的资源转移序列信息以及词向量计算模型,生成所述目标用户标识的资源转移标签向量,所述词向量计算模型是根据第一样本资源转移序列信息训练得到的,所述第一样本资源转移序列信息是根据各个样本用户标识的历史资源转移记录确定的;根据所述目标用户标识的资源转移标签向量确定目标推荐信息,并将所述目标推荐信息推送给所述目标用户标识。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标用户标识的资源转移序列信息,包括:获取所述目标用户标识在预设时间段内的历史资源转移记录;从所述目标用户标识在所述预设时间段内的历史资源转移记录中获取第一关键词,并按照时间顺序对所述第一关键词进行排列,得到所述目标用户标识的资源转移序列信息。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一样本资源转移序列信息的生成方式,包括:获取各个所述样本用户标识在预定时间段内的历史资源转移记录;根据各个所述样本用户标识在所述预定时间段内的历史资源转移记录,生成各个所述样本用户标识的第二样本资源转移序列信息;根据各个所述样本用户标识的第二样本资源转移序列信息,生成所述第一样本资源转移序列信息。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据各个所述样本用户标识在所述预定时间段内的历史资源转移记录,生成各个所述样本用户标识的第二样本资源转移序列信息,包括:从各个所述样本用户标识在所述预定时间段内的历史资源转移记录中获取第二关键词,并按照时间顺序对所述第二关键词进行排列,得到各个所述样本用户标识的第二样本资源转移序列信息。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据各个所述样本用户标识的第二样本资源转移序列信息,生成所述第一样本资源转移序列信息,包括:根据各个所述样本用户标识的第二样本资源转移序列信息,生成带权有向图;对所述带权有向图进行随机游走,得到所述第一样本资源转移序列信息。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述对所述带权有向图进行随机游走,得到所述第一样本资源转移序列信息,包括:获取所述带权有向图中的节点之间的游走概率,所述游走概率根据所述带权有向图中的节点之间的连接权重确定;根据所述带权有向图中的节点之间的游走概率,对所述带权有向图进行随机游走,得到所述第一样本资源转移序列信息。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述词向量计算模型的训练方式,包括:获取所述第一样本资源转移序列信息以及预设文本信息;
根据所述第一样本资源转移序列信息以及所述预设文本信息,训练所述词向量计算模型。8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述预设文本信息为新闻文本信息。9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标用户标识的资源转移标签向量确定目标推荐信息的方式,包括:根据所述目标用户标识的资源转移标签向量以及第一推荐模型确定所述目标推荐信息,所述第一推荐模型是根据样本资源转移标签向量训练得到的。10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标用户标识的资源转移标签向量确定目标推荐信息的方式,包括:获取所述目标用户标识的属性信息;根据所述目标用户标识的属性信息、所述目标用户标识的资源转移标签向量以及第二推荐模型,确定所述目标推荐信息,所述第二推荐模型是根据样本属性信息以及样本资源转移标签向量训练得到的。11.一种信息推送装置,其特征在于,所述装置包括:获取模块,用于获取目标用户标识的资源转移序列信息,所述资源转移序列信息是根据所述目标用户标识的历史资源转移记录确定的;生成模块,用于根据所述目标用户标识的资源转移序列信息以及词向量计算模型,生成所述目标用户标识的资源转移标签向量,所述词向量计算模型是根据第一样本资源转移序列信息训练得到的,所述第一样本资源转移序列信息是根据各个样本用户标识的历史资源转移记录确定的;确定模块,用于根据所述目标用户标识的资源转移标签向量确定目标推荐信息,并将所述目标推荐信息推送给所述目标用户标识。12.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。13.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取目标用户标识的资源转移序列信息,所述资源转移序列信息是根据所述目标用户标识的历史资源转移记录确定的;根据所述目标用户标识的资源转移序列信息以及词向量计算模型,生成所述目标用户标识的资源转移标签向量,所述词向量计算模型是根据第一样本资源转移序列信息训练得到的,所述第一样本资源转移序列信息是根据各个样本用户标识的历史资源转移记录确定的;根据所述目标用户标识的资源转移标签向量确定目标推荐信息,并将所述目标推荐信息推送给所述目标用户标识。采用本方法能够提高推荐信息的准确性。准确性。准确性。


技术研发人员:巫晓杰 周梦 方高林
受保护的技术使用者:财付通支付科技有限公司
技术研发日:2020.05.15
技术公布日:2021/11/19
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