一种消息推送处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种消息推送处理方法及装置，方法包括：根据数据源的查询信息从对应的数据源中获取碎片数据；根据阈值对所述碎片数据进行筛选，得到信息碎片组；对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端。本发明专利技术实施例通过对碎片数据进行筛选和聚合处理，提高了数据的相关性；通过对数据进行预判，推送对用户有意义的信息，减少用户的搜索时间，实现信息的个性化服务。

A message push processing method and device

The embodiment of the present invention discloses a message push processing method and device. The method includes: obtaining fragmentation data from corresponding data sources according to query information of data sources; filtering the fragmentation data according to threshold value to obtain information fragmentation groups; aggregating fragmentation data in the information fragmentation groups to obtain fragmentation data. To predict the message and push the predicted message to the destination terminal. The embodiment of the present invention improves the relativity of data by filtering and aggregating fragmented data, pushes meaningful information to users through data pre-judgment, reduces the searching time of users, and realizes personalized service of information.

【技术实现步骤摘要】
一种消息推送处理方法及装置
本专利技术实施例涉及计算机
，具体涉及一种消息推送处理方法及装置。
技术介绍
随着信息计算和发展，终端的智能化程度越来越高。针对不同用户，智能模拟其行为习惯，提取有效信息，删除无用内容，通过预判各个时间范围内用户不同需求，达到个性化路由落地，不同时刻千人千面，精确推送有时间属性的有价值信息，即为个性化路由。通过消息聚合的方式能够实现个性化路由，即：依据大数据分析，将错综复杂的信息碎片化，形成具有强相关性、强依赖性的有参考价值的信息，并且具有时效性和完整性。现有技术中的简易信息聚合模式(ReallySimpleSyndication，RSS)是多来源信息的个性化聚合，聚合用户感兴趣的内容作为数据源。其中的Web源包括RSS/Atom源和微格式源，其标准化在众多软件和网站中应用广泛。聚合源和消费器采用传统的C/S模型和标准HTTP通信机制。网站可以根据现有网站生成RSS/Atom源，多个RSS/Atom源之间也可聚合。目前微软提出SSE协议，用于交叉订阅松散协作的不同网站。在实现本专利技术实施例的过程中，专利技术人发现现有的简易信息聚合模式的信息主体前后依赖关系不强、分散度高，信息获取不够迅速，无法提供个性化服务。
技术实现思路
由于现有方法存在上述问题，本专利技术实施例提出一种消息推送处理方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提出一种消息推送处理方法，包括：根据数据源的查询信息从对应的数据源中获取碎片数据；根据阈值对所述碎片数据进行筛选，得到信息碎片组；对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端。可选地，所述根据阈值对所述碎片数据进行筛选，得到信息碎片组，具体包括：根据卷积神经网络算法计算各碎片数据的相关度，并根据阈值对碎片数据的相关度进行筛选，将满足筛选条件的碎片数据组成信息碎片组。可选地，所述对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端，具体包括：分析历史数据中目标用户使用最多的数据格式和/或查询内容；根据所述数据格式和/或查询内容对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端。可选地，所述根据所述数据格式和/或查询内容对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端，具体包括：根据所述数据格式和/或查询内容对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到聚合信息；根据预设分析粒度将所述聚合信息划分为若干子信息，计算各子信息与所述数据格式/查询内容的相关性指数；筛选相关性指数大于指数阈值的子信息，将筛选得到的子信息作为预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端。可选地，所述对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端，具体包括：对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息；根据目标用户在预设时间段内的操作记录确定推送时间；根据所述推送时间将所述预判消息推送给目标终端。第二方面，本专利技术实施例还提出一种消息推送处理装置，包括：数据获取模块，用于根据数据源的查询信息从对应的数据源中获取碎片数据；数据筛选模块，用于根据阈值对所述碎片数据进行筛选，得到信息碎片组；信息推送模块，用于对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端。可选地，所述数据筛选模块具体用于：根据卷积神经网络算法计算各碎片数据的相关度，并根据阈值对碎片数据的相关度进行筛选，将满足筛选条件的碎片数据组成信息碎片组。可选地，所述信息推送模块具体包括：数据分析单元，用于分析历史数据中目标用户使用最多的数据格式和/或查询内容；数据推送单元，用于根据所述数据格式和/或查询内容对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端。第三方面，本专利技术实施例还提出一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述方法。第四方面，本专利技术实施例还提出一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行上述方法。由上述技术方案可知，本专利技术实施例通过对碎片数据进行筛选和聚合处理，提高了数据的相关性；通过对数据进行预判，推送对用户有意义的信息，减少用户的搜索时间，实现信息的个性化服务。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例提供的一种消息推送处理方法的流程示意图；图2为本专利技术另一实施例提供的一种消息推送处理方法的流程示意图；图3为本专利技术再一实施例提供的一种消息推送处理方法的流程示意图；图4为本专利技术一实施例提供的一种消息推送处理装置的结构示意图；图5为本专利技术一实施例提供的电子设备的逻辑框图。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。图1示出了本实施例提供的一种消息推送处理方法的流程示意图，包括：S101、根据数据源的查询信息从对应的数据源中获取碎片数据。其中，所述碎片数据为数据源中获取的各种有参考意义的数据，可以是完整的信息，也可以是完整信息中的一部分关键字信息。S102、根据阈值对所述碎片数据进行筛选，得到信息碎片组。具体地，为了提高分析效率，设定阈值对碎片数据进行筛选，并将筛选后的信息组成信息碎片组。S103、对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端。具体地，聚合处理是指利用大数据根据某一主题，把极度分散但是高度相关的用户的碎片数据按照时间属性聚合成完整的有参考意义的信息，消息聚合是大数据方向的前沿。经过聚合处理后，从海量数据中提取真正和用户相关的信息，智能模拟用户的行为习惯，减少用户手动搜索信息的时间所造成的时间和精力的浪费，解决内容优化不够、无用信息冗余的问题；同时解决信息推送不及时、时间段不对所造成的问题。聚合处理后的消息具有高效和高价值的优点，消息聚合可以过滤噪声数据，获取有价值信息。本实施例通过对碎片数据进行筛选和聚合处理，提高了数据的相关性；通过对数据进行预判，推送对用户有意义的信息，减少用户的搜索时间，实现信息的个性化服务。进一步地，在上述方法实施例的基础上，所述S102具体包括：根据卷积神经网络算法计算各碎片数据的相关度，并根据阈值对碎片数据的相关度进行筛选，将满足筛选条件的碎片数据组成信息碎片组。具体地，对于碎片数据，需注入多个复杂卷积神经网络算法，依据大量用户数据作为训练样本，将相关性较强、但十分零散的信息碎片通过卷积神经网络算法萃取，对内容进行分析，可以控制分析粒度以词语、句子、段落为单位，计算相关度，将相关度小于设定阈值的内容信息进行剔除，在经过卷积神经网络算法训练高度模拟用户的行为习惯，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种消息推送处理方法，其特征在于，包括：根据数据源的查询信息从对应的数据源中获取碎片数据；根据阈值对所述碎片数据进行筛选，得到信息碎片组；对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端。

【技术特征摘要】
1.一种消息推送处理方法，其特征在于，包括：根据数据源的查询信息从对应的数据源中获取碎片数据；根据阈值对所述碎片数据进行筛选，得到信息碎片组；对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据阈值对所述碎片数据进行筛选，得到信息碎片组，具体包括：根据卷积神经网络算法计算各碎片数据的相关度，并根据阈值对碎片数据的相关度进行筛选，将满足筛选条件的碎片数据组成信息碎片组。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端，具体包括：分析历史数据中目标用户使用最多的数据格式和/或查询内容；根据所述数据格式和/或查询内容对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据格式和/或查询内容对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端，具体包括：根据所述数据格式和/或查询内容对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理，得到聚合信息；根据预设分析粒度将所述聚合信息划分为若干子信息，计算各子信息与所述数据格式/查询内容的相关性指数；筛选相关性指数大于指数阈值的子信息，将筛选得到的子信息作为预判消息，并将所述预判消息推送给目标终端。5.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述信息碎片组中的碎片数据进行聚合处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，
申请(专利权)人：北京顺丰同城科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11