个性化新闻的自动推送方法、装置和计算设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种个性化新闻的自动推送方法和装置。该方法包括：获取待推送的目标用户的用户特征以及待推送新闻的内容特征；将所述用户特征与所述内容特征进行匹配，得到符合所述用户特征的待推送新闻；将符合所述用户特征的待推送新闻自动推送给所述目标用户。本发明专利技术通过将用户特征与新闻的内容特征进行匹配来为用户推荐个性化新闻，能够有效利用所有的内容数据，使推送内容可以覆盖更多的新闻内容，在匹配用户特征的同时不会收敛于用户兴趣类型，为用户带来更佳的阅读体验。同时，通过将符合用户特征的个性化新闻自动推送给目标用户，有效地提高了平台推送新闻的效率。

Automatic Pushing Method, Device and Computing Equipment of Personalized News

The invention provides an automatic pushing method and device for personalized news. The method includes: acquiring the user characteristics of the target user to be pushed and the content features of the news to be pushed; matching the user characteristics with the content features to obtain the news to be pushed according to the user characteristics; and automatically pushing the news to be pushed according to the user characteristics to the target user. By matching user features with content features of news, the invention can recommend personalized news for users, make effective use of all content data, make push content cover more news content, not converge to user interest type while matching user characteristics, and bring better reading experience for users. At the same time, by automatically pushing personalized news that conforms to user characteristics to target users, the platform effectively improves the efficiency of pushing news.

【技术实现步骤摘要】
个性化新闻的自动推送方法、装置和计算设备
本专利技术涉及互联网
，特别是一种个性化新闻的自动推送方法、个性化新闻的自动推送装置、计算机存储介质以及计算设备。
技术介绍
目前网络传媒发展迅速，用户可以随时随地通过移动设备获取信息。对企业来说，如何在海量的信息中及时为用户推送所需信息成为一个亟待解决的问题。当前背景下，信息流(feed)内容推送，主要有两种形式：第一种是以人工运营为主，大部分中小企业采用该方式。但是，人工运营的推送方式固然可以实现内容推送，但受限于运营人员的经验不同以及人力的成本，内容评价标准及获取内容体量都比较小，且不易扩展。第二种是以自动化运营为代表，部分大型公司采用该方式。但是，自动化运营方式虽然节省了部分运营人力，但推送效果差强人意，且推送内容同质化严重，效果不佳。现有的信息流内容推送所采用的技术方案主要先根据算法刻画用户的兴趣标签，然后运营人员根据用户的兴趣标签挑选热点文章(新闻)，再将所选择的热点文章(新闻)推送给有该兴趣标签的用户。然而，在现有技术方案中，一方面，推送内容只是覆盖到了热点新闻，而热点新闻只占总新闻的很小一部分，不能有效利用除热点新闻外的其他内容，数据利用率低。另一方面，根据用户兴趣做新闻推荐会出现收敛性的问题，导致用户获得有价值内容的概率降低。因此，亟需一种能够针对用户特征为用户推荐更多有价值的新闻内容，同时又不会收敛于用户兴趣类型的新闻推送方法。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的个性化新闻的自动推送方法、个性化新闻的自动推送装置、计算机存储介质以及计算设备。根据本专利技术实施例的一方面，提供了一种个性化新闻的自动推送方法，包括：获取待推送的目标用户的用户特征以及待推送新闻的内容特征；将所述用户特征与所述内容特征进行匹配，得到符合所述用户特征的待推送新闻；将符合所述用户特征的待推送新闻自动推送给所述目标用户。可选地，所述用户特征包括下列至少之一：性别、年龄、教育程度、职业、地理位置、点击行为、搜索行为、阅读兴趣、阅读时间、操作系统、客户端机型、用户点击的不喜欢信息。可选地，所述内容特征包括下列至少之一：文章标题、文章关键词、文章兴趣分类、正文质量、标题质量、时效性、标题与内容匹配度、文章源权威性。可选地，获取待推送的目标用户的用户特征，包括：根据所述目标用户的生物特征和/或历史浏览行为，通过第一指定算法进行挖掘，得到所述目标用户的用户特征。可选地，所述生物特征包括用户的自然属性和/或社会属性。可选地，所述自然属性包括下列至少之一：性别、年龄、人生阶段；所述社会属性包括下列至少之一：教育程度、职业、经济收入、消费能力、常驻地、上网时段、消费习惯、社交爱好。可选地，所述第一指定算法包括逻辑回归LR模型机器学习算法和embedding聚类算法。可选地，获取待推送新闻的内容特征，包括：通过第二指定算法对所述待推送新闻进行挖掘，得到所述待推送新闻的内容特征。可选地，所述第二指定算法包括embedding聚类算法。可选地，将符合所述用户特征的待推送新闻自动推送给所述目标用户，包括：若匹配到多个符合所述用户特征的待推送新闻，则根据指定筛选规则选择指定数量个待推送新闻，并将所选择的待推送新闻自动推送给所述目标用户。可选地，所述指定筛选规则包括下列至少之一：根据与所述用户特征的匹配度进行选择；根据文章源权威性进行选择；根据文章点击量进行选择。可选地，在将符合所述用户特征的待推送新闻自动推送给所述目标用户之前，所述方法还包括：对符合所述用户特征的待推送新闻的推送参数进行配置；其中，所述推送参数包括下列至少之一：发送方式、发布系统、发布通道、新闻样式、发送时间、失效时间、免打扰设置、暂停发送设置。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种个性化新闻的自动推送装置，包括：特征挖掘模块，适于获取待推送的目标用户的用户特征以及待推送新闻的内容特征；特征匹配模块，适于将所述用户特征与所述内容特征进行匹配，得到符合所述用户特征的待推送新闻；以及自动推送模块，适于将符合所述用户特征的待推送新闻自动推送给所述目标用户。可选地，所述用户特征包括下列至少之一：性别、年龄、教育程度、职业、地理位置、点击行为、搜索行为、阅读兴趣、阅读时间、操作系统、客户端机型、用户点击的不喜欢信息。可选地，所述内容特征包括下列至少之一：文章标题、文章关键词、文章兴趣分类、正文质量、标题质量、时效性、标题与内容匹配度、文章源权威性。可选地，所述特征挖掘模块还适于：根据所述目标用户的生物特征和/或历史浏览行为，通过第一指定算法进行挖掘，得到所述目标用户的用户特征。可选地，所述生物特征包括用户的自然属性和/或社会属性。可选地，所述自然属性包括下列至少之一：性别、年龄、人生阶段；所述社会属性包括下列至少之一：教育程度、职业、经济收入、消费能力、常驻地、上网时段、消费习惯、社交爱好。可选地，所述第一指定算法包括逻辑回归LR模型机器学习算法和embedding聚类算法。可选地，所述特征挖掘模块还适于：通过第二指定算法对所述待推送新闻进行挖掘，得到所述待推送新闻的内容特征。可选地，所述第二指定算法包括embedding聚类算法。可选地，所述自动推送模块还适于：若匹配到多个符合所述用户特征的待推送新闻，则根据指定筛选规则选择指定数量个待推送新闻，并将所选择的待推送新闻自动推送给所述目标用户。可选地，所述指定筛选规则包括下列至少之一：根据与所述用户特征的匹配度进行选择；根据文章源权威性进行选择；根据文章点击量进行选择。可选地，所述装置还包括：推送配置模块，适于在所述自动推送模块将符合所述用户特征的待推送新闻自动推送给所述目标用户之前，对符合所述用户特征的待推送新闻的推送参数进行配置；其中，所述推送参数包括下列至少之一：发送方式、发布系统、发布通道、新闻样式、发送时间、失效时间、免打扰设置、暂停发送设置。根据本专利技术实施例的再一方面，还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算设备上运行时，导致所述计算设备执行根据上文中任一项所述的个性化新闻的自动推送方法。根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种计算设备，包括：处理器；以及存储有计算机程序代码的存储器；当所述计算机程序代码被所述处理器运行时，导致所述计算设备执行根据上文中任一项所述的个性化新闻的自动推送方法。本专利技术实施例提出的个性化新闻的自动推送方法和装置，首先获取待推送目标用户的用户特征以及待推送新闻的内容特征；然后，通过将用户特征与内容特征进行匹配，得到符合用户特征的待推送新闻；最后，将符合用户特征的待推送新闻自动推送给目标用户。通过将用户特征与新闻的内容特征进行匹配来为用户推荐个性化新闻，能够有效利用所有的内容数据，使推送内容可以覆盖更多的新闻内容，在匹配用户特征的同时不会收敛于用户兴趣类型，为用户带来更佳的阅读体验。同时，通过将符合用户特征的个性化新闻自动推送给目标用户，有效地提高了平台推送新闻的效率。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种个性化新闻的自动推送方法，包括：获取待推送的目标用户的用户特征以及待推送新闻的内容特征；将所述用户特征与所述内容特征进行匹配，得到符合所述用户特征的待推送新闻；将符合所述用户特征的待推送新闻自动推送给所述目标用户。

【技术特征摘要】
1.一种个性化新闻的自动推送方法，包括：获取待推送的目标用户的用户特征以及待推送新闻的内容特征；将所述用户特征与所述内容特征进行匹配，得到符合所述用户特征的待推送新闻；将符合所述用户特征的待推送新闻自动推送给所述目标用户。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户特征包括下列至少之一：性别、年龄、教育程度、职业、地理位置、点击行为、搜索行为、阅读兴趣、阅读时间、操作系统、客户端机型、用户点击的不喜欢信息。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述内容特征包括下列至少之一：文章标题、文章关键词、文章兴趣分类、正文质量、标题质量、时效性、标题与内容匹配度、文章源权威性。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，获取待推送的目标用户的用户特征，包括：根据所述目标用户的生物特征和/或历史浏览行为，通过第一指定算法进行挖掘，得到所述目标用户的用户特征。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述生物特征包括用户的自然属性和/或社会属性。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述自然属性包括下列...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈翔，孙静，张济显，韩振岭，刘江伟，肖翔，刘钰，任宝鑫，
申请(专利权)人：北京奇虎科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11