一种信息推送方法、装置、存储介质和服务器制造方法及图纸

本发明专利技术涉及计算机技术领域，提出一种信息推送方法、装置、存储介质和服务器。该信息推送方法包括：获取指定用户的文本信息；对所述文本信息进行自然语言处理，得到所述指定用户的兴趣点标签；从预先构建的知识图谱中查找与所述兴趣点标签关联的目标对象，所述知识图谱记录各个预设对象之间的相互关系；向所述指定用户推送与所述目标对象相关联的产品信息。上述过程通过获取用户的文本信息，对该文本信息进行自然语言处理，以确定用户的兴趣点；接着从预先构建的知识图谱中查找与该兴趣点关联的目标对象，为用户推送与这些目标对象相关的产品信息，能够提高信息推送的精准度以及减少不必要的带宽资源浪费。

An Information Pushing Method, Device, Storage Media and Server

【技术实现步骤摘要】
一种信息推送方法、装置、存储介质和服务器
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种信息推送方法、装置、存储介质和服务器。
技术介绍
现有的很多平台在进行信息推送时，一般会将最新发布的产品或信息推送给用户。然而，当同一时间段内更新的产品或信息过多时，频繁、盲目的信息推送会极大影响到用户体验。而且，会造成不必要的带宽资源浪费。因此，如何提高信息推送的精准度以及减少不必要的带宽资源浪费成为本领域技术人员迫切需要解决的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种信息推送方法、装置、存储介质和服务器，能够提高信息推送的精准度，减少不必要的带宽资源浪费。本专利技术实施例的第一方面，提供了一种信息推送方法，包括：获取指定用户的文本信息；对所述文本信息进行自然语言处理，得到所述指定用户的兴趣点标签；从预先构建的知识图谱中查找与所述兴趣点标签关联的目标对象，所述知识图谱记录各个预设对象之间的相互关系；向所述指定用户推送与所述目标对象相关联的产品信息；其中，所述自然语言处理过程包括：提取所述文本信息的正文内容；检测所述正文内容中包含的产品名称词，所述产品名称词为预先构建的用于表示产品名称的词组；从预先构建的产品标签对照表中查询检测到的产品名称词所对应的标签，作为第一兴趣点标签；删除所述正文内容中包含的产品名称词，得到目标文本；对所述目标文本执行分词、词性标注以及删除停用词操作；将执行分词、词性标注以及删除停用词操作后的所述目标文本转换为词向量，输入预先构建的神经网络模型，所述神经网络模型由各个对应于不同标签的文本特征作为训练集训练得到；根据所述神经网络模型的输出结果确定所述指定用户的第二兴趣点标签；将所述第一兴趣点标签和所述第二兴趣点标签确定为所述指定用户的兴趣点标签。本专利技术实施例的第二方面，提供了一种信息推送装置，包括：文本获取模块，用于获取指定用户的文本信息；自然语言处理模块，用于对所述文本信息进行自然语言处理，得到所述指定用户的兴趣点标签；目标对象查找模块，用于从预先构建的知识图谱中查找与所述兴趣点标签关联的目标对象，所述知识图谱记录各个预设对象之间的相互关系；信息推送模块，用于向所述指定用户推送与所述目标对象相关联的产品信息；其中，所述自然语言处理过程包括：提取所述文本信息的正文内容；检测所述正文内容中包含的产品名称词，所述产品名称词为预先构建的用于表示产品名称的词组；从预先构建的产品标签对照表中查询检测到的产品名称词所对应的标签，作为第一兴趣点标签；删除所述正文内容中包含的产品名称词，得到目标文本；对所述目标文本执行分词、词性标注以及删除停用词操作；将执行分词、词性标注以及删除停用词操作后的所述目标文本转换为词向量，输入预先构建的神经网络模型，所述神经网络模型由各个对应于不同标签的文本特征作为训练集训练得到；根据所述神经网络模型的输出结果确定所述指定用户的第二兴趣点标签；将所述第一兴趣点标签和所述第二兴趣点标签确定为所述指定用户的兴趣点标签。本专利技术实施例的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如本专利技术实施例的第一方面提出的信息推送方法的步骤。本专利技术实施例的第四方面，提供了一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如本专利技术实施例的第一方面提出的信息推送方法的步骤。本专利技术实施例提出的信息推送方法包括：获取指定用户的文本信息；对所述文本信息进行自然语言处理，得到所述指定用户的兴趣点标签；从预先构建的知识图谱中查找与所述兴趣点标签关联的目标对象，所述知识图谱记录各个预设对象之间的相互关系；向所述指定用户推送与所述目标对象相关联的产品信息。上述过程通过获取用户的文本信息，对该文本信息进行自然语言处理，以确定用户的兴趣点；接着从预先构建的知识图谱中查找与该兴趣点关联的目标对象，为用户推送与这些目标对象相关的产品信息，能够提高信息推送的精准度以及减少不必要的带宽资源浪费。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种信息推送方法的第一个实施例的流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种信息推送方法的第二个实施例的流程图；图3是本专利技术实施例提供的一种信息推送装置的一个实施例的结构图；图4是本专利技术实施例提供的一种服务器的示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供了一种信息推送方法、装置、存储介质和服务器，能够提高信息推送的精准度，减少不必要的带宽资源浪费。为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，本专利技术实施例中一种信息推送方法的第一个实施例包括：101、获取指定用户的文本信息；首先，获取指定用户的文本信息，该指定用户可以为个人用户或者企业用户，是平台执行信息推送的客体。该文本信息的来源可以包括两个方面，其一为该指定用户自己提供的文本材料，比如企业的简介、产品说明书、供应商列表以及个人简历等；其二为通过爬虫工具爬取网络上包含相关关键词的文本材料，比如爬取网络上包含该指定用户的企业名称或者产品名称的相关文本材料，可以包括客服反馈信息，社交媒体上的客户评价等。为了更准确地定位用户的兴趣点，一般会获取多个不同的文本信息，比如与该用户相关的一系列文本材料。进一步的，在步骤101之后，还可以包括：(1)提取所述文本信息中包含的第一关键词和第二关键词，所述第一关键词为预先定义的正面评价关键词，所述第二关键词为预先定义的负面评价关键词；(2)分别统计所述第一关键词的数量和所述第二关键词的数量；(3)若所述第一关键词的数量和所述第二关键词的数量的比值小于预设阈值，则将所述文本信息删除。为了更准确地确定该指定用户的兴趣点所在，针对获取到的每个文本信息，可以分别提取其内容包含的某些特定关键词(正面评价关键词如好、喜欢、赞赏等；负面评价关键词如坏、不好、厌恶等)，然后通过计算正面评价关键词和负面评价关键词的数量之间的比值，将该比值小于预设阈值的那一部分文本信息删除，从而筛选出文本内容大致属于正面评价，能较为准确地反映用户兴趣点的文本信息。102、对所述文本信息进行自然语言处理，得到所述指定用户的兴趣点标签；在获得文本信息之后，对所述文本信息进行自然语言处理，得到所述指定用户的兴趣点标签。自然语音处理即NLP处理，主要是为了解析文本信息的语义，从而确定该指定用户的兴趣点。具体的，该自然语言处理的过程包括：(1)提取所述文本信息的正文内容；首先，提取所述文本信息的正文内容。该文本信息通常是一篇文本材料，包含标题、摘要和正文等各部分内容，本专利技术实施例将正文内容作为感兴趣本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息推送方法，其特征在于，包括：获取指定用户的文本信息；对所述文本信息进行自然语言处理，得到所述指定用户的兴趣点标签；从预先构建的知识图谱中查找与所述兴趣点标签关联的目标对象，所述知识图谱记录各个预设对象之间的相互关系；向所述指定用户推送与所述目标对象相关联的产品信息；其中，所述自然语言处理过程包括：提取所述文本信息的正文内容；检测所述正文内容中包含的产品名称词，所述产品名称词为预先构建的用于表示产品名称的词组；从预先构建的产品标签对照表中查询检测到的产品名称词所对应的标签，作为第一兴趣点标签；删除所述正文内容中包含的产品名称词，得到目标文本；对所述目标文本执行分词、词性标注以及删除停用词操作；将执行分词、词性标注以及删除停用词操作后的所述目标文本转换为词向量，输入预先构建的神经网络模型，所述神经网络模型由各个对应于不同标签的文本特征作为训练集训练得到；根据所述神经网络模型的输出结果确定所述指定用户的第二兴趣点标签；将所述第一兴趣点标签和所述第二兴趣点标签确定为所述指定用户的兴趣点标签。

【技术特征摘要】
1.一种信息推送方法，其特征在于，包括：获取指定用户的文本信息；对所述文本信息进行自然语言处理，得到所述指定用户的兴趣点标签；从预先构建的知识图谱中查找与所述兴趣点标签关联的目标对象，所述知识图谱记录各个预设对象之间的相互关系；向所述指定用户推送与所述目标对象相关联的产品信息；其中，所述自然语言处理过程包括：提取所述文本信息的正文内容；检测所述正文内容中包含的产品名称词，所述产品名称词为预先构建的用于表示产品名称的词组；从预先构建的产品标签对照表中查询检测到的产品名称词所对应的标签，作为第一兴趣点标签；删除所述正文内容中包含的产品名称词，得到目标文本；对所述目标文本执行分词、词性标注以及删除停用词操作；将执行分词、词性标注以及删除停用词操作后的所述目标文本转换为词向量，输入预先构建的神经网络模型，所述神经网络模型由各个对应于不同标签的文本特征作为训练集训练得到；根据所述神经网络模型的输出结果确定所述指定用户的第二兴趣点标签；将所述第一兴趣点标签和所述第二兴趣点标签确定为所述指定用户的兴趣点标签。2.根据权利要求1所述的信息推送方法，其特征在于，在获取指定用户的文本信息之后，还包括：提取所述文本信息中包含的第一关键词和第二关键词，所述第一关键词为预先定义的正面评价关键词，所述第二关键词为预先定义的负面评价关键词；分别统计所述第一关键词的数量和所述第二关键词的数量；若所述第一关键词的数量和所述第二关键词的数量的比值小于预设阈值，则将所述文本信息删除。3.根据权利要求1所述的信息推送方法，其特征在于，所述从预先构建的知识图谱中查找与所述兴趣点标签关联的目标对象包括：从所述知识图谱中查找与所述兴趣点标签关联的第一对象；获取所述知识图谱中与所述第一对象具备连接关系的第二对象；将所述第一对象和所述第二对象确定为所述目标对象。4.根据权利要求1所述的信息推送方法，其特征在于，在从预先构建的知识图谱中查找与所述兴趣点标签关联的目标对象之后，还包括：统计所述目标对象的数量；若所述目标对象的数量超过预设阈值，则获取所述指定用户的用户信息；根据所述用户信息分别对各个所述目标对象进行评分；将评分最低的预设数量的目标对象删除。5.根据权利要求4所述的信息推送方法，其特征在于，所述获取所述指定用户的用户信息包括：若所述指定用户为个人用户，则获取所述指定用户的个人信息作为所述用户信息；若所述指定用户为企业用户，则获取所述指定用户的采购记录作为所述用户信息。6.根据权利要求1至5中任一项所述的信息推送方法，其特征在于，所述产品信息为网络链接的形式，在向所述指定用户推送与所述目标对象相关联的产品信息之后，还包括：在预设时长之后，判断所述指定用户是否点击所述网络链接；若所述指定用户未点击所述网络链接，则扣除所述知识图谱的准确性分值第一分值；若所述指定用户已点击所述网络链接，则增加所述知识图谱的准确性分值第二分值；若所述知识图谱的准确性分值小于预设阈值，则输出预设的指示信息。7.一种信息推送装置，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：王盼，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44