用于推送信息的方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了用于推送信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于用户通过终端发送的搜索信息与预先设定的标识信息集合中的各条标识信息的相关性，确定上述搜索信息是否为第一类搜索信息；响应于确定上述搜索信息为第一类搜索信息，从上述标识信息集合中选取出目标标识信息；根据上述目标标识信息确定待展示信息；确定上述待展示信息的展示样式，并根据确定的展示样式向上述终端推送上述待展示信息。该实施方式实现了富于针对性的信息推送。

【技术实现步骤摘要】
用于推送信息的方法和装置
本申请涉及计算机
，具体涉及互联网
，尤其涉及用于推送信息的方法和装置。
技术介绍
随着互联网技术的不断发展，通过网络进行信息搜索已经成为用户非常重要的一种信息获取方式。例如，用户可以通过在搜索引擎中输入搜索信息，从而得到搜索结果页。有时，用户输入的搜索信息中可能会包含一些特殊词语，例如，产品词、品牌词等等，这类搜索信息中的这些特殊词语明确的表达了用户的搜索需求，然而，现有的信息推送方式通常是在网页上直接加载各种推送信息，这些推送信息与用户的搜索需求有明显的差异，从而，存在搜索信息利用不足，信息推送缺乏针对性的问题。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提出一种改进的用于推送信息的方法和装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种用于推送信息的方法，该方法包括：基于用户通过终端发送的搜索信息与预先设定的标识信息集合中的各条标识信息的相关性，确定上述搜索信息是否为第一类搜索信息；响应于确定上述搜索信息为第一类搜索信息，从上述标识信息集合中选取出目标标识信息；根据上述目标标识信息确定待展示信息；确定上述待展示信息的展示样式，并根据确定的展示样式向上述终端推送上述待展示信息。在一些实施例中，上述基于用户通过终端发送的搜索信息与预先设定的标识信息集合中的各条标识信息的相关性，确定上述搜索信息是否为第一类搜索信息，包括：响应于确定上述搜索信息中包括上述标识信息集合中的标识信息，计算上述搜索信息与上述标识信息集合中的各条标识信息的相关性；如果上述搜索信息与上述标识信息集合中的标识信息的相关性超过预先设定的相关性阈值，则确定上述搜索信息为第一类搜索信息。在一些实施例中，上述从上述标识信息集合中选取出目标标识信息，包括：对上述搜索信息进行分词，得到至少一个第一分词，使用预先训练的词向量列表，得到各第一分词对应的词向量，将上述至少一个第一分词中的各第一分词的词向量进行拼接，得到上述搜索信息的词向量，其中，上述词向量列表用于表征词与词向量之间的对应关系；对于上述标识信息集合中的每条标识信息，对该标识信息进行分词，得到至少一个第二分词，使用上述词向量列表，得到各第二分词对应的词向量，将上述至少一个第二分词中的各第二分词的词向量进行拼接，得到该标识信息的词向量；计算上述搜索信息的词向量与上述标识信息集合中的各条标识信息的词向量之间的余弦相似度；确定计算得到的余弦相似度最大值对应的标识信息为目标标识信息。在一些实施例中，上述词向量列表是通过以下方式得到的：利用机器学习算法，将样本词作为输入，将上述样本词对应的向量作为输出，训练得到上述词向量列表。在一些实施例中，上述确定上述待展示信息的展示样式，包括：使用预先训练的预测模型确定上述待展示信息的展示样式，其中，上述预测模型用于表征搜索相关信息与展示样式的对应关系；以及上述预测模型是通过以下方式训练得到的：利用逻辑回归模型，将历史搜索相关信息作为输入，将上述历史搜索相关信息对应的待展示信息被点击时的展示样式作为输出，训练得到预测模型。在一些实施例中，上述展示样式包括以下至少一项：文字样式、咨询样式、电话样式和应用下载样式。第二方面，本申请实施例提供了一种用于推送信息的装置，该装置包括：第一确定单元，用于基于用户通过终端发送的搜索信息与预先设定的标识信息集合中的各条标识信息的相关性，确定上述搜索信息是否为第一类搜索信息；选取单元，用于响应于确定上述搜索信息为第一类搜索信息，从上述标识信息集合中选取出目标标识信息；第二确定单元，用于根据上述目标标识信息确定待展示信息；推送单元，用于确定上述待展示信息的展示样式，并根据确定的展示样式向上述终端推送上述待展示信息。在一些实施例中，上述第一确定单元进一步用于：响应于确定上述搜索信息中包括上述标识信息集合中的标识信息，计算上述搜索信息与上述标识信息集合中的各条标识信息的相关性；如果上述搜索信息与上述标识信息集合中的标识信息的相关性超过预先设定的相关性阈值，则确定上述搜索信息为第一类搜索信息。在一些实施例中，上述选取单元进一步用于：对上述搜索信息进行分词，得到至少一个第一分词，使用预先训练的词向量列表，得到各第一分词对应的词向量，将上述至少一个第一分词中的各第一分词的词向量进行拼接，得到上述搜索信息的词向量，其中，上述词向量列表用于表征词与词向量之间的对应关系；对于上述标识信息集合中的每条标识信息，对该标识信息进行分词，得到至少一个第二分词，使用上述词向量列表，得到各第二分词对应的词向量，将上述至少一个第二分词中的各第二分词的词向量进行拼接，得到该标识信息的词向量；计算上述搜索信息的词向量与上述标识信息集合中的各条标识信息的词向量之间的余弦相似度；确定计算得到的余弦相似度最大值对应的标识信息为目标标识信息。在一些实施例中，上述词向量列表是通过以下方式得到的：利用机器学习算法，将样本词作为输入，将上述样本词对应的向量作为输出，训练得到上述词向量列表。在一些实施例中，上述推送单元进一步用于：使用预先训练的预测模型确定上述待展示信息的展示样式，其中，上述预测模型用于表征搜索相关信息与展示样式的对应关系；以及上述预测模型是通过以下方式训练得到的：利用逻辑回归模型，将历史搜索相关信息作为输入，将上述历史搜索相关信息对应的待展示信息被点击时的展示样式作为输出，训练得到预测模型。在一些实施例中，上述展示样式包括以下至少一项：文字样式、咨询样式、电话样式和应用下载样式。第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，该服务器包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。本申请实施例提供的用于推送信息的方法和装置，基于用户发送的搜索信息与标识信息集合中的各条标识信息的相关性，确定上述搜索信息是否为第一类搜索信息，而后响应于确定上述搜索信息为第一类搜索信息，从上述标识信息集合中选取出目标标识信息，并根据上述目标标识信息确定待展示信息，最后确定上述待展示信息的展示样式，并根据确定的展示样式向终端推送上述待展示信息，有效利用了搜索信息与标识信息的相关性，实现了富于针对性的信息推送。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的用于推送信息的方法的一个实施例的流程图；图3中的A1、A2、A3和A4是根据本申请的展示样式的示意图；图4是根据本申请的用于推送信息的方法的一个应用场景的示意图；图5是根据本申请的用于推送信息的装置的一个实施例的结构示意图；图6是适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于推送信息的方法，其特征在于，所述方法包括：基于用户通过终端发送的搜索信息与预先设定的标识信息集合中的各条标识信息的相关性，确定所述搜索信息是否为第一类搜索信息；响应于确定所述搜索信息为第一类搜索信息，从所述标识信息集合中选取出目标标识信息；根据所述目标标识信息确定待展示信息；确定所述待展示信息的展示样式，并根据确定的展示样式向所述终端推送所述待展示信息。

【技术特征摘要】
1.一种用于推送信息的方法，其特征在于，所述方法包括：基于用户通过终端发送的搜索信息与预先设定的标识信息集合中的各条标识信息的相关性，确定所述搜索信息是否为第一类搜索信息；响应于确定所述搜索信息为第一类搜索信息，从所述标识信息集合中选取出目标标识信息；根据所述目标标识信息确定待展示信息；确定所述待展示信息的展示样式，并根据确定的展示样式向所述终端推送所述待展示信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于用户通过终端发送的搜索信息与预先设定的标识信息集合中的各条标识信息的相关性，确定所述搜索信息是否为第一类搜索信息，包括：响应于确定所述搜索信息中包括所述标识信息集合中的标识信息，计算所述搜索信息与所述标识信息集合中的各条标识信息的相关性；如果所述搜索信息与所述标识信息集合中的标识信息的相关性超过预先设定的相关性阈值，则确定所述搜索信息为第一类搜索信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述标识信息集合中选取出目标标识信息，包括：对所述搜索信息进行分词，得到至少一个第一分词，使用预先训练的词向量列表，得到各第一分词对应的词向量，将所述至少一个第一分词中的各第一分词的词向量进行拼接，得到所述搜索信息的词向量，其中，所述词向量列表用于表征词与词向量之间的对应关系；对于所述标识信息集合中的每条标识信息，对该标识信息进行分词，得到至少一个第二分词，使用所述词向量列表，得到各第二分词对应的词向量，将所述至少一个第二分词中的各第二分词的词向量进行拼接，得到该标识信息的词向量；计算所述搜索信息的词向量与所述标识信息集合中的各条标识信息的词向量之间的余弦相似度；确定计算得到的余弦相似度最大值对应的标识信息为目标标识信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述词向量列表是通过以下方式得到的：利用机器学习算法，将样本词作为输入，将所述样本词对应的向量作为输出，训练得到所述词向量列表。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待展示信息的展示样式，包括：使用预先训练的预测模型确定所述待展示信息的展示样式，其中，所述预测模型用于表征搜索相关信息与展示样式的对应关系；以及所述预测模型是通过以下方式训练得到的：利用逻辑回归模型，将历史搜索相关信息作为输入，将所述历史搜索相关信息对应的待展示信息被点击时的展示样式作为输出，训练得到预测模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述展示样式包括以下至少一项：文字样式、咨询样式、电话样式和应用下载样式。7.一种用于推送信息的装置，其特征在于，所述装置包括：第一确定单元，用于基于用户通过终端发送的搜索信息与预先设定的标识信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑慧懿，曹童心，杨啸晗，陶静，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11