【技术实现步骤摘要】
资源信息推送方法及服务器、资源信息展示方法及终端
本专利技术涉及网络
，特别涉及一种资源信息推送方法及服务器、资源信息展示方法及终端。
技术介绍
随着网络技术的发展，用户可以通过终端使用各种各样的资源信息，例如阅读文章、打游戏、观看电影、听音乐等。随着网络中资源信息的数量飞速增长，为了帮助用户在海量的资源信息中找到感兴趣的资源信息，服务器可以选取出用户感兴趣的资源信息，将其推送给终端，以便用户在终端上阅读感兴趣的资源信息。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现相关技术至少存在以下问题：目前推送资源信息时未考虑到用户的实际操作行为，推送的准确性较差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种资源信息推送方法及服务器、资源信息展示方法及终端，能够解决相关技术中推送文章的准确性较差问题。所述技术方案如下：第一方面，提供了一种资源信息推送方法，所述方法包括：获取资源信息，所述资源信息包括资源的多个不同使用阶段的内容信息；将所述资源信息和目标用户的使用偏好信息输入到多阶段模型中，输出所述目标用户对所述资源的至少一个使用阶段的偏好程度信息，其中，所述多阶段模型用于根据资源...
【技术保护点】
1.一种资源信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取资源信息，所述资源信息包括资源的多个不同使用阶段的内容信息；将所述资源信息和目标用户的使用偏好信息输入到多阶段模型中，输出所述目标用户对所述资源的至少一个使用阶段的偏好程度信息，其中，所述多阶段模型用于根据资源的不同使用阶段的内容信息预测目标用户对资源的不同使用阶段的偏好程度信息；基于至少一个偏好程度信息，对所述目标用户进行资源信息推送。
【技术特征摘要】
1.一种资源信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取资源信息，所述资源信息包括资源的多个不同使用阶段的内容信息；将所述资源信息和目标用户的使用偏好信息输入到多阶段模型中，输出所述目标用户对所述资源的至少一个使用阶段的偏好程度信息，其中，所述多阶段模型用于根据资源的不同使用阶段的内容信息预测目标用户对资源的不同使用阶段的偏好程度信息；基于至少一个偏好程度信息，对所述目标用户进行资源信息推送。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多阶段模型包括多个使用阶段的子模型，每个使用阶段的子模型用于根据对应使用阶段的内容信息，输出对应使用阶段的语义信息，每个使用阶段的子模型输出的语义信息与使用偏好信息匹配时，会触发下一个使用阶段的子模型进行语义信息的计算。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述资源信息和目标用户的使用偏好信息输入到多阶段模型中，输出所述目标用户对所述资源的至少一个使用阶段的偏好程度信息，包括：对于所述多阶段模型中的当前使用阶段的子模型，将当前使用阶段的内容信息输入到当前使用阶段的子模型中，输出当前使用阶段的语义信息；根据当前使用阶段的语义信息与使用偏好信息，计算当前使用阶段的偏好程度信息；输出所述当前使用阶段的偏好程度信息；当所述当前使用阶段的偏好程度信息符合预设条件时，将下一个使用阶段的内容信息输入到下一个使用阶段的子模型中。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将当前使用阶段的内容信息输入到当前使用阶段的子模型中，输出当前使用阶段的语义信息，包括：将当前使用阶段的内容信息输入到当前使用阶段的子模型的深度神经网络模型中，输出所述内容信息对应的向量，所述深度神经网络模型根据对应使用阶段的内容信息训练得到；将所述内容信息对应的向量以及当前使用阶段的使用附加信息输入到当前使用阶段的子模型的线性模型中，输出当前使用阶段的语义信息，所述线性模型根据对应使用阶段的使用附加信息训练得到。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述线性模型为预设函数，所述预设函数的输入参数包括当前使用阶段的内容信息以及使用附加信息；或，所述线性模型为具有可调节参数的预设函数，所述可调节参数基于当前使用阶段的内容信息以及使用附加信息确定；或，所述线性模型包括多个候选函数，所述线性模型对当前使用阶段的内容信息进行计算时，采用的候选函数基于当前使用阶段的内容信息以及使用附加信息确定。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多阶段模型的训练过程包括：获取多个样本资源信息，每个样本资源信息包括样本资源的多个使用阶段的内容信息以及每个使用阶段的内容信息的样本标签，所述样本标签用于指示对应的内容信息是否被展示；将所述每个样本资源信息和样本用户的使用偏好信息输入到初始多阶段模型中，输出样本用户对所述每个样本资源的至少一个使用阶段的偏好程度信息；根据所述每个样本资源每个使用阶段的偏好程度信息与对应使用阶段的样本标签之间的偏差，调整每个使用阶段的初始子模型的参数，直至每个初始子模型输出的偏好程度信息的偏差小于预设阈值。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个使用阶段包括第一个使用阶段和第二个使用阶段，所述第一个使用阶段为展示资源的标题、缩略图、摘要中的至少一项的阶段，所述第二个使用阶段为展示资源的全文的阶段。8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述多阶段模型包括多个使用阶段的子模型，每个使用阶段的子模型还用于根据对应使用阶段的内容信息和使用附加信息，输出对应使用阶段的语义信息。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述使用附加信息包括使用阶段的操作时长、所述目标用户的属性信息、非理性信息、社交信息、印象信息中的至少一项；其中所述非理性信息包括用户情绪信息、用户健康信息、天气信息、交通信息、日期事件信息、劳动状态信息中的至少一项，所述印象信息用于指示所述目标用户对所述资源信息的提供方的对应使用阶段的内容信息与下一个使用阶段的内容信息之间匹配程度的印象。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用偏好信息的获取过程包括：根据目标用户对历史资源的至少第一个使用阶段的内容信息的操作行为，获取所述目标用户的使用偏好信息。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据目标用户对历史资源的至少第一个使用阶段的内容信息的操作行为，获取所述目标用户的使用偏好信息之前，所述方法还包括：当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的浏览行为时，获取所述浏览行为的持续时长；和/或，当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的收听行为时，获取所述收听行为的持续时长；和/或，当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的观看行为时，获取所述观看行为的持续时长；和/或，当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的游戏行为时，获取所述游戏行为的持续时长、操作次数、操作频率的至少一项；和/或，当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的确认行为时，记录所述确认行为，所述确认行为是指确认进入下一个使用阶段的行为；和/或，当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的互动行为时，记录所述互动行为，所述互动行为是指所述目标用户与其他用户或资源信息的提供方进行交互的行为。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述记录所述互动行为，包括：当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的评论行为时，记录评论的内容；和/或，当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的分享行为时，记录分享的次数或分享的对象的数量；和/或，当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的打分行为时，记录所述打分行为的分值；和/或，当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的打赏行为时，记录所述打赏行为的金额；和/或，当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的送礼行为时，记录发送的虚拟礼物的数量、种类、金额中的至少一项；和/或，当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的购买行为时，记录所述购买行为的数量、金额的至少一项；和/或，当检测到所述目标用户对历史资源的任一个使用阶段的内容信息的发送弹幕行为时，记录发送的弹幕的内容。13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述确认行为包括点击行为、滑动行为、长按行为、语音确认行为中的至少一项。14.根据权利要求1-13任一项所述的方法，其特征在于，所述资源为文章；文章的第一个阅读阶段的内容信息包括文章的标题、缩略图、摘要中的至少一项，文章的第二个阅读阶段的内容信息为文章的全文；或，文章的第一个阅读阶段的内容信息包括文章的标题、缩略图、摘要中的至少一项，文章的第二个阅读阶段的内容信息为文章的试看片段，文章的第二个阅读阶段的内容信息为文章的全文。15.根据权利要求1-13任一项所述的方法，其特征在于，所述资源为视频；视频的第一个观看阶段的内容...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志斌，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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