本发明专利技术公开了一种目标资源的推送方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：对第一类目标资源的特征数据进行向量化处理，以得到所述第一类目标资源的特征向量；计算所述第一类目标资源的特征向量和第二类目标资源的特征向量之间的相似度，根据所述相似度计算结果筛选出与第一类目标资源相似的第二类目标资源；根据所述与第一类目标资源相似的第二类目标资源的质量评估值，确定所述第一类目标资源的质量评估值；根据所述第一类目标资源的质量评估值进行目标资源的推送。通过以上步骤，能够提高资源推送的效果，降低资源推送对系统计算资源的占用，提高被推送者的用户体验。提高被推送者的用户体验。提高被推送者的用户体验。
【技术实现步骤摘要】
目标资源的推送方法和装置
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种目标资源的推送方法和装置。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的发展，在线上和线下进行资源的推送(或者说投放)越来越普遍。例如，电商平台可通过多种渠道对优惠券、广告等资源进行推送，视频网站平台可通过多种渠道对视频等资源进行推送。在进行资源推送时，如何对资源的质量进行评估是一个关键问题，其往往影响到资源推送的效果。比如，对资源进行质量评估的准确性低，会导致资源推送效果不理想，不仅降低了被推送者的用户体验，而且造成进行资源推送所需的人力物力的浪费。
[0003]在现有技术中，绝大部分的资源质量评估模型采用单一的机器学习模型，且只输出一个整体的评分，并未细分到具体的渠道维度。即使将渠道维度考虑进去，现有技术中也需要根据不同的渠道，分别训练不同的质量评估模型。
[0004]在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：第一、在不同渠道进行资源推送时存在巨大差异，如果不考虑渠道因素，只使用一个整体的评分，会极大地降低资源质量评估的准确性，进而降低后续资源推送的效果。第二、在进行资源推送时，如果根据不同的渠道建立不同的资源质量评估模型，则需要针对不同渠道训练相应的模型，不仅占用了系统大量的计算资源，浪费了大量的人力物力资源，而且质量评估效果不理想，进而导致资源推送效果不理想。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术提供一种目标资源的推送方法和装置，能够提高资源推送的效果，降低资源推送对系统计算资源的占用，提高被推送者的用户体验。
[0006]为实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种目标资源的推送方法。
[0007]本专利技术的目标资源推送方法包括：对第一类目标资源的特征数据进行向量化处理，以得到所述第一类目标资源的特征向量；其中，所述第一类目标资源为未推送过的目标资源；计算所述第一类目标资源的特征向量和第二类目标资源的特征向量之间的相似度，根据所述相似度计算结果筛选出与第一类目标资源相似的第二类目标资源；其中，所述第二类目标资源为已推送过的目标资源；根据所述与第一类目标资源相似的第二类目标资源的质量评估值，确定所述第一类目标资源的质量评估值；根据所述第一类目标资源的质量评估值进行目标资源的推送。
[0008]可选地，所述计算所述第一类目标资源的特征向量和第二类目标资源的特征向量之间的相似度，根据所述相似度计算结果筛选出与第一类目标资源相似的第二类目标资源包括：计算所述第一类目标资源的特征向量与目标渠道下的第二类目标资源的特征向量之间的相似度；在目标渠道下的相似度最大值满足预设条件时，将与所述相似度最大值对应的第二类目标资源作为与第一类目标资源相似的第二类目标资源。
[0009]可选地，所述计算所述第一类目标资源的特征向量和第二类目标资源的特征向量之间的相似度，根据所述相似度计算结果筛选出与第一类目标资源相似的第二类目标资源还包括：在目标渠道下的相似度最大值不满足预设条件时，计算所述第一类目标资源的特征向量与全渠道下的第二类目标资源的相似度，并将所述全渠道下与相似度最大值对应的第二类目标资源作为与第一类目标资源相似的第二类目标资源。
[0010]可选地，所述根据所述与第一类目标资源相似的第二类目标资源的质量评估值，确定所述第一类目标资源的质量评估值包括：获取预先存储的与第一类目标资源相似的第二类目标资源的实际点击率或者实际转化率，并将所述实际点击率或者实际转化率作为第一类目标资源的质量评估值。
[0011]可选地，所述根据所述第一类目标资源的质量评估值进行目标资源的推送包括：根据所述第一类目标资源的质量评估值从目标资源中筛选出待推荐资源，并对所述待推荐资源进行推送；或者，根据所述第一类目标资源的质量评估值确定目标资源的展示顺序，并按照所述展示顺序对所述目标资源进行推送。
[0012]可选地，所述第一类目标资源的特征数据包括：与所述第一类目标资源相关联的物品信息；所述对第一类目标资源的特征数据进行向量化处理，以得到所述第一类目标资源的特征向量包括：基于词嵌入模型对与所述第一类目标资源相关联的物品信息进行向量化处理，以得到与所述第一类目标资源相关联的各个物品信息的特征向量；对与所述第一类目标资源相关联的各个物品信息的特征向量进行融合处理，以得到所述第一类目标资源的特征向量。
[0013]可选地，所述方法还包括：在所述第一类目标资源被推送以后，根据其在目标渠道下的实际点击率或者实际转化率对其质量评估值进行更新。
[0014]为实现上述目的，根据本专利技术的另一个方面，提供了一种目标资源的推送装置。
[0015]本专利技术的目标资源的推送装置包括：向量化处理模块，用于对第一类目标资源的特征数据进行向量化处理，以得到所述第一类目标资源的特征向量；其中，所述第一类目标资源为未推送过的目标资源；筛选模块，用于计算所述第一类目标资源的特征向量和第二类目标资源的特征向量之间的相似度，根据所述相似度计算结果筛选出与第一类目标资源相似的第二类目标资源；其中，所述第二类目标资源为已推送过的目标资源；确定模块，用于根据所述与第一类目标资源相似的第二类目标资源的质量评估值，确定所述第一类目标资源的质量评估值；推送模块，用于根据所述第一类目标资源的质量评估值进行目标资源的推送。
[0016]为实现上述目的，根据本专利技术的再一个方面，提供了一种电子设备。
[0017]本专利技术的电子设备，包括：一个或多个处理器；以及，存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术的目标资源的推送方法。
[0018]为实现上述目的，根据本专利技术的又一个方面，提供了一种计算机可读介质。
[0019]本专利技术的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本专利技术的目标资源的推送方法。
[0020]上述专利技术中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过对第一类目标资源的特征数据进行向量化处理，以得到所述第一类目标资源的特征向量，计算所述第一类目标资
源的特征向量和第二类目标资源的特征向量之间的相似度，根据所述相似度计算结果筛选出与第一类目标资源相似的第二类目标资源，根据所述与第一类目标资源相似的第二类目标资源的质量评估值确定所述第一类目标资源的质量评估值，根据所述第一类目标资源的质量评估值进行目标资源的推送这些步骤，能够提高资源推送的效果，降低资源推送对系统计算资源的占用，提高被推送者的用户体验。
[0021]上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
[0022]附图用于更好地理解本专利技术，不构成对本专利技术的不当限定。其中：
[0023]图1是根据本专利技术第一实施例的目标资源的推送方法的主要流程示意图；
[0024]图2是根据本专利技术第二实施例的目标资源的推送方法的主要流程示意图；
[0025]图3是根据本专利技术第三本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标资源的推送方法，其特征在于，所述方法包括：对第一类目标资源的特征数据进行向量化处理，以得到所述第一类目标资源的特征向量；其中，所述第一类目标资源为未推送过的目标资源；计算所述第一类目标资源的特征向量和第二类目标资源的特征向量之间的相似度，根据所述相似度计算结果筛选出与第一类目标资源相似的第二类目标资源；其中，所述第二类目标资源为已推送过的目标资源；根据所述与第一类目标资源相似的第二类目标资源的质量评估值，确定所述第一类目标资源的质量评估值；根据所述第一类目标资源的质量评估值进行目标资源的推送。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一类目标资源的特征向量和第二类目标资源的特征向量之间的相似度，根据所述相似度计算结果筛选出与第一类目标资源相似的第二类目标资源包括：计算所述第一类目标资源的特征向量与目标渠道下的第二类目标资源的特征向量之间的相似度；在目标渠道下的相似度最大值满足预设条件时，将与所述相似度最大值对应的第二类目标资源作为与第一类目标资源相似的第二类目标资源。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一类目标资源的特征向量和第二类目标资源的特征向量之间的相似度，根据所述相似度计算结果筛选出与第一类目标资源相似的第二类目标资源还包括：在目标渠道下的相似度最大值不满足预设条件时，计算所述第一类目标资源的特征向量与全渠道下的第二类目标资源的相似度，并将所述全渠道下与相似度最大值对应的第二类目标资源作为与第一类目标资源相似的第二类目标资源。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述与第一类目标资源相似的第二类目标资源的质量评估值，确定所述第一类目标资源的质量评估值包括：获取预先存储的与第一类目标资源相似的第二类目标资源的实际点击率或者实际转化率，并将所述实际点击率或者实际转化率作为第一类目标资源的质量评估值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一类目标资源的质量评估值进行目标资源的推送包括：根据所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：周鹏，王云涛，周默，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：
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