本公开的实施例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：获取用户的行为特征向量和信息对应的特征向量；利用信息的特征向量和预先训练的特征提取模型，更新用户的行为特征向量，其中，特征提取模型包括编码网络和解码网络，解码网络以信息的特征向量为Query且以编码网络的输出结果为Key和Value；根据更新后的行为特征向量，确定该用户针对该信息的关注度；响应于确定关注度符合预设条件，向该用户所使用的终端设备推送该信息。该实施方式有助于提升向用户推送的信息的精确性。精确性。精确性。
【技术实现步骤摘要】
用于推送信息的方法和装置
[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及用于推送信息的方法和装置。
技术介绍
[0002]个性化推送目前已广泛应用在各种信息推送场景中，以从网络的海量信息中向用户推送其较感兴趣的信息，实现个性化精准推送。例如，视频推送、物品推送、文章推送、好友推荐等等。
[0003]信息推送通常包括召回、粗排、精排、重排等多个步骤。其中，召回一般是指从指定的所有信息中快速选择一部分信息，粗排一般是基于个性化从召回的信息中进一步筛选出部分信息，精排一般是在粗排结果的基础上进行更精细的个性化信息筛选，重排一般会对精排结果以组合的形式进行重新排序，再通过一系列预设的规则等进行过滤，得到最终信息推送结果并呈现至用户。
[0004]现有的个性化信息推送方法主要都是将用户的历史行为信息转化为一个固定长度的特征向量，然后利用这一特征向量进行相似度等计算以确定用户较感兴趣的信息。
技术实现思路
[0005]本公开的实施例提出了用于推送信息的方法和装置。
[0006]第一方面，本公开的实施例提供了一种用于推送信息的方法，该方法包括：获取用户的行为特征向量和信息对应的特征向量；利用信息的特征向量和预先训练的特征提取模型，更新用户的行为特征向量，其中，特征提取模型包括编码网络和解码网络，解码网络以信息的特征向量为Query且以编码网络的输出结果为Key和Value；根据更新后的行为特征向量，确定该用户针对该信息的关注度；响应于确定关注度符合预设条件，向该用户所使用的终端设备推送该信息。
[0007]第二方面，本公开的实施例提供了一种用于推送信息的装置，该装置包括：获取单元，被配置成获取用户的行为特征向量和信息对应的特征向量；更新单元，被配置成利用信息的特征向量和预先训练的特征提取模型，更新用户的行为特征向量，其中，特征提取模型包括编码网络和解码网络，解码网络以信息的特征向量为Query且以编码网络的输出结果为Key和Value；确定单元，被配置成根据更新后的行为特征向量，确定该用户针对该信息的关注度；推送单元，被配置成响应于确定关注度符合预设条件，向该用户所使用的终端设备推送该信息。
[0008]第三方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得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。
[0009]第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，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。
[0010]本公开的实施例提供的用于推送信息的方法和装置，通过特征提取模型中的解码
网络以待推送的信息的特征向量为Query且以编码网络的输出结果为Key和Value，对用户的行为特征向量进行更新，从而可以强化用户的行为特征向量中与待推送的信息相关度较高的特征，同时弱化用户的行为特征向量中与与待推送的信息相关度较低或无关的特征，进而根据更新后的行为特征向量可以更准确地确定用户对该待推送的信息的关注度，再基于关注度确定是否向用户推送该信息有助于提升向用户推送的信息的精确性。
附图说明
[0011]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，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0012]图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
[0013]图2是根据本公开的用于推送信息的方法的一个实施例的流程图；
[0014]图3是特征提取模型的一个示意性的结构示意图；
[0015]图4是根据本公开的用于推送信息的方法的又一个实施例的流程图；
[0016]图5是根据本公开的用于推送信息的方法的再一个实施例的流程图；
[0017]图6是根据本公开的实施例的用于推送信息的方法的一个应用场景的示意图；
[0018]图7是根据本公开的用于推送信息的装置的一个实施例的结构示意图；
[0019]图8是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0020]下面结合附图和实施例对本公开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，附图中仅示出了与相关的部分。
[0021]需要说明的是，本公开中的实施例所涉及的数据采集(如用户行为数据、行为特征、信息的属性特征等等)是在已获取到相关主体的授权的基础上进行的，均符合相关法律法规的规定。
[0022]需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
[0023]图1示出了可以应用本公开的用于推送信息的方法或用于推送信息的装置的实施例的示例性架构100。
[0024]如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
[0025]终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用。例如，浏览器类应用、搜索类应用、即时通信工具、社交平台、信息流类应用等等。
[0026]终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软
件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
[0027]服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如为终端设备101、102、103上安装的客户端应用提供服务支持的后端服务器。服务器105可以获取终端设备101、102、103对应的用户的行为特征向量和待推送的信息对应的特征向量，然后利用预先训练的特征提取模型更新用户的行为特征向量，并根据更新后的用户的行为特征向量确定用户针对该信息的关注度，若关注度符合预设条件，则可以进一步向终端设备101、102、103推送该信息。
[0028]需要说明的是，本公开的实施例所提供的用于推送信息的方法一般由服务器105执行，相应地，用于推送信息的装置一般设置于服务器105中。
[0029]还需要指出的是，终端设备101、102、103中也可以安装有信息处理类应用，终端设备101、102、103也可以基于信息处理类应用获取用户的行为特征向量和待推送的信息对应的特征向量，然后利用预先训本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于推送信息的方法，包括：获取用户的行为特征向量和信息对应的特征向量；利用所述信息的特征向量和预先训练的特征提取模型，更新所述行为特征向量，其中，所述特征提取模型包括编码网络和解码网络，解码网络以信息的特征向量为Query且以编码网络的输出结果为Key和Value；根据更新后的行为特征向量，确定所述用户针对所述信息的关注度；响应于确定所述关注度符合预设条件，向所述用户所使用的终端设备推送所述信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述特征提取模型包括第一解码网络和第二解码网络，其中，第一解码网络根据信息的特征向量和编码网络的输出结果生成第一行为特征向量，第二解码网络根据信息的特征向量和第一行为特征向量生成第二行为特征向量；以及所述利用所述信息的特征向量和预先训练的特征提取模型，更新所述行为特征向量，包括：确定所述第一行为特征向量和第二行为特征向量作为更新后的行为特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述行为特征向量用于表征所述用户在至少一个历史时段内对应的交互信息集。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：获取关联特征向量，其中，所述关联特征向量用于表征以下至少一项：所述信息的属性特征、所述用户的属性特征、所述用户针对所述信息的交互特征；以及所述根据更新后的行为特征向量，确定所述用户针对所述信息的关注度，包括：根据所述关联特征向量、所述更新后的行为特征向量和所述信息的特征向量，确定所述用户针对所述信息的关注度。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述关联特征向量基于低频过滤处理得到。6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述关联特征向量、所述更新后的行为特征向量和所述信息的特征向量，确定所述用户针对所述信息的关注度，包括：将所述关联特征向量、所述更新后的行为特征向量和所述信息的特征向量输入至预先训练的关注度生成模型，得到所述用户针对所述信息的关注度。7.根据权利要求1
‑
6之一所述的方法，其中，所述信息属于目标信息集；以及所述利用所述信息的特征向量和预先训练的特征提取模型，更新所述行为特征向量，以及根据更新后的行为特征向量，确定所述用户针对所述信息的关注度包括：对于所述目标信息中的信息，利用该信息的特征向量和特征提取模型，更新所述行为特征向量；根据更新后的行为特征向量，确定所述用户针对该信息的关注度；以及所述响应于确定所述关注度符合预设条件，向所述用户所使用的终端设备推送所述信息，包括：根据所述目标信息集中的信息分别对应的关注度，从所述目标信息集中选取信息进行推送。8.一种用于推送信息的装置，其中，所述装置包括：获取单元，被配置成获取用户的行为特征向量和信息对应的特征向量...
【专利技术属性】
技术研发人员：裘弘亮，李征，王冬月，丁卓冶，
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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