信息推送方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种信息推送方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过获取参与课程活动事件的多个学员的学员信息；根据多个学员信息中的用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息，构建课程活动事件对应的异构图；将多个异构图作为训练样本，对预设的图神经网络进行迭代训练，得到训练好的异构图神经网络；获取待推广广告的标签信息，标签信息与用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息中的至少一个相关；将标签信息输入至异构图神经网络进行预测，以确定多个目标用户，并向多个目标用户推送待推广广告。本申请还涉及区块链技术，能够实现广告信息的精准投放，提高广告信息的转化率。提高广告信息的转化率。提高广告信息的转化率。

【技术实现步骤摘要】
信息推送方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及智能决策的
，尤其涉及一种信息推送方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]线上教育场景中，常会结合课程内容推送相关产品的广告信息供学员选购。例如在地理课程中根据本次课程涉及的地区推送旅游广告等。但是现有广告信息的推送都局限于学员，受众非常有限。为了解决这一问题，现有的方法也会将生成的广告信息随机地推送给其他非学员，例如是正在浏览课程的用户、在线上教育平台注册过账号的用户等。但是向这些用户推送广告信息能获得的有效反馈非常有限，广告信息的转化率不高。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的在于提供一种信息推送方法、装置、设备及存储介质，旨在实现广告信息的精准投放，提高广告信息的转化率。
[0004]第一方面，本申请提供一种信息推送方法，包括：
[0005]获取参与课程活动事件的多个学员的学员信息；
[0006]根据多个所述学员信息中的用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息，构建所述课程活动事件对应的异构图；<br/>[0007]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息推送方法，其特征在于，包括：获取参与课程活动事件的多个学员的学员信息；根据多个所述学员信息中的用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息，构建所述课程活动事件对应的异构图；将多个所述异构图作为训练样本，对预设的图神经网络进行迭代训练，得到训练好的异构图神经网络；获取待推广广告的标签信息，所述标签信息与用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息中的至少一个相关；将所述标签信息输入至所述异构图神经网络进行预测，以确定多个目标用户，并向多个所述目标用户推送所述待推广广告。2.如权利要求1所述的信息推送方法，其特征在于，所述根据多个所述学员信息中的用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息，构建所述课程活动事件对应的异构图，包括：将每个所述学员信息中的用户关系信息、课程活动信息和技能学习信息作为节点，得到节点集合；确定每两个所述节点之间的关联关系，得到关联关系集合；根据所述节点集合和所述关联关系集合，构建所述课程活动事件对应的异构图。3.如权利要求2所述的信息推送方法，其特征在于，所述根据所述节点集合和所述关联关系集合，构建所述课程活动事件对应的异构图，包括：生成所述节点集合中的多个目标节点的散点图；根据所述关联关系集合，对所述散点图中的多个目标节点进行连接；将完成连接的所述散点图作为所述异构图。4.如权利要求3所述的信息推送方法，其特征在于，所述根据所述关联关系集合，对所述散点图中的多个目标节点进行连接，包括：根据所述关联关系集合中的每两个所述节点之间的关联关系，确定每两个所述目标节点之间的元路径；根据每两个所述目标节点之间的元路径，对所述散点图中的多个所述目标节点进行连线。5.如权利要求1
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4中任一项所述的信息推送方法，其特征在于，所述图神经网络包括异构图注意力网络；所述将多个所述异构图作为训练样本，对预设的图神经网络进行迭代训练，得到训练好的异构图神经网络，包括：将所述异构图作为训练样本输入至所述异构图注意力网络，得到节点级别的第一输出权重和语义级别的第二输出权重；根据所述第一输出权重和所述第二输出权重，计算所述异构图注意力网络的模型损失值；基于所述模型损失值更新所述异构图注意力网络的模型参数；根据多个所述异构图对更新的所述异构图...

【专利技术属性】
技术研发人员：余玉霞，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：