一种用户偏好反向推送方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种用户偏好反向推送方法、装置、系统及存储介质，其中所述方法包括：采集用户的偏好类型信息，并为所述偏好类型信息构建偏好标签；获取待推信息资源集合，筛选出其中区别于偏好类型信息的反向类型信息，并为其构建反向标签；接收客户端发送的反向推送指令，根据反向推送指令获取反向类型信息对应的内容并向述用户推送。本发明专利技术在用户通过客户端触发反向推送指令后，能够向其推送与其偏好相区别的反向类型信息，从而使向用户推送的信息范围能够根据用户自身需求灵活的扩大化，增加用户对于平台或系统的粘性，提升用户水平，拓宽视野。宽视野。宽视野。

【技术实现步骤摘要】
一种用户偏好反向推送方法、装置、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及网络数据分析
，具体地说，涉及一种用户偏好反向推送方法、装置、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]用户偏好，为用户在考量产品、服务或信息时所做出的理性的具有倾向性的选择，是用户认知、心理感受及理性的经济学权衡的综合结果。从经济学角度讲，对理性的认知一般包括两个层面：1、偏好具有内在的一致性和有序性；2、决策过程遵从个人利益最大化。因此，基于一致性、有序性和用户的个人利益，偏好信息的准确获取和收集对于产品、服务或信息能够达到更高的价值。
[0003]基于互联网大数据分析技术的支持，用户偏好信息的收集以及推送，是当前各类APP基于客户大数据分析的基本功能，包括：归类的推送，技术的展示，信息的富集等等。用户偏好的信息收集和推送，首先极大方便了客户获取自己关心信息的获取，让客户感到系统知道自己想要看什么，喜欢看什么，提高用户体验度；其次，基于第一点，平台也能相应增加客户黏度，使得客户更加习惯于使用自身的APP，降低客户流失；再次，平台能够根据用户行为偏好，推送相关广告、产品等，创造需求和增加收入，这对于客户和平台，以及厂家是3赢的逻辑。方便于客户，为平台创收，且为厂家提供了展销渠道和流量。
[0004]但是，随着网速技术发展越来越快，各平台的APP种类数量越来越多，推送信息相应的也就愈发精准，提高了推送的准确性，但使得用户被自己的偏好所局限。例如，在打开用户经常使用的信息类APP，推送的内容范围其实很有限，基本都是不同作者发布的相似内容，甚至是机器人作者为增加客户偏好内容而自动增加的雷同文章视频等，使用户变成了被自己偏好类型所圈养的网络宠物，而并不知道其他领域的相关信息。
[0005]总之，现有的信息推送方法，虽然提高了推送信息的准确性，但是偏好局限性较大，大量的相似内容信息的存在，使信息推送逐渐单一化，相应的降低了用户的兴趣度，在长时间使用后出现审美疲劳，并且进一步降低了用户使用体验。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术提供一种用户偏好反向推送方法，包括：
[0007]采集用户的偏好类型信息，并为所述偏好类型信息构建偏好标签；
[0008]获取待推信息资源集合，筛选出其中区别于所述偏好类型信息的反向类型信息，并为其构建反向标签；
[0009]接收客户端发送的反向推送指令，根据所述反向推送指令获取所述反向类型信息对应的内容并向所述客户端推送。
[0010]优选地，所述接收客户端发送的反向推送指令，根据所述反向推送指令获取所述反向类型信息对应的内容并向所述客户端推送之后，还包括：
[0011]获取客户端所访问的反向类型信息；
[0012]获取用户访问的所述反向类型信息对应的访问时长；
[0013]判断所述访问时长是否超出预设访问阈值；
[0014]若是，则对所述反向类型信息赋予所述反转偏好标签，并将其归集于所述偏好类型信息所对应的集合中。
[0015]优选地，所述对所述反向类型信息赋予所述反转偏好标签之后，还包括：
[0016]获取当前的所述用户的所有所述反转偏好标签的特征词，构成反转偏好词集合；
[0017]根据所述反转偏好词集合通过预先训练好的人物侧写模型确定所述用户对应的反转关联特征词集合；
[0018]以当前的所述用户的所述访问时长为偏好值，计算其他具有相同的所述反转关联特征词集合的用户与当前的所述用户的相似度值；
[0019]若所述相似度值达到预设相似度阈值，则向当前的所述用户推送达到所述相似度值的所述用户的交友信息。
[0020]优选地，所述计算其他具有相同的所述反转关联特征词集合的用户与当前的所述用户的相似度值包括：
[0021]采用如下方法进行用户之间的相似度的计算：
[0022][0023]其中，sim(x,y)表示当前的所述用户x，与其他用户y之间的相似度；r
x,s
为当前的所述用户对所述反转偏好词集合的所述偏好值；S
xy
为当前的所述用户x和其他用户y共同的所述反转偏好词集合。
[0024]优选地，所述采集用户的偏好类型信息，并为所述偏好类型信息构建偏好标签，包括：
[0025]提取用户的当前访问信息的特征关键词；并且，获取用户的历史综合访问数据；
[0026]基于所述特征关键词和所述历史综合访问数据构建偏好词集群，并将所述偏好词集群通过预先训练好的识别模型构建所述用户对应的偏好类型信息，并为所述偏好类型信息赋予所述偏好标签。
[0027]优选地，所述获取用户的历史综合访问数据，包括：
[0028]获取用户的账户ID，并获取与所述账户ID对应的访问日志缓存文件；以及，获取所述账户ID对应的访问数据库中的访问数据；
[0029]根据所述访问数据和所述访问日志缓存文件确定所述用户的历史综合访问数据。
[0030]优选地，所述获取待推信息资源集合，筛选出其中区别于所述偏好类型信息的反向类型信息，并为其构建反向标签，包括：
[0031]基于关键词数据库，根据预设关键词关联对应关系确定与所述反向类型信息对应的关联关键信息；
[0032]将所述反向类型信息与所述关联关键信息构建为相关性信息集群；
[0033]筛选出排除所述相关性信息集群以外的关键词信息；
[0034]基于所述关键词信息，在所述待推信息资源集合中提取出与所述关键词信息对应
的信息题录，并确定所述信息题录对应的类型信息，且以所述类型信息，作为所述反向类型信息，并为其赋予所述反向标签。
[0035]此外，为解决上述问题，本专利技术还提供一种用户偏好反向推送装置，包括：
[0036]采集模块，用于采集用户的偏好类型信息，并为所述偏好类型信息构建偏好标签；
[0037]筛选模块，用于获取待推信息资源集合，筛选出其中区别于所述偏好类型信息的反向类型信息，并为其构建反向标签；
[0038]推送模块，用于接收客户端发送的反向推送指令，根据所述反向推送指令获取所述反向类型信息对应的内容并向所述客户端推送。
[0039]此外，为解决上述问题，本专利技术还提供一种用户偏好反向推送系统，包括存储器以及处理器，所述用户偏好反向推送程序，所述处理器运行所述用户偏好反向推送程序以使所述用户偏好反向推送系统执行如上述所述的用户偏好反向推送方法。
[0040]此外，为解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有用户偏好反向推送程序，所述用户偏好反向推送程序被处理器执行时实现如所述的用户偏好反向推送方法。
[0041]本专利技术提供了一种用户偏好反向推送方法、装置、系统及存储介质，其中，所述方法包括：采集用户的偏好类型信息，并为所述偏好类型信息构建偏好标签；获取待推信息资源集合，筛选出其中区别于所述偏好类型信息的反向类型信息，并为其构建反向标签；接收客户端发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户偏好反向推送方法，其特征在于，包括：采集用户的偏好类型信息，并为所述偏好类型信息构建偏好标签；获取待推信息资源集合，筛选出其中区别于所述偏好类型信息的反向类型信息，并为其构建反向标签；接收客户端发送的反向推送指令，根据所述反向推送指令获取所述反向类型信息对应的内容并向所述客户端推送。2.如权利要求1所述用户偏好反向推送方法，其特征在于，所述接收客户端发送的反向推送指令，根据所述反向推送指令获取所述反向类型信息对应的内容并向所述客户端推送之后，还包括：获取客户端所访问的反向类型信息；获取用户访问的所述反向类型信息对应的访问时长；判断所述访问时长是否超出预设访问阈值；若是，则对所述反向类型信息赋予所述反转偏好标签，并将其归集于所述偏好类型信息所对应的集合中。3.如权利要求2所述用户偏好反向推送方法，其特征在于，所述对所述反向类型信息赋予所述反转偏好标签之后，还包括：获取当前的所述用户的所有所述反转偏好标签的特征词，构成反转偏好词集合；根据所述反转偏好词集合通过预先训练好的人物侧写模型确定所述用户对应的反转关联特征词集合；以当前的所述用户的所述访问时长为偏好值，计算其他具有相同的所述反转关联特征词集合的用户与当前的所述用户的相似度值；若所述相似度值达到预设相似度阈值，则向当前的所述用户推送达到所述相似度值的所述用户的交友信息。4.如权利要求3所述用户偏好反向推送方法，其特征在于，所述计算其他具有相同的所述反转关联特征词集合的用户与当前的所述用户的相似度值包括：采用如下方法进行用户之间的相似度的计算：其中，sim(x,y)表示当前的所述用户x，与其他用户y之间的相似度；r
x,s
为当前的所述用户对所述反转偏好词集合的所述偏好值；S
xy
为当前的所述用户x和其他用户y共同的所述反转偏好词集合。5.如权利要求1所述用户偏好反向推送方法，其特征在于，所述采集用户的偏好类型信息，并为所述偏好类型信息构建偏好标签，包括：提取用户的当前访问信息的特征关键词；并且，获取用户的历史综合访问数据；基于所述特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：司大千，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：