一种数据推送平台制造技术

本申请提供一种数据推送平台，包括：特征处理模块和多个数据推送模型；所述特征处理模块，用于针对所述各个数据推送模型分别配置对应的用户特征，并将所述用户特征发送至对应的数据推送模型；所述数据推送模型，用于获得与所述数据推送模型对应的用户特征，并根据所述用户特征，从待推送的数据集中确定推送数据。该平台通过特征处理模块为多个数据推送模型分配对应的用户特征，使得在使用某个数据推送模型向用户推送数据时，该数据推送模型能够直接调用为其配置的用户特征，提高了各个数据推送模型获取所需用户特征的效率，并基于该用户特征，从待推送的数据集中确定推送数据，提高了所述数据推送平台向用户推送数据的推送效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种数据推送平台


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种数据推送平台。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的不断发展，涌现出了越来越多的数据推送业务，现有的数据推送业务都有相应的数据特征需求，且数据特征的生产、质量，直接决定了用于数据推送模型的质量和迭代速率。
[0003]为了使得数据推送模型在实际的业务场景中发挥更好的效益，需要建设一个更好的数据推送平台。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种数据推送平台，以建设一个更好的数据推送平台。
[0005]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种数据推送平台，包括：特征处理模块和多个数据推送模型；
[0006]所述特征处理模块，用于针对所述各个数据推送模型分别配置对应的用户特征，并将所述用户特征发送至对应的数据推送模型；
[0007]所述数据推送模型，用于获得与所述数据推送模型对应的用户特征，并根据所述用户特征，从待推送的数据集中确定推送数据。
[0008]在本申请的一种可选实施方式中，为各个数据推送模型分别配置的用户特征，包括：
[0009]所述用户的个人信息特征和所述用户的数据偏好特征。
[0010]在本申请的一种可选实施方式中，所述用户的个人信息特征，包括以下特征中一个或多个的组合：
[0011]所述用户的年龄特征、所述用户所处位置的位置特征、所述用户的性别特征。
[0012]在本申请的一种可选实施方式中，所述用户的数据偏好特征通过以下方式获得：
[0013]根据所述用户浏览不同数据的浏览时长信息，确定所述用户的第一数据偏好特征；和/或，
[0014]根据所述用户浏览数据的浏览记录信息，确定所述用户的第二数据偏好特征；和/或，
[0015]根据所述用户针对数据的评论信息，确定所述用户的第三数据偏好特征。
[0016]在本申请的一种可选实施方式中，所述根据所述用户特征，从待推送的数据集中确定推送数据，包括：
[0017]将所述用户特征输入所述数据推送模型，以使所述数据推送模型基于所述用户特征对所述待推送数据集中的各数据进行推送分析，确定所述推送数据。
[0018]在本申请的一种可选实施方式中，所述将所述用户特征输入所述数据推送模型，以使所述数据推送模型基于所述用户特征对所述待推送数据集中的各数据进行推送分析，
确定所述推送数据，包括：
[0019]将所述用户特征输入所述数据推送模型，通过所述数据推送模型，对所述待推送数据集中各数据的数据特征和所述用户特征进行匹配处理；基于匹配结果，确定所述推送数据。
[0020]在本申请的一种可选实施方式中，还包括：日志服务模块；
[0021]所述日志服务模块，用于以用户浏览日志的形式记录所述数据推送模型向所述用户推送的推送数据；
[0022]其中，所述用户浏览日志，包括：所述数据推送模型的信息，以及所述数据推送模型向所述用户推送的推送数据。
[0023]在本申请的一种可选实施方式中，还包括：展示模块；
[0024]所述展示模块，用于展示所述推送数据；
[0025]所述以用户浏览日志的形式记录所述数据推送模型向所述用户推送的推送数据，包括：
[0026]以用户浏览日志的形式记录所述展示过的推送数据。
[0027]在本申请的一种可选实施方式中，还包括：模型训练模块；
[0028]所述模型训练模块，用于从所述日志服务模块调取所述用户浏览日志，并基于所述用户浏览日志，训练所述用户浏览日志中记录的数据推荐模型。
[0029]在本申请的一种可选实施方式中，所述数据推送模型通过以下方式进行训练：
[0030]确定向所述用户推送的推送数据的数据特征；所述数据特征用于表示所述推送数据的数据属性信息；
[0031]基于所述数据特征和所述用户特征，对所述数据推送模型进行训练。
[0032]与现有技术相比，本申请具有以下优点：
[0033]本申请提供一种数据推送平台，包括：特征处理模块和多个数据推送模型；所述特征处理模块，用于针对所述各个数据推送模型分别配置对应的用户特征，并将所述用户特征发送至对应的数据推送模型；所述数据推送模型，用于获得与所述数据推送模型对应的用户特征，并根据所述用户特征，从待推送的数据集中确定推送数据。
[0034]所述数据推送平台，通过特征处理模块为多个数据推送模型分配对应的用户特征，使得在使用某个数据推送模型向用户推送数据时，该数据推送模型能够直接调用为其配置的用户特征，提高了各个数据推送模型获取所需用户特征的效率，并基于该用户特征，从待推送的数据集中确定推送数据，提高了所述数据推送平台向用户推送数据的推送效率。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0036]图1为本申请一实施例提供的数据推送平台的应用场景示意图；
[0037]图2为本申请另一实施例提供的数据推送平台结构示意图；
[0038]图3为本申请另一实施例提供的日志服务模块的日志流程图。
具体实施方式
[0039]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0040]随着计算机技术的不断发展，涌现出了越来越多的数据推送业务，现有的数据推送业务都有相应的数据特征需求，且数据特征的生产、质量，直接决定了用于数据推送模型的质量和迭代速率。
[0041]为了使得数据推送模型在实际的业务场景中发挥更好的效益，本申请实施例提供一种数据推送平台。
[0042]示例性实施环境
[0043]首先，为了便于理解本申请提供的所述数据推送平台，本申请首先针对所述数据推送平台的应用场景对所述数据推送平台进行介绍，请参考图1，图1为本申请一实施例提供的数据推送平台的应用场景示意图。
[0044]所述数据推送平台的具体应用场景为向用户推送用户可能感兴趣的视频。
[0045]如图1所示，所述数据推送平台，包括：特征处理模块101、排序模型102、排序模型103，以及排序模型104。
[0046]其中，特征处理模块101，用于针对排序模型102、排序模型103，以及排序模型104分别配置对应的用户特征。
[0047]其中，所述用户特征可以理解为用户的一种用户画像，在本申请的一种可选实施方式中，所述用户特征包括但不限于所述用户的个人信息特征(例如：年龄、性别等特征)和用户的数据偏好特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据推送平台，其特征在于，包括：特征处理模块和多个数据推送模型；所述特征处理模块，用于针对所述各个数据推送模型分别配置对应的用户特征，并将所述用户特征发送至对应的数据推送模型；所述数据推送模型，用于获得与所述数据推送模型对应的用户特征，并根据所述用户特征，从待推送的数据集中确定推送数据。2.根据权利要求1所述的数据推送平台，其特征在于，为各个数据推送模型分别配置的用户特征，包括：所述用户的个人信息特征和所述用户的数据偏好特征。3.根据权利要求2所述的数据推送平台，其特征在于，所述用户的个人信息特征，包括以下特征中一个或多个的组合：所述用户的年龄特征、所述用户所处位置的位置特征、所述用户的性别特征。4.根据权利要求2所述的数据推送平台，其特征在于，所述用户的数据偏好特征通过以下方式获得：根据所述用户浏览不同数据的浏览时长信息，确定所述用户的第一数据偏好特征；和/或，根据所述用户浏览数据的浏览记录信息，确定所述用户的第二数据偏好特征；和/或，根据所述用户针对数据的评论信息，确定所述用户的第三数据偏好特征。5.根据权利要求1所述的数据推送平台，其特征在于，所述根据所述用户特征，从待推送的数据集中确定推送数据，包括：将所述用户特征输入所述数据推送模型，以使所述数据推送模型基于所述用户特征对所述待推送数据集中的各数据进行推送分析，确定所述推送数据。6.根据权利要求5所述的数据推送平台，其特征在于，所述将所述用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晶，王丹凤，田珊，翁艳，
申请(专利权)人：三一机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：