内容推送方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

本发明专利技术提供内容推送方法、装置、设备、介质及产品，其中方法包括：获取目标用户对应的用户特征数据；将所述目标用户对应的用户特征数据输入已训练的内容交互偏好模型，通过所述内容交互偏好模型进行内容偏好概率预测，以确定所述目标用户对应的目标偏好内容，所述内容交互偏好模型基于MacBERT算法构建；根据目标用户对应的目标偏好内容，对目标用户进行内容推送。本发明专利技术有利于提高内容推送的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，尤其涉及内容推送方法、装置、设备、介质及产品。

技术介绍

1、在现有技术中，需要为用户进行内容推送(例如进行短信推送)的时候，通常根据当前需要进行内容推送的用户对历史推送过的内容的交互情况确定用户的兴趣偏好，从而根据兴趣偏好确定当前的推送内容并进行推送。现有技术的问题在于，需要针对该用户的大量先验数据，对于历史未推送过内容的用户或历史交互情况缺失的用户无法进行统计分析，从而无法确定当前推送的内容，影响内容推送的准确性。

2、因此，现有技术还有待改进和提高。

技术实现思路

1、本专利技术提供内容推送方法、装置、设备、介质及产品，用以解决现有技术中需要依赖用户针对历史推送过的内容的交互情况进行当前的内容推送，影响内容推送的准确性的技术问题，实现提高内容推送的准确性。

2、本专利技术提供一种内容推送方法，包括：

3、获取目标用户对应的用户特征数据；

4、将所述目标用户对应的用户特征数据输入已训练的内容交互偏好模型，通过所述内容交互偏好模型进行内本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种内容推送方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的内容推送方法，其特征在于，在所述将所述目标用户对应的用户特征数据输入已训练的内容交互偏好模型之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的内容推送方法，其特征在于，所述获取训练用户对应的用户特征数据和内容交互数据，包括：

4.根据权利要求2所述的内容推送方法，其特征在于，所述根据所述训练用户对应的用户特征数据和内容交互数据训练预设的MacBERT模型，以获得已训练的内容交互偏好模型，包括：

5.根据权利要求4所述的内容推送方法，其特征在于，所述针对所述训练用户对应的用户特征...

【技术特征摘要】

1.一种内容推送方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的内容推送方法，其特征在于，在所述将所述目标用户对应的用户特征数据输入已训练的内容交互偏好模型之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的内容推送方法，其特征在于，所述获取训练用户对应的用户特征数据和内容交互数据，包括：

4.根据权利要求2所述的内容推送方法，其特征在于，所述根据所述训练用户对应的用户特征数据和内容交互数据训练预设的macbert模型，以获得已训练的内容交互偏好模型，包括：

5.根据权利要求4所述的内容推送方法，其特征在于，所述针对所述训练用户对应的用户特征数据进行特征抽取和/或特征工程处理，获得所述训练用户对应的用户特征向量，包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：王振志，李凯，骆似骏，刘倩，周磊，潘宇，刘章鹏，李静雯，
申请(专利权)人：中国移动通信集团浙江有限公司，
类型：发明
国别省市：