信息推送方法和装置与流程

本公开涉及网络技术领域，尤其涉及一种信息推送方法和装置。

背景技术：

随着互联网技术的快速发展，越来越多的用户选择使用智能终端，用户可以在智能终端中安装各种各样的应用程序(Application，APP)，用以实现不同的功能。

相关技术中，应用程序的服务提供商可以定期向用户推送广告、公告等信息。在进行面向大量用户的信息推送时，服务器的性能压力较大，无法确保推送的信息能够及时送达用户。

技术实现要素：

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种信息推送方法和装置。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种信息推送方法，包括：

确定待推送的第一用户；

向所述第一用户对应的第一终端推送目标信息；

确定第二用户，所述第二用户包括在推送后的预设时间内浏览了所述目标信息的第一用户；

根据第三用户与所述第二用户之间的相似度，向所述第三用户对应的第二终端推送所述目标信息，所述第三用户包括除所述第一用户外的其他至少一部分待推送的用户。

可选的，所述确定待推送的第一用户，包括：

获取待推送任务；

根据所述待推送任务确定待推送的用户；

从待推送的用户中确定目标数量的所述第一用户。

可选的，所述方法还包括：根据设备的吞吐量获取所述目标数量。

可选的，所述方法还包括：

获取预定比例，所述预定比例为所述第一用户与待推送的用户之间的比例；

根据预定比例和待推送的用户的数量获取所述目标数量。

可选的，所述根据第三用户与所述第二用户之间的相似度，向所述第三用户对应的第二终端推送所述目标信息，包括：

根据第三用户与所述第二用户之间的相似度确定所述第三用户的推送优先级；

根据所述推送优先级获取推送顺序；

根据所述推送顺序向所述第二终端推送所述目标信息。

可选的，所述第三用户包括：与除所述第一用户外的其他待推送的用户之间的相似度大于预定相似度的用户。

可选的，所述方法还包括：

获取所述第二用户的用户特征；

根据所述用户特征获取所述相似度。

可选的，所述用户特征包括以下至少一项：

用户年龄、用户性别、用户职业、用户常在居所。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种信息推送装置，包括：

第一确定模块，被配置为确定待推送的第一用户；

第一推送模块，被配置为向所述第一确定模块确定的第一用户对应的第一终端推送目标信息；

第二确定模块，被配置为确定第二用户，所述第二用户包括在第一推送模块推送后的预设时间内浏览了所述目标信息的第一用户；

第二推送模块，被配置为根据第三用户与所述第二确定模块确定的所述第二用户之间的相似度，向所述第三用户对应的第二终端推送所述目标信息，所述第三用户包括除所述第一用户外的其他至少一部分待推送的用户。

可选的，所述第一确定模块包括：

第一获取子模块，被配置为获取待推送任务；

第一确定子模块，被配置为根据所述第一获取子模块获取的待推送任务确定待推送的用户；

第二确定子模块，被配置为从所述第一确定子模块确定的待推送的用户中确定目标数量的所述第一用户。

可选的，还包括：

第一获取模块，被配置为根据设备的吞吐量获取所述目标数量。

可选的，还包括：

第二获取模块，被配置为获取预定比例，所述预定比例为所述第一用户与待推送的用户之间的比例；

第三获取模块，被配置为根据所述第二获取模块获取的预定比例和待推送的用户的数量获取所述目标数量。

可选的，所述第二推送模块，包括：

优先级确定子模块，被配置为根据第三用户与所述第二用户之间的相似度确定所述第三用户的推送优先级；

顺序确定子模块，被配置为根据所述优先级确定子模块确定的所述推送优先级获取推送顺序；

信息推送子模块，被配置为根据所述顺序确定子模块确定的推送顺序向所述第二终端推送所述目标信息。

可选的，所述第三用户包括：与除所述第一用户外的其他待推送的用户之间的相似度大于预定相似度的用户。

可选的，所述装置还包括：

特征获取模块，被配置为获取所述第二用户的用户特征；

相似度获取模块，被配置为根据所述特征获取模块获取到的用户特征获取所述相似度。

可选的，所述用户特征包括以下至少一项：

用户年龄、用户性别、用户职业、用户常在居所。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种信息推送装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

确定待推送的第一用户；

向所述第一用户对应的第一终端推送目标信息；

确定第二用户，所述第二用户包括在推送后的预设时间内浏览了所述目标信息的第一用户；

根据第三用户与所述第二用户之间的相似度，向所述第三用户对应的第二终端推送所述目标信息，所述第三用户包括除所述第一用户外的其他至少一部分待推送的用户。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开服务器在进行信息推送时，可以先选取一部分第一用户进行信息推送，然后根据第三用户与在推送后的预设时间内浏览所述信息的第二用户的相似度，将所述信息推送给第三用户，通过分批推送的方式降低了服务器的性能压力，同时根据第三用户与第二用户的相似度将信息推送给第三用户，确保对所述信息感兴趣的用户能够优先收到推送的信息，提升用户的使用体验。

本公开服务器可以选取预定比例的用户作为第一用户，简单易行，大大提高了首推用户的选取效率。

本公开服务器可以根据设备的吞吐量确定第一用户的数量，从而可以最大化的利用服务器的处理性能进行信息推送，提高了信息推送的效率。

本公开服务器可以根据第二用户的用户特征计算所述第三用户与所述第二用户的相似度，并根据该相似度将信息推送给所述第三用户，通过用户特征计算所述相似度，大大提高了相似用户确定的准确性，进而确保对所述信息感兴趣的用户能够优先收到推送的信息，提升用户的使用体验。

本公开服务器可以将相似度大于预定相似度的用户确定为第三用户，从而无需向所有待推送的用户推送目标信息，减轻了服务器的处理压力，同时还可以确保对目标信息感兴趣的用户能够收到推送的目标信息，不降低用户的使用体验。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种信息推送方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种确定第一用户的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种将目标信息推送给第三用户对应的第二终端的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种计算第三用户与第二用户的相似度的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的另一种计算第三用户与第二用户的相似度的流程图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种信息推送装置的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的另一种信息推送装置的框图。

图8是根据一示例性实施例示出的另一种信息推送装置的框图。

图9是根据一示例性实施例示出的另一种信息推送装置的框图。

图10是根据一示例性实施例示出的另一种信息推送装置的框图。

图11是根据一示例性实施例示出的另一种信息推送装置的框图。

图12是根据一示例性实施例示出的一种用于信息推送装置的一结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本公开实施例提供了一种信息推送方法。参考图1，图1是根据一示例性实施例示出的一种信息推送方法的流程图。在本公开的实施例中，信息推送方法可以用于进行信息推送的服务器中如图1所示，可以包括以下步骤：

在步骤S101中，确定待推送的第一用户。

在本实施例中，服务器通常为APP服务提供商部署的用于推送信息的服务器。第一用户是首批进行推送的用户。

在本步骤中，可以先获取待推送任务，然后根据待推送任务确定待推送的用户，然后再从待推送的用户中确定目标数量的用户作为第一用户。

在步骤S102中，向第一用户对应的第一终端推送目标信息。

在本实施例中，第一终端可以是第一用户使用其用户账号登录的终端，第一终端还可以是与第一用户的用户账号管理的终端，本公开对此不作特殊限制。目标信息与待推送任务对应，可以包括：广告、公告、通知消息等。

在步骤S103中，确定第二用户，第二用户包括在推送后的预设时间内浏览了目标信息的第一用户。

在本实施例中，服务器可以在将目标信息推送给第一用户后，可以启动计时器开始计时，将在预设的时间内浏览了目标信息的第一用户确定为第二用户。其中，预设的时间可以由开发人员进行设置，比如：30秒、60秒等等，本公开对此不作特殊限制。

在一个例子中，服务器在将目标信息推送给第一用户后，启动计时器开始30秒的计时，在计时器的有效期间内，如果接收到针对目标信息的浏览指令，则可以将发送浏览指令的用户确定为第二用户。在实际的实现的中，可以获取发送浏览指令的用户账号的标识，后续可以根据用户账号的标识对第二用户进行识别。

在步骤S104中，根据第三用户与第二用户之间的相似度，向第三用户对应的第二终端推送目标信息，第三用户包括除第一用户外的其他至少一部分待推送的用户。

基于前述步骤S103，在确定第二用户之后，可以获取各第二用户的用户特征，然后根据用户特征计算第三用户与第二用户之间的相似度，并根据相似度确定第三用户的推送优先级，并根据该推送优先级向第二终端推送目标信息。

在本实施例中，第三用户可以为待推送的用户中除第一用户之外的所有用户，第三用户也可以为待推送的用户中除第一用户之外的所有用户中的部分用户，本公开对此不作特殊限制。一般而言，第三用户默认为待推送的用户中除第一用户之外的所有用户。

由以上描述可以看出，本公开服务器在进行信息推送时，可以先选取一部分第一用户进行信息推送，然后根据第三用户与在推送后的预设时间内浏览信息的第二用户的相似度，将信息推送给第三用户，通过分批推送的方式降低了服务器的性能压力，同时根据第三用户与第二用户的相似度将信息推送给第三用户，确保对信息感兴趣的用户能够优先收到推送的信息，提升用户的使用体验。

在本公开的另一个实施例中，请参考图2，图2是根据一示例性实施例示出的一种确定第一用户的流程图，如图2所示，服务器可以采用以下方式确定待推送的第一用户。

在步骤S201中，获取待推送任务。

在本实施例中，待推送任务通常为针对目标信息的推送任务。举例来说，当待推送任务为某广告的推送任务时，对应的目标信息为广告。当待推送任务为某公告的推送任务时，对应的目标信息就是公告。

在步骤S202中，根据待推送任务确定待推送的用户。

在本实施例中，在获取到待推送任务后，可以根据待推送任务确定待推送的所有用户，即待推送的用户。待推送的用户可能为所有注册用户，也可能为部分注册用户，具体由待推送任务确定，本公开对此不作特殊限制。

举例来说，假设待推送任务为公告推送任务，则待推送的用户通常为所有注册用户。假设待推送任务为广告推送任务，则待推送的用户通常为所有注册用户中的非VIP用户，因为针对VIP用户，通常会免广告。

在步骤S203中，从待推送的用户中确定目标数量的第一用户。

基于前述步骤S202，在确定待推送的用户后，可以从待推送的用户中确定目标数量的第一用户，比如：可以在待推送的用户中随机抽取目标数量的用户作为第一用户等。

在本实施例中，可以采用以下两种方式确定目标数量：

第一种方式，获取预定比例，并根据预定比例和待推送的用户的数量获取目标数量。其中，预定比例为第一用户与待推送的用户之间的比例，可以由开发人员进行设置，比如：1/5、1/10等，本公开对此不作特殊限制。可选的，开发人员可以根据待推送的用户的数量设置预设比例，举例来说，当待推送的用户的数量较多时，可以设置相对较低的预设比例。当待推送的用户的数量较少时，可以设置相对较高的预设比例。在本方式中，在获取到预定比例后，可以根据该预定比例与待推送的用户的总数量计算出目标数量。

本公开服务器可以在根据预定比例确定第一用户的目标数量，简单易行，大大提高了第一用户的选取效率。

第二种方式，根据设备的吞吐量获取目标数量。在本实施例中，吞吐量是设备单位时间内成功发送数据的数量，可以用来表示服务器的性能。在这种方式中，在确定第一用户之前，服务器可以先测试自身的吞吐量，然后根据测试得到的吞吐量以及要目标信息的大小计算每秒能够成功发送的目标信息的数量，并将该数量确定为第一用户的数量。

由以上描述可以看出，本公开服务器可以根据设备的吞吐量确定第一用户的数量，从而可以最大化的利用服务器的处理性能进行信息推送，提高了信息推送的效率。

可选的，在本公开另一个例子中，请参考图3，图3是根据一示例性实施例示出的一种将目标信息推送给第三类用户对应的第二终端的流程图，如图3所示，服务器可以采用以下步骤将目标信息推送给第三用户对应的第二终端：

在步骤S301中，获取第二用户的用户特征。

在本实施例中，在确定第二用户后，可以获取各个第二用户的用户特征。其中，用户特征可以包括：用户年龄、用户性别、用户居所地、用户职业、用户使用APP的频率等多个维度的用户特征，开发人员可以依据需要设置用户特征的维度，本公开对此不作特殊限制。

在本实施例中，服务器在获取到各第二用户的用户特征后，可以依据预设的量化规则量化非数值维度的用户特征。其中，预设的量化规则也可以由开发人员进行设置。举例来说，针对用户性别，可以将男性量化为1，将女性量化为0。针对用户居所地，可以将北京、上海、广州以及深圳这四个一线城市量化为10，将杭州、苏州、武汉、成都等准一线城市量化为8，将济南、厦门、郑州等二线城市量为6等。

在本实施例中，可以将每个第二用户的用户特征量化为一个向量，可以将该向量称为用户特征向量，该用户特征向量中的每个元素表示对应维度用户特征的量化值，该用户特征向量的元素数量为开发人员设置的用户特征的维度数量。

在步骤S302中，根据用户特征获取第三用户与第二用户之间的相似度。

基于前述步骤S301，在获取到各第二用户的用户特征后，可以计算第三用户的用户特征与第二用户的用户特征之间的特征相似度，并将该特征相似度作为第三用户与第二用户之间的相似度。

在一个例子中，请参考图4，图4是根据一示例性实施例示出的一种计算第三用户与第二用户的相似度的流程图，如图4所示，可以采用以下步骤计算第三用户与第二用户之间的相似度：

在步骤S3021中，根据第二用户的用户特征为第二用户计算基准用户特征。

在本实施例中，服务器在获取到各第二用户的用户特征后，可以采用聚类算法将所有第二用户的用户特征抽象为一个基准用户特征，比如：可以将聚类得到的中心点所对应的用户特征确定为基准用户特征等。

其中，聚类算法可以为DBSCAN算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)、K-MEANS算法等，本公开对此不作特殊限制。

在实际实现中，服务器可以采用步骤S301中提供的方案对各第二用户的用户特征进行量化，以得到各第二用户的用户特征向量，然后采用聚类算法计算所有用户特征向量的中心点，并将该中心点的特征向量作为基准用户特征的特征向量。

在步骤S3022中，计算第三用户的用户特征与基准用户特征的特征相似度，以作为第三用户与第二用户的相似度。

基于前述步骤S3021，在计算得到基准用户特征后，针对每个第三用户，可以获取该第三用户的用户特征，然后计算该用户特征与基准用户特征之间的特征相似度，以作为第三用户与第二用户的相似度。

在本实施例中，可以计算第三用户的用户特征向量与基准用户特征的特征向量之间的相似度，以作为特征相似度，比如：可以计算上述两个向量之间的余弦相似度，以作为特征相似度。

可选的，在本步骤中，还可以计算上述两个向量之间的距离，可以理解的是，距离越小，说明这两个向量的相似度越大，距离越大，说明这两个向量的相似度越小。所以可以将上述两个向量的距离的倒数作为特征相似度，当然，在计算得到向量的距离之后，也可以采用其他方式确定特征相似度，本公开对此不作特殊限制。

由以上描述可以看出，本公开服务器可以根据第二用户的用户特征为所有第二用户计算基准用户特征，并计算第三用户的用户特征与基准用户特征的特征相似度，以作为第三用户与第二用户的相似度，无需计算第三用户与每个第二用户的特征相似度，大大提升了相似度的计算效率，进而提高信息推送的效率。

在另一个例子中，请参考图5，图5是根据一示例性实施例示出的另一种计算第三用户与第二用户的相似度的流程图，如图5所示，还可以采用以下步骤计算第三用户与第二用户之间的相似度：

在步骤S3023中，针对每个第三用户，分别计算第三用户的用户特征与各第二用户的用户特征之间的特征相似度。

在本实施例中，服务器在获取到各第二用户的用户特征后，针对每个第三用户，可以分别计算第三用户的用户特征与各个第二用户的用户特征之间的特征相似度。

举例来说，假设第二用户的数量为N，N为大于等于1的自然数。服务器可以获取到N个用户特征，针对每个第三用户，在获取到其用户特征之后，可以分别计算该用户特征与每个第二用户的用户特征的特征相似度，得到N个特征相似度。

在步骤S3024中，将特征相似度的最大值确定为第三用户与第二用户的相似度。

基于前述步骤S3023，针对每个第三用户，在计算得到N个特征相似度之后，可以将这N个特征相似度中的最大值确定为第三用户与第二用户的相似度。

由以上描述可以看出，本公开服务器针对某个第三用户，可以分别计算第三用户的用户特征与各第二用户的用户特征之间的特征相似度，并将该特征相似度的最大值确定为第三用户与第二用户的相似度，通过计算第三用户与每个第二用户的特征相似度以确定两个用户之间的相似度，提高了相似度确定的准确性，进而确保对目标信息感兴趣的用户能够优先收到推送的信息，提升用户的使用体验。

在本实施例中，假设第三用户的数量为M，M为大于1的自然数，则在步骤S302中，可以计算得到每个第三用户与第二用户的相似度，即可以得到M个相似度。

在步骤S303中，根据相似度确定第三用户的推送优先级。

基于前述步骤S302，在计算得到每个第三用户与第二用户的相似度之后，可以根据所述相似度确认其推送优先级。

在本实施例中，相似度越高，说明对应的第三用户与第二用户越相近，其对目标信息的感兴趣程度可能更高，因此可以将目标信息优先推送给相似度高的第三用户。

在步骤S304中，根据推送优先级获取推送顺序。

在本实施例中，可以按照相似度由高到低的顺序为各第三用户进行排序，其中，排列在较前位置的第三用户的推送优先级高于排列在较后位置的第三用户的推送优先级。

在步骤S305中，根据推送顺序向第二终端推送目标信息。

基于前述步骤S304，在确定各第三用户的推送顺序后，可以根据推送顺序向第三用户对应的第二终端推送目标信息。

在本实施例中，第二终端可以为第三用户采用其用户账号登录的终端，第二终端也可以为与第三用户的用户账号关联的终端，本公开对此不作特殊限制。

由以上描述可以看出，本公开服务器可以根据第二用户的用户特征计算第三用户与第二用户的相似度，并根据该相似度将信息推送给第二终端，通过用户特征计算所述相似度，大大提高了相似用户确定的准确性，进而确保对信息感兴趣的用户能够优先收到推送的信息，提升用户的使用体验。

可选的，在本公开另一个例子中，服务器在计算得到待推送用户中除第一用户之外的各用户与第二用户之间的相似度后，可以将相似度大于预定相似度的用户确定为第三用户，然后可以直接向第三用户对应的第二终端推送目标信息，也可以根据相似度确定各第三用户的推送优先级后进行推送，本公开对此不作特殊限制。

与前述信息推送方法实施例相对应，本公开还提供了信息推送装置的实施例。

图6是根据一示例性实施例示出的一种信息推送装置的框图。

请参考图6，信息推送装置600可以用于服务器中，包括有：第一确定模块601、第一推送模块602、第二确定模块603以及第二推送模块604。

其中，第一确定模块601，被配置为确定待推送的第一用户；

第一推送模块602，被配置为向第一确定模块601确定的第一用户对应的第一终端推送目标信息；

第二确定模块603，被配置为确定第二用户，第二用户包括在第一推送模块602推送后的预设时间内浏览了目标信息的第一用户；

第二推送模块604，被配置为根据第三用户与第二确定模块603确定的第二用户之间的相似度，向第三用户对应的第二终端推送目标信息，第三类用户包括除第一用户外的其他至少一部分待推送的用户。

上述实施例中，服务器在进行信息推送时，可以先选取一部分第一用户进行信息推送，然后根据第三用户与在推送后的预设时间内浏览信息的第二用户的相似度，将信息推送给第三用户，通过分批推送的方式降低了服务器的性能压力，同时根据第三用户与第二用户的相似度将信息推送给第三用户，确保对信息感兴趣的用户能够优先收到推送的信息，提升用户的使用体验。

图7是根据一示例性实施例示出的另一种信息推送装置的框图。

请参考图7，该实施例在前述图6所示的实施例的基础上，第一确定模块601还可以包括：第一获取子模块6011、第一确定子模块6012以及第二确定子模块6013。

其中，第一获取子模块6011，被配置为获取待推送任务；

第一确定子模块6012，被配置为根据第一获取子模块6011获取的待推送任务确定待推送的用户；

第二确定子模块6013，被配置为从第一确定子模块6012确定的待推送的用户中确定目标数量的第一用户。

图8是根据一示例性实施例示出的另一种信息推送装置的框图。

请参考图8，该实施例在前述图7所示的实施例的基础上，信息推送装置600还可以包括：第一获取模块605。

其中，第一获取模块605，被配置为根据设备的吞吐量获取目标数量。

上述实施例中，服务器可以根据设备的吞吐量确定第一用户的数量，从而可以最大化的利用服务器的处理性能进行信息推送，提高了信息推送的效率。

图9是根据一示例性实施例示出的另一种信息推送装置的框图。

请参考图9，该实施例在前述图7所示的实施例的基础上，信息推送装置600还可以包括：第二获取模块606以及第三获取模块607。

其中，第二获取模块606，被配置为获取预定比例，预定比例为第一用户与待推送的用户之间的比例；

第三获取模块607，被配置为根据第二获取模块606获取的预定比例和待推送的用户的数量获取目标数量。

上述实施例中，服务器可以选取预定比例的用户作为第一用户，简单易行，大大提高了首推用户的选取效率。

图10是根据一示例性实施例示出的另一种信息推送装置的框图。

请参考图10，该实施例在前述图6所示的实施例的基础上，第二推送模块604还可以包括：优先级确定子模块6041、顺序确定子模块6042以及信息推送子模块6043。

其中，优先级确定子模块6041，被配置为根据第三用户与第二用户之间的相似度确定第三用户的推送优先级；

顺序确定子模块6042，被配置为根据优先级确定子模块6041确定的推送优先级获取推送顺序；

信息推送子模块6043，被配置为根据顺序确定子模块6042确定的推送顺序向第二终端推送目标信息。

上述实施例中，服务器可以根据第二用户的用户特征计算第三用户与第二用户的相似度，并根据该相似度将信息推送给第三用户，通过用户特征计算所述相似度，大大提高了相似用户确定的准确性，进而确保对信息感兴趣的用户能够优先收到推送的信息，提升用户的使用体验。

可选的，第三用户包括：与除第一用户外的其他待推送的用户之间的相似度大于预定相似度的用户。

图11是根据一示例性实施例示出的另一种信息推送装置的框图。

请参考图11，该实施例在前述图6所示的实施例的基础上，信息推送装置600还可以包括：特征获取模块608以及相似度获取模块609。

其中，特征获取模块608，被配置为获取第二用户的用户特征；

相似度获取模块609，被配置为根据特征获取模块608获取到的用户特征获取相似度。

可选的，用户特征包括以下至少一项：

用户年龄、用户性别、用户职业、用户常在居所。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

相应的，本公开还提供一种信息推送装置，所述装置包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：确定待推送的第一用户；向第一用户对应的第一终端推送目标信息；确定第二用户，第二用户包括在推送后的预设时间内浏览了目标信息的第一用户；根据第三用户与第二用户之间的相似度，向第三用户对应的第二终端推送目标信息，第三用户包括除第一用户外的其他至少一部分待推送的用户。

相应的，本公开还提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由服务端的处理器执行时，使得服务端能够执行一种信息推送方法，所述方法包括：确定待推送的第一用户；向第一用户对应的第一终端推送目标信息；确定第二用户，第二用户包括在推送后的预设时间内浏览了目标信息的第一用户；根据第三用户与第二用户之间的相似度，向第三用户对应的第二终端推送目标信息，第三用户包括除第一用户外的其他至少一部分待推送的用户。

图12是根据一示例性实施例示出的一种用于信息推送装置1200的框图。例如，装置1200可以被提供为一服务器。参照图12，装置1200包括处理组件1222，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1232所代表的存储器资源，用于存储可由处理部件1222的执行的指令，例如应用程序。存储器1232中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1222被配置为执行指令，以执行上述信息推送方法。

装置1200还可以包括一个电源组件1226被配置为执行装置1200的电源管理，一个有线或无线网络接口1250被配置为将装置1200连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1258。装置1200可以操作基于存储在存储器1232的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。