一种信息推送方法及系统与流程

本技术涉及机器学习，尤其涉及一种信息推送方法及系统。

背景技术：

1、在如今的信息化时代，为了便于用户高效的获取需要的信息，应用程序(application，app)可以基于用户的属性(如性别、年龄等属性)信息以及行为(如点击、购买、分享等行为)数据向用户推送其感兴趣的信息。例如，在购物app中，可以推送用户感兴趣的商品。又如，在视频app中，可以推送用户感兴趣的视频。

2、然而，针对app的新用户，由于缺乏该用户的属性特征以及行为特征，现有的推送方案无法准确的为其推送感兴趣的信息。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术提供了一种信息推送方法及系统，针对新用户，也可以为其推送感兴趣的信息。

2、为了实现上述目的，本技术实施例提供了如下技术方案：

3、第一方面，本技术实施例提供一种信息推送方法，可以用于向用户推送个性化物料的场景。个性化物料可以为音频、视频、图片、文章或者帖子等。方法包括：接收到第一平台中第一账号发起的推送请求后，获取第一账号在多个预设平台中的多组用户特征，多个预设平台包括第一平台。生成多组用户特征对应的多个初始化用户向量。融合多个初始化用户向量，得到第一账号的融合用户向量。根据融合用户向量，确定目标物料，将目标物料推送给第一账号。

4、综上所述，采用本技术实施例，可以融合多个预设平台中的第一账号的用户特征，将多个预设平台中的用户特征综合用于个性化物料推送。如此，针对在当前第一平台没有足够的用户特征的用户(如新用户)，也可以得到足够的用户特征用于匹配个性化物料。而且，在接收到推送请求后，实时融合得到用户向量，可以及时发现用户偏好的变化，从而更有利于得到符合用户当前的偏好的个性化物料。

5、在一种可能的设计方式中，上述生成多组用户特征对应的多个初始化用户向量，包括：若第一账号在第二平台中的用户特征的数量少于第一阈值，确定第二平台中的用户特征对应的初始化用户向量为随机向量。或者，若第一账号在第二平台中的用户特征的数量少于第一阈值，确定第二平台中的用户特征对应的初始化用户向量为：第二平台中多个第二账号对应的多个第二初始化用户向量的均值向量。其中，第二平台为多个预设平台中的任一个，多个第二账号为第二平台中用户特征的数量多于第二阈值的账号。

6、也就是说，当第一账号在多个预设平台中的任一平台中没有足够的用户特征时，则可以使用均值向量或者随机向量来代表第一账号对应在该平台中的初始化用户向量。

7、在一种可能的设计方式中，上述融合多个初始化用户向量，得到第一账号的融合用户向量，包括：将多个初始化用户向量输入至第一融合模型，运行第一融合模型，输出第一账号的融合用户向量。其中，第一融合模型具有将多个用户向量融合为一个用户向量的功能。

8、也就是说，可以采用机器学习模型来实现融合，提高融合过程的智能性。

9、在一种可能的设计方式中，第一融合模型包括多个第一自注意力子模块和一个第一注意力子模块，多个第一自注意力子模块与多个预设平台一一对应。上述将多个初始化用户向量输入至第一融合模型，运行第一融合模型，输出第一账号的融合用户向量，包括：将多个初始化用户向量输入对应的多个第一自注意力子模块，运行多个第一自注意力子模块和第一注意力子模块，输出第一账号的融合用户向量。其中，每个第一自注意力子模块用于将对应的初始化用户向量中各个用户特征项的值按照各个用户特征项对应的第一权重修正，第一注意力子模块用于将多个第一自注意力子模块修正得到的多个向量按照各个预设平台对应的第二权重融合。

10、也就是说，可以依据各个用户特征项的重要程度对用户向量进行修正，使得修正后的用户向量中各个用户特征项的特征值与该用户特征项的重要程度相匹配，提高用户向量合理性。以及，可以依据各个预设平台的重要程度对用户向量进行融合，使得融合后的用户向量可以包括多个预设平台的用户特征，达到增强用户向量的效果。而且，融合后的用户向量还与多个预设平台的用户特征的重要程度相适应，进一步提高用户向量的合理性。

11、在一种可能的设计方式中，用户特征项包括性别、年龄、会员等级和/或点击序列。

12、在一种可能的设计方式中，上述根据融合用户向量，确定目标物料，包括：计算融合用户向量与多个候选物料对应的多个融合物料向量的相似度，确定相似度最高的预设数量的融合物料向量指向的预设数量的候选物料为目标物料。

13、在一种可能的设计方式中，在计算融合用户向量与多个候选物料对应的多个融合物料向量的相似度之前，上述方法还包括：获取多个候选物料在多个预设平台中的物料特征。针对第一候选物料，根据第一候选物料在多个预设平台中的多组物料特征，生成第一候选物料对应的多个初始化物料向量，融合多个初始化物料向量，得到第一候选物料的融合物料向量，第一候选物料为多个候选物料中的任一个。存储多个候选物料对应的多个融合物料向量。

14、在一种可能的设计方式中，上述融合多个初始化物料向量，得到第一候选物料的融合物料向量，包括：将多个初始化物料向量输入至第二融合模型，运行第二融合模型，输出第一候选物料的融合物料向量。其中，第二融合模型具有将多个物料向量融合为一个物料向量的功能。

15、在一种可能的设计方式中，第二融合模型包括多个第二自注意力子模块和一个第二注意力子模块，多个第二自注意力子模块与多个预设平台一一对应。上述将多个初始化物料向量输入至第二融合模型，运行第二融合模型，输出第一候选物料的融合物料向量，包括：将多个初始化物料向量输入对应的多个第二自注意力子模块，运行多个第二自注意力子模块和第二注意力子模块，输出第一候选物料的融合物料向量。其中，每个第二自注意力子模块用于将对应的初始化物料向量中各个物料特征项的值按照各个物料特征项对应的第三权重修正，第二注意力子模块用于将多个第二自注意力子模块修正得到的多个向量按照各个预设平台对应的第四权重融合。

16、在一种可能的设计方式中，物料特征项包括类别、价格、浏览次数、分享次数和/或点击次数。

17、第二方面，本技术实施例还提供了一种通信系统，该通信系统包括第一设备和第二设备，第一设备用于接收推送请求并推送个性化物料，第二设备用于确定个性化物料。

18、第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，包括第一计算机指令，当所述第一计算机指令在第一设备上运行时，使得所述第一设备执行如第一方面及其任一种可能的设计方式的方法中接收推送请求并推送个性化物料的步骤。

19、第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，包括第二计算机指令，当所述第二计算机指令在第二设备上运行时，使得所述第二设备执行上述第一方面及其任一种可能的设计方式的方法中确定个性化物料的步骤。

20、可以理解地，上述提供的第二方面所述的通信系统，第三方面和第四方面所述的计算机可读存储介质所能达到的有益效果，可参考第一方面及其任一种可能的设计方式中的有益效果，此处不再赘述。