一种信息推送方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种信息推送方法及装置。
【背景技术】
[0002] 近年来随着网络技术的快速发展，网络用户逐年递增，商家为了能够以较大的力 度推广其产品，越来越多的倾向于通过网络投放广告，考虑到商家的这一需求，运营商通常 会综合多个商家的需求，向用户推送广告信息。
[0003] 实际应用中，运营商向用户推送广告时，往往主要考虑商家的需求，例如，商家要 求的广告曝光率、商家要求的广告推送频率等等。具体的，现有技术中，进行广告推送时，月艮 务器综合分析已有商家的需求，根据分析结果从当前广告库包含的广告中选择待推送的广 告，然后推送上述待推送的广告。
[0004] 应用上述方式可以成功向用户推送广告信息，然而实际上不同用户对不同广告的 感兴趣程度不同，例如，一些用户对化妆品类广告感兴趣，一些用户对汽车类广告感兴趣等 等，所以应用现有技术中的方式进行广告推送时针对性不强，用户体验差。
【发明内容】
[0005] 本申请实施例公开了一种信息推送方法及装置，以基于用户有针对性的进行信息 推送，提高用户体验。
[0006] 为达到上述目的，本申请实施例公开了一种信息推送方法，所述方法包括：
[0007] 接收针对目标用户的信息推送请求；
[0008] 从预设的用户信息数据库中获得所述目标用户对预设的信息库中记录的各条信 息感兴趣的概率，其中，所述预设的用户信息数据库用于记录各个用户对所述预设的信息 库中记录的各条信息感兴趣的概率；
[0009] 根据所获得的概率由高到低的顺序，从所述预设的信息数据库中记录的各条信息 中确定待推送信息；
[0010] 推送所述待推送信息。
[0011] 在本申请的一种具体实现方式中，按照以下方式生成所述预设的用户信息数据 库：
[0012] 获得当前已有的信息分类；
[0013] 获得当前所有用户对上述各个信息分类感兴趣的概率，生成概率矩阵A ;
[0014] 获得所述预设信息库中记录的各条信息属于上述各个信息分类的概率，生成概率 矩阵B ;
[0015] 根据所述概率矩阵A和所述概率矩阵B，预测各个用户对所述预设的信息库中记 录的每一条信息感兴趣的概率，获得概率矩阵D ;
[0016] 判断所述概率矩阵D是否满足预设的收敛性判断条件，若不满足，按照预设的调 整规则调整所述概率矩阵D中的各个元素，并根据调整后的元素更新所述概率矩阵D，返回 所述判断所述概率矩阵D是否满足预设的收敛性判断条件的步骤，直至所述概率矩阵D满 足所述预设的收敛性判断条件；
[0017] 根据所述概率矩阵D生成所述预设的用户信息数据库。
[0018] 在本申请的一种具体实现方式中，所述判断所述概率矩阵D是否满足预设的收敛 性判断条件，包括：
[0019] 根据预设的矩阵分解算法，将所述概率矩阵D分解为概率矩阵A'和概率矩阵B'， 其中，所述概率矩阵A'为与所述概率矩阵A对应的矩阵，所述概率矩阵B'为与所述概率矩 阵B对应的矩阵；
[0020] 根据所述概率矩阵A'、所述概率矩阵B以及所述概率矩阵D，判断所述概率矩阵D 是否满足预设的收敛性判断条件。
[0021] 在本申请的一种具体实现方式中，所述根据所述概率矩阵A'、所述概率矩阵B'以 及所述概率矩阵D，判断所述概率矩阵D是否满足预设的收敛性判断条件，包括：
[0022] 根据以下表达式计算预测概率与真实概率之间的误差arg HiinaifiLw,
[0024] 其中，g表示所述概率矩阵A'第i行的元素组成的向量，g表示所述概率矩阵B' 第j行的元素组成的向量，λ表示调整系数，Cllj表示所述概率矩阵D的元素；
[0025] 根据所述误差arg mina判断所述概率矩阵D是否满足预设的收敛性判断条 件。
[0026] 在本申请的一种具体实现方式中，所述根据所述误差arg mina ^ p Lw判断所述概 率矩阵D是否满足预设的收敛性判断条件，包括：
[0027] 判断所述误差arg HiinaifiLw是否小于预设的第一误差阈值，若小于，判定所述概 率矩阵D满足预设的收敛性判断条件；或
[0028] 在所述概率矩阵D为根据调整后的元素更新后的概率矩阵的情况下，判断所述误 差arg IiiinaipLm与误差arg min a, JiLw'之间的绝对差值是否小于预设的第二误差阈值， 若小于，判定所述概率矩阵D满足预设的收敛性判断条件，其中，所述误差arg mina jLw ' 表示基于更新之前的所述概率矩阵D计算得到的误差。
[0029] 在本申请的一种具体实现方式中，所述信息推送方法还包括：
[0030] 在判断得所述概率矩阵D满足预设的收敛性判断条件的情况下，根据所述概率矩 阵A '和所述概率矩阵B'更新所述概率矩阵A和所述概率矩阵B。
[0031] 在本申请的一种具体实现方式中，所述根据所述概率矩阵A和所述概率矩阵B，预 测各个用户对所述预设的信息库中记录的每一条信息感兴趣的概率，获得概率矩阵D，包 括：
[0032] 根据以下表达式，预测各个用户对所述预设的信息库中记录的每一条信息感兴趣 的概率，获得概率矩阵D，
[0034] 其中，Cllj表示所述概率矩阵D的元素 ，a lk表示所述概率矩阵A第i行第k列的 元素 ，β jk表示所述概率矩阵B第j行第k列的元素，K表示所获得的信息分类的数量。
[0035] 为达到上述目的，本申请实施例公开了一种信息推送装置，所述装置包括：
[0036] 推送请求接收模块，用于接收针对目标用户的信息推送请求；
[0037] 概率获得模块，用于从预设的用户信息数据库中获得所述目标用户对预设的信息 库中记录的各条信息感兴趣的概率，其中，所述预设的用户信息数据库用于记录各个用户 对所述预设的信息库中记录的各条信息感兴趣的概率；
[0038] 待推送信息确定模块，用于根据所获得的概率由高到低的顺序，从所述预设的信 息数据库中记录的各条信息中确定待推送信息；
[0039] 信息推送模块，用于推送所述待推送信息。
[0040] 在本申请的一种具体实现方式中，所述信息推送装置还包括：
[0041] 数据库生成模块，用于生成所述预设的用户信息数据库；
[0042] 其中，所述数据库生成模块，包括：
[0043] 信息分类获得子模块，用于获得当前已有的信息分类；
[0044] 第一概率矩阵获得子模块，用于获得当前所有用户对上述各个信息分类感兴趣的 概率，生成概率矩阵A ;
[0045] 第二概率矩阵获得子模块，用于获得所述预设信息库中记录的各条信息属于上述 各个信息分类的概率，生成概率矩阵B ;
[0046] 第三概率矩阵获得子模块，用于根据所述概率矩阵A和所述概率矩阵B，预测各个 用户对所述预设的信息库中记录的每一条信息感兴趣的概率，获得概率矩阵D ;
[0047] 收敛性判断子模块，用于判断所述概率矩阵D是否满足预设的收敛性判断条件；
[0048] 概率矩阵更新子模块，用于在所述收敛性判断子模块的判断结果为否的情况下， 按照预设的调整规则调整所述概率矩阵D中的各个元素，并根据调整后的元素更新所述概 率矩阵D，触发所述收敛性判断子模块进行判断，直至所述概率矩阵D满足所述预设的收敛 性判断条件；
[0049] 数据库生成子模块，用于根据所述概率矩阵D生成所述预设的用户信息数据库。
[0050] 在本申请的一种具体实现方式中，所述收敛性判断子模块，包括：
[0051] 矩阵分解单元，用于根据预设的矩阵分解算法，将所述概率矩阵D分解为概率矩 阵A'和概率矩阵B'，其中，所述概率矩阵A'为与所述概率矩阵A对应的矩阵，所述概率矩 阵B'为与所述概率矩阵B对应的矩阵；
[0052] 收敛性判断单元，用于根据所述概率矩阵A'、所述概率矩阵B以及所述概率矩阵 D，判断所述概率矩阵D是否满足预设的收敛性判断条件。
[0053] 在本申请的一种具体实现方式中，所述收敛性判断单元，包括：
[0054] 误差计算子单元，用于根据以下表达式计算预测概率与真实概率之间的误差arg min α，β L(D)，
[0056] 其中，g表示所述概率矩阵Α'第i行的元素组成的向量，3；表示所述概率矩阵Β' 第j行的元