[发明专利]新闻推送的方法、装置、设备及计算机可读介质

说明书

本发明提出一种新闻推送的方法，包括以下步骤：接收需要推送的新闻资讯；召回与所述新闻资讯相关的目标用户群；对所述目标用户群内的每个目标用户分别计算推送概率值，具体包括：根据当前时间特征、推送频率特征和点击到达率特征，计算每个目标用户的推送概率值；判断所述推送概率值是否大于设定阈值，若是则推送新闻资讯至对应的目标用户。本发明实施例在向目标用户推送新闻资讯时，结合了时间特征和频率特征的判断，从而可以在恰当的时间给用户推送新闻资讯。另外，通过点击到达率预估，可以给目标用户推送最适合的新闻资讯，从而可以提高推送的准确性。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种新闻推送的方法及装置、设备和计算机可读介质。

背景技术

推送类信息流广泛应用于资讯类应用(Application，APP)。当用户打开APP，APP会根据用户的兴趣爱好和历史浏览记录个性化的推荐文章，这种模式依赖于用户主动打开APP。因此，目前大多采用自动推送的模式。而目前的新闻推送系统一般包括以下三种：

1、全量广播，即人工选出一篇最新最热的文章推送给所有的用户。

2、离线产出各个分类或者标签对应的用户包，人工指定文章推送指定用户包。

3、机器挖掘新闻，根据用户点击的历史数据判断其兴趣偏好，给用户推送其可能感兴趣的文章。

然而，第一种技术方案的缺点是：无个性化，推送方式简单粗暴，效果完全依赖于发送推送资讯的人员的先验知识，资源好点击率就高，资源不好点击率就低，且对用户存在一定程度的打扰。

第二种技术方案的缺点是：虽然存在一定程度的个性化，但是个性化的粒度很粗，只计算了用户对于某些标签的喜好程度，在实际场景中我们需要计算用户对于某篇文章的喜好程度，同时，离线用户包方式没有考虑时间因素，用户在当前时刻是否应该推送资讯，在当前时间推送资讯是否能达到收益最大化。

第三种技术方案的缺点是：虽然个性化程度足够，但是没有考虑用户推送频次的限制和推送时间选择，会存在如果一个用户比较活跃，该用户多篇文章召回多次，更极端情况是一个用户几分钟之内被召回多次，在短时间内一个用户被推送多篇文章，造成不好的用户体验。

发明内容

本发明实施例提供一种新闻推送的方法、装置、设备及计算机可读介质，以至少解决现有技术中的以上技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种新闻推送的方法，包括以下步骤：

接收需要推送的新闻资讯；

召回与所述新闻资讯相关的目标用户群；

对所述目标用户群内的每个目标用户分别计算推送概率值；

判断所述推送概率值是否大于设定阈值，若是则推送新闻资讯至对应的目标用户。

结合第一方面，本发明在第一方面的第一种实现方式中，所述召回与所述新闻资讯相关的目标用户群包括：

基于倒排索引的方式，获取第一用户群；

基于语义向量的相关性计算，获取第二用户群；

通过离线用户包的调取，获取第三用户群；

对第一用户群、第二用户群和第三用户群求取并集，获得目标用户群。

结合第一方面，本发明在第一方面的第二种实现方式中，所述对所述目标用户群内的每个目标用户分别计算推送概率值包括：根据当前时间特征、推送频率特征和点击到达率特征，计算每个目标用户的推送概率值。

结合第一方面的第二种实现方式，本发明在第一方面的第三种实现方式中，所述当前时间特征包括：当前时间点和当前时间与目标用户上一次被推送的时间间隔。