[发明专利]消息投放方法、装置、设备及计算机程序产品

权利要求书

1.一种消息投放方法，其特征在于，所述消息投放方法包括：

获取用户标签集和待投放消息，其中，所述用户标签集中的用户标签用于表征消息投放的用户；

基于训练后的用户标签组合器、所述用户标签集和所述待投放消息，对所述用户标签集进行筛选得到用户标签组合，以供基于所述用户标签组合进行消息投放；

所述获取用户标签集的步骤包括：

获取行业客户的历史投诉记录、信誉等级和所属行业类型；

基于训练后的用户标签生成器、所述历史投诉记录、所述信誉等级和所述所属行业类型，对所述行业客户进行用户标签权限类别预测，得到用户标签权限类别预测结果；

基于所述用户标签权限类别预测结果进行筛选，得到所述行业客户可用的用户标签集。

2.如权利要求1所述的消息投放方法，其特征在于，所述用户标签生成器包括特征提取器和分类器，所述特征提取器由预设数量的长短期记忆层和舍弃层交替排列组成，所述分类器由第一全连接层组成，所述基于训练后的用户标签生成器、所述历史投诉记录、所述信誉等级和所述所属行业类型，对所述行业客户进行用户标签权限类别预测，得到用户标签权限类别预测结果的步骤包括：

对所述历史投诉记录、所述信誉等级和所述所属行业类型进行数据预处理，得到历史投诉记录向量、信誉等级向量和所属行业类型向量；

对所述历史投诉记录向量、所述信誉等级向量和所述所属行业类型向量进行融合处理，得到融合向量；

基于所述特征提取器，对所述融合向量进行特征提取，得到融合特征向量；

基于所述融合特征向量和所述分类器，预测所述行业客户的用户标签权限类别，得到用户标签权限类别预测结果。

3.如权利要求2所述的消息投放方法，其特征在于，所述用户标签生成器还包括词嵌入层，所述对所述历史投诉记录、所述信誉等级和所述所属行业类型进行数据预处理，得到历史投诉记录向量、信誉等级向量和所属行业类型向量的步骤包括：

对所述历史投诉记录进行文本清洗和文本序列化，得到索引化后的历史投诉记录，并基于所述词嵌入层对所述索引化后的历史投诉记录进行向量映射，得到历史投诉记录向量；

对所述信誉等级和所述所属行业类型进行独热编码，得到信誉等级向量和所属行业类型向量。

4.如权利要求1所述的消息投放方法，其特征在于，所述用户标签组合器包括编码器、解码器和第二全连接层，所述基于训练后的用户标签组合器、所述用户标签集和所述待投放消息，对所述用户标签集进行筛选得到用户标签组合的步骤包括：

基于所述编码器，对所述用户标签集对应的用户标签集向量和所述待投放消息对应的待投放消息向量分别进行特征提取，得到用户标签集特征向量和待投放消息特征向量，并将所述用户标签集特征向量和所述待投放消息特征向量进行聚合处理，得到聚合特征向量；

基于所述解码器，对所述聚合特征向量进行解码，得到解码向量；

基于所述第二全连接层和所述解码向量，对所述用户标签集进行二分类预测，得到二分类预测结果，并基于所述二分类预测结果，对所述用户标签集进行筛选得到用户标签组合。

5.如权利要求4所述的消息投放方法，其特征在于，所述编码器包括并列的第一长短期记忆层和第二长短期记忆层，所述基于所述编码器，对所述用户标签集对应的用户标签集向量和所述待投放消息对应的待投放消息向量分别进行特征提取，得到用户标签集特征向量和待投放消息特征向量，并将所述用户标签集特征向量和所述待投放消息特征向量进行聚合处理，得到聚合特征向量的步骤包括：

基于所述第一长短期记忆层，对所述用户标签集对应的用户标签集向量进行特征提取，得到第一上下文向量，并基于所述第二长短期记忆层，对所述待投放消息对应的待投放消息向量进行特征提取，得到第二上下文向量；

将所述第一上下文向量和所述第二上下文向量进行聚合处理，得到聚合上下文向量；

其中，所述解码器包括第三长短期记忆层，所述基于所述解码器，对所述聚合特征向量进行解码，得到解码向量的步骤包括：

基于所述第三长短期记忆层，对所述聚合上下文向量进行解码，得到解码向量。