[发明专利]信息推送方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术，揭露一种信息推送方法，包括：将待推送用户的用户特征信息及待推送信息分别转化为用户特征向量及信息特征向量；根据所述用户特征向量及信息特征向量的关联度，计算得到第一推送分数；根据待推送用户的历史信息点击率在所有历史信息点击率的序列中的位置，计算得到第二推送分数；根据所述第一推送分数及第二推送分数计算目标推送分数；根据所述目标推送分数筛选出待推送目标用户；将所述待推送消息推送至所述待推送目标用户。本发明还涉及数字医疗技术，所述待推送信息可以是医疗相关信息。本发明还提出一种信息推送装置、设备以及介质。本发明可以提高信息推送的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术，尤其涉及一种信息推送方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着我国经济发展进入新常态，经济增速放缓和人口红利消退的问题日益凸显，这意味着企业通过营销获得新用户的难度日益增大。由此，个性化精准营销已然成为大众共识，要保证信息触达的质量，需要对信息精准推送。

但是现在的信息平台直接针只针单一维度筛选用户进行信息推送(如：年龄)，导致信息无法推送至需要的用户，信息推送的准确率较低。

发明内容

本发明提供一种信息推送方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高信息推送的准确率。

为实现上述目的，本发明提供的一种信息推送方法，包括：

获取待推送消息及待推送用户信息集，其中，所述待推送用户信息集中每个待推送用户信息包括：用户特征信息、用户地址、历史信息点击率；

将所述用户特征信息转化为用户特征向量；

将所述待推送信息转化为信息特征向量；

计算每个所述用户特征向量及所述信息特征向量的关联度，根据所述关联度计算得到第一推送分数；

将所有所述历史信息点击率按照大小进行排序，得到点击率序列；

计算所述历史信息点击率在所述点击率序列中的位置，根据所述位置计算得到第二推送分数；

根据预设权重值、所述第一推送分数及第二推送分数对对应的待推送用户信息进行计算，得到目标推送分数；

根据所述目标推送分数对所述待推送用户信息集进行筛选，得到待推送目标用户；

根据所述用户地址将所述待推送消息推送至所述待推送目标用户。

可选地，所述将所述用户特征信息转化为用户特征向量，包括：

将所述用户特征信息中的每个用户特征转化为向量；

将所有所述向量进行算术平均计算，得到所述用户特征向量。

可选地，所述将所述待推送信息转化为信息特征向量，包括：

对所述待推送消息进行分词处理，得到多个消息分词；

将每个所述消息分词转化为词向量；

将每个所述词向量按照对应的消息分词在所述待推送消息中的先后顺序，组合为词向量矩阵；

将所述词向量矩阵转化为单维矩阵，得到所述信息特征向量。

可选地，所述将所述词向量矩阵转化为单维矩阵，得到所述信息特征向量，包括：

将所述词向量矩阵中每一行的最大值作为该行的行特征值；

将每一行的行特征值按顺序依次进行组合，得到所述信息特征向量。

可选地，所述将所有所述历史信息点击率按照大小进行排序，得到点击率序列，包括：