[发明专利]基于神经网络的消息推送方法、装置、电子设备及介质

说明书

本申请提供一种基于神经网络的消息推送方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：获取待推送消息，待推送消息包括消息内容、消息量及目标推送时间段；基于长短期记忆网络LSTM预测模型，预测目标推送时间段内的其他消息量；基于消息量及其他消息量，确定并反馈推送提示，推送提示用于指示是否可在目标推送时间段内推送消息内容；若推送提示用于指示在目标推送时间段内推送消息内容，则在目标推送时间段内推送消息内容。本申请的方法，在考虑客户端用户意愿的前提下，有效降低了在推送消息高发期推送消息的风险，从而降低了服务器因超载而瘫痪的可能性，有利于各个信息号消息推送的顺利进行。

技术领域

本申请涉及人工智能技术，尤其涉及一种基于神经网络的消息推送方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

随着互联网技术的蓬勃发展，大部分客户端都提供了消息推送功能，如新闻客户端的热点新闻推荐、即时通讯工具的聊天消息提醒、电商产品促销信息等。消息推送对于提高产品活跃度、提高功能模块使用率、提升用户粘性、提升用户留存率等起到了重要作用，作为客户端运营中一个关键的渠道，对其进行合理的运用，能够有效促进目标的实现。

消息推送具体指运营人员通过自己的产品或第三方工具向客户端进行的主动消息推送，推送成功后，用户可以通过客户端锁定屏幕和通知栏看到推送消息通知，点击对应通知即可唤起客户端并去往相应页面。现有的，运营人员有时会选择定时推送的方式来推送消息，即运营人员提前预约好推送时间，以在想要的时间段内将消息内容推送至客户端。

由于各类信息号业务的增长，导致在同一时间段内可能有大量并发的推送量，因此在上述过程中，若在运营人员预约的时间段内，除预约推送的消息量外，还存在大量的其他消息量，则会对消息服务器造成较大压力，从而不利于消息的定时推送。

发明内容

本申请提供一种基于神经网络的消息推送方法、装置、电子设备及介质，用以提前预测目标推送时间段内的其他消息量，以在同一时间段内的其他消息量过多时，提示运营人员更换目标推送时间段，从而降低了某一时间段内因消息量过多，导致服务器瘫痪的风险。

一方面，本申请提供一种基于神经网络的消息推送方法，该方法包括：

获取待推送消息，所述待推送消息包括消息内容、消息量及目标推送时间段；

基于长短期记忆网络LSTM预测模型，预测所述目标推送时间段内的其他消息量，所述其他消息量包括聊天消息量、接入应用推送量及信息号推文消息量；

基于所述消息量及所述其他消息量，确定并反馈推送提示，所述推送提示用于指示是否可在所述目标推送时间段内推送所述消息内容；

若所述推送提示用于指示在所述目标推送时间段内推送所述消息内容，则在所述目标推送时间段内推送所述消息内容。

在另一种可能实现的方式中，所述基于所述消息量及所述其他消息量，确定并反馈推送提示，包括：

对所述消息量及所述其他消息量求和，得到总消息量；

若所述总消息量小于预设消息量，则确定所述推送提示用于指示在所述目标推送时间段内推送所述消息内容；所述预设消息量为所述目标推送时间段内可负载的最大消息量；

若所述总消息量不小于预设消息量，则确定所述推送提示用于指示在所述目标推送时间段内不能推送所述消息内容。

在另一种可能实现的方式中，若所述推送提示用于指示不能在所述目标推送时间段内推送所述消息内容，所述方法还包括：执行如下更新推送流程：

获取更新推送时间段；

基于所述LSTM预测模型，预测所述更新推送时间段内的新的其他消息量；

基于所述消息量及所述新的其他消息量，确定并反馈更新后的推送提示；