[发明专利]展示信息推送方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开关于一种展示信息推送方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待推荐信息对应的展示图像、待推荐信息对应的推荐对象类别以及待推荐信息对应的交互预测特征；获取展示图像的图像特征，并基于推荐对象类别对图像特征进行特征筛选处理，得到类别门控特征；根据交互预测特征和类别门控特征，得到目标用户账号对待推荐信息的交互预测结果；在交互预测结果符合预设条件的情况下，向目标用户帐号推送待推荐信息，并展示展示图像。利用本公开实施例可以丰富预测交互结果所使用数据的维度，提升交互预测结果的准确性，根据该交互预测结果推荐信息，可以有效提升信息推荐的精确性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种展示信息推送方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，基于神经网络和特征表征的深度学习技术在推荐系统中获得广泛的应用。

相关技术中，基于采集的多媒体资源样本数据，如资源标识，训练推荐模型，并以相应标签，如资源点击通过率，为监督信号约束推荐模型训练，使得训练出的推荐模型能够输出用于推荐的指标数据。

相关技术中，信息推荐所使用数据的维度较少，信息推荐的精确性较低。

发明内容

本公开提供一种展示信息推送方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中信息推荐精确性较低的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种展示信息推送方法，所述方法包括：

获取待推荐信息对应的展示图像、所述待推荐信息对应的推荐对象类别以及所述待推荐信息对应的交互预测特征，所述交互预测特征表征目标用户帐号对所述待推荐信息的交互预测情况；

获取所述展示图像的图像特征，并基于所述推荐对象类别对所述图像特征进行特征筛选处理，得到类别门控特征；所述类别门控特征表征所述目标用户帐号对所述展示图像的交互预测情况；

根据所述交互预测特征和所述类别门控特征，得到所述目标用户账号对所述待推荐信息的交互预测结果；

在所述交互预测结果符合预设条件的情况下，向所述目标用户帐号推送所述待推荐信息，并展示所述展示图像。

在一些可能的设计中，所述基于所述推荐对象类别对所述图像特征进行特征筛选处理，得到类别门控特征，包括：

确定所述推荐对象类别对应的类别特征；

对所述图像特征进行池化处理，得到池化图像特征；

将所述池化图像特征、所述类别特征与所述图像特征进行融合，得到所述类别门控特征。

在一些可能的设计中，所述将所述池化图像特征、所述类别特征与所述图像特征进行融合，得到所述类别门控特征，包括：

将所述池化图像特征与所述类别特征进行拼接，得到拼接特征；

对所述拼接特征进行特征选择处理，得到选择后的拼接特征；

将所述选择后的拼接特征与所述图像特征进行融合，得到所述类别门控特征。

在一些可能的设计中，所述池化图像特征包括最大池化特征和平均池化特征，所述将所述池化图像特征与所述类别特征进行拼接，得到拼接特征，包括：

将所述类别特征与所述最大池化特征进行拼接，得到第一拼接特征；

将所述类别特征与所述平均池化特征进行拼接，得到第二拼接特征；

其中，所述拼接特征包括所述第一拼接特征和第二拼接特征。

在一些可能的设计中，所述对所述拼接特征进行特征选择处理，得到选择后的拼接特征，包括：