[发明专利]信息推送方法、装置及系统

权利要求书

1.一种信息推送系统，其特征在于，包括：前端和数据处理平台；

所述前端，用于接收用户输入的与目标对象相关的基本信息发送给所述数据处理平台；

所述数据处理平台，用于根据所述基本信息获取正样本人群和负样本人群，对所述正负样人群和所述负样本人群进行学习训练，以得到第一预测模型，并利用构建的迁移学习模型对所述正样本人群和所述负样本人群进行修正，对修正后的所述正样本人群和所述负样本人群进行学习训练，以得到第二预测模型，以及利用所述第一预测模型和所述第二预测模型分别对所述潜在人群进行预测以得到目标人群，向所述目标人群推送所述目标对象。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据处理平台，包括：样本选择节点、样本训练节点、预测节点和推送节点；

所述样本选择节点，用于接收所述前端发送的所述基本信息，利用所述基本信息选择所述正样本人群和所述负样本人群，将所述正样本人群和所述负样本人群发送给所述样本训练节点；

所述样本训练节点，用于对所述正样本人群和所述负样本人群进行学习训练，以得到第一预测模型，以及基于迁移学习模型对正样本人群和负样本人群进行修正，对修正后的所述正样本人群和所述负样本人群进行学习训练，以得到第二预测模型；

所述预测节点，用于利用所述第一预测模型和所述第二预测模型分别对潜在人群进行预测，以得到所述目标人群，将所述目标人群发送给所述推送节点；

所述推送节点，用于向所述目标人群推送所述目标对象。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述前端包括：

用户模块和用于连接所述用户模块与所述数据处理平台的交互模块；

其中，所述用户模块，用于接收用户输入的所述基本信息；所述交互模块，用于将用户在所述用户输入的所述基本信息发给所述样本选择节点。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述样本训练节点具体用于：

对所述正样本人群和所述负样本人群进行特征提取，以得到样本的第一特征信息；

将所述第一特征信息和每个样本的类型参数输入到预设的机器学习模型中进行训练，以得到所述第一预测模型；

对修正后的所述正样本人群和所述负样本人群特征提取，以得到样本的第二特征信息；

将所述第二特征信息和每个样本的类型参数输入所述机器学习模型中进行训练，以得到所述第二预测模型。

5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述预测节点具体用于：

利用所述第一预测模型对所述潜在人群进行预测，得到第一预测人群和所述第一预测人群中每个用户的第一预测概率；

利用所述第二预测模型对所述潜在人群进行预测，得到第二预测人群和所述第二预测人群中每个用户的第二预测概率；

针对每个用户将所述第一预测概率与所述第二预测概率加权平均，得到该用户的最终预测概率；

将所有用户按照所述最终预测概率进行排序以得到排序人群；

从所述排序人群中选取所述目标人群。

6.一种交互装置，其特征在于，包括：

前端，用于接收用户输入的与目标对象相关的基本信息，将所述基本信息发送给数据处理平台，以及接收所述数据处理平台根据所述基本信息获取的目标人群，并向所述目标人群推送所述目标对象。

7.根据权利要求6所述的交互装置，其特征在于，所述前端包括：

用户模块和用于连接所述用户模块与所述数据处理平台的交互模块；

所述用户模块，用于接收用户输入的所述基本信息，以及接收所述数据平台根据所述基本信息获取的所述目标人群，并向所述目标人群推送所述目标对象；

所述交互模块，用于将所述基本信息发给所述数据处理平台，以使所述数据处理平台根据所述基本信息获取所述目标人群。