[发明专利]用于推送信息的方法和装置在审
申请号: | 201710743163.2 | 申请日: | 2017-08-25 |
公开(公告)号: | CN107577737A | 公开(公告)日: | 2018-01-12 |
发明(设计)人: | 尹维冲;孙宇;于佃海 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204 | 代理人: | 王达佐,马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本申请实施例公开了用于推送信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括获取已登录用户在当前时间之前预设时间段内的历史查询文本序列;对历史查询文本序列中的每个历史查询文本,将对该历史查询文本进行分词所生成的切分词序列导入预先建立的卷积神经网络模型,生成该历史查询文本的预设维数的语义向量;根据历史查询文本序列中的每个历史查询文本的语义向量生成历史查询文本语义向量序列;将历史查询文本语义向量序列导入预先建立的循环神经网络模型,生成与历史查询文本序列对应的预设维数的推荐查询文本语义向量;解码推荐查询文本语义向量,生成推荐查询文本;向终端推送所生成的推荐查询文本。该实施方式实现了富于针对性的信息推送。 | ||
搜索关键词: | 用于 推送 信息 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种用于推送信息的方法,其特征在于,所述方法包括:接收用户使用终端发来的登录请求;响应于所述登录请求验证通过,获取所述用户在当前时间之前预设时间段内的历史查询文本序列;对于所述历史查询文本序列中的每个历史查询文本,将对该历史查询文本进行分词所生成的切分词序列导入预先建立的卷积神经网络模型,生成用于表征该历史查询文本的语义的预设维数的语义向量,其中,所述卷积神经网络模型用于表征切分词序列与所述预设维数的向量之间的对应关系;根据所述历史查询文本序列中的每个历史查询文本的语义向量生成历史查询文本语义向量序列;将所述历史查询文本语义向量序列导入预先建立的循环神经网络模型,生成与所述历史查询文本序列对应的所述预设维数的推荐查询文本语义向量,其中,所述循环神经网络模型用于表征所述预设维数的向量序列与所述预设维数的向量之间的对应关系;解码所述推荐查询文本语义向量,生成推荐查询文本;向所述终端推送所生成的推荐查询文本。
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