一種信息推送方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N信息推送方法和裝置。所述方法包括：計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重；根據(jù)所述場景權(quán)重，計(jì)算第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分值，其中，所述第二用戶的數(shù)量大于等于1；根據(jù)所述關(guān)系分值，計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)；根據(jù)所述業(yè)務(wù)指數(shù)進(jìn)行信息推送。本申請(qǐng)根據(jù)用戶之間的歷史交互行為來計(jì)算用戶業(yè)務(wù)指數(shù)，能夠有效提高用戶業(yè)務(wù)指數(shù)計(jì)算的準(zhǔn)確性，從而提高信息推送的準(zhǔn)確性。
【專利說明】
_種信息推送方法和裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本申請(qǐng)涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種信息推送方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛發(fā)展，用戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)獲取到各種信息。比如：用戶可 以通過互聯(lián)網(wǎng)瀏覽新聞，用戶也可以通過搜索引擎進(jìn)行信息搜索等。
[0003] 相關(guān)技術(shù)中，服務(wù)器可以根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)向用戶進(jìn)行信息的推送。用戶的業(yè) 務(wù)指數(shù)通常用來描述一個(gè)用戶影響其他用戶的能力，用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)也是對(duì)用戶影響力的 量化。目前，可以依據(jù)用戶與其他用戶之間進(jìn)行交互的次數(shù)或頻率計(jì)算用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)， 然而，這樣的計(jì)算方式較為片面，得到的用戶業(yè)務(wù)指數(shù)不夠準(zhǔn)確，從而導(dǎo)致信息推送不夠準(zhǔn) 確。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 有鑒于此，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N信息推送方法和裝置。
[0005] 具體地，本申請(qǐng)是通過如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：
[0006] -種信息推送方法，所述方法包括：
[0007] 計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重；
[0008] 根據(jù)所述場景權(quán)重，計(jì)算第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分值，其中，所述第二用戶的 數(shù)量大于等于1 ;
[0009] 根據(jù)所述關(guān)系分值，計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)；
[0010] 根據(jù)所述業(yè)務(wù)指數(shù)進(jìn)行信息推送。
[0011] 進(jìn)一步地，所述計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重，包括：
[0012] 根據(jù)邏輯回歸模型，計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重。
[0013] 進(jìn)一步地，所述計(jì)算第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分值，包括：
[0014] 根據(jù)所述邏輯回歸模型，計(jì)算所有業(yè)務(wù)場景中所述第二用戶與所述第一用戶的互 動(dòng)分值之和；
[0015] 用所述互動(dòng)分值之和乘以所述第二用戶與所述第一用戶的時(shí)間衰減值，得到所述 第二用戶對(duì)所述第一用戶關(guān)系總值；
[0016] 用所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系總值除以所有用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān) 系總值之和得到商值，將所述商值作為所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系分值。
[0017] 進(jìn)一步地，所述計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)，包括：
[0018] 利用PageRank算法迭代計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)。
[0019] 進(jìn)一步地，當(dāng)存在預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，所述PageRank算法的迭代次數(shù)為所述預(yù)設(shè) 的迭代次數(shù)；
[0020] 當(dāng)不存在預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，在每次迭代后，判斷所有用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)是否滿足 預(yù)設(shè)的收斂條件，如果滿足，則停止迭代。
[0021] 一種信息推送裝置，所述裝置包括：
[0022] 權(quán)重計(jì)算單元，計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重；
[0023] 分值計(jì)算單元，根據(jù)所述場景權(quán)重，計(jì)算第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分值，其中， 所述第二用戶的數(shù)量大于等于1 ;
[0024] 指數(shù)計(jì)算單元，根據(jù)所述關(guān)系分值，計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)；
[0025] 信息推送單元，根據(jù)所述業(yè)務(wù)指數(shù)進(jìn)行信息推送。
[0026] 進(jìn)一步地，所述權(quán)重計(jì)算單元，具體根據(jù)邏輯回歸模型，計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景 權(quán)重。
[0027] 進(jìn)一步地，所述分值計(jì)算單元包括：
[0028] 第一計(jì)算子單元，根據(jù)所述邏輯回歸模型，計(jì)算所有業(yè)務(wù)場景中所述第二用戶與 所述第一用戶的互動(dòng)分值之和；
[0029] 第二計(jì)算子單元，用所述互動(dòng)分值之和乘以所述第二用戶與所述第一用戶的時(shí)間 衰減值，得到所述第二用戶對(duì)所述第一用戶關(guān)系總值；
[0030] 第三計(jì)算子單元，用所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系總值除以所有用戶對(duì)所 述第一用戶的關(guān)系總值之和得到商值，將所述商值作為所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān) 系分值。
[0031] 進(jìn)一步地，所述指數(shù)計(jì)算單元，具體利用PageRank算法迭代計(jì)算所述第一用戶的 業(yè)務(wù)指數(shù)。
[0032] 進(jìn)一步地，所述指數(shù)計(jì)算單元，具體當(dāng)存在預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，所述PageRank算 法的迭代次數(shù)為所述預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)；當(dāng)不存在預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，在每次迭代后，判斷所 有用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)是否滿足預(yù)設(shè)的收斂條件，如果滿足，則停止迭代。
[0033] 由以上描述可以看出，本申請(qǐng)可以根據(jù)用戶之間的歷史交互行為來計(jì)算用戶的業(yè) 務(wù)指數(shù)，能夠有效提高用戶業(yè)務(wù)指數(shù)計(jì)算的準(zhǔn)確性，從而提高信息推送的準(zhǔn)確性。
【附圖說明】
[0034] 圖1是本申請(qǐng)一示例性實(shí)施例示出的信息推送方法的流程圖。
[0035] 圖2是本申請(qǐng)一示例性實(shí)施例示出互動(dòng)分值計(jì)算公式的曲線圖。
[0036] 圖3是本申請(qǐng)一示例性實(shí)施例示出的一種計(jì)算第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分值 的流程圖。
[0037] 圖4是本申請(qǐng)一示例性實(shí)施例示出的一種服務(wù)端結(jié)構(gòu)示意圖。
[0038] 圖5是本申請(qǐng)一示例性實(shí)施例示出的一種信息推送裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0039] 這里將詳細(xì)地對(duì)示例性實(shí)施例進(jìn)行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及 附圖時(shí)，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實(shí)施例 中所描述的實(shí)施方式并不代表與本申請(qǐng)相一致的所有實(shí)施方式。相反，它們僅是與如所附 權(quán)利要求書中所詳述的、本申請(qǐng)的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
[0040] 在本申請(qǐng)使用的術(shù)語是僅僅出于描述特定實(shí)施例的目的，而非旨在限制本申請(qǐng)。 在本申請(qǐng)和所附權(quán)利要求書中所使用的單數(shù)形式的"一種"、"所述"和"該"也旨在包括多 數(shù)形式，除非上下文清楚地表示其他含義。還應(yīng)當(dāng)理解，本文中使用的術(shù)語"和/或"是指 并包含一個(gè)或多個(gè)相關(guān)聯(lián)的列出項(xiàng)目的任何或所有可能組合。
[0041] 應(yīng)當(dāng)理解，盡管在本申請(qǐng)可能采用術(shù)語第一、第二、第三等來描述各種信息，但這 些信息不應(yīng)限于這些術(shù)語。這些術(shù)語僅用來將同一類型的信息彼此區(qū)分開。例如，在不脫離 本申請(qǐng)范圍的情況下，第一信息也可以被稱為第二信息，類似地，第二信息也可以被稱為第 一信息。取決于語境，如在此所使用的詞語"如果"可以被解釋成為"在……時(shí)"或"當(dāng)…… 時(shí)"或"響應(yīng)于確定"。
[0042] 針對(duì)上述問題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N信息推送方案，根據(jù)用戶與用戶的歷史交互行為 來計(jì)算用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)，進(jìn)而有效提高業(yè)務(wù)指數(shù)計(jì)算的準(zhǔn)確性，從而提高信息推送的準(zhǔn)確 性。
[0043] 請(qǐng)參考圖1，本申請(qǐng)一示例性實(shí)施例示出的信息推送方法的流程圖，所述信息推送 方法可以應(yīng)用在服務(wù)端上，包括以下步驟：
[0044] 步驟101，計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重。
[0045] 通常而言，用戶之間的交互場景越多、交互頻率越高，則說明用戶之間的關(guān)系越密 切，更容易相互影響，因此可以根據(jù)用戶的交互情況來計(jì)算用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)。
[0046] 在實(shí)際情況中，用戶與用戶的交互行為可能會(huì)發(fā)生在多個(gè)不同的業(yè)務(wù)場景中，比 如：用戶可以通過社交網(wǎng)站和其他用戶進(jìn)行交互，用戶可以通過網(wǎng)上銀行和其他用戶進(jìn)行 資金往來的交互等。在不同業(yè)務(wù)場景中，用戶之間的交互行為對(duì)用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)是不同的。 舉例來說，假設(shè)用戶在兩個(gè)業(yè)務(wù)場景中存在資金交互行為，一個(gè)業(yè)務(wù)場景是轉(zhuǎn)賬，另一個(gè)業(yè) 務(wù)場景是代還信用卡。同樣是資金交互，轉(zhuǎn)賬場景中的用戶之間的一次轉(zhuǎn)賬行為和代還信 用卡場景中的用戶之間的一次代還信用卡行為，對(duì)用戶業(yè)務(wù)指數(shù)的計(jì)算所起的作用是不同 的。具體地，假設(shè)第一用戶向第二用戶轉(zhuǎn)賬一次，可以說明所述第一用戶和所述第二用戶之 間存在資金往來，該資源往來可能是因?yàn)樗龅谝挥脩艉退龅诙脩糁g存在消費(fèi)、資 助、借貸等關(guān)系，所述第一用戶會(huì)對(duì)所述第二用戶產(chǎn)生影響。然而，如果第三用戶為第四用 戶還信用卡，則說明所述第三用戶和所述第四用戶的關(guān)系較為親密，所述第三用戶對(duì)所述 第四用戶的影響要大于所述第一用戶對(duì)所述第二用戶的影響。也就是說，基于轉(zhuǎn)賬場景中 用戶之間的一次交互行為計(jì)算出的用戶業(yè)務(wù)指數(shù)要低于基于代還信用卡場景中用戶之間 的一次交互行為計(jì)算出的用戶業(yè)務(wù)指數(shù)。因此，本實(shí)施例使用業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重來 量化所述業(yè)務(wù)場景的交互行為對(duì)用戶業(yè)務(wù)指數(shù)的計(jì)算所起的作用。
[0047] 在本實(shí)施中，用互動(dòng)分值來量化用戶之間的交互行為，具體地，可以采用邏輯回歸 模型來計(jì)算所述互動(dòng)分值，所述互動(dòng)分值的計(jì)算公式為：
[0048]
[0049] 其中，X是用戶之間的交互變量，比如：轉(zhuǎn)賬金額、轉(zhuǎn)賬次數(shù)等。
[0050] a是業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重。
[0051] f(x)是所述互動(dòng)分值。
[0052] 請(qǐng)參考圖2,本申請(qǐng)一示例性實(shí)施例中所述互動(dòng)分值計(jì)算公式的曲線圖。其中，X 是轉(zhuǎn)賬次數(shù)，由圖2可以看出，隨著X的增大，f(x)的曲線變化越加平緩，即X越大，其每增 加1，對(duì)互動(dòng)分值f(x)的變化影響越小。舉例來說，假設(shè)第一用戶向第二用戶轉(zhuǎn)賬一次的 互動(dòng)分值為0. 1，那么當(dāng)?shù)谝挥脩粢呀?jīng)向第二用戶轉(zhuǎn)賬了 100次，如果第一用戶又向第二用 戶轉(zhuǎn)賬1次（第101次），則該次的互動(dòng)分值可能僅增加0. 001。因此，可以假設(shè)上述互動(dòng) 分值的計(jì)算公式中，當(dāng)X取值為99的分位數(shù)時(shí)f(x)的導(dǎo)數(shù)是X取值為0時(shí)f(x)的導(dǎo)數(shù)的 0· 01倍，即：
[0053]
[0054] 其中，Xi等于互動(dòng)變量X的99分位數(shù)。在本實(shí)施例中，將該公式稱為場景權(quán)重的 計(jì)算公式。具體地，可以計(jì)算不同的業(yè)務(wù)場景中互動(dòng)變量X的99分位數(shù)，所述分位數(shù)的計(jì) 算方法本領(lǐng)域技術(shù)人員可以參照相關(guān)技術(shù)中提供的方法，本申請(qǐng)?jiān)诖瞬辉僖灰毁樖?。假設(shè)， 在轉(zhuǎn)賬場景中，轉(zhuǎn)賬次數(shù)X的99分位數(shù)是100,即^為100,則根據(jù)所述場景權(quán)重的計(jì)算公 式可以計(jì)算出轉(zhuǎn)賬場景的場景權(quán)重a為0. 06。假設(shè)，在代還信用卡場景中，轉(zhuǎn)賬次數(shù)X的 99分位數(shù)是20,即^為20,則根據(jù)所述場景權(quán)重的計(jì)算公式可以計(jì)算出轉(zhuǎn)賬場景的場景權(quán) 重a為0. 3。
[0055] 在本步驟中，根據(jù)所述場景權(quán)重的計(jì)算公式，可以分別計(jì)算各個(gè)業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的 場景權(quán)重。
[0056] 步驟102,根據(jù)所述場景權(quán)重，計(jì)算第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分值，其中，所述第 二用戶的數(shù)量大于等于1。
[0057] 在本步驟中，針對(duì)每個(gè)用戶，分別計(jì)算其他用戶對(duì)該用戶的關(guān)系分值。
[0058] 具體地，請(qǐng)參考圖3,所述計(jì)算第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分值，可以包括以下步 驟：
[0059] 步驟1021，根據(jù)邏輯回歸模型，計(jì)算所有業(yè)務(wù)場景中第二用戶與第一用戶的互動(dòng) 分值之和。
[0060] 基于前述步驟101，在得到所述業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重之后，可以根據(jù)邏輯回歸 模型，計(jì)算所有業(yè)務(wù)場景中用戶之間的互動(dòng)分值之和。
[0061] 具體地，可以根據(jù)前述互動(dòng)分值的計(jì)算公式，計(jì)算所有業(yè)務(wù)場景中第二用戶與第 一用戶的互動(dòng)分值之用
>其中，N為第一用戶A和第二用戶B的 存在交互行為的業(yè)務(wù)場景數(shù)量，X為交互變量，fBA(x)為某一業(yè)務(wù)場景中第二用戶B與第一 用戶A的互動(dòng)分值。以計(jì)算轉(zhuǎn)賬場景中第二用戶與第一用戶的互動(dòng)分值為例，假設(shè)第二用 戶向第一用戶轉(zhuǎn)賬20次，第一用戶向第二用戶轉(zhuǎn)賬5次，則在該轉(zhuǎn)賬場景中，第二用戶與第 一用戶的交互次數(shù)為25,即所述交互變量的取值為25。由此可以看出，在某一個(gè)業(yè)務(wù)場景 中，第二用戶B與第一用戶A的互動(dòng)分值f BA(x)和所述第一用戶A與所述第二用戶B的互 動(dòng)分值fAB(x)相同。
[0062] 步驟1022,用所述互動(dòng)分值之和乘以所述第二用戶與所述第一用戶的時(shí)間衰減 值，得到所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系總值。
[0063] 基于前述步驟1021，在得到第二用戶與第一用戶的互動(dòng)分值之和后，考慮到第二 用戶和第一用戶交互行為的發(fā)生時(shí)間也會(huì)影響到業(yè)務(wù)指數(shù)的計(jì)算，所以在本步驟中，引入 時(shí)間衰減值的概念，用所述互動(dòng)分值之和乘以所述第二用戶與所述第一用戶的時(shí)間衰減值 得到乘積，在本實(shí)施例中，將得到的所述乘積稱為所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系總 值。
[0064] 在本實(shí)施例中，為便于描述用MTBA來表不第二用戶B對(duì)第一用戶A的關(guān)系總值，
?中，2-?為所述時(shí)間衰減值，T為半衰期，可以設(shè)置T的取值為 12, t為所述第一用戶與所述第二用戶的最近一次交互行為距今的月份。如果t = T，則
[0065] 由此可以看出，第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系總值和所述第一用戶對(duì)所述第二用戶 的關(guān)系總值是相同的，即MT AB= MT BA。
[0066] 步驟1023,用所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系總值除以所有用戶對(duì)所述第 一用戶的關(guān)系總值之和得到商值，將所述商值作為所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系分 值。
[0067] 在本實(shí)施例中，用SBA來表不第二用戶B對(duì)第一用戶A的關(guān)系分值，
[0068]
[0069] 其中，P為第二用戶B的總聯(lián)系人的數(shù)量。
[0070] 所述SBA可以用來量化第二用戶B對(duì)第一用戶A的影響。具體地，對(duì)于第二用戶B 而言，假設(shè)B擁有包含第一用戶A在內(nèi)的10個(gè)聯(lián)系人，第二用戶B對(duì)這10個(gè)聯(lián)系人的影響 是不同的，如果第二用戶B的業(yè)務(wù)指數(shù)為1，則B對(duì)這10個(gè)聯(lián)系人的業(yè)務(wù)指數(shù)之和應(yīng)為1。
[0071] 在步驟102中，根據(jù)圖3所示的關(guān)系分值計(jì)算方法，可以分別計(jì)算出其他用戶（至 少一個(gè)第二用戶）對(duì)第一用戶的關(guān)系分值。
[0072] 步驟103,根據(jù)所述關(guān)系分值，計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)。
[0073] 基于前述步驟102,在計(jì)算得到至少一個(gè)第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分值后，可以 根據(jù)PageRank算法迭代計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)。
[0074] 在本實(shí)施例中，可以采用如下的業(yè)務(wù)指數(shù)計(jì)算公式：
[0075]
[0076] 其中，W(i)為用戶i的業(yè)務(wù)指數(shù)，W(A)為用戶A的業(yè)務(wù)指數(shù)，d為PageRank算法 中的阻尼系數(shù)，d的取值為0. 85, h為用戶數(shù)量，SlA為用戶i對(duì)用戶A的關(guān)系分值。需要說 明的是，如果用戶i與用戶A之間不存在交互行為，則S lA的值為0,所以，上述業(yè)務(wù)指數(shù)計(jì) 算公式也可以表示為：
[0077]
[0078] 其中，K為h個(gè)用戶中與用戶A之間存在交互行為的用戶的數(shù)量。
[0079] 在本步驟中，根據(jù)所述業(yè)務(wù)指數(shù)計(jì)算公式，迭代計(jì)算所述第一用戶A的業(yè)務(wù)指數(shù)。 首先，初始化每個(gè)用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)都相同，即將每個(gè)用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)初始化為Ι/h，然后開 始進(jìn)行迭代計(jì)算，根據(jù)其他用戶對(duì)第一用戶A的關(guān)系分值計(jì)算所述第一用戶A的業(yè)務(wù)指數(shù)。 具體地，在本實(shí)施例中，開發(fā)人員可以預(yù)先設(shè)置計(jì)算用戶業(yè)務(wù)指數(shù)的迭代次數(shù)，如果存在預(yù) 設(shè)的迭代次數(shù)R，則根據(jù)所述業(yè)務(wù)指數(shù)計(jì)算公式迭代計(jì)算R次，得到所述第一用戶的業(yè)務(wù)指 數(shù)。如果不存在預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，則在每次迭代后，判斷所有用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)是否滿足預(yù)設(shè) 的收斂條件，如果滿足所述預(yù)設(shè)的收斂條件，則停止迭代。所述預(yù)設(shè)的收斂條件可以由開發(fā) 人員進(jìn)行設(shè)置，比如：可以將所述預(yù)設(shè)的收斂條件設(shè)置為本次迭代計(jì)算出的99%的用戶的 業(yè)務(wù)指數(shù)相對(duì)于上一次迭代計(jì)算出的業(yè)務(wù)指數(shù)的變化不超過1%，即99%的用戶的業(yè)務(wù)指 數(shù)已經(jīng)趨于穩(wěn)定。
[0080] 步驟104,根據(jù)所述業(yè)務(wù)指數(shù)進(jìn)行信息推送。
[0081] 基于前述步驟103,服務(wù)端在計(jì)算得到各個(gè)用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)后，可以向不同級(jí)別業(yè) 務(wù)指數(shù)的用戶推送不同的信息。比如：業(yè)務(wù)指數(shù)較高的用戶往往影響力較大，在進(jìn)行產(chǎn)品推 廣或者輿論發(fā)布時(shí)，可以優(yōu)先向業(yè)務(wù)指數(shù)較高的用戶進(jìn)行推送。當(dāng)然，本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù) 所述業(yè)務(wù)指數(shù)也可以采取其他的信息推送方案，本申請(qǐng)對(duì)此不作特殊限制。
[0082] 由以上描述可以看出，本申請(qǐng)可以根據(jù)用戶之間的歷史交互行為來計(jì)算用戶業(yè)務(wù) 指數(shù)，能夠有效提高用戶業(yè)務(wù)指數(shù)計(jì)算的準(zhǔn)確性，從而提高信息推送的準(zhǔn)確性。
[0083] 與本申請(qǐng)用戶業(yè)務(wù)指數(shù)的計(jì)算方法的實(shí)施例相對(duì)應(yīng)，本申請(qǐng)還提供一種用戶業(yè)務(wù) 指數(shù)的計(jì)算裝置。本申請(qǐng)所述的裝置可以通過軟件實(shí)現(xiàn)，也可以通過硬件或者軟硬件結(jié)合 的方式實(shí)現(xiàn)。以軟件實(shí)現(xiàn)為例，本申請(qǐng)用戶業(yè)務(wù)指數(shù)的計(jì)算裝置作為一個(gè)邏輯意義上的裝 置，是通過其所在設(shè)備的處理器將非易失性存儲(chǔ)器中對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)程序指令讀取到內(nèi)存中 運(yùn)行形成的。
[0084] 請(qǐng)參考圖4和圖5,本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N信息推送裝置400,所述裝置400包括有：權(quán)重 計(jì)算單元401、分值計(jì)算單元402以及指數(shù)計(jì)算單元403以及信息推送單元404。其中，所 述分值計(jì)算單元402還可以包括：第一計(jì)算子單元4021、第二計(jì)算子單元4022以及第三計(jì) 算子單元4023。
[0085] 其中，所述權(quán)重計(jì)算單元401，計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重。
[0086] 所述分值計(jì)算單元402,根據(jù)所述場景權(quán)重，計(jì)算第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分 值，其中，所述第二用戶的數(shù)量大于等于1。
[0087] 所述指數(shù)計(jì)算單元403,根據(jù)所述關(guān)系分值，計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)。
[0088] 所述信息推送單元404,根據(jù)所述業(yè)務(wù)指數(shù)進(jìn)行信息推送。
[0089] 進(jìn)一步地，所述權(quán)重計(jì)算單元401，具體根據(jù)邏輯回歸模型，計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的 場景權(quán)重。
[0090] 所述第一計(jì)算子單元4021，根據(jù)所述邏輯回歸模型，計(jì)算所有業(yè)務(wù)場景中所述第 二用戶與所述第一用戶的互動(dòng)分值之和。
[0091] 所述第二計(jì)算子單元4022,用所述互動(dòng)分值之和乘以所述第二用戶與所述第一用 戶的時(shí)間衰減值，得到所述第二用戶對(duì)所述第一用戶關(guān)系總值。
[0092] 所述第三計(jì)算子單元4023,用所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系總值除以所有 用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系總值之和得到商值，將所述商值作為所述第二用戶對(duì)所述第一 用戶的關(guān)系分值。
[0093] 進(jìn)一步地，所述指數(shù)計(jì)算單元403,具體利用PageRank算法迭代計(jì)算所述第一用 戶的業(yè)務(wù)指數(shù)。
[0094] 進(jìn)一步地，所述指數(shù)計(jì)算單元403,具體當(dāng)存在預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，所述PageRank 算法的迭代次數(shù)為所述預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)；當(dāng)不存在預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，在每次迭代后，判斷 所有用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)是否滿足預(yù)設(shè)的收斂條件，如果滿足，則停止迭代。
[0095] 上述裝置中各個(gè)單元的功能和作用的實(shí)現(xiàn)過程具體詳見上述方法中對(duì)應(yīng)步驟的 實(shí)現(xiàn)過程，在此不再贅述。
[0096] 以上所述僅為本申請(qǐng)的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本申請(qǐng)，凡在本申請(qǐng)的精 神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本申請(qǐng)保護(hù)的范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種信息推送方法，其特征在于，所述方法包括： 計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重； 根據(jù)所述場景權(quán)重，計(jì)算第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分值，其中，所述第二用戶的數(shù)量 大于等于1 ; 根據(jù)所述關(guān)系分值，計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)； 根據(jù)所述業(yè)務(wù)指數(shù)進(jìn)行信息推送。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重，包 括： 根據(jù)邏輯回歸模型，計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述計(jì)算第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分 值，包括： 根據(jù)所述邏輯回歸模型，計(jì)算所有業(yè)務(wù)場景中所述第二用戶與所述第一用戶的互動(dòng)分 值之和； 用所述互動(dòng)分值之和乘以所述第二用戶與所述第一用戶的時(shí)間衰減值，得到所述第二 用戶對(duì)所述第一用戶關(guān)系總值； 用所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系總值除以所有用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系總 值之和得到商值，將所述商值作為所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系分值。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)，包 括： 利用PageRank算法迭代計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于， 當(dāng)存在預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，所述PageRank算法的迭代次數(shù)為所述預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)； 當(dāng)不存在預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，在每次迭代后，判斷所有用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)是否滿足預(yù)設(shè) 的收斂條件，如果滿足，則停止迭代。6. -種信息推送裝置，其特征在于，所述裝置包括： 權(quán)重計(jì)算單元，計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重； 分值計(jì)算單元，根據(jù)所述場景權(quán)重，計(jì)算第二用戶對(duì)第一用戶的關(guān)系分值，其中，所述 第二用戶的數(shù)量大于等于1 ; 指數(shù)計(jì)算單元，根據(jù)所述關(guān)系分值，計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)； 信息推送單元，根據(jù)所述業(yè)務(wù)指數(shù)進(jìn)行信息推送。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于， 所述權(quán)重計(jì)算單元，具體根據(jù)邏輯回歸模型，計(jì)算業(yè)務(wù)場景對(duì)應(yīng)的場景權(quán)重。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述分值計(jì)算單元包括： 第一計(jì)算子單元，根據(jù)所述邏輯回歸模型，計(jì)算所有業(yè)務(wù)場景中所述第二用戶與所述 第一用戶的互動(dòng)分值之和； 第二計(jì)算子單元，用所述互動(dòng)分值之和乘以所述第二用戶與所述第一用戶的時(shí)間衰減 值，得到所述第二用戶對(duì)所述第一用戶關(guān)系總值； 第三計(jì)算子單元，用所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系總值除以所有用戶對(duì)所述第 一用戶的關(guān)系總值之和得到商值，將所述商值作為所述第二用戶對(duì)所述第一用戶的關(guān)系分 值。9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于， 所述指數(shù)計(jì)算單元，具體利用PageRank算法迭代計(jì)算所述第一用戶的業(yè)務(wù)指數(shù)。10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于， 所述指數(shù)計(jì)算單元，具體當(dāng)存在預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，所述PageRank算法的迭代次數(shù)為 所述預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)；當(dāng)不存在預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，在每次迭代后，判斷所有用戶的業(yè)務(wù)指 數(shù)是否滿足預(yù)設(shè)的收斂條件，如果滿足，則停止迭代。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK106033465SQ201510122749
【公開日】2016年10月19日
【申請(qǐng)日】2015年3月19日
【發(fā)明人】何慧梅, 王峰偉, 何帝君
【申請(qǐng)人】阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司