CN109829117B - 用于推送信息的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开的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：获取第一目标用户的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集；对于语音数据集中的语音数据，获取该语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据；确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度；按照对应的相似度从大到小的顺序，从语音数据集中选取目标数目个语音数据；根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，以及向第一目标用户对应的终端设备推送所确定的待推送信息。该实施方式实现了根据用户的语音数据分析用户的偏好，进而可以根据分析结果向用户推送信息。

Description

用于推送信息的方法和装置

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于推送信息的方法和装置。

背景技术

现有的一些应用在向用户推送信息时，一般是根据用户的历史行为数据分析用户偏好，从而根据用户偏好向用户推送信息，以使向用户推送的信息较符合用户的偏好。

但在一些如用户第一次登录使用应用的情况下，应用可能没有用户历史行为数据。以及在一些如用户刚开始使用应用的前期或用户使用应用的次数较少的情况下，应用具有的用户历史行为数据可能较少。在这些情况下，如何向用户推送较符合其偏好的信息是信息推送过程中有待研究和思考的一个方面。

发明内容

本公开的实施例提出了用于推送信息的方法和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种用于推送信息的方法，该方法包括：获取第一目标用户的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集；对于语音数据集中的语音数据，获取该语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据；确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度；按照对应的相似度从大到小的顺序，从语音数据集中选取目标数目个语音数据；根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，以及向第一目标用户对应的终端设备推送所确定的待推送信息。

在一些实施例中，确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度，包括：确定该语音数据分别与至少一个匹配语音数据中的匹配语音数据的相似度，得到相似度集；根据得到的相似度集，确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度。

在一些实施例中，根据得到的相似度集，确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度，包括：获取至少一个匹配语音数据中的匹配语音数据分别对应的权重值；确定得到的相似度集中的相似度的加权平均值作为该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度。

在一些实施例中，至少一个匹配语音数据通过如下步骤确定：获取至少一个第二目标用户录入的、至少一个匹配语音数据对应的关键词的语音数据作为候选语音数据，得到候选语音数据集，其中，第二目标用户对应的终端设备被推送过目标信息，其中，目标信息是根据至少一个匹配语音数据对应的关键词所确定的；对于候选语音数据集中的候选语音数据，获取该候选语音数据对应的第二目标用户针对目标信息的用户行为数据；响应于确定用户行为数据符合预设条件，选取该候选语音数据作为匹配语音数据。

在一些实施例中，根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，包括：根据所选取的语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据分别对应的用户所对应的历史推送信息，确定待推送信息。

第二方面，本公开的实施例提供了一种用于推送信息的装置，该装置包括：获取单元，被配置成获取第一目标用户的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集；确定单元，被配置成对于语音数据集中的语音数据，获取该语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据；确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度；选取单元，被配置成按照对应的相似度从大到小的顺序，从语音数据集中选取目标数目个语音数据；推送单元，被被配置成根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，以及向第一目标用户对应的终端设备推送所确定的待推送信息。

在一些实施例中，确定单元进一步被配置成：确定该语音数据分别与至少一个匹配语音数据中的匹配语音数据的相似度，得到相似度集；根据得到的相似度集，确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度。

在一些实施例中，确定单元进一步被配置成：获取至少一个匹配语音数据中的匹配语音数据分别对应的权重值；确定得到的相似度集中的相似度的加权平均值作为该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度。

在一些实施例中，至少一个匹配语音数据通过如下步骤确定：获取至少一个第二目标用户录入的、至少一个匹配语音数据对应的关键词的语音数据作为候选语音数据，得到候选语音数据集，其中，第二目标用户对应的终端设备被推送过目标信息，其中，目标信息是根据至少一个匹配语音数据对应的关键词所确定的；对于候选语音数据集中的候选语音数据，获取该候选语音数据对应的第二目标用户针对目标信息的用户行为数据；响应于确定用户行为数据符合预设条件，选取该候选语音数据作为匹配语音数据。

在一些实施例中，推送单元进一步被配置成：根据所选取的语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据分别对应的用户所对应的历史推送信息，确定待推送信息。

第三方面，本公开的实施例提供了一种服务器，该服务器包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本公开的实施例提供的用于推送信息的方法和装置，通过获取第一目标用户的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集；对于语音数据集中的语音数据，获取该语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据；确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度；按照对应的相似度从大到小的顺序，从语音数据集中选取目标数目个语音数据；根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，以及向第一目标用户对应的终端设备推送所确定的待推送信息，从而实现根据用户的语音数据分析用户的偏好，进而可以根据分析结果向用户推送信息。

具体地，由于用户对于熟悉的信息对应的关键词的语音数据与关键词匹配的至少一个语音数据的相似度一般较高。因此，可以使用用户对应于关键词的语音数据与关键词匹配的至少一个语音数据的相似度来表征用户对关键词的熟悉程度。而用户对于其偏好的信息的熟悉程度通常较高。因此，可以使用用户对关键词的熟悉程度来表征用户对关键词的偏好程度。基于此，可以选取用户偏好程度较高的关键词相关的信息推送至用户。

对于一些没有用户历史行为数据或用户历史行为数据较少的情况，通过这种基于用户的语音数据的信息推送方式，避免了在这种情况下随机地选取推送信息而导致用户接收到许多不感兴趣或不会点击的信息，进而造成用户终端和推送信息的服务端的不必要的流量消耗。

对于已有确定推送信息的算法的情况，可以结合这种基于用户的语音数据的信息推送方式向用户推送信息。通过更多的分析数据，有助于增加对用户的偏好分析的分析结果的准确度。

在得到准确的用户偏好分析结果的基础上，选取用户可能较偏好的信息进行推送。一方面对于推送信息的应用来说，通过准确的信息推送，可以应用的用户粘度，避免过多用户不感兴趣的信息推送而造成的用户流失。另一方面如上述分析所述，可以避免大量用户不感兴趣的信息的推送，使得用户更快的浏览到其感兴趣的信息，同时节省用户终端和推送信息的服务端的流量。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性***架构图；

图2是根据本公开的用于推送信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的实施例的用于推送信息的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开的用于推送信息的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的用于推送信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的用于推送信息的方法或用于推送信息的装置的实施例的示例性架构100。

如图1所示，***架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用。例如浏览器类应用、搜索类应用等等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏并且支持语音交互的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如为终端设备101、102、103上所安装的客户端应用提供支持的后端服务器。后端服务器可以获取终端设备101、102、103对应的用户针对预设关键词集中的关键词的语音数据，并根据语音数据，确定待推送信息。之后，可以将待推送信息推送至终端设备101、102、103。

需要说明的是，本公开的实施例所提供的用于推送信息的方法一般由服务器105执行，相应地，用于推送信息的装置一般设置于服务器105中。

需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，其示出了根据本公开的用于推送信息的方法的一个实施例的流程200。该用于推送信息的方法包括以下步骤：

步骤201，获取第一目标用户的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集。

在本实施例中，用于推送信息的方法的执行主体(如图1所示的服务器105)可以从第一目标用户对应的终端设备(如图1所示的终端设备101、102、103)获取上述语音数据集。

其中，第一目标用户可以是与上述执行主体通信连接的、任意的终端设备所对应的用户。上述执行主体可以预先向第一目标用户对应的终端设备推送预设关键词集，由第一目标用户对应的终端设备对接收到的预设关键词集中的关键词进行显示。之后，第一目标用户可以通过其所使用的终端设备录入预设关键词集中的各个关键词的语音数据。

其中，预设关键词集可以是由技术人员预先指定的若干个关键词构成的关键词集。关键词的选取可以根据实际的应用需求而确定。

步骤202，对于语音数据集中的语音数据，获取该语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据；确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度。

在本实施例中，对于任一关键词，该关键词对应的匹配语音数据可以指该关键词的、符合预设条件的语音数据。预设条件可以根据实际的应用需求而设置。匹配语音数据可以直接由技术人员预先进行指定。

作为示例，对于任一关键词，可以选取对该关键词的发音标准且流畅的一些语音数据作为该关键词的匹配语音数据。因为考虑到若用户对该关键词相关的信息比较感兴趣，那么用户自然会对该关键词的读音比较熟悉，一般会比较流畅地读出该关键词。

相反地，若用户对该关键词相关的信息不太感兴趣，那么用户可能会对该关键词不太熟悉，对该关键词的读音会比较生疏，甚至会有错误读音。

而且，根据不同的应用需求，可以考虑不同的特征对语音数据进行分析。例如，一些情况下，不同地区的用户可能具有不同的口音。因此，语音数据还可以反映对应的用户的位置信息。

基于此，通过比较第一目标用户对一关键词的语音数据与该关键词的匹配语音数据的相似度，可以一定程度的反映第一目标用户对该关键词的熟悉程度等，从而可以进一步对该关键词的相关信息是否是第一目标用户可能感兴趣的内容进行估计。

可选地，对于任一关键词，可以先获取该关键词对应的至少一个语音数据，得到该关键词对应的语音数据集。然后，可以从语音数据集中选取符合预设条件的语音数据作为匹配语音数据，也可以由技术人员指定语音数据集中的一些语音数据作为匹配语音数据。

其中，该关键词对应的至少一个语音数据可以从一些数据平台获取，也可以利用一些音频制作软件生成。

可选地，对于任一关键词，该关键词对应的至少一个匹配语音数据可以通过如下步骤确定：

步骤一，获取至少一个第二目标用户录入的、至少一个匹配语音数据对应的关键词的语音数据作为候选语音数据，得到候选语音数据集。其中，第二目标用户对应的终端设备被推送过目标信息，其中，目标信息可以是根据至少一个匹配语音数据对应的关键词所确定的。

其中，第二目标用户可以是与上述执行主体通信连接的、任意的终端设备所对应的用户。而且第二目标用户是历史曾录入过至少一个匹配语音数据对应的关键词的语音数据的用户。即可以将至少一个匹配语音数据对应的关键词的历史语音数据作为候选语音数据。

进一步地，第二目标用户还可以是接收过上述执行主体根据至少一个匹配语音数据对应的关键词所确定的目标信息的终端设备对应用户。

作为示例，对于关键词“A”，可以将接收过上述执行主体根据关键词“A”推送的信息的终端设备向上述执行主体发送过的关键词“A”的语音数据作为候选语音数据。

上述执行主体可以预先存储各个关键词对应的候选语音数据集。之后，可以根据关键词直接查找对应的候选语音数据集。

需要说明的是，为了便于描述不同的用户，分别命名为第一用户和第二用户。本领域技术人员应当理解，其中的第一和第二并不构成对用户的特殊限定。

步骤二，对于候选语音数据集中的候选语音数据，获取该候选语音数据对应的第二目标用户针对目标信息的用户行为数据；响应于确定用户行为数据符合预设条件，选取该候选语音数据作为匹配语音数据。

在本步骤中，上述执行主体对应的数据库中可以存储第二目标用户针对目标信息的用户行为数据。因此，可以从上述执行主体对应的数据库中获取第二目标用户针对目标信息的用户行为数据。

其中，预设条件可以根据实际的应用需求而设置。例如，预设条件可以是从第二目标用户对应的终端设备接收到目标信息时起的预设时长的时间段内，第二目标用户在显示目标信息的页面上的停留时长超过预设阈值。目标信息包括至少两条推送信息时，预设条件可以是第二目标用户点击过的推送信息的数目大于预设阈值。

作为示例，继续以上述关键词“A”作为示例，在确定了关键词“A”的候选语音数据之后，可以从候选语音数据中选取对应的用户对根据关键词“A”推送的信息的浏览时长超过预设时长阈值的候选语音数据作为匹配语音数据。

换言之，根据一关键词的历史语音数据对应的用户对该关键词相关信息的行为数据，估计用户对该关键词相关的信息的喜爱程度。然后，可以选取对该关键词的相关信息的喜爱程度较高的用户的语音数据作为匹配语音数据，进而有助于提升根据之后的用户对该关键词的语音数据与匹配语音数据的相似度，估计之后的用户对该关键词的相关的信息的喜爱程度的准确度。

针对预设关键词集中的每个关键词，都可以预先设置对应的至少一个匹配语音数据。匹配语音数据可以存储于上述执行主体的本地，或者也可以存储于上述执行主体对应的数据库中。此时，可以从上述执行主体的本地或其对应的数据库获取匹配语音数据。当然，也可以从第三方数据平台获取关键词对应的匹配语音数据。

对于任一语音数据，该语音数据与其对应的至少一个匹配语音数据的相似度可以根据应用场景选取不同的计算方式。

可选地，可以先确定该语音数据分别与至少一个匹配语音数据中的匹配语音数据的相似度，得到相似度集。然后可以从得到的相似度集中选取最大值作为该语音数据与其对应的至少一个匹配语音数据的相似度，也可以确定得到的相似度集中的相似度的平均值作为该语音数据与其对应的至少一个匹配语音数据的相似度。

可选地，在得到相似度集之后，还可以先获取至少一个匹配语音数据中的各个匹配语音数据分别对应的权重值。然后确定得到的相似度集中的相似度的加权平均值作为该语音数据与其对应的至少一个匹配语音数据的相似度。其中，各个匹配语音数据分别对应的权重值可以由技术人员预先指定，也可以根据各个匹配语音数据的目标属性(如环境噪声)的属性值来确定。

其中，任意两个语音数据的相似度可以采用一些开源的语音相似度算法进行计算。例如，采用基于深度学习的语音相似度匹配算法来确定两个语音数据的相似度。

步骤203，按照对应的相似度从大到小的顺序，从语音数据集中选取目标数目个语音数据。

在本实施例中，目标数目可以由技术人员预先设置，也可以根据预设条件确定。例如，预设条件可以包括目标数目等于语音数据集包括的语音数据的总数目的百分之三十等。

步骤204，根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，以及向第一目标用户对应的终端设备推送所确定的待推送信息。

在本实施例中，在确定了关键词之后，可以灵活采用各种不同的方式来确定待推送信息。例如，针对每个关键词可以预设对应的推送信息。此时，可以直接获取关键词对应的推送信息作为待推送信息。

又例如，可以基于关键词在目标数据库中进行检索，根据实际的需求从检索结果中选取待推送信息。举例来说，可以选取时间最新的检索结果作为待推送信息。其中，目标数据库可以是预先指定的数据库，也可以指符合一定条件的数据库。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于推送信息的方法的应用场景的一个示意图300。在图3的应用场景中，在用户利用其所使用的终端设备301初次登录终端设备301所安装的一客户端应用时，该客户端应用可以借助终端设备301向用户显示预设关键词集中的关键词。如图中所示，关键词有三个，分别为“Cosplay”(Costume Play，角色扮演)、“Python”(一种计算机程序设计语言)、“霞洛”。

之后，用户可以通过终端设备301录入三个关键词的语音数据。如图中所示，“Cosplay”对应语音数据302，“Python”对应语音数据303，“霞洛”对应语音数据304。然后，终端设备301上安装的客户端应用可以将语音数据302、语音数据303、语音数据304发送至上述执行主体。

然后，上述执行主体可以分别获取三个语音数据分别对应的至少一个匹配语音数据，并确定三个语音数据分别与对应的至少一个匹配语音数据的相似度。

具体地，以语音数据304作为示例，可以先从上述执行主体对应的数据库305获取语音数据304对应的两个匹配语音数据306。然后，可以计算语音数据304与其匹配的两个匹配语音数据306的相似度307。

类似地，计算语音数据302与其匹配的至少一个匹配语音数据的相似度308，以及计算语音数据303与其匹配的至少一个匹配语音数据的相似度309。

之后，可以将得到的三个相似度进行排序，按照相似度从大到小的顺序选出最大值为相似度308。然后，可以选取与相似度308对应的关键词“Python”相关的信息作为待推送信息309，以及将待推送信息309推送至终端设备301。

在这个应用场景中，关键词“Cosplay”是二次元相关的词语。关键词“Python”是编程相关的词语。关键词“霞洛”是电子竞技相关的词语。根据用户对这个三个关键词的读音与这三个关键词分别对应的匹配语音数据的相似度，分析用户对这三个关键词的熟悉或喜好程度。

以本应用场景为示例，用户对关键词“Python”的语音数据303与该关键词的匹配语音数据的相似度最大，因此，可以认为用户对编程相关的信息较感兴趣。基于此，可以向用户推送编程相关的信息。

而用户对关键词“Cosplay”和“霞洛”的语音数据与这两个关键词分别对应的匹配语音数据的相似度较低，可以认为用户对二次元和电子竞技相关的信息不太了解。基于此，可以选择少量推送或者不推送二次元和电子竞技相关的信息。

本公开的上述实施例提供的方法通过接收并分析用户对关键词的语音数据与关键词所对应的至少一个匹配语音数据的相似度，来估计用户对关键词的相关信息的感兴趣程度。基于此，选择用户比较感兴趣的关键词的相关信息作为推送信息，从而避免了向用户接收到许多其不感兴趣或不会点击的信息，进而造成用户终端和推送信息的服务端的不必要的流量消耗。

进一步参考图4，其示出了用于推送信息的方法的又一个实施例的流程400。该用于推送信息的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取第一目标用户的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集。

步骤402，对于语音数据集中的语音数据，获取该语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据；确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度。

步骤403，按照对应的相似度从大到小的顺序，从语音数据集中选取目标数目个语音数据。

上述步骤401、402和403的具体的执行过程可参考图2对应实施例中的步骤201、202和203的相关说明，在此不再赘述。

步骤404，根据所选取的语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据分别对应的用户所对应的历史推送信息，确定待推送信息，以及向第一目标用户对应的终端设备推送所确定的待推送信息。

在本实施例中，在从语音数据集中选取语音数据之后，上述执行主体可以从选取的语音数据对应的用户的历史推送信息中选取推送信息作为待推送信息。例如，可以选取点击率较高的一些推送信息作为待推送信息。当然，也可以查找与上述历史推送信息相关的信息作为待推送信息。

换言之，在基于分析出当前用户可能对选取的语音数据的关键词感兴趣之后，可以从同样对选取的语音数据的关键词感兴趣的其它用户的历史推送信息中选取这些用户感兴趣的推送信息推送给当前用户。

可选地，可以采用现有的各种协同过滤算法根据上述历史推送信息，确定待推送信息向第一目标用户对应的终端设备进行推送。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于推送信息的方法的流程400选取出对应的匹配语音数据与目标用户的语音数据相似度较大的关键词之后，可以进一步根据这些匹配语音数据对应的用户的历史推送信息，确定待推送信息推送至目标用户对应的终端设备。由此，进一步使得确定的待推送信息尽可能符合目标用户的喜好，即增加推送的信息与用户偏好的匹配度。而且在向用户推送选取出的关键词相关的信息的基础上，增加了可以推送的信息的覆盖度。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了用于推送信息的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例提供的用于推送信息的装置500包括获取单元501、确定单元502、选取单元503和推送单元504。其中，获取单元501被配置成获取第一目标用户的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集；确定单元502被配置成对于语音数据集中的语音数据，获取该语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据；确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度；选取单元503被配置成按照对应的相似度从大到小的顺序，从语音数据集中选取目标数目个语音数据；推送单元504被被配置成根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，以及向第一目标用户对应的终端设备推送所确定的待推送信息。

在本实施例中，用于推送信息的装置500中：获取单元501、确定单元502、选取单元503和推送单元504的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203和步骤204的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述确定单元502进一步被配置成：确定该语音数据分别与至少一个匹配语音数据中的匹配语音数据的相似度，得到相似度集；根据得到的相似度集，确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述确定单元502进一步被配置成：获取至少一个匹配语音数据中的匹配语音数据分别对应的权重值；确定得到的相似度集中的相似度的加权平均值作为该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度。

在本实施例的一些可选的实现方式中，至少一个匹配语音数据通过如下步骤确定：获取至少一个第二目标用户录入的、至少一个匹配语音数据对应的关键词的语音数据作为候选语音数据，得到候选语音数据集，其中，第二目标用户对应的终端设备被推送过目标信息，其中，目标信息是根据至少一个匹配语音数据对应的关键词所确定的；对于候选语音数据集中的候选语音数据，获取该候选语音数据对应的第二目标用户针对目标信息的用户行为数据；响应于确定用户行为数据符合预设条件，选取该候选语音数据作为匹配语音数据。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述推送单元504进一步被配置成：根据所选取的语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据分别对应的用户所对应的历史推送信息，确定待推送信息。

本公开的上述实施例提供的装置，通过获取单元获取第一目标用户的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集；确定单元对于语音数据集中的语音数据，获取该语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据；确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度；选取单元按照对应的相似度从大到小的顺序，从语音数据集中选取目标数目个语音数据；推送单元根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，以及向第一目标用户对应的终端设备推送所确定的待推送信息，从而实现根据用户对关键词的语音数据与关键词所对应的至少一个匹配语音数据的相似度来分析用户的偏好，进而可以根据分析结果向用户推送信息，避免了向用户推送许多其不感兴趣或不会点击的信息，进而造成用户终端和推送信息的服务端的不必要的流量消耗。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的服务器)600的结构示意图。图6示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的实施例所描述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该执行时，使得该电子设备：接收第一目标用户录入的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集；对于语音数据集中的语音数据，获取该语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据；确定该语音数据与至少一个匹配语音数据的相似度；按照对应的相似度从大到小的顺序，从语音数据集中选取目标数目个语音数据；根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，以及向第一目标用户对应的终端设备推送所确定的待推送信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器，包括接收单元、确定单元、选取单元和推送单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，接收单元还可以被描述为“接收第一目标用户录入的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (12)

1.一种用于推送信息的方法，包括：

获取第一目标用户的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集；

对于所述语音数据集中的语音数据，获取该语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据，其中，匹配语音数据所属用户与第一目标用户不同；确定该语音数据与所述至少一个匹配语音数据的相似度；

按照对应的相似度从大到小的顺序，从所述语音数据集中选取目标数目个语音数据；

根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，以及向所述第一目标用户对应的终端设备推送所确定的待推送信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定该语音数据与所述至少一个匹配语音数据的相似度，包括：

确定该语音数据分别与所述至少一个匹配语音数据中的匹配语音数据的相似度，得到相似度集；

根据得到的相似度集，确定该语音数据与所述至少一个匹配语音数据的相似度。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据得到的相似度集，确定该语音数据与所述至少一个匹配语音数据的相似度，包括：

获取所述至少一个匹配语音数据中的匹配语音数据分别对应的权重值；

确定得到的相似度集中的相似度的加权平均值作为该语音数据与所述至少一个匹配语音数据的相似度。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个匹配语音数据通过如下步骤确定：

获取至少一个第二目标用户录入的、所述至少一个匹配语音数据对应的关键词的语音数据作为候选语音数据，得到候选语音数据集，其中，第二目标用户对应的终端设备被推送过目标信息，其中，所述目标信息是根据所述至少一个匹配语音数据对应的关键词所确定的；

对于所述候选语音数据集中的候选语音数据，获取该候选语音数据对应的第二目标用户针对所述目标信息的用户行为数据；响应于确定所述用户行为数据符合预设条件，选取该候选语音数据作为匹配语音数据。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，包括：

根据所选取的语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据分别对应的用户所对应的历史推送信息，确定所述待推送信息。

6.一种用于推送信息的装置，包括：

获取单元，被配置成获取第一目标用户的、对应于预设关键词集中的关键词的语音数据，得到语音数据集；

确定单元，被配置成对于所述语音数据集中的语音数据，获取该语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据，其中，匹配语音数据所属用户与第一目标用户不同；确定该语音数据与所述至少一个匹配语音数据的相似度；

选取单元，被配置成按照对应的相似度从大到小的顺序，从所述语音数据集中选取目标数目个语音数据；

推送单元，被配置成根据所选取的语音数据对应的关键词，确定待推送信息，以及向所述第一目标用户对应的终端设备推送所确定的待推送信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述确定单元进一步被配置成：

确定该语音数据分别与所述至少一个匹配语音数据中的匹配语音数据的相似度，得到相似度集；

根据得到的相似度集，确定该语音数据与所述至少一个匹配语音数据的相似度。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述确定单元进一步被配置成：

获取所述至少一个匹配语音数据中的匹配语音数据分别对应的权重值；

确定得到的相似度集中的相似度的加权平均值作为该语音数据与所述至少一个匹配语音数据的相似度。

9.根据权利要求6所述的装置，其中，所述至少一个匹配语音数据通过如下步骤确定：

获取至少一个第二目标用户录入的、所述至少一个匹配语音数据对应的关键词的语音数据作为候选语音数据，得到候选语音数据集，其中，第二目标用户对应的终端设备被推送过目标信息，其中，所述目标信息是根据所述至少一个匹配语音数据对应的关键词所确定的；

对于所述候选语音数据集中的候选语音数据，获取该候选语音数据对应的第二目标用户针对所述目标信息的用户行为数据；响应于确定所述用户行为数据符合预设条件，选取该候选语音数据作为匹配语音数据。

10.根据权利要求6-9之一所述的装置，其中，所述推送单元进一步被配置成：

根据所选取的语音数据对应的关键词的至少一个匹配语音数据分别对应的用户所对应的历史推送信息，确定所述待推送信息。

11.一种服务器，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

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