CN110020192A - 一种信息内容推送方法和装置、服务端设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种信息内容推送方法和装置、服务端设备，其中，该方法包括：获取目标用户的个性化标签；根据所述目标用户的个性化标签，匹配得到待推荐内容；对匹配得到的待推荐内容进行去重筛选，得到去重后的推荐内容；将去重后的推荐内容推送至所述目标用户。通过上述方案实现了对信息内容的精准推送，同时采用去重的操作使得信息内容不会被重复推送，有效提升了用户体验。

Description

一种信息内容推送方法和装置、服务端设备

技术领域

本申请属于互联网技术领域，尤其涉及一种信息内容推送方法和装置、服务端设备。

背景技术

随着互联网技术的不断发展和智能终端等设备的不断发展，越来越多的人开始通过手机等移动终端完成生活中的许多事情，例如：发消息、看视频、导航、看新闻等等。

然而，现有的智能终端上新闻APP或者视频APP一般都是给用户推荐热点新闻或热点视频，但是这些热点信息往往不一定是用户自己感兴趣的，这就导致推送效果并不是很多，且用户体验度也比较差。

针对现有的信息推荐过程所存在的推送效果和用户体验差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请目的在于提供一种信息内容推送方法和装置、服务端设备，可以实现对信息内容的有效推荐，避免被推送消息重复，可以有效提升用户体验。

本申请提供一种信息内容推送方法和装置、服务端设备是这样实现的：

根据第一方案，本公开提供一种信息内容推送方法，该方法包括：

获取目标用户的个性化标签；

根据所述目标用户的个性化标签，匹配得到待推荐内容；

对匹配得到的待推荐内容进行去重筛选，得到去重后的推荐内容；

将去重后的推荐内容推送至所述目标用户。

在一个实施方式中，获取目标用户的个性化标签包括：

获取所述目标用户的历史行为数据；

对所述历史行为数据进行分析，以确定所述目标用户的个性化标签。

在一个实施方式中，该方法还包括：

预设触发任务；

利用埋点方式采集用户的行为数据；

根据所采集的用户的行为数据，确定用户是否完成所述触发任务，在用户完成所述触发任务的情况下，触发相应的活动。

在一个实施方式中，该方法还包括：

利用埋点方式采集用户的行为数据；

根据所采集的用户的行为数据，确定用户的使用场景；以及

根据用户的使用场景，对所述去重后的推荐内容进行筛选，以推送至所述目标用户。

在一个实施方式中，在将去重后的推荐内容推送至所述目标用户之后，所述方法还包括：

检测所述目标用户查看所述去重后的推荐内容是否超出预设时长；

在确定超出所述预设时长的情况下，对所述去重后的推荐内容进行标记，其中，标记后内容可作为热点内容。

在一个实施方式中，所述待推荐内容包括以下至少之一：音频、视频、图片内容、文字内容。

在一个实施方式中，所述待推荐内容为音频资讯。

一种信息内容推送装置，包括：

第一获取模块，用于获取目标用户的个性化标签；

匹配模块，用于根据所述目标用户的个性化标签，匹配得到待推荐内容；

去重模块，用于对匹配得到的待推荐内容进行去重筛选，得到去重后的推荐内容；

推送模块，用于将去重后的推荐内容推送至所述目标用户。

根据第二方案，本公开提供一种服务端设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述方法的步骤。

根据第三方案，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现上述方法的步骤。

本申请提供的信息内容推送方法和装置、服务端设备，每个用户设置有个性化标签，在基于个性化标签为用户匹配出待推荐内容之后，还对内容进行去重筛选，从而得到去重后的推荐内容，并将去重后的推荐内容推送至目标用户。通过这种方式实现了对信息内容的精准推送，同时采用去重的操作使得信息内容不会被重复推送，有效提升了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本申请一个实施例的信息内容推送方法的流程图；

图2是根据本申请一个实施例的服务器端的架构示意图；

图3是根据本申请一个实施例的信息内容推送装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

图1是本申请所述一种信息内容推送方法一个实施例的方法流程图。虽然本申请提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者更少的操作步骤或模块单元。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤或结构中，这些步骤的执行顺序或装置的模块结构不限于本申请实施例描述及附图所示的执行顺序或模块结构。所述的方法或模块结构的在实际中的装置或终端产品应用时，可以按照实施例或者附图所示的方法或模块结构连接进行顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至分布式处理环境)。

具体的，如图1所示，根据本申请一个实施例的一种信息内容推送方法可以包括：

步骤101：获取目标用户的个性化标签；

其中，该个性化标签可以是***通过智能算法计算出来的，也可以是用户自己设置的，例如，***可以根据终端用户的行为偏向，为用户打上个性化标签，例如“活跃用户”、“果粉”、“科技迷”等等；也可以是设置一些爱好选择项，例如“王菊粉丝”、“菊内人”等，供用户进行选择，即，用户可以选择自己喜欢的信息内容的方向和类别。

对于服务器端而言，在积累了大量用户以及用户属性标签的情况下，就可以向用户推送更为个性化的APP活动内容，从而给用户更好的体验，提高了活动的参与度和活动的营销效果。

在一些实施例中，目标用户的个性化标签可以通过如下方式来获取：可以获取目标用户的历史行为数据，然后，对历史行为数据进行分析，以确定所述目标用户的个性化标签。例如，可以通过对历史行为数据进行分析，例如用户收藏了预定数量以上的军事视频、用户上传了预定数量以上的军事视频、用户给军事视频预定数量以上的带文字评论等，确定出所述目标用户的兴趣点为军事，将确定的兴趣点作为所述目标用户的个性化标签“军迷”。具体说来，通过用户的历史阅读行为、订阅行为、打赏行为、上传行为、评论等，为用户打上用于表征用户兴趣点的个性化标签。

步骤102：根据所述目标用户的个性化标签，匹配得到待推荐内容；

在得到用户的个性化标签之后，就可以基于这些个性化标签到信息内容库中进行匹配，选择与用户的个性化标签比较匹配的信息内容作为待推荐内容。例如，可以基于“菊内人”的个性化标签，选择王菊的表演视频作为待推荐内容。

步骤103：对匹配得到的待推荐内容进行去重筛选，得到去重后的推荐内容；

考虑到在实际的内容推荐过程中，信息内容库中的信息内容有些是存在重复的，为了避免同样的内容给用户推荐多次，可以对匹配得到的内容进行去重操作，即，将相似度超出预设阈值，或者是存在包含关系的内容进行去重，以保证相同或者特别相似的内容仅为用户推荐一次，以便同一内容用户反复接收。

步骤104：将去重后的推荐内容推送至所述目标用户。

除了个性化标签匹配和去重，在一些实施例中，该信息内容推送方法还可以包括：预设触发任务；利用埋点方式采集用户的行为数据；根据所采集的用户的行为数据，确定用户是否完成所述触发任务，在用户完成所述触发任务的情况下，触发相应的活动。在一些实施例中，埋点可以采用通过监测分析工具提供的SDK包来进行编程实现，且可以采用代码埋点、全埋点和界面上的可视化埋点等中的任何一种或多种。例如，可以预设触发任务为上传预定数量的视频且这些视频的累积被观看次数达到预定次数，在用户完成该触发任务的情况下，触发赠送用户头像的新款皮肤、或者颁发虚拟奖章等活动，以对用户产生及时激励，从而增加用户的粘度。也可以设置其他类型的激励方式，例如，可以在应用中设置弹幕或者评论等的激励机制，检测用户发弹幕或者评论的次数或者条数是否满足预设的条件，如果满足，则可以触发给予用户奖励等等。

在一些实施例中，该信息内容推送方法还可以采用各种方式对去重后的推荐内容进行进一步筛选，通过对推荐内容的去重，大大减轻了进一步筛选的工作量并提高了进一步筛选的效率。

在一些实施例中，所述进一步筛选可以如下执行：利用埋点方式采集用户的行为数据；根据所采集的用户的行为数据，确定用户的使用场景；以及根据用户的使用场景，对所述去重后的推荐内容进行筛选，以推送至所述目标用户。例如，所采集的用户的行为数据表明用户正在观看本届世界杯球赛实况转播的间隙，则可以据此筛选出本届世界杯的精彩进球视频、用户正在观看的球赛的球队的历史视频、用户正在观看的球赛的球队的广告视频等等，从而实现碎片时间的精准视频推送。

在一些实施例中，所述进一步筛选可以如下执行：确定目标用户的位置；根据所述目标用户的位置，对所述去重后的推荐内容进行筛选，以推送至所述目标用户。例如，可以基于终端中的GPS定位获取用户的位置信息，然后，将该位置对应的热点信息推送给用户，也可以触发摄像头拍摄周边的环境图片，然后基于对环境图片的拍摄推送与该环境相关的热点信息给用户，从而可以丰富用户观看或者浏览信息的趣味性和实时性，有效提升用户的参与感。具体说来，在确定目标用户的实时位置是厦门某街道时，可以筛选出位于该街道附近的饭店的餐饮广告视频，并推送给用户。

在一些实施例中，进一步筛选的规则可以由目标用户预先设定，根据所述目标用户设定的筛选规则，对所述去重后的推荐内容进行筛选，以推送至所述目标用户，从而使得目标用户能够自主定制筛选音频资讯。在一些实施例中，可以对音频资讯进行后台和用户的双轨评判，例如，可由后台基于大量用户群的行为数据对音频视频资讯进行审核和打分，从而提供官方推荐榜。同时，也可以根据用户自主预设的筛选规则或评判偏好，对音频视频资讯进行针对用户的审核和打分，从而提供为该具体用户定制的推荐榜。如此，用户可以对比参考官方推荐榜和为其定制的推荐榜，从而在实现针对用户的个体化精准推荐的同时，让用户了解到大量用户群的偏好。

在将去重后的推荐内容推送至所述目标用户之后，可以检测目标用户查看去重后的推荐内容是否超出预设时长，在确定超出所述预设时长的情况下，对所述去重后的推荐内容进行标记，其中，标记后内容可作为热点内容。即，可以根据查看被推荐内容的时间，确定用户对相应内容的关注或者喜爱程度，对于很多人都很喜欢的内容，可以将这些内容作为相对热点的内容，可以在推荐的时候排在较为靠前的位置。

然而，值得注意的是，上述所列举的一些激励用户的方式仅是一种示例性描述，在实际实现的时候，还可以其他的激励的方式，可以根据实际情况和需要进行选择和设定，本申请对此不作限定。

考虑到对于新闻或者短视频等网站而言，网站的盈利也是一个重要的考量因素，因此可以设置会员免广告的机制。例如：将去重后的推荐内容推送至所述目标用户可以包括：

S1：确定所述目标用户是否为会员用户；

S2：在确定所述目标用户为非会员用户的情况下，为所述去重后的推荐内容增加广告内容；

S3：将增加广告内容后的推荐内容推送至所述目标用户。

上述的待推荐内容可以包括但不限于以下至少之一：音频、视频、图片内容、文字内容。然而值得注意的是，上述所列列举的待推荐内容仅是一种示例性描述，在实际实现的还可以采用其它的待推荐内容，本申请对此不作限定，例如，上述待推荐内容可以是音频资讯。

下面结合一个具体实施例对上述方法进行说明，然而值得注意的是，该具体实施例仅是为了更好地说明本申请，并不构成对本申请的不当限定。

在本例中，提供了一种音频资讯推荐***，可以包括如下几个方向：

1)根据用户标签及画像精准推送用户感兴趣的最新音频资讯。具体的，可以按照如下几个方面进行：

个性化推荐：可以根据终端用户的行为偏向，为用户打上个性化标签，例如“活跃用户”、“果粉”、“科技迷”等等；在积累了大量用户以及用户属性标签的情况下，就可以向用户推送更为个性化的APP活动内容，从而给用户更好的体验，提高了活动的参与度和活动的营销效果。

激励制度：对用户可能在产品上产生的一些行为进行SDK埋点，例如：当用户完成相关任务就触发一个活动来激励用户。还可以在应用中进行SDK埋点，如果用户在查收消息的过程中，对应用进行分享，或者对信息进行分享，分享次数或者分享情况满足预设的奖励阈值，可以给予用户奖励，例如：积分奖励，或者会员奖励等等，从而可以提升用户的兴趣和参与度。

也可以设置其他类型的激励方式，例如，可以在应用中设置弹幕或者评论等的激励机制，检测用户发弹幕或者评论的次数或者条数是否满足预设的条件，如果满足，则可以触发给予用户奖励等等。

在实际进行信息内容推送的时候，还可以结合终端中的一些附加设备实现，例如，可以基于终端中的GPS定位获取用户的位置信息，然后，将该位置对应的热点信息推送给用户，也可以触发摄像头拍摄周边的环境图片，然后基于对环境图片的拍摄推送与该环境相关的热点信息给用户，从而可以丰富用户观看或者浏览信息的趣味性和实时性，有效提升用户的参与感。

通过播放时长进行优选推荐：利用播放时长来衡量用户对特定音频点击后的消费体验，控制收听时长更多的音频排在更优先的位置。

用户自定制推荐：不仅提供官方的新闻推荐榜，还提供用户的推荐榜，将官方推荐榜和用户推荐榜都提供给用户，供用户选择。

2)打开GPS定位，通过地图信息来判断用户的位置，以实现对音频广告的精准投放。

3)自动识别同质的内容，然后进行查重自动过滤，以避免重复推荐。

4)可以在音频结束后插播十秒广告，自动播放下一条，会员无广告。

通过本例的方式，可以实现对短音频资讯及广告的智能精准推送，且可以自动识别同质内容音频，查重自动过滤，以避免重复推荐。同时可以吸引更多新用户进行使用、传播，且可以聚集付费会员，以实现营收。

本申请实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器端上为例，图2是本发明实施例的一种信息内容推送方法的计算机终端的硬件结构框图。如图2所示，服务器端10可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。本领域普通技术人员可以理解，图2所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的信息内容推送方法对应的程序指令/模块，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的信息内容推送方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输模块106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输模块106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输模块106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在软件层面，上述信息内容推送装置可以如图3所示，包括：第一获取模块301、匹配模块302、去重模块303、推送模块304，其中：

第一获取模块301，用于获取目标用户的个性化标签；

其中，该个性化标签可以是***通过智能算法计算出来的，也可以是用户自己设置的，例如，***可以根据终端用户的行为偏向，为用户打上个性化标签，例如“活跃用户”、“果粉”、“科技迷”等等；也可以是设置一些爱好选择项供用户进行选择，即，用户可以选择自己喜欢的信息内容的方向和类别。

匹配模块302，用于根据所述目标用户的个性化标签，匹配得到待推荐内容；

去重模块303，用于对匹配得到的待推荐内容进行去重筛选，得到去重后的推荐内容；

推送模块304，用于将去重后的推荐内容推送至所述目标用户。

在一个实施方式中，上述装置还可以包括：第二获取模块，用于在获取目标用户的个性化标签之前，获取所述目标用户的历史行为数据；分析模块，用于对所述历史行为数据进行分析，确定出所述目标用户的兴趣点；生成模块，用于将确定的兴趣点作为所述目标用户的个性化标签。

在将去重后的推荐内容推送至所述目标用户之后，可以检测目标用户查看去重后的推荐内容是否超出预设时长，在确定超出所述预设时长的情况下，对所述去重后的推荐内容进行标记，其中，标记后内容可作为热点内容。即，可以根据查看被推荐内容的时间，确定用户对相应内容的关注或者喜爱程度，对于很多人都很喜欢的内容，可以将这些内容作为相对热点的内容，可以在推荐的时候排在较为靠前的位置。

考虑到对于新闻或者短视频等网站而言，网站的盈利也是一个重要的考量因素，因此可以设置会员免广告的机制。上述推送模块304可以包括：确定单元，用于确定所述目标用户是否为会员用户；添加单元，用于在确定所述目标用户为非会员用户的情况下，为所述去重后的推荐内容增加广告内容；推送单元，用于将增加广告内容后的推荐内容推送至所述目标用户。

上述的待推荐内容可以包括但不限于以下至少之一：音频、视频、图片内容、文字内容。然而值得注意的是，上述所列列举的待推荐内容仅是一种示例性描述，在实际实现的还可以采用其它的待推荐内容，本申请对此不作限定，例如，上述待推荐内容可以是音频资讯。

其中，上述用户端可以是客户操作使用的终端设备或者软件。具体的，客户端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能手表或者其它可穿戴设备等终端设备。当然，客户端也可以是能运行于上述终端设备中的软件。

上例中提供的信息内容推送方法和装置、服务端设备，每个用户设置有个性化标签，在基于个性化标签为用户匹配出待推荐内容之后，还对内容进行去重筛选，从而得到去重后的推荐内容，并将去重后的推荐内容推送至目标用户。通过这种方式实现了对信息内容的精准推送，同时采用去重的操作使得信息内容不会被重复推送，有效提升了用户体验。

虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。

上述实施例阐明的装置或模块，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。当然，也可以将实现某功能的模块由多个子模块或子单元组合实现。

本申请中所述的方法、装置或模块可以以计算机可读程序代码方式实现控制器按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

本申请所述装置中的部分模块可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的硬件的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，也可以通过数据迁移的实施过程中体现出来。该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本申请的全部或者部分可用于众多通用或专用的计算机***环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、移动通信终端、多处理器***、基于微处理器的***、可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (10)

1.一种信息内容推送方法，其特征在于，所述信息内容推送方法包括：

获取目标用户的个性化标签；

根据所述目标用户的个性化标签，匹配得到待推荐内容；

对匹配得到的待推荐内容进行去重筛选，得到去重后的推荐内容；

将去重后的推荐内容推送至所述目标用户。

2.根据权利要求1所述的信息内容推送方法，其特征在于，获取目标用户的个性化标签包括：

获取所述目标用户的历史行为数据；

对所述历史行为数据进行分析，以确定所述目标用户的个性化标签。

3.根据权利要求1所述的信息内容推送方法，其特征在于，所述信息内容推送方法还包括：

预设触发任务；

利用埋点方式采集用户的行为数据；

根据所采集的用户的行为数据，确定用户是否完成所述触发任务，在用户完成所述触发任务的情况下，触发相应的活动。

4.根据权利要求1所述的信息内容推送方法，其特征在于，所述信息内容推送方法还包括：

利用埋点方式采集用户的行为数据；

根据所采集的用户的行为数据，确定用户的使用场景；以及

根据用户的使用场景，对所述去重后的推荐内容进行筛选，以推送至所述目标用户。

5.根据权利要求1所述的信息内容推送方法，其特征在于，在将去重后的推荐内容推送至所述目标用户之后，所述方法还包括：

检测所述目标用户查看所述去重后的推荐内容是否超出预设时长；

在确定超出所述预设时长的情况下，对所述去重后的推荐内容进行标记，其中，标记后内容可作为热点内容。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的信息内容推送方法，其特征在于，所述待推荐内容包括以下至少之一：音频、视频、图片内容、文字内容。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的信息内容推送方法，其特征在于，所述待推荐内容为音频资讯。

8.一种信息内容推送装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取目标用户的个性化标签；

匹配模块，用于根据所述目标用户的个性化标签，匹配得到待推荐内容；

去重模块，用于对匹配得到的待推荐内容进行去重筛选，得到去重后的推荐内容；

推送模块，用于将去重后的推荐内容推送至所述目标用户。

9.一种服务端设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1至7中任一项所述的信息内容推送方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现权利要求1至7中任一项所述的信息内容推送方法的步骤。