CN111026968A - 对象推送方法、装置及*** - Google Patents

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喻俊
戴嘉诚
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Abstract

本发明提供一种对象推送方法、装置及***，其中方法包括：确定用户终端的已有标签集，以及，确定***标签集；从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集；在向所述用户终端推送所述已有标签集中标签对应的对象的基础上，向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象。本发明提出在向用户终端推送已有标签集中标签对应的对象基础上，还会向用户终端推送剩余标签集中标签对应的对象，以扩展向用户终端推送的对象，避免推送对象仅限于已有标签集中标签对应的对象，并且在扩展推送对象后，可以便于后续发现用户感兴趣的兴趣标签、甚至引导用户对推送标签产生兴趣，从而优化用户体验，避免推送对象过于单一、集中、成为信息孤岛。

Description

对象推送方法、装置及***
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种对象推送方法、装置及***。
背景技术
随着互联网的发展，大数据技术也越来越成熟。目前在很多应用领域中，为了便于更好地服务于用户，通常会利用大数据技术来确定兴趣标签，并向用户推送兴趣标签对应的对象。
例如，在视频应用中利用大数据技术来确定兴趣标签(综艺、明星、搞笑等)，并向用户推送兴趣标签对应的视频等。
在利用大数据技术确定兴趣标签后，通常情况下仅会推送与兴趣标签相关的对象，几乎不会推送其它对象。这会导致向用户推送的对象过于单一、集中、形成对象孤岛，不利于用户体验。
发明内容
鉴于此，本发明提供一种对象推送方法、装置及***，可以向用户推送兴趣标签之外的对象，以解决向用户推送的对象过于单一、集中、形成对象孤岛的问题。
为了实现上述目的，本申请提供下述技术特征：
一种对象推送方法，其特征在于，包括：
确定用户终端的已有标签集，以及，确定***标签集；
从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集；
在向所述用户终端推送所述已有标签集中标签对应的对象的基础上，向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象。
可选的，在从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集之前，还包括：从所述***标签集中确定热门标签集；
则从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集包括：从所述热门标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集。
可选的，所述从所述***标签集中确定热门标签集包括：
计算所述***标签集中各个***标签的热度；
按热度大小、对各个***标签执行排序操作；
从各个***标签中选择热度排序靠前的多个***标签组成所述热门标签集。
可选的，所述从各个***标签中选择热度排序靠前的多个***标签组成所述热门标签集，包括：
从各个***标签中筛选出热度大于预设热度的多个***标签组成所述热门标签集；或，
按热度由高至低顺序筛选出预设数量个***标签组成所述热门标签集。
可选的，所述向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象，包括：
从所述剩余标签集中随机选择一个或多个标签作为备选标签集；或，从所述剩余标签集中按热度由大至小的顺序选择一个或多个标签作为备选标签集；
向所述用户终端推送所述备选标签集中标签对应的对象。
可选的，在所述向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象之后，还包括：
获取被推送对象的用户行为数据和标签集；
将被推送对象的用户行为数据和标签集，加入用于确定所述用户终端的兴趣标签的大数据计算中，获得最新标签集；
利用最新标签集更新已有标签集。
一种对象推送装置，包括：
第一确定单元，用于确定用户终端的已有标签集，以及，确定***标签集；
排除单元，用于从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集；
推送单元，用于在向所述用户终端推送所述已有标签集中标签对应的对象的基础上，向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象。
可选的，还包括：
第二确定单元，用于在从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集之前，从所述***标签集中确定热门标签集；
则所述排除单元中从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集具体包括：从所述热门标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集。
可选的，还包括：
获取单元，用于在所述向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象之后，获取被推送对象的用户行为数据和标签集；
添加单元，用于将被推送对象的用户行为数据和标签集，加入用于确定所述用户终端的兴趣标签的大数据计算中，获得最新标签集；
更新单元，用于利用最新标签集更新已有标签集。
一种对象推送***，包括：
服务器，用于确定用户终端的已有标签集，以及，确定***标签集；从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集；在向所述用户终端推送所述已有标签集中标签对应的对象的基础上，向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象；
用户终端，用于接收并展示所述剩余标签集中标签对应的对象。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本发明首先确定***标签集以及已有标签集，并从***标签集中排除已有标签集获得剩余标签集，剩余标签集中标签对应的对象之前不会推送给用户终端的。
为了解决向用户终端推送的对象过于单一、集中的问题，本发明提出在向用户终端推送已有标签集中标签对应的对象基础上，还会向用户终端推送剩余标签集中标签对应的对象，以扩展向用户终端推送的对象，避免推送对象仅限于已有标签集中标签对应的对象。
本发明在扩展推送对象后，可以便于后续发现用户感兴趣的兴趣标签、甚至引导用户对推送标签产生兴趣，从而可以优化用户体验，避免推送对象过于单一、集中、成为信息孤岛。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种对象推送***的结构示意图；
图2为本发明实施例公开的一种对象推送方法实施例一的流程图；
图3为本发明实施例公开的一种对象推送方法实施例二的流程图；
图4为本发明实施例公开的又一种对象推送方法实施例的流程图；
图5为本发明实施例公开的又一种对象推送方法实施例的流程图；
图6为本发明实施例公开的一种对象推送装置的结构示意图。
具体实施方式
本发明首先确定***标签集以及已有标签集，并从***标签集中排除已有标签集获得剩余标签集，剩余标签集中标签对应的对象之前不会推送给用户终端的。
为了解决向用户终端推送的对象过于单一、集中的问题，本发明提出在向用户终端推送已有标签集中标签对应的对象基础上，还会向用户终端推送剩余标签集中标签对应的对象，以扩展向用户终端推送的对象，避免推送对象仅限于已有标签集中标签对应的对象。
本发明可以适用于不同应用场景，例如，适用于购物网站服务器基于购物兴趣标签向用户终端推送商品的应用场景，适用于视频应用服务器基于视频兴趣标签向用户终端推送视频的应用场景，适用于资讯应用服务器基于资讯兴趣标签向用户终端推送资讯的应用场景。
当然，本发明还可以适用于其它基于兴趣标签向用户终端推送对象的应用场景，对此不再一一列举。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了便于本领域技术人员了解本发明的***架构，本申请提供了一种对象推送***。参见图1，可以包括：
服务器100和与服务器100相连的多个用户终端200。
根据实际场景不同，服务器100可以采用单台服务器或者采用服务器集群的方式来实现，对于服务器100的具体实现本申请不做限定。用户终端的数量可以根据实际场景而定，对此不做限定。
其中，服务器100，用于确定用户终端的已有标签集，以及，确定***标签集；从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集；在向所述用户终端推送所述已有标签集中标签对应的对象的基础上，向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象。
用户终端200，用于接收并展示所述剩余标签集中标签对应的对象。
关于服务器100和用户终端200的具体实现详见图2-图5所示的实施例，在此暂不赘述。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本发明首先确定***标签集以及已有标签集，并从***标签集中排除已有标签集获得剩余标签集，剩余标签集中标签对应的对象之前不会推送给用户终端的。
为了解决向用户终端推送的对象过于单一、集中的问题，本发明提出在向用户终端推送已有标签集中标签对应的对象基础上，还会向用户终端推送剩余标签集中标签对应的对象，以扩展向用户终端推送的对象，避免推送对象仅限于已有标签集中标签对应的对象。
本发明在扩展推送对象后，可以便于后续发现用户感兴趣的兴趣标签、甚至引导用户对推送标签产生兴趣，从而可以优化用户体验，避免推送对象过于单一、集中、成为信息孤岛。
下面介绍对象推送***中服务器100和移动终端200的具体实现过程。
本申请提供了一种对象推送方法的实施例一。针对于对象推送***中各个移动终端的处理过程均是一致的，下面以一个移动终端为例进行详细说明。
参见图2可以包括以下步骤：
步骤S201：服务器确定用户终端的已有标签集，以及，确定***标签集。
服务器中预先存储有通过大数据技术计算得到的用户终端感兴趣的已有标签集，也存储有***标签集。可以理解的是，已有标签集为从***标签集中、针对用户终端进行大数据计算后确定的，已有标签集为***标签集的子集。
步骤S202：服务器从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集。
从***标签集中排除已有标签集，也即对***标签集和已有标签集求差集，差集即为从***标签集中排除已有标签集后的剩余标签集。
可以理解的是，已有标签集为经过大数据计算后确定的用户感兴趣的标签，所以服务器推送已有标签集中标签对应的对象。对于剩余标签集暂定为用户不是非常感兴趣的标签。
步骤S203：服务器在向所述用户终端推送所述已有标签集中标签对应的对象的基础上，向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象。
为了扩展用户终端展示的对象，在推送所述已有标签集中标签对应对象的基础上，还会向用户终端推送剩余标签集中标签对应的对象。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本发明首先确定***标签集以及已有标签集，并从***标签集中排除已有标签集获得剩余标签集，剩余标签集中标签对应的对象之前不会推送给用户终端的。
为了解决向用户终端推送的对象过于单一、集中的问题，本发明提出在向用户终端推送已有标签集中标签对应的对象基础上，还会向用户终端推送剩余标签集中标签对应的对象，以扩展向用户终端推送的对象，避免推送对象仅限于已有标签集中标签对应的对象。
本发明在扩展推送对象后，可以便于后续发现用户感兴趣的兴趣标签、甚至引导用户对推送标签产生兴趣，从而可以优化用户体验，避免推送对象过于单一、集中、成为信息孤岛。
本申请提供了一种对象推送方法的实施例二。针对于对象推送***中各个移动终端的处理过程均是一致的，下面以一个移动终端为例进行详细说明。
参见图3可以包括以下步骤：
步骤S301：服务器确定用户终端的已有标签集，以及，确定***标签集。
服务器中预先存储有通过大数据计算得到的用户终端的已有标签集，也存储有***标签集。可以理解的是，已有标签集为从***标签集中、针对用户终端进行大数据计算后确定的，已有标签集为***标签集的子集。
步骤S302：服务器从所述***标签集中确定热门标签集。
可以理解的是，***标签集中包含很多***标签，不同用户对***标签的感兴趣程度不同。若随意推送一个标签对应的对象，很大程度上是用户不感兴趣的对象，导致用户体验变差。
为此，在向用户终端推送扩展对象时，可以推送用户大概率会感兴趣的对象，以便用户体验更好。
为此，本实施例中从***标签集中确定热门标签集，热门标签集的标签由于比较热门，所以可以适用于大部分用户也能够符合大部分用户的兴趣，使得用户体验更好。
可选的，从所述***标签集中确定热门标签集可以采用如下方式来实现：
S3021：计算***标签集中各个***标签的热度。
关于不同应用场景中确定***标签的热度的过程，已为不同应用场景中的成熟技术，本发明对此不做限定。
S3022：按热度大小、对各个***标签执行排序操作。
S3023：从各个***标签中选择热度排序靠前的多个***标签组成所述热门标签集。
其中本步骤可以包括两种实现方式：
第一种实现方式：从各个***标签中筛选出热度大于预设热度的多个***标签组成所述热门标签集。
第二种实现方式：按热度由高至低顺序筛选出预设数量个***标签组成所述热门标签集。
步骤S303：服务器从所述热门标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集。
可以理解的是，已有标签集为经过大数据计算后确定的用户感兴趣的标签，所以服务器推送已有标签集中标签对应的对象。
从热门标签集中排除已有标签集获得剩余标签集，对于剩余标签集暂定为用户不是非常感兴趣的标签。
步骤S304：服务器在向所述用户终端推送所述已有标签集中标签对应对象的基础上，向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象。
为了扩展用户终端展示的对象，在推送所述已有标签集中标签对应对象的基础上，还会向用户终端推送剩余标签集中标签对应的对象。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本发明首先确定***标签集以及已有标签集，然后，从***标签集中确定出热门标签集，并从热门标签集中排除已有标签集获得剩余标签集，剩余标签集中标签对应的对象之前不会推送给用户终端的。
为了解决向用户终端推送的对象过于单一、集中的问题，本发明提出在向用户终端推送已有标签集中标签对应的对象基础上，还会向用户终端推送剩余标签集中标签对应的对象，以扩展向用户终端推送的对象，避免推送对象仅限于已有标签集中标签对应的对象。
本发明在扩展推送对象后，可以便于后续发现用户感兴趣的兴趣标签、甚至引导用户对推送标签产生兴趣，从而可以优化用户体验，避免推送对象过于单一、集中、成为信息孤岛。
可选的，关于实施例一中步骤S203和和实施例二步骤S304中向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象步骤，参见图4，可以采用如下方式实现：
步骤S401：从剩余标签集中确定备选标签集。
本步骤可以采用如下方式来实现：
第一方式：从剩余标签集中随机选择一个或多个标签作为备选标签集。
第一方式为从剩余标签集中随机选择一个或多个标签作为备选标签集，这样可以使得备选标签集中***标签是随机确定的，使得推送对象更具有随机性，更能够扩展对象。
第二方式：从所述剩余标签集中按热度由大至小的顺序选择一个或多个标签作为备选标签集。
第二方式从所述剩余标签集中按热度由大至小的顺序选择一个或多个标签作为备选标签集，这样可以使得***标签具有针对性，使得推送对象更具有大众性，更大概率被用户感兴趣。
步骤S402：向所述用户终端推送所述备选标签集中标签对应的对象。
可选的，可以根据实际情况，向用户推送备选标签集中各个标签对应的对象，也可以推送备选标签集中某一个或几个标签对应的对象。对于具体实现可以根据实际情况而定，在此不做限定。
可选的，在实施例一中步骤S203和实施例二步骤S304步骤之后，参见图5，还可以包括如下步骤：
步骤S501：获取被推送对象的用户行为数据和标签集。
参见实施例一和实施例二，本发明会向用户终端推送已有标签集中标签对应对象，以及，向用户终端推送剩余标签集中标签对应的对象。为了便于统一称呼，将已有标签集中标签对应对象和剩余标签集中标签对应的对象，统称为被推送对象。
可以理解的是，在用户终端展示被推送对象后，用户在感兴趣的情况下，会对对象进行查看或购买等用户行为；在用户不感兴趣的情况下，可能仅仅是看到即可并不会进行查看或购买等用户行为。这些用户行为可以称为用户行为数据。
步骤S502：将被推送对象的用户行为数据和标签集，加入用于确定所述用户终端的兴趣标签的大数据计算中，获得最新标签集。
步骤S503：利用最新标签集更新已有标签集。
可以理解的是，本发明中不仅仅会将已有标签集中标签对应的对象的用户行为数据加入确定用户终端的兴趣标签的大数据计算中，还会将剩余标签集中标签对应的对象的用户行为数据加入确定用户终端的兴趣标签的大数据计算中。
可以理解的是，若用户对于剩余标签集中标签对应的对象感兴趣，则会体现在用户行为数据中，那么经过大数据计算后，重新确定的用户终端的兴趣标签中便会有剩余标签中的标签，相当于扩展了已有标签集。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本发明可以扩展向用户终端推送的对象，在扩展推送对象后，可以更好的方便用户查看其它标签对应的对象。用户查看其它标签对应的对象后，会扩展大数据计算的用户行为数据。在大数据计算的用户行为数据扩展后，可以使得大数据的计算结果更加准确。
本发明在扩展推送对象后，可以发现用户感兴趣的标签、甚至引导用户对推送标签产生兴趣，从而可以优化用户体验，避免推送对象过于单一、集中，成为信息孤岛。
本发明还会基于扩展的用户行为数据及时计算用户感兴趣的最新标签集，并利用最新标签集来更新已有标签集。这样可以更好更快地跟踪用户的兴趣变化。
参见图6，本申请还提供了一种对象推送装置，包括：
第一确定单元61，用于确定用户终端的已有标签集，以及，确定***标签集；
排除单元62，用于从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集；
推送单元63，用于在向所述用户终端推送所述已有标签集中标签对应的对象的基础上，向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象。
可选的，对象推送装置还包括第二确定单元64，用于在从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集之前，从所述***标签集中确定热门标签集；
则所述排除单元62中从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集具体包括：从所述热门标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集。
可选的，对象推送装置还包括：
获取单元65，用于在所述向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象之后，获取被推送对象的用户行为数据和标签集；
添加单元66，用于将被推送对象的用户行为数据和标签集，加入用于确定所述用户终端的兴趣标签的大数据计算中，获得最新标签集；
更新单元67，用于利用最新标签集更新已有标签集。
关于对象推送装置的具体实现可以参见图2-图5的具体实施例，在此不再赘述。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本发明可以扩展向用户终端推送的对象，在扩展推送对象后，可以更好的方便用户查看其它标签对应的对象。用户查看其它标签对应的对象后，会扩展大数据计算的用户行为数据。在大数据计算的用户行为数据扩展后，可以使得大数据的计算结果更加准确。
本发明在扩展推送对象后，可以发现用户感兴趣的标签、甚至引导用户产生对推送标签产生兴趣，从而可以优化用户体验，避免推送对象过于单一、集中，成为信息孤岛。
本实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种对象推送方法，其特征在于，包括：
确定用户终端的已有标签集，以及，确定***标签集；
从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集；
在向所述用户终端推送所述已有标签集中标签对应的对象的基础上，向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
在从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集之前，还包括：从所述***标签集中确定热门标签集；
则从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集包括：从所述热门标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述***标签集中确定热门标签集包括：
计算所述***标签集中各个***标签的热度；
按热度大小、对各个***标签执行排序操作；
从各个***标签中选择热度排序靠前的多个***标签组成所述热门标签集。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从各个***标签中选择热度排序靠前的多个***标签组成所述热门标签集，包括：
从各个***标签中筛选出热度大于预设热度的多个***标签组成所述热门标签集；或，
按热度由高至低顺序筛选出预设数量个***标签组成所述热门标签集。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象，包括：
从所述剩余标签集中随机选择一个或多个标签作为备选标签集；或，从所述剩余标签集中按热度由大至小的顺序选择一个或多个标签作为备选标签集；
向所述用户终端推送所述备选标签集中标签对应的对象。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象之后，还包括：
获取被推送对象的用户行为数据和标签集；
将被推送对象的用户行为数据和标签集，加入用于确定所述用户终端的兴趣标签的大数据计算中，获得最新标签集；
利用最新标签集更新已有标签集。
7.一种对象推送装置，其特征在于，包括：
第一确定单元，用于确定用户终端的已有标签集，以及，确定***标签集；
排除单元，用于从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集；
推送单元，用于在向所述用户终端推送所述已有标签集中标签对应的对象的基础上，向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
第二确定单元，用于在从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集之前，从所述***标签集中确定热门标签集；
则所述排除单元中从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集具体包括：从所述热门标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集。
9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
获取单元，用于在所述向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象之后，获取被推送对象的用户行为数据和标签集；
添加单元，用于将被推送对象的用户行为数据和标签集，加入用于确定所述用户终端的兴趣标签的大数据计算中，获得最新标签集；
更新单元，用于利用最新标签集更新已有标签集。
10.一种对象推送***，其特征在于，包括：
服务器，用于确定用户终端的已有标签集，以及，确定***标签集；从所述***标签集中排除所述已有标签集获得剩余标签集；在向所述用户终端推送所述已有标签集中标签对应的对象的基础上，向所述用户终端推送所述剩余标签集中标签对应的对象；
用户终端，用于接收并展示所述剩余标签集中标签对应的对象。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104199872A (zh) * 2014-08-19 2014-12-10 北京搜狗科技发展有限公司 一种信息推荐的方法以及装置
CN104615655A (zh) * 2014-12-31 2015-05-13 小米科技有限责任公司 信息推荐方法和装置
CN106846054A (zh) * 2017-01-20 2017-06-13 北京小米移动软件有限公司 内容项目推送方法及装置
WO2018023667A1 (zh) * 2016-08-05 2018-02-08 吴晓敏 识别用户兴趣推荐视频的方法和视频推荐***
CN107864192A (zh) * 2017-10-25 2018-03-30 广东欧珀移动通信有限公司 信息推送方法、装置、服务器以及可读存储介质
CN107911448A (zh) * 2017-11-14 2018-04-13 北京金山安全软件有限公司 一种内容推送方法及装置
CN107908686A (zh) * 2017-10-31 2018-04-13 广东欧珀移动通信有限公司 信息推送方法、装置、服务器以及可读存储介质
CN108334632A (zh) * 2018-02-26 2018-07-27 深圳市腾讯计算机***有限公司 实体推荐方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质
CN108377273A (zh) * 2018-05-15 2018-08-07 北京奇虎科技有限公司 一种信息推送方法、服务器和装置
WO2019007187A1 (zh) * 2017-07-06 2019-01-10 广州优视网络科技有限公司 信息推送方法、装置及服务器、计算设备和存储介质
CN110020156A (zh) * 2017-12-07 2019-07-16 深圳市腾讯计算机***有限公司 信息推荐方法、前端实现方法、装置、设备和存储介质

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104199872A (zh) * 2014-08-19 2014-12-10 北京搜狗科技发展有限公司 一种信息推荐的方法以及装置
CN104615655A (zh) * 2014-12-31 2015-05-13 小米科技有限责任公司 信息推荐方法和装置
WO2018023667A1 (zh) * 2016-08-05 2018-02-08 吴晓敏 识别用户兴趣推荐视频的方法和视频推荐***
CN106846054A (zh) * 2017-01-20 2017-06-13 北京小米移动软件有限公司 内容项目推送方法及装置
WO2019007187A1 (zh) * 2017-07-06 2019-01-10 广州优视网络科技有限公司 信息推送方法、装置及服务器、计算设备和存储介质
CN107864192A (zh) * 2017-10-25 2018-03-30 广东欧珀移动通信有限公司 信息推送方法、装置、服务器以及可读存储介质
CN107908686A (zh) * 2017-10-31 2018-04-13 广东欧珀移动通信有限公司 信息推送方法、装置、服务器以及可读存储介质
CN107911448A (zh) * 2017-11-14 2018-04-13 北京金山安全软件有限公司 一种内容推送方法及装置
CN110020156A (zh) * 2017-12-07 2019-07-16 深圳市腾讯计算机***有限公司 信息推荐方法、前端实现方法、装置、设备和存储介质
CN108334632A (zh) * 2018-02-26 2018-07-27 深圳市腾讯计算机***有限公司 实体推荐方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质
CN108377273A (zh) * 2018-05-15 2018-08-07 北京奇虎科技有限公司 一种信息推送方法、服务器和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈勇: "个性化推荐还是共性化推送-论聚合类新闻客户端的现状与发展方向", 《数字时代》, no. 3, pages 49 - 51 *

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