CN112364241A - 信息推送的方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种信息推送的方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括:获得待推送信息和用户当前的面部图像;对所述用户当前的面部图像进行解析,得到推送概率;根据所述推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息。采用本发明技术方案可以提高推送信息的推送准确度。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域,特别是涉及一种信息推送的方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着移动互联网的快速发展,人们逐渐习惯于通过互联网浏览感兴趣的内容,并且,在用户的浏览过程中,服务器会通过用户浏览的页面,向用户推送信息,如果用户对推送的信息感兴趣,就会点击该信息。然而,在实际的推送过程中,被推送的大多数信息,都是用户不感兴趣的,属于无效推送信息。
目前,进行信息推送时,一般采用的信息推送方案是:根据用户浏览的内容,将与浏览内容相关联的信息确定为推送信息,并直接将确定的推送信息推送给用户。而在实际中,用户并不是对所浏览内容都感兴趣,例如,当用户在浏览页面A中的内容时,发现页面A中的内容并不是想浏览的内容,若此时只根据页面A的内容确定推送的信息,则会存在确定的推送信息并不是用户感兴趣的信息的问题。
发明内容
鉴于上述问题,本发明实施例提供一种信息推送的方法、装置、电子设备及存储介质,旨在解决相关技术中存在确定的推送信息的推送准确度不高的问题。
为了解决上述技术问题,本发明采取以下方案实现:
第一方面,提供了一种信息推送的方法,应用于终端设备,所述方法包括:
获得待推送信息和用户当前的面部图像;
对所述用户当前的面部图像进行解析,得到推送概率;
根据所述推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息。
可选地,对所述用户当前的面部图像进行解析,得到推送概率,包括:
将所述待推送信息、所述用户当前的面部图像以及所述用户当前浏览的内容输入概率预测模型,得到所述概率预测模型输出的推送概率,所述推送概率表征所述用户对所述待推送信息的感兴趣程度;
其中,所述概率预测模型是以多个内容样本组为训练样本,对第一预设模型进行训练得到的,每个内容样本组包括:浏览内容样本、与该浏览内容样本相关联的信息样本以及表征用户是否对所述信息样本感兴趣的标签。
可选地,获得所述用户当前的面部图像,包括:
获得用户针对与所述终端设备通信连接的图像采集元件的授权信息;
根据所述授权信息,通过所述图像采集元件采集所述用户的当前面部图像。
可选地,获得待推送信息,包括:
获取所述用户当前浏览的内容;
根据所述用户当前浏览的内容,生成与所述用户当前浏览的内容相关联的信息,并将所生成的信息确定为所述待推送信息;和/或
在检测到所述用户当前浏览的内容包含预设属性的信息时,将所述预设属性的信息确定为所述待推送信息。
可选地,根据所述用户当前浏览的内容,生成与所述用户当前浏览的内容相关联的信息,包括:
将所述用户当前浏览的内容输入信息生成模型,得到所述信息生成模型输出的与所述用户当前浏览的内容相关联的信息;
其中,所述信息生成模型是以多个内容样本对为训练样本,对预设模型进行训练得到的,每个内容样本对包括:浏览内容样本和与该浏览内容样本相关联的信息样本。
可选地,根据所述推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息,包括:
在所述推送概率大于预设概率的情况下,在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息;
在所述推送概率不大于所述预设概率的情况下,继续显示所述用户当前浏览的内容,在预设时间间隔后,返回步骤:获得待推送信息和所述用户当前的面部图像。
本发明实施例的第二方面,提供了一种信息处理的装置,应用于终端设备,所述装置包括:
获取模块,用于获得待推送信息和用户当前的面部图像;
解析模块,用于对所述用户当前的面部图像进行解析,得到推送概率;
推送模块,用于根据所述推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息。
可选地,所述解析模块包括:
解析子模块,用于将所述待推送信息、所述用户当前的面部图像以及所述用户当前浏览的内容输入概率预测模型,得到所述概率预测模型输出的推送概率,所述推送概率表征所述用户对所述待推送信息的感兴趣程度;
其中,所述概率预测模型是以多个内容样本组为训练样本,对第一预设模型进行训练得到的,每个内容样本组包括:浏览内容样本、与该浏览内容样本相关联的信息样本以及表征用户是否对所述信息样本感兴趣的标签。
可选地,所述获取模块包括:
第一获取子模块,用于获得用户针对与所述终端设备通信连接的图像采集元件的授权信息;
采集子模块,用于根据所述授权信息,通过所述图像采集元件采集所述用户的当前面部图像。
可选地,所述获取模块包括:
第二获取子模块,用于获取所述用户当前浏览的内容;
生成子模块,用于根据所述用户当前浏览的内容,生成与所述用户当前浏览的内容相关联的信息,并将所生成的信息确定为所述待推送信息;和/或
检测子模块,用于在检测到所述用户当前浏览的内容包含预设属性的信息时,将所述预设属性的信息确定为所述待推送信息。
可选地,所述生成子模块包括:
信息生成子模块,用于将所述用户当前浏览的内容输入信息生成模型,得到所述信息生成模型输出的与所述用户当前浏览的内容相关联的信息;
其中,所述信息生成模型是以多个内容样本对为训练样本,对预设模型进行训练得到的,每个内容样本对包括:浏览内容样本和与该浏览内容样本相关联的信息样本。
可选地,所述推送模块包括:
推送子模块,用于在所述推送概率大于预设概率的情况下,在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息;
循环子模块,用于在所述推送概率不大于所述预设概率的情况下,继续显示所述用户当前浏览的内容,在预设时间间隔后,返回步骤:获得待推送信息和所述用户当前的面部图像。
根据本公开实施例的第三方面,提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的信息推送的方法。
根据本公开实施例的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的信息推送的方法的步骤。
本发明实施例中,首先,获得待推送信息和用户当前的面部图像,并对用户当前的面部图像进行解析,得到推送概率,然后,根据得到的推送概率,确定是否在用户当前浏览的内容页面中***并显示待推送信息。
由于推送概率是根据用户当前的面部图像解析得到的,而用户当前的面部图像又能准确地反映用户当前是否对浏览的内容感兴趣,因此根据面部图像解析的推送概率,更够准确地表征待推送信息是否为用户当前感兴趣的信息,并根据推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息,不仅可以提高待推送信息的推送准确度,还可以提升待推送信息的点击率;并且,由于该信息处理方法在终端设备本地执行,因此,可以在不依赖服务器的场景下,根据用户当前的面部图像,确定是否进行待推送信息的***和显示,避免了现有技术中基于服务器确定推送信息的操作,降低了服务器的压力,同时也降低了对网络环境的要求,达到节省服务资源的目的。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例或相关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性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例中的一种信息推送的方法的步骤流程图;
图2是本发明实施例中的另一种信息推送的方法的步骤流程图;
图3是本发明实施例中的一种获取用户当前的面部图像的方法的步骤流程图;
图4是本发明实施例中的一种获得待推送信息的方法的步骤流程图;
图5是本发明实施例中的一种信息处理的装置的结构示意图。
具体实施方式
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作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。
本发明的核心构思为:基于用户当前的面部图像,将用户感兴趣的待推送信息推送给用户,屏蔽不感兴趣的待推送信息,以提高最终所推送的信息的准确度和点击率,并提升用户的浏览体验。
基于此技术构思,提出了本发明的信息推送的方法。下面,对本发明的信息推送的方法进行清楚、完整地描述。
本发明实施例中一种信息推送的方法可以应用于移动终端,具体地可以应用于确定待推送信息是否为用户感兴趣的信息的应用场景中。参照图1,示出了本发明实施例中一种信息推送的方法的步骤流程图。如图1所示,该信息推送的方法,具体可以包括以下步骤:
步骤S11:获得待推送信息和用户当前的面部图像。
具体实施时,终端设备获取与当前所浏览内容相关的待推送信息和用户浏览当前内容所呈现出的面部表情。其中,当前所浏览内容可以是指用户在当前所浏览的页面中的内容;相应的,用户当前的面部图像可以是用户在浏览当前页面中的内容时,所获取的一张或多张面部图像。
实际中,当用户在浏览某页面中的内容时,一般会使用一段时间才能浏览完毕,例如,浏览某页面的内容需要使用1分钟、5分钟或10分钟等。因而,在获取面部图像时,可以按照预设的获取时间段,获取该用户在浏览页面时的一张或多张面部图像,例如,在开始浏览该页面时,按照0.5分钟的获取时间段,可以每过0.5分钟就获取一次面部图像,也可以在开始浏览时就获取一次面部图像,然后每过0.5分钟获取一次面部图像,其中,每次获取面部图像时,可以获取一张或多张。
实际中,待推送信息应是与当前浏览内容相关联的信息,当检测到用户跳转到下一页面时,应重新获取待推送信息,以解决用户在浏览不同页面的内容时,所导致的待推送信息与当前的浏览内容不匹配的问题,提高待推送信息的准确度。例如,用户在10点浏览的是页面A,在10点零5分浏览的是页面B,且页面A与页面B的内容没有关联,因此,若检测到用户从页面A跳转到页面B时,应重新获取与页面B相关联的待推送信息,使得待推送信息与页面B的内容匹配。
本实施例中,待推送信息可以理解为:用户在浏览页面时,终端设备准备在当前页面显示给用户的信息;用户当前的面部图像可以理解为:用户在当前浏览页面时,所显现的面部表情图像,例如,对当前所浏览的内容呈现出的感兴趣的表情或不感兴趣的表情图像。
本实施例中,本发明公开的终端设备可以是手机、平板或其它搭载发帖功能的设备,例如:搭载GMS(Global System for Mobile Communications,全球移动通信***)模块的设备,或者搭载GPRS(General Packet Radio Service,通用分组无线服务技术)模块的设备。
步骤S12:对所述用户当前的面部图像进行解析,得到推送概率。
具体实施时,终端设备对S11中获取的用户当前的面部图像进行面部图像解析,得到推送概率。其中,推送概率作为是否推送待推送消息的参考标准,具体的表示方法可以根据实际情况确定。
本实施例中,解析的方法,可以是对获取的面部图像中的五官进行提取,通过对五官进行单独的解析,得出用户此时是否对当前所浏览的内容感兴趣;也可以是直接对获取的面部图像,进行整体的综合解析,以更准确地得出用户是否对当前所浏览的内容感兴趣;还可以采用其他方法进行解析,在本实施例中不做限定。
步骤S13:根据所述推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息。
具体实施时,根据上述步骤S12中得到的推送概率,确定是否在用户当前浏览的内容***并显示待推送信息。例如,若得到的推送概率表示不能向该用户推送,则终端设备不在用户当前浏览的内容中,***并显示与当前浏览内容关联的待推送信息;若得到的推送概率表示可以向该用户推送,则终端设备就在用户当前浏览的内容中,***并显示与当前浏览内容关联的待推送信息。
本实施例中,待推送信息是设备终端预备推送给用户的信息,在设备终端并未对用户当前的面部图像进行解析之前,不会被推送给用户,而是在确定待推送信息是用户感兴趣的信息后,在推送给用户,以此提高信息的推送准确度,并且推送的信息是用户感兴趣的信息,进而可以提升用户的体验。
本发明实施例中,首先,获得待推送信息和用户当前的面部图像,并对用户当前的面部图像进行解析,得到推送概率,然后,根据得到的推送概率,确定是否在用户当前浏览的内容页面中***并显示待推送信息。
又由于推送概率是根据用户当前的面部图像解析得到的,而用户的面部图像又能准确地反映用户当前是否对浏览的内容感兴趣,因此根据面部图像解析的推送概率,更够准确地表征待推送信息是否为用户当前感兴趣的信息,并根据推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息,不仅可以提高待推送信息的推送准确度,还可以提升待推送信息的点击率;并且,由于该信息处理方法在终端设备本地执行,因此,可以在不依赖服务器的场景下,根据用户当前的面部图像,确定是否进行待推送信息的***和显示,避免了现有技术中基于服务器确定推送信息的操作,降低了服务器的压力,同时也降低了对网络环境的要求,达到节省服务资源的目的。
参照图2,图2是本发明实施例中的另一种信息推送的方法的步骤流程图。如图2所示,本发明实施例,还提供了一种信息推送的方法,该方法具体可以包括以下步骤:
步骤S21:获得待推送信息和所述用户当前的面部图像。
本步骤S21的具体过程与上述步骤S11类似,具体参考步骤S11的描述,在此不作赘述。
步骤S23:在所述推送概率大于预设概率的情况下,在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息。
本实施例中,在步骤S23之前,预先设置一个用于判断推送概率是否达到推送标准的预设概率,然后将推送概率与预设概率进行比较,根据比较结果确定是否在用户当前浏览的内容***并显示待推送信息。
具体实施时,在推送概率大于预设概率的情况下,表示该待推送信息属于该用户感兴趣的信息,可能会被该用户点击,则在用户当前浏览的内容***并显示待推送信息。其中,***的形式可以根据用户的实际情况进行设置,例如弹框、在浏览内容上添加浮层、特殊弹幕等;并且,在显示待推送信息时,为待推送信息设置点击接口,以供用户点击。
步骤S24:在所述推送概率不大于所述预设概率的情况下,继续显示所述用户当前浏览的内容,在预设时间间隔后,返回步骤:获得待推送信息和所述用户当前的面部图像。
具体实施时,在推送概率不大于预设概率的情况下,表示该待推送信息不属于该用户感兴趣的信息,不会被该用户点击,则不在用户当前浏览的内容***并显示待推送信息。若用户还在继续浏览,则继续显示的用户当前浏览的内容,并在预设时间间隔后,返回步骤S21,继续判断是否可以在新一轮的当前浏览内容上***新的待推送信息。
在本实施例中,通过将推送概率与预设概率进行比较,可有效地对用户不感兴趣的待推送信息进行屏蔽,只向用户推送感兴趣的待推送信息,提高用户的浏览体验,同时提高信息的推送准确度和点击率。
实际中,用户的喜好可能是实时变化的,通过实时获取的当前面部图像,可以准确地反映用户当前的喜好,根据当前的喜好,确定待推送信息是否为用户当前感兴趣的信息,若感兴趣,则向用户推送,由此可以更好地适应用户的喜好变化,进行适时的推送,以提高推送准确度。例如,若在此次的信息处理过程中,将信息1确定为待推送信息,然后根据此次得到的推送概率,判断出用户对信息1不感兴趣,则终端设备不会将信息1推送给用户;而在下次的信息处理过程中,信息1仍会被确定为待推送信息,然而根据新得到的推送概率,判断出用户此时对信息1感兴趣,则终端设备将信息1推送给用户。
本发明实施例中,由于推送概率是根据用户当前的面部图像解析得到的,而用户的面部图像又能准确地反映用户当前是否对浏览的内容感兴趣,因此根据面部图像解析的推送概率,更够准确地表征待推送信息是否为用户当前感兴趣的信息,并根据推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息,不仅可以提高待推送信息的推送准确度,还可以提升待推送信息的点击率。
在本发明的另一种实施方式中,步骤S22还可以包括以下步骤:
步骤S221:将所述待推送信息、所述用户当前的面部图像以及所述用户当前浏览的内容输入概率预测模型,得到所述概率预测模型输出的推送概率,所述推送概率表征所述用户对所述待推送信息的感兴趣程度。
其中,概率预测模型是以多个内容样本组为训练样本,对第一预设模型进行训练得到的,每个内容样本组包括:浏览内容样本、与该浏览内容样本相关联的信息样本以及表征用户是否对信息样本感兴趣的标签。
具体实施时,终端设备先获取用户当前浏览的内容,然后将用户当前浏览的内容、步骤S21中获得的待推送信息以及用户当前的面部图像,输入概率预测模型,得到由概率预测模型输出的推送概率。其中,推送概率表征用户对待推送信息的感兴趣程度;待推送信息与用户当前浏览的内容相关联。
本实施例中,概率预测模型是以多个内容样本组为训练样本,对第一预设模型进行训练得到的。通过概率预测模型得到表征用户对待推送信息的感兴趣程度的推送概率,分析出用户是否对待推送信息感兴趣,筛选出用户感兴趣的待推送信息。
本实施例中,每个内容样本组包括:浏览内容样本、与该浏览内容样本相关联的信息样本以及表征用户是否对信息样本感兴趣的标签。其中,浏览内容样本可以是文本信息样本,也可以是非文本信息样本,该非文本信息样本可以是图像信息样本、表格信息样本等,还可以是文本信息与非文本信息的综合信息;标签是指:当对面部图像解析出的感兴趣程度时,用不同的标签表示感兴趣程度的大小。实际中,标签的表示方式可以是数值,例如,标签是1,表示非常感兴趣,标签是0,表示不感兴趣,标签也可以是0.5,表示一般感兴趣;标签的表示方式还可以直接用感兴趣或不感兴趣等文字信息表示。
实际中,推送概率的表示方式,可根据具体的实际情况确定,例如,可以用数值表示。在本实施例中,得到的推送概率为0,表示不感兴趣;得到的推送概率为1,表示非常感兴趣;得到的推送概率介于0和1之间,表示不同的感兴趣程度,例如,推送概率为0.1和推送概率为0.3,两者所表示的感兴趣程度不同,0.3的感兴趣程度大于0.1的感兴趣程度。
实际中,用户当前的面部图像,可以有效地反映该用户是否对当前浏览的内容感兴趣,因而对于与当前的浏览内容相关联的待推送信息,也可以根据用户当前的面部图像,判断该用户是否对待推送信息感兴趣。例如,某用户在浏览介绍蛋糕的种类和口感的页面时,呈现出开心或兴奋的面部图像,则根据此时的面部图像,可以判断出该用户对当前浏览的内容感兴趣,相应地,该用户对该页面中没有的其他关于蛋糕的信息,在此时也应该是感兴趣的。因此,将用户当前浏览的内容、与当前浏览内容相关联的待推送信息以及用户当前的面部图像输入概率预测模型,可以得到表征该用户是否对待推送信息感兴趣的推送概率。
在本发明实施例中,由于概率预测模型在终端设备本地执行,因此,可以在不依赖服务器的场景下,根据用户当前的面部图像,确定是否进行待推送信息的***和显示,避免了现有技术中基于服务器确定推送信息的操作,降低了服务器的压力,同时也降低了对网络环境的要求,达到节省服务资源的目的。
图3是本发明实施例中的一种获取用户当前的面部图像的步骤流程图,如图3所示,具体步骤可以为:
步骤S31:获得用户针对与所述终端设备通信连接的图像采集元件的授权信息。
具体实施时,用户开始浏览内容之前,首先提示用户是否开启用于图像采集的图像采集元件,并提示用户在浏览过程中,图像采集元件会利用前置摄像机采集用户图像。其中,图像采集元件与终端设备通信连接。当用户点击开启时,生成授权信息,然后终端设备获得该授权信息。实际中,若用户决绝开启,则采用现有的信息推送方案,进行信息推送。
步骤S32:根据所述授权信息,通过所述图像采集元件采集所述用户当前的面部图像。
具体实施时,根据授权信息,在用户开始浏览时,每隔一定时间间隔,通过图像采集元件采集用户当前的面部图像。其中,用户当前的面部图像是指在当前时刻采集的面部图像;时间间隔可以根据实际情况进行设置,例如时间间隔设置为5分钟。
在本实施例中,基于对用户隐私的保护,在进行面部图像采集之前,终端设备会提示用户是否开启图像采集元件,并在提示信息中显示:开启图像采集元件,可以在浏览过程中利用前置摄像机采集用户面部图像,并根据面部图像确定是否向用户推送信息。通过本实施例提供的方法,既考虑到用户的隐私,又向用户显示了移动终端会根据采集的面部图像,自动确定是否向用户推送信息的优点。
在实际中,终端设备向用户推送待推送信息的目的,一是:丰富用户的浏览内容,提高用户的浏览体验;二是:提高被推送的信息的被点击率和该信息的推广范围。因此,根据采集的用户当前的面部图像,判断用户是否对待推送信息感兴趣,通过只向用户推送感兴趣的信息,在提高用户浏览体验的同时,还可以提高被推送的信息的点击率和推广范围。
图4是本发明实施例中的一种获得待推送信息的方法流程图,如图4所示,具体步骤可以为:
步骤S41:获取所述用户当前浏览的内容。
具体实施时,终端设备在用户浏览过程中,获取用户当前浏览的内容。本实施例中,浏览内容可以是文本信息、非文本信息以及文本信息与非文本信息的综合信息,其中,非文本信息样本可以是图像信息样本、表格信息样本等。
步骤S42:根据所述用户当前浏览的内容,生成与所述用户当前浏览的内容相关联的信息,并将所生成的信息确定为所述待推送信息。
具体实施时,根据步骤S41中获取的用户当前浏览的内容,生成与用户当前浏览的内容相关联的信息,然后将所生成的信息确定为待推送信息。其中,生成相关联的信息的方法可以惯用的技术手段生成,在本实施例中不做限定;相关联的信息可以是同属性的信息,也可以是基于当前浏览内容延伸的信息,例如,用户当前浏览的内容为绿茶的益处,则相关联的信息可以是同为凉性茶的信息,如黄茶、黄茶的益处、黄茶的制备等,而延伸的信息可以是其他与茶相关的信息,例如,与乌龙茶相关的信息、与花茶相关的信息、绿茶的泡法以及与绿茶相关的商家等信息。
步骤S43:在检测到所述用户当前浏览的内容包含预设属性的信息时,将所述预设属性的信息确定为所述待推送信息。
具体实施时,当采用步骤S41获取到用户当前浏览的内容时,终端设备将根据获取到的用户当前浏览的内容,检测该用户当前浏览的内容上是否包含预设属性的信息,在检测到用户当前浏览的内容包含预设属性的信息时,将预设属性的信息确定为待推送信息。
其中,预设属性的信息可以理解为:终端设备中预先根据属性设置的信息,该属性与当前浏览的内容的属性一致,例如,当前浏览的内容为蛋糕的制备方法,预设属性的信息可以是介绍各种不同蛋糕的信息,也可以是与蛋糕的制备工具相关的信息,还可以是与蛋糕相关的商家信息,更可以是非蛋糕的其他甜品(属性都是甜品)的相关信息。
在本实施例中,待推送信息可以是只采用步骤S42获得的待推送信息,也可以是只采用步骤S43获得的待推送信息,还可以是采用步骤S42和步骤S43两种方式获取的待推送信息的合集,更可以是采用其他方式获取的待推送信息。
在本发明实施例中,待推送信息可以是由本发明的信息生成模型生成的与当前浏览的内容匹配度较高的信息,也可以是终端设备中预先设置的与当前浏览的内容属性相关的信息,因此,本发明的待推送信息具有内容丰富和准确度较高的特点。通过推送丰富的、准确度较高的待推送信息,以提高用户的体验;同时,由于待推送信息是根据推送概率推送给用户的,因此最终推送给用户的信息应是用户感兴趣的,被用户点击的概率较高,进而提高了待推送信息的推送准确度和点击率。
在本发明的又一种实施方式中,步骤S42还可以包括以下步骤:
步骤S421:将所述用户当前浏览的内容输入信息生成模型,得到所述信息生成模型输出的与所述用户当前浏览的内容相关联的信息。
其中,信息生成模型是以多个内容样本对为训练样本,对预设模型进行训练得到的,每个内容样本对包括:浏览内容样本和与该浏览内容样本相关联的信息样本。
具体实施时,将步骤S41中获取的用户当前浏览的内容输入信息生成模型,得到由信息生成模型输出的与用户当前浏览的内容相关联的信息,然后将所生成的信息确定为待推送信息。其中,信息生成模型是以多个内容样本对为训练样本,对预设模型进行训练得到的,每个内容样本对包括:浏览内容样本和与该浏览内容样本相关联的信息样本。
在本实施例中,由于信息生成模型是,由浏览内容样本和与该浏览内容样本相关联的信息样本组成的内容样本对,训练得到的。因此,当向该信息生成模型中输入浏览内容时,得到的相关联的信息具有较高准确度的特点,进而将该信息确定为待推送信息,所得到的待推送信息也具有较高的准确度。并且,当根据推送概率确定该推送信息为用户感兴趣的信息时,设备终端才会向用户推送该待推送信息,以此,基于用户是否感兴趣为用户推送准确度较高的信息,可以再次提高推送给用户的信息的推送准确度,确保呈现给用户的信息,是用户感兴趣的,提高用户的体验。
在本发明实施例中,由于信息生成模型在终端设备本地执行,因此,可以在不依赖服务器的场景下,根据用户当前的面部图像,确定是否进行待推送信息的***和显示,避免了现有技术中基于服务器确定推送信息的操作,降低了服务器的压力,同时也降低了对网络环境的要求,达到节省服务资源的目的。
基于同一发明构思,本发明实施例,还提供了一种信息处理的装置,应用于终端设备,参考图5,图5是本发明根据一实施例示出的一种信息处理的装置的结构示意图,如图5所示,所述装置包括:获取模块51,用于获得待推送信息和用户当前的面部图像;
解析模块52,用于对所述用户当前的面部图像进行解析,得到推送概率;
推送模块53,用于根据所述推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息。
可选地,所述解析模块52包括:
解析子模块,用于将所述待推送信息、所述用户当前的面部图像以及所述用户当前浏览的内容输入概率预测模型,得到所述概率预测模型输出的推送概率,所述推送概率表征所述用户对所述待推送信息的感兴趣程度;
其中,所述概率预测模型是以多个内容样本组为训练样本,对第一预设模型进行训练得到的,每个内容样本组包括:浏览内容样本、与该浏览内容样本相关联的信息样本以及表征用户是否对所述信息样本感兴趣的标签。
可选地,所述获取模块51包括:
第一获取子模块,用于获得用户针对与所述终端设备通信连接的图像采集元件的授权信息;
采集子模块,用于根据所述授权信息,通过所述图像采集元件采集所述用户的当前面部图像。
可选地,所述获取模块51包括:
第二获取子模块,用于获取所述用户当前浏览的内容;
生成子模块,用于根据所述用户当前浏览的内容,生成与所述用户当前浏览的内容相关联的信息,并将所生成的信息确定为所述待推送信息;和/或
检测子模块,用于在检测到所述用户当前浏览的内容包含预设属性的信息时,将所述预设属性的信息确定为所述待推送信息。
可选地,所述生成子模块包括:
信息生成子模块,用于将所述用户当前浏览的内容输入信息生成模型,得到所述信息生成模型输出的与所述用户当前浏览的内容相关联的信息;
其中,所述信息生成模型是以多个内容样本对为训练样本,对预设模型进行训练得到的,每个内容样本对包括:浏览内容样本和与该浏览内容样本相关联的信息样本。
可选地,所述推送模块53包括:
推送子模块,用于在所述推送概率大于预设概率的情况下,在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息;
循环子模块,用于在所述推送概率不大于所述预设概率的情况下,继续显示所述用户当前浏览的内容,在预设时间间隔后,返回步骤:获得待推送信息和所述用户当前的面部图像。
本公开实施例,还提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,该计算机程序被处理器执行所述计算机程序时实现上述信息推送的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
本公开实施例,还提供了一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述信息推送的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。其中,所述的计算机可读存储介质,如只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM)、磁碟或者光盘等。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明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,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,均属于本发明的保护之内。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本发明实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述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机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说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,该计算机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机设备(可以是个人计算机,服务器,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、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (14)
1.一种信息推送的方法,其特征在于,应用于终端设备,所述方法包括:
获得待推送信息和用户当前的面部图像;
对所述用户当前的面部图像进行解析,得到推送概率;
根据所述推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述用户当前的面部图像进行解析,得到推送概率,包括:
将所述待推送信息、所述用户当前的面部图像以及所述用户当前浏览的内容输入概率预测模型,得到所述概率预测模型输出的推送概率,所述推送概率表征所述用户对所述待推送信息的感兴趣程度;
其中,所述概率预测模型是以多个内容样本组为训练样本,对第一预设模型进行训练得到的,每个内容样本组包括:浏览内容样本、与该浏览内容样本相关联的信息样本以及表征用户是否对所述信息样本感兴趣的标签。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,获得所述用户当前的面部图像,包括:
获得用户针对与所述终端设备通信连接的图像采集元件的授权信息;
根据所述授权信息,通过所述图像采集元件采集所述用户的当前面部图像。
4.根据权利要求1-3任一所述方法,其特征在于,获得待推送信息,包括:
获取所述用户当前浏览的内容;
根据所述用户当前浏览的内容,生成与所述用户当前浏览的内容相关联的信息,并将所生成的信息确定为所述待推送信息;和/或
在检测到所述用户当前浏览的内容包含预设属性的信息时,将所述预设属性的信息确定为所述待推送信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述用户当前浏览的内容,生成与所述用户当前浏览的内容相关联的信息,包括:
将所述用户当前浏览的内容输入信息生成模型,得到所述信息生成模型输出的与所述用户当前浏览的内容相关联的信息;
其中,所述信息生成模型是以多个内容样本对为训练样本,对预设模型进行训练得到的,每个内容样本对包括:浏览内容样本和与该浏览内容样本相关联的信息样本。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息,包括:
在所述推送概率大于预设概率的情况下,在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息;
在所述推送概率不大于所述预设概率的情况下,继续显示所述用户当前浏览的内容,在预设时间间隔后,返回步骤:获得待推送信息和所述用户当前的面部图像。
7.一种信息处理的装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获得待推送信息和用户当前的面部图像;
解析模块,用于对所述用户当前的面部图像进行解析,得到推送概率;
推送模块,用于根据所述推送概率,确定是否在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述解析模块包括:
解析子模块,用于将所述待推送信息、所述用户当前的面部图像以及所述用户当前浏览的内容输入概率预测模型,得到所述概率预测模型输出的推送概率,所述推送概率表征所述用户对所述待推送信息的感兴趣程度;
其中,所述概率预测模型是以多个内容样本组为训练样本,对第一预设模型进行训练得到的,每个内容样本组包括:浏览内容样本、与该浏览内容样本相关联的信息样本以及表征用户是否对所述信息样本感兴趣的标签。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述获取模块包括:
第一获取子模块,用于获得用户针对与所述终端设备通信连接的图像采集元件的授权信息;
采集子模块,用于根据所述授权信息,通过所述图像采集元件采集所述用户的当前面部图像。
10.根据权利要求7-9任一所述装置,其特征在于,所述获取模块包括:
第二获取子模块,用于获取所述用户当前浏览的内容;
生成子模块,用于根据所述用户当前浏览的内容,生成与所述用户当前浏览的内容相关联的信息,并将所生成的信息确定为所述待推送信息;和/或
检测子模块,用于在检测到所述用户当前浏览的内容包含预设属性的信息时,将所述预设属性的信息确定为所述待推送信息。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述生成子模块包括:
信息生成子模块,用于将所述用户当前浏览的内容输入信息生成模型,得到所述信息生成模型输出的与所述用户当前浏览的内容相关联的信息;
其中,所述信息生成模型是以多个内容样本对为训练样本,对预设模型进行训练得到的,每个内容样本对包括:浏览内容样本和与该浏览内容样本相关联的信息样本。
12.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述推送模块包括:
推送子模块,用于在所述推送概率大于预设概率的情况下,在所述用户当前浏览的内容***并显示所述待推送信息;
循环子模块,用于在所述推送概率不大于所述预设概率的情况下,继续显示所述用户当前浏览的内容,在预设时间间隔后,返回步骤:获得待推送信息和所述用户当前的面部图像。
13.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任意一项所述的信息推送的方法。
14.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1至6任意一项所述的信息推送的方法的步骤。
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