基于用户表情的信息推送方法、装置和电子设备与流程

本公开涉及大数据，尤其涉及一种基于用户表情的信息推送方法、装置和电子设备。

背景技术：

1、在进行信息推送时，相关技术中，往往局限于按用户行为习惯，按照用户已有的标签进行推荐，在对推荐信息的优化完善时，根据用户不断进行操作的行为中采集信息，然后完成对推荐信息的优化完善，然而上述方法往往会被用户个人的特定信息所限制，导致在信息推送时准确率较低，很可能出现用户并不喜欢也不需要的信息，出现用户体验感较差的问题，因此，如何提高信息推送的准确率同时提升用户体验感已成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本公开提供一种基于用户表情的信息推送方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，以至少解决相关技术中信息推送准确率较低，用户体验感差的问题。

2、本公开的技术方案如下：

3、根据本公开实施例的第一方面，提供一种基于用户表情的信息推送方法，包括：向目标客户端发送推送消息；获取所述目标客户端对应的目标用户，在所述推送消息展示时的表情信息和操作数据；根据所述表情信息识别所述目标用户的目标情绪类型，并基于所述目标表情类型和所述操作数据，生成所述推送信息的第一反馈量化值；基于所述第一反馈量化值，对候选推送信息进行筛选，以更新所述目标用户对应的推送信息集合；从所述推送信息集合中，重新为所述目标用户选取新的推送信息，并返回执行所述向目标客户端发送推送消息及后续步骤。

4、在本公开的一个实施例中，所述基于所述目标情绪类型和所述操作数据，生成所述推送信息的第一反馈量化值，包括：获取候选情绪类型和候选操作类型之间的候选组合，以及每个所述候选组合对应的反馈量化值；将所述目标情绪类型和所述操作数据，与所述候选组合进行匹配，从所述候选组合中确定所述目标用户对应的目标组合；确定所述目标组合的反馈量化值，为所述推送信息的第一反馈量化值。

5、在本公开的一个实施例中，所述基于所述第一反馈量化值，对候选推送信息进行筛选，以更新所述目标用户对应的推送信息集合，包括：若所述第一反馈量化值大于或等于预设阈值，从所述候选推送信息中获取所述推送信息的相似推送信息；获取所述相似推送信息在不同历史推送用户下的反馈量化值，并对所述反馈量化值进行平均得到所述相似推送信息的第二量化反馈值息；选取所述第二反馈量化值大于所述预设阈值的相似推送信息作为第一候选推送信息；基于所述第一候选推送信息，更新所述目标用户对应的推送信息集合。

6、在本公开的一个实施例中，所述基于所述第一反馈量化值，对候选推送信息进行筛选，以更新所述目标用户对应的推送信息集合，包括：若所述第一反馈量化值大于或等于预设阈值，从所述候选推送信息中获取所述推送信息的相似推送信息；获取所述相似推送信息的第一历史推送用户，并从所述第一历史推送用户中确定所述目标用户的第一相似用户；获取所述第一相似用户对所述相似推送信息的第三反馈量化值，并基于所述第三反馈量化值，从所述相似推送信息中确定第二候选推送信息；基于所述第二候选推送信息，更新所述目标用户对应的推送信息集合。

7、在本公开的一个实施例中，所述方法还包括：若所述第一反馈量化值小于所述预设阈值，从所述候选推送信息中去除取所述推送信息的相似推送信息，得到所述第三候选推送信息；获取所述第三候选推送信息的第二历史推送用户，从所述第二历史推送用户中确定所述目标用户的第二相似用户；获取所述第二相似用户对所述第三候选推送信息的第四反馈量化值；选取所述第四反馈量化值大于或等于所述预设阈值的第三候选推送信息，作为第四候选推送信息；基于所述第四候选推送信息，更新所述目标用户对应的推送信息集合。

8、在本公开的一个实施例中，所述向目标客户端发送推送消息之前，还包括：根据所述目标客户端对应的所述目标用户的类型，获取所述目标用户的初始推送信息集合；从所述初始推送信息集合中选取所述推送信息，并推送给所述目标客户端。

9、在本公开的一个实施例中，所述根据所述目标客户端对应的所述目标用户的类型，获取所述目标用户的初始推送信息集合，包括：若所述目标用户的类型指示所述目标用户为新注册用户，向所述目标客户端发送第一交互信息；获取所述目标客户端反馈的所述第一交互信息对应的第二交互信息；根据所述第二交互信息，确定所述初始推送信息集合。

10、在本公开的一个实施例中，所述根据所述目标客户端对应的所述目标用户的类型，获取所述目标用户的初始推送信息集合，包括：若所述目标用户的类型指示所述目标用户为历史用户，获取所述目标用户的历史行为信息；根据所述历史行为信息，获取所述初始推送信息集合。

11、根据本公开实施例的第二方面，提供一种基于用户表情的信息推送装置，包括：发送模块，被配置为向目标客户端发送推送消息；获取模块，被配置为获取所述目标客户端对应的目标用户，在所述推送消息展示时的表情信息和操作数据；生成模块，被配置为根据所述表情信息识别所述目标用户的目标情绪类型，并基于所述目标表情类型和所述操作数据，生成所述推送信息的第一反馈量化值；更新模块，被配置为基于所述第一反馈量化值，对候选推送信息进行筛选，以更新所述目标用户对应的推送信息集合；选取模块，被配置为从所述推送信息集合中，重新为所述目标用户选取新的推送信息，并返回执行所述向目标客户端发送推送消息及后续步骤。

12、在本公开的一个实施例中，所述生成模块，还被配置为：获取候选情绪类型和候选操作类型之间的候选组合，以及每个所述候选组合对应的反馈量化值；将所述目标情绪类型和所述操作数据，与所述候选组合进行匹配，从所述候选组合中确定所述目标用户对应的目标组合；确定所述目标组合的反馈量化值，为所述推送信息的第一反馈量化值。

13、在本公开的一个实施例中，所述更新模块，还被配置为：若所述第一反馈量化值大于或等于预设阈值，从所述候选推送信息中获取所述推送信息的相似推送信息；获取所述相似推送信息在不同历史推送用户下的反馈量化值，并对所述反馈量化值进行平均得到所述相似推送信息的第二量化反馈值息；选取所述第二反馈量化值大于所述预设阈值的相似推送信息作为第一候选推送信息；基于所述第一候选推送信息，更新所述目标用户对应的推送信息集合。

14、在本公开的一个实施例中，所述更新模块，还被配置为：若所述第一反馈量化值大于或等于预设阈值，从所述候选推送信息中获取所述推送信息的相似推送信息；获取所述相似推送信息的第一历史推送用户，并从所述第一历史推送用户中确定所述目标用户的第一相似用户；获取所述第一相似用户对所述相似推送信息的第三反馈量化值，并基于所述第三反馈量化值，从所述相似推送信息中确定第二候选推送信息；基于所述第二候选推送信息，更新所述目标用户对应的推送信息集合。

15、在本公开的一个实施例中，所述装置还被配置为：若所述第一反馈量化值小于所述预设阈值，从所述候选推送信息中去除取所述推送信息的相似推送信息，得到所述第三候选推送信息；获取所述第三候选推送信息的第二历史推送用户，从所述第二历史推送用户中确定所述目标用户的第二相似用户；获取所述第二相似用户对所述第三候选推送信息的第四反馈量化值；选取所述第四反馈量化值大于或等于所述预设阈值的第三候选推送信息，作为第四候选推送信息；基于所述第四候选推送信息，更新所述目标用户对应的推送信息集合。

16、在本公开的一个实施例中，所述向目标客户端发送推送消息之前，所述装置还被配置为：根据所述目标客户端对应的所述目标用户的类型，获取所述目标用户的初始推送信息集合；从所述初始推送信息集合中选取所述推送信息，并推送给所述目标客户端。

17、在本公开的一个实施例中，所述获取模块，还被配置为：若所述目标用户的类型指示所述目标用户为新注册用户，向所述目标客户端发送第一交互信息；获取所述目标客户端反馈的所述第一交互信息对应的第二交互信息；根据所述第二交互信息，确定所述初始推送信息集合。

18、在本公开的一个实施例中，所述获取模块，还被配置为：若所述目标用户的类型指示所述目标用户为历史用户，获取所述目标用户的历史行为信息；根据所述历史行为信息，获取所述初始推送信息集合。

19、根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现第一方面所述的基于用户表情的信息推送方法。

20、根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行第一方面所述的基于用户表情的信息推送方法。

21、根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的基于用户表情的信息推送方法。

22、本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：向目标客户端发送推送消息，

23、获取目标客户端对应的目标用户，在推送消息展示时的表情信息和操作数据，根据表情信息识别目标用户的目标情绪类型，并基于目标表情类型和操作数据，生成推送信息的第一反馈量化值，基于第一反馈量化值，对候选推送信息进行筛选，以更新目标用户对应的推送信息集合，从推送信息集合中，重新为目标用户选取新的推送信息，并返回执行向目标客户端发送推送消息及后续步骤。由此，本公开通过实时获取用户表情信息和操作数据，并对实时的用户表情信息和操作数据进行分析，可以根据分析结果实时调整推送消息以及不断完善推送信息的机制，将不再局限于按照用户的行为习惯来进行推送信息，可以最大程度地推送出令用户愉悦的信息内容，提高了发送推送消息的准确性和高效性，进一步提升了用户体验。

24、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。