[发明专利]基于人工智能推送信息流的方法和装置有效
申请号: | 201710698600.3 | 申请日: | 2017-08-15 |
公开(公告)号: | CN107463701B | 公开(公告)日: | 2020-09-08 |
发明(设计)人: | 梁华盛;王凡;陈梦婷 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/9536 | 分类号: | G06F16/9536;H04L29/08 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本申请实施例公开了基于人工智能推送信息流的方法和装置。方法的一具体实施方式包括:获取用户在初始的关注点图谱中的当前关注点;基于当前关注点,采用上下文模型以及增强学习模型确定下一个关注点,并将下一个关注点作为推荐关注点添加至推荐关注点序列;将下一个关注点作为当前关注点,执行基于当前关注点,采用上下文模型以及增强学习模型确定下一个关注点,并将下一个关注点添加至推荐关注点序列,直至推荐关注点序列包括预定数量的推荐关注点;基于推荐关注点序列,更新关注点图谱;基于更新后的关注点图谱,向用户推送信息流。该实施方式使得推送的信息流随着推荐关注点序列的优化更为符合用户的兴趣习惯。 | ||
搜索关键词: | 基于 人工智能 推送 信息 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种基于人工智能推送信息流的方法,其特征在于,所述方法包括:获取用户在初始的关注点图谱中的当前关注点;基于所述当前关注点,采用上下文模型以及增强学习模型确定下一个关注点,并将所述下一个关注点作为推荐关注点添加至推荐关注点序列;将所述下一个关注点作为当前关注点,执行所述基于所述当前关注点,采用上下文模型以及增强学习模型确定下一个关注点,并将所述下一个关注点添加至推荐关注点序列,直至所述推荐关注点序列包括预定数量的推荐关注点;基于所述推荐关注点序列,向用户推送信息流。
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