例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結(jié)合實施例來詳細(xì)說明本申請。
[0034]圖1示出了可以應(yīng)用本申請實施例的示例性系統(tǒng)架構(gòu)100。
[0035]如圖1所示，系統(tǒng)架構(gòu)100可以包括終端設(shè)備101、102、網(wǎng)絡(luò)103和第一服務(wù)器104 (例如預(yù)測服務(wù)端)和第二服務(wù)器105 (例如應(yīng)用服務(wù)端)。網(wǎng)絡(luò)103用以在終端設(shè)備101、102、第一服務(wù)器104和第二服務(wù)器105之間提供通信鏈路的介質(zhì)。網(wǎng)絡(luò)103可以包括各種連接類型，例如有線、無線通信鏈路或者光纖電纜等等。
[0036]終端設(shè)備101、102可以通過網(wǎng)絡(luò)103與第一服務(wù)器104或第二服務(wù)器105交互，以接收或發(fā)送消息等。終端設(shè)備101、102上可以安裝有各種通訊客戶端應(yīng)用，例如瀏覽器應(yīng)用、購物類應(yīng)用、搜索類應(yīng)用、地圖類應(yīng)用、社交平臺應(yīng)用、郵箱客戶端、即時通信工具等。
[0037]終端設(shè)備101、102可以是支持瀏覽器應(yīng)用、購物類應(yīng)用等安裝于其上的各種電子設(shè)備，包括但不限于智能手機、智能手表、平板電腦、個人數(shù)字助理、電子書閱讀器、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Aud1 Layer III，動態(tài)影像專家壓縮標(biāo)準(zhǔn)音頻層面3)、MP4 (Moving Picture Experts Group Aud1 Layer IV，動態(tài)影像專家壓縮標(biāo)準(zhǔn)音頻層面4)播放器、膝上型便攜計算機和臺式計算機等等。
[0038]第一服務(wù)器104和第二服務(wù)器105可以是提供各種服務(wù)的服務(wù)器。例如第一服務(wù)器104可以是對終端設(shè)備101、102的瀏覽器應(yīng)用、搜索類應(yīng)用、地圖類應(yīng)用等提供支持的后臺服務(wù)器等；第二服務(wù)器105可以是對終端設(shè)備101、102的購物類應(yīng)用等提供支持的后臺服務(wù)器等。服務(wù)器可以對接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、生成等處理，并將處理結(jié)果反饋給終端設(shè)備。
[0039]需要說明的是，本申請實施例所提供的信息推送的方法可以通過第一服務(wù)器104和第二服務(wù)器105執(zhí)行。例如:第一服務(wù)器104可以從終端設(shè)備101、102獲取用戶標(biāo)識及相應(yīng)的擴(kuò)展信息，如搜索特征、訪問特征、位置特征等；第二服務(wù)器105可以從終端設(shè)備101、102獲取用戶標(biāo)識及對第二服務(wù)器105提供的歷史展示信息的歷史操作信息等；接著第二服務(wù)器105可以將獲取的終端用戶的用戶標(biāo)識、歷史操作信息及歷史展示信息上傳至第一服務(wù)器104，由第一服務(wù)器104根據(jù)第二服務(wù)器105上傳的信息及獲取的終端用戶的擴(kuò)展信息訓(xùn)練預(yù)測模型，以預(yù)測終端用戶對第二服務(wù)器105提供的待推送信息的操作(例如點擊)信息；然后第一服務(wù)器104可以根據(jù)第二服務(wù)器105上傳的用戶標(biāo)識獲取終端用戶的擴(kuò)展信息做出預(yù)測并將預(yù)測結(jié)果返回給第二服務(wù)器105，由第二服務(wù)器105根據(jù)預(yù)測結(jié)果向終端設(shè)備101、102推送信息?？梢岳斫猓谝环?wù)器104向第二服務(wù)器105返回的預(yù)測結(jié)果可以是推送信息集合，也可以是終端用戶對待展示信息的操作的可能性的預(yù)測值或排序結(jié)果，此時，由第二服務(wù)器105基于該排序結(jié)果選取相應(yīng)的待展示信息推送給終端用戶，本申請對此不做限定。
[0040]應(yīng)該理解，圖1中的終端設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器的數(shù)目僅僅是示意性的。根據(jù)實現(xiàn)需要，可以具有任意數(shù)目的終端設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器。
[0041]請參考圖2，其示出了信息推送的方法的一個實施例的流程200。該信息推送的方法具體應(yīng)用于具有一定運算能力的電子設(shè)備(例如圖1的第一服務(wù)器104)中。為了便于理解，本實施例中，結(jié)合該方法將可以收集大數(shù)據(jù)(Big Data)的云服務(wù)端應(yīng)用為預(yù)測服務(wù)端來說明。該流程200包括以下步驟:
[0042]步驟201，接收應(yīng)用服務(wù)端發(fā)送來的終端用戶的用戶標(biāo)識。
[0043]在本實施例中，云服務(wù)端可以首先接收應(yīng)用服務(wù)端發(fā)送來的終端用戶的用戶標(biāo)識。其中，應(yīng)用服務(wù)端可以是為終端應(yīng)用提供支持的應(yīng)用服務(wù)端(例如圖1所示的第二服務(wù)器105) ο云服務(wù)端可以通過有線連接方式或者無線連接方式從應(yīng)用服務(wù)端獲取終端用戶的用戶標(biāo)識。上述無線連接方式包括但不限于3G/4G連接、WiFi連接、藍(lán)牙連接、WiMAX連接、Zigbee連接、UWB (ultra wideband)連接、以及其他現(xiàn)在已知或?qū)黹_發(fā)的無線連接方式。
[0044]其中，用戶標(biāo)識是用于識別用戶身份的字符串，例如可以包括但不限于以下至少一種:用戶通過終端設(shè)備連接應(yīng)用服務(wù)端時使用的用戶名、終端設(shè)備的移動設(shè)備國際身份碼(Internat1nal Mobile Equipment Identity，IMEI)、終端設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議地址(Internet Protocol Address，IP地址)、終端設(shè)備的媒體訪問控制(Media AccessControl, MAC)地址等等。
[0045]在本實施例的一些可選實現(xiàn)方式中，應(yīng)用服務(wù)端除了向云服務(wù)端發(fā)送終端用戶的用戶標(biāo)識外，還可以發(fā)送用戶向應(yīng)用服務(wù)端注冊時的注冊信息(例如年齡)、當(dāng)前時間、天氣等信息。
[0046]步驟202，根據(jù)上述用戶標(biāo)識檢索出終端用戶的擴(kuò)展信息。
[0047]在本實施例中，云服務(wù)端接著可以根據(jù)上述用戶標(biāo)識檢索出對應(yīng)的終端用戶，并獲取終端用戶的擴(kuò)展信息。這里，擴(kuò)展信息可以包括但不限于以下至少一項:檢索特征(例如檢索詞)、訪問特征(例如所訪問頁面的網(wǎng)址)、位置特征等等。云服務(wù)端可以預(yù)先采集能采集到的所有終端用戶的各種信息，例如各種用戶標(biāo)識及擴(kuò)展信息。
[0048]云服務(wù)端所采集的終端用戶的各種信息中，一個終端用戶可能對應(yīng)多種不同表示方式的用戶標(biāo)識，當(dāng)其中任意一個用戶標(biāo)識與應(yīng)用服務(wù)端發(fā)送來的用戶標(biāo)識相同時，可以確定應(yīng)用服務(wù)端發(fā)送來的用戶標(biāo)識所代表的終端用戶與該任意一個用戶標(biāo)識所代表的終端用戶為同一個終端用戶，云服務(wù)端可以檢索出該終端用戶的擴(kuò)展信息。
[0049]步驟203，基于上述擴(kuò)展信息和預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)測模型對各條待展示信息生成預(yù)測值。
[0050]在本實施例中，云服務(wù)端接著可以對上述擴(kuò)展信息進(jìn)行處理得到預(yù)測模型所需的預(yù)測參數(shù)數(shù)據(jù)，并根據(jù)預(yù)測參數(shù)數(shù)據(jù)通過預(yù)測模型對各條待推送信息生成預(yù)測值。
[0051]其中，待展示信息可以是應(yīng)用服務(wù)端欲向其所支持的終端應(yīng)用展示的信息。例如終端應(yīng)用為訂餐應(yīng)用時，待展示信息可以是供餐的商家信息和/或菜品信息。待展示信息可以由應(yīng)用服務(wù)端預(yù)先發(fā)送至云服務(wù)端，也可以和用戶標(biāo)識一起發(fā)送給云服務(wù)端，本申請對此不做限定。
[0052]這里，預(yù)測值可以包括終端用戶針對各條待展示信息進(jìn)行操作的概率值。終端用戶對待展示信息的操作可以是點擊操作、購買操作等。舉例而言，例如該終端應(yīng)用為訂餐應(yīng)用，終端用戶可以通過客戶端的終端應(yīng)用同一供餐商家進(jìn)行瀏覽、點擊或購買菜品的操作。其中，當(dāng)終端用戶打開終端應(yīng)用頁面時，終端應(yīng)用的頁面展示了供餐商家的信息，應(yīng)用服務(wù)端可以確定用戶對供餐商家的信息進(jìn)行了瀏覽，即瀏覽次數(shù)可以用展示次數(shù)表示。應(yīng)用服務(wù)端可能需要預(yù)測終端用戶對該供餐商家的以上操作中的以下至少一項:點擊率(如點擊次數(shù)與展示次數(shù)的比值)、購買率(如成功交易次數(shù)與展示次數(shù)的比值)或轉(zhuǎn)化率(如成功交易次數(shù)與點擊次數(shù)的比值)等，則相應(yīng)地，預(yù)測值可以是對點擊率、購買率或轉(zhuǎn)化率的估計值，也可以是某一確定的終端用戶對該供餐商家的點擊概率、購買概率或點擊后會購買的概率，等等。終端用戶針對展示信息進(jìn)行的操作及進(jìn)行操作的概率值可以從一定程度反映終端用戶對展示信息的偏好程度。
[0053]預(yù)測模型可以是用于將從應(yīng)用服務(wù)端獲取的用戶標(biāo)識、待展示信息以及檢索出的擴(kuò)展信息中的至少一項作為輸入，而輸出用戶標(biāo)識對應(yīng)的終端用戶對于各條待展示信息的預(yù)測值的數(shù)學(xué)模型。云服務(wù)端可以從應(yīng)用服務(wù)端獲取歷史展示信息、待展示信息和多個終端用戶針對所述歷史展示信息進(jìn)行的歷史操作信息，接著根據(jù)多個終端用戶的用戶表示獲取他們的擴(kuò)展信息，然后根據(jù)待展示信息、歷史展示信息、歷史操作信息及擴(kuò)展信息訓(xùn)練預(yù)測模型，例如從這些信息中提取用戶特征，然后通過諸如分類算法、回歸算法等公知的算法建立預(yù)測模型。以多元回歸模型為例，云服務(wù)端可以從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，確定各用戶特征和各種操作之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式，然后對這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行各種統(tǒng)計檢驗，并從影響某一操作的諸多用戶特征中找出哪些用戶特征的影響顯著，哪些用戶特征的影響不顯著，接著依據(jù)上述的關(guān)系式，根據(jù)一個或幾個用戶特征的取值(用來表征用戶特征對操作信息的影響的量值)來預(yù)測某一操作的概率的取值，并給出這種預(yù)測的精確程度。
[0054]在本實施例的一些可選實現(xiàn)方式中，訓(xùn)練模型可以按如下步驟進(jìn)行:
[0055]首先，云服務(wù)端可以從多個終端用戶的擴(kuò)展信息中分別提取用戶特征。例如，如果擴(kuò)展信息包括搜索特征，用戶特征至少可以包括搜索詞，還可以包括使用每個搜索詞進(jìn)行搜索的搜索次數(shù)等；如果擴(kuò)展信息包括訪問特征，用戶特征至少可以包括所訪問頁面的網(wǎng)址，還可以包括對每個網(wǎng)址訪問的次數(shù)等；如果擴(kuò)展信息包括位置特征，用戶特征可以包括用戶登錄終端應(yīng)用時的位置坐標(biāo)或位置名稱，等等。可選地，云服務(wù)端可以根據(jù)最近一個時間段(如三個月內(nèi))的擴(kuò)展信息進(jìn)行用戶特征的提取。
[0056]接著，云服務(wù)端可以根據(jù)所提取的用戶特征和終端用戶對每個歷史展示信息的歷史操作建立對應(yīng)關(guān)系，以通過機端學(xué)習(xí)生成每個用戶特征對于操作信息的貢獻(xiàn)系數(shù)。其中，貢獻(xiàn)系數(shù)可以是用來表征用戶特征對產(chǎn)生某一操