本申請涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于人工智能的推送信息的方法和裝置。

背景技術(shù)：

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的用戶開始通過各種終端獲取信息。人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能越來越多地融入到網(wǎng)絡(luò)及智能設(shè)備中，借助于這些網(wǎng)絡(luò)和智能設(shè)備，用戶可以采用與以往不同的方式獲取信息。以新聞信息為例，早期的新聞門戶網(wǎng)站通過把所有新聞都放在一個(gè)頁面上來最大可能滿足所有用戶對不同新聞的需求。后來的新聞門戶網(wǎng)站為方便用戶閱讀對新聞進(jìn)了分類(例如，分為體育新聞、國內(nèi)新聞、國際新聞等)，并且會在頁面上按照一定模板樣式展現(xiàn)給用戶。當(dāng)前流行的新聞應(yīng)用客戶端會依據(jù)用戶瀏覽新聞興趣愛好，瀏覽新聞行為習(xí)慣等，輔以一定推薦算法來挖掘出用戶想要新聞，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化新聞推薦。

然而，早期新聞門戶網(wǎng)站由于在一個(gè)頁面上羅列出盡量多的新聞鏈接，以滿足用戶需求，因此頁面顯得雜亂無章，用戶很難去找到自己真正想要的新聞，且頁面能夠展示的新聞數(shù)量有限，無法滿足所有用戶的新聞需求。通過新聞分類的方式展示新聞由于對所有用戶都推薦一樣的新聞，因此無法滿足用戶的個(gè)性化需求。新聞應(yīng)用客戶端雖然在一定程度上滿足了用戶的個(gè)性化需求，但是由于用戶對新聞的需求會隨著時(shí)間、周圍環(huán)境和周圍事件影響而發(fā)生變化，此外，這些新聞應(yīng)用客戶端更多的是猜測用戶需求，缺乏足夠的交互機(jī)制，因此很難捕捉和了解用戶在某個(gè)場景下的真實(shí)需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本申請的目的在于提出一種改進(jìn)的基于人工智能的推送信息的方法和裝置，來解決以上背景技術(shù)部分提到的技術(shù)問題。

第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的推送信息的方法，所述方法包括：接收用戶通過客戶端發(fā)送的對話信息，其中，所述對話信息用于獲取預(yù)設(shè)類型信息；對所述對話信息進(jìn)行語義分析；基于語義分析結(jié)果以及預(yù)先訓(xùn)練的用戶興趣偏好模型從預(yù)先設(shè)置的、用于存儲所述預(yù)設(shè)類型信息的信息集合中選取至少一條待推送信息；將所述至少一條待推送信息發(fā)送到所述客戶端。

在一些實(shí)施例中，所述對話信息包括不同時(shí)間所述用戶輸入的至少一條語句。

在一些實(shí)施例中，所述方法還包括：對所述用戶的歷史瀏覽信息集合中的歷史瀏覽信息進(jìn)行分析，確定所述用戶所感興趣的信息類別；確定所述至少一條待推送信息所屬的類別相同；從所述信息集合中選取所屬類別與所述至少一條待推送信息所屬的類別不同的、且所屬類別包含在所述用戶所感興趣的信息類別中的至少一條信息；將所述至少一條信息發(fā)送到所述客戶端。

在一些實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)類型信息為新聞信息。

在一些實(shí)施例中，所述基于語義分析結(jié)果以及預(yù)先訓(xùn)練的用戶興趣偏好模型從預(yù)先設(shè)置的、用于存儲所述預(yù)設(shè)類型信息的信息集合中選取至少一條待推送信息，包括：使用所述用戶興趣偏好模型確定基于語義分析結(jié)果從所述信息集合中選取的各條信息的用戶偏好指數(shù)；結(jié)合基于語義分析結(jié)果從所述信息集合中選取的各條信息的基礎(chǔ)特征以及用戶偏好指數(shù)選取至少一條待推送信息，其中，所述信息集合中的各條信息的基礎(chǔ)特征包括以下至少一項(xiàng)：熱門程度、關(guān)注度、關(guān)鍵詞熱度、新聞質(zhì)量、時(shí)效性。

在一些實(shí)施例中，所述用戶興趣偏好模型通過以下方法獲得：從所述用戶的歷史瀏覽信息集合中獲取所述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征，以及所述用戶對所瀏覽的各條信息的偏好指數(shù)；將所述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征作為輸入，所述用戶對所瀏覽的各條信息的偏好指數(shù)作為輸出，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練用戶興趣偏好模型。

在一些實(shí)施例中，所述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征包括以下至少一項(xiàng)：信息的主題內(nèi)容、關(guān)鍵詞、所屬類別。

在一些實(shí)施例中，所述對話信息中的語句是用戶直接輸入的或者用戶通過點(diǎn)擊所述客戶端顯示的至少一條候選語句輸入的。

第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的推送信息的裝置，所述裝置包括：接收單元，用于接收用戶通過客戶端發(fā)送的對話信息，其中，所述對話信息用于獲取預(yù)設(shè)類型信息；分析單元，用于對所述對話信息進(jìn)行語義分析；第一選取單元，用于基于語義分析結(jié)果以及預(yù)先訓(xùn)練的用戶興趣偏好模型從預(yù)先設(shè)置的、用于存儲所述預(yù)設(shè)類型信息的信息集合中選取至少一條待推送信息；推送單元，用于將所述至少一條待推送信息發(fā)送到所述客戶端。

在一些實(shí)施例中，所述對話信息包括不同時(shí)間所述用戶輸入的至少一條語句。

在一些實(shí)施例中，所述裝置還包括：第一確定單元，用于對所述用戶的歷史瀏覽信息集合中的歷史瀏覽信息進(jìn)行分析，確定所述用戶所感興趣的信息類別；第二確定單元，用于確定所述至少一條待推送信息所屬的類別相同；第二選取單元，用于從所述信息集合中選取所屬類別與所述至少一條待推送信息所屬的類別不同的、且所屬類別包含在所述用戶所感興趣的信息類別中的至少一條信息；發(fā)送單元，用于將所述至少一條信息發(fā)送到所述客戶端。

在一些實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)類型信息為新聞信息。

在一些實(shí)施例中，所述第一選取單元進(jìn)一步用于：使用所述用戶興趣偏好模型確定基于語義分析結(jié)果從所述信息集合中選取的各條信息的用戶偏好指數(shù)；結(jié)合基于語義分析結(jié)果從所述信息集合中選取的各條信息的基礎(chǔ)特征以及用戶偏好指數(shù)選取至少一條待推送信息，其中，所述信息集合中的各條信息的基礎(chǔ)特征包括以下至少一項(xiàng)：熱門程度、關(guān)注度、關(guān)鍵詞熱度、新聞質(zhì)量、時(shí)效性。

在一些實(shí)施例中，所述用戶興趣偏好模型通過以下方法獲得：從所述用戶的歷史瀏覽信息集合中獲取所述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征，以及所述用戶對所瀏覽的各條信息的偏好指數(shù)；將所述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征作為輸入，所述用戶對所瀏覽的各條信息的偏好指數(shù)作為輸出，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練用戶興趣偏好模型。

在一些實(shí)施例中，所述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征包括以下至少一項(xiàng)：信息的主題內(nèi)容、關(guān)鍵詞、所屬類別。

在一些實(shí)施例中，所述對話信息中的語句是用戶直接輸入的或者用戶通過點(diǎn)擊所述客戶端顯示的至少一條候選語句輸入的。

本申請?zhí)峁┑幕谌斯ぶ悄艿耐扑托畔⒌姆椒ê脱b置，通過對用戶發(fā)送的對話信息進(jìn)行語義分析，而后基于語義分析結(jié)果以及預(yù)先訓(xùn)練的用戶興趣偏好模型從預(yù)先設(shè)置的、用于存儲預(yù)設(shè)類型信息的信息集合中選取至少一條待推送信息，最后將待推送信息發(fā)送到客戶端，從而利用用戶發(fā)送的對話信息以及用戶興趣偏好模型捕捉用戶當(dāng)前需求，實(shí)現(xiàn)了富于針對性的信息推送。

附圖說明

通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本申請的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會變得更明顯：

圖1是本申請可以應(yīng)用于其中的示例性系統(tǒng)架構(gòu)圖；

圖2是根據(jù)本申請的基于人工智能的推送信息的方法的一個(gè)實(shí)施例的流程圖；

圖3是根據(jù)本申請的基于人工智能的推送信息的方法的一個(gè)應(yīng)用場景的示意圖；

圖4是根據(jù)本申請的基于人工智能的推送信息的裝置的一個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是適于用來實(shí)現(xiàn)本申請實(shí)施例的終端設(shè)備或服務(wù)器的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本申請作進(jìn)一步的詳細(xì)說明?？梢岳斫獾氖?，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用于解釋相關(guān)發(fā)明，而非對該發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與有關(guān)發(fā)明相關(guān)的部分。

需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例來詳細(xì)說明本申請。

圖1示出了可以應(yīng)用本申請的基于人工智能的推送信息的方法或基于人工智能的推送信息的裝置的實(shí)施例的示例性系統(tǒng)架構(gòu)100。

如圖1所示，系統(tǒng)架構(gòu)100可以包括終端設(shè)備101、102、103，網(wǎng)絡(luò)104和服務(wù)器105。網(wǎng)絡(luò)104用以在終端設(shè)備101、102、103和服務(wù)器105之間提供通信鏈路的介質(zhì)。網(wǎng)絡(luò)104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。

用戶可以使用終端設(shè)備101、102、103通過網(wǎng)絡(luò)104與服務(wù)器105交互，以接收或發(fā)送消息等。終端設(shè)備101、102、103上可以安裝有各種通訊客戶端應(yīng)用，例如基于人工智能的人機(jī)交互客戶端應(yīng)用、網(wǎng)頁瀏覽器應(yīng)用、購物類應(yīng)用、搜索類應(yīng)用、即時(shí)通信工具、郵箱客戶端、社交平臺軟件等。

終端設(shè)備101、102、103可以是具有顯示屏并且支持信息交互的各種電子設(shè)備，包括但不限于智能手機(jī)、平板電腦、電子書閱讀器、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio 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 Audio 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(jì)算機(jī)和臺式計(jì)算機(jī)等等。

服務(wù)器105可以是提供各種服務(wù)的服務(wù)器，例如對終端設(shè)備101、102、103上顯示的信息提供支持的后臺服務(wù)器。后臺服務(wù)器可以對接收到的對話流進(jìn)行語義分析，并基于語義分析結(jié)果選取待推送信息，并將待推送信息反饋給終端設(shè)備。

需要說明的是，本申請實(shí)施例所提供的基于人工智能的推送信息的方法一般由服務(wù)器105執(zhí)行，相應(yīng)地，基于人工智能的推送信息的裝置一般設(shè)置于服務(wù)器105中。

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(shí)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。

繼續(xù)參考圖2，示出了根據(jù)本申請的基于人工智能的推送信息的方法的一個(gè)實(shí)施例的流程200。所述的基于人工智能的推送信息的方法，包括以下步驟：

步驟201，接收用戶通過客戶端發(fā)送的對話信息。

在本實(shí)施例中，基于人工智能的推送信息的方法運(yùn)行于其上的電子設(shè)備(例如圖1所示的服務(wù)器105)可以通過有線連接方式或者無線連接方式從用戶利用其進(jìn)行對話信息輸入的終端接收用戶輸入的對話信息，其中，上述對話信息可以是用戶通過文本、語音等方式輸入到終端的。在上述電子設(shè)備接收到用戶通過語音方式輸入的對話信息之后，可以首先對對話信息進(jìn)行識別，從而得到對話信息對應(yīng)的文本。上述客戶端可以是安裝在終端上的基于人工智能的人機(jī)交互客戶端。上述對話信息可以用于獲取預(yù)設(shè)類型信息。需要指出的是，上述無線連接方式可以包括但不限于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。

在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，上述對話信息中的語句可以是用戶直接輸入的或者用戶通過點(diǎn)擊上述客戶端顯示的至少一條候選語句輸入的，其中，候選語句可以是基于人工智能的人機(jī)交互客戶端主動推送的、用于引導(dǎo)用戶進(jìn)一步交流的用戶輸入的候選項(xiàng)。

步驟202，對對話信息進(jìn)行語義分析。

在本實(shí)施例中，上述電子設(shè)備可以對步驟201中接收到的對話信息進(jìn)行語義分析，從而識別用戶意圖。例如，當(dāng)用戶在基于人工智能的人機(jī)交互客戶端輸入對話信息“今天最新的體育新聞”時(shí)，上述電子設(shè)備可以對該對話信息進(jìn)行語義分析，從而識別出用戶意圖為獲取今天最新的體育相關(guān)新聞。

在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，上述對話信息可以包括不同時(shí)間上述用戶輸入的至少一條語句。例如，用戶通過客戶端輸入語句“今天有什么好看的新聞”之后，客戶端會顯示由服務(wù)器推送的若干條新聞，用戶看過客戶端顯示的新聞之后再次輸入語句“換一批”，雖然上述兩條語句的輸入時(shí)間不同，但是兩條語句之間存在上下文關(guān)系，上述電子設(shè)備通過對用戶在不同時(shí)間上輸入的至少一條語句進(jìn)行綜合分析，可以更準(zhǔn)確的分析用戶意圖。

步驟203，基于語義分析結(jié)果以及預(yù)先訓(xùn)練的用戶興趣偏好模型從預(yù)先設(shè)置的、用于存儲預(yù)設(shè)類型信息的信息集合中選取至少一條待推送信息。

在本實(shí)施例中，上述電子設(shè)備可以基于步驟202的語義分析結(jié)果以及預(yù)先訓(xùn)練的用戶興趣偏好模型從預(yù)先設(shè)置的、用于存儲預(yù)設(shè)類型信息的信息集合中選取至少一條待推送信息。在這里，上述用戶興趣偏好模型可以用于判斷用戶對某條信息感興趣的程度。例如，上述電子設(shè)備從對話信息“今天最新的體育新聞”中識別出用戶意圖為獲取今天最新的體育相關(guān)新聞之后，可以首先獲取滿足用戶意圖的多條體育相關(guān)新聞，然后，使用用戶興趣偏好模型對獲取的多條體育相關(guān)新聞進(jìn)行分析，得到用戶對上述多條體育相關(guān)新聞中的各條體育相關(guān)新聞感興趣的程度，并根據(jù)用戶對各條體育相關(guān)新聞的感興趣程度進(jìn)一步從上述多條體育相關(guān)新聞選取至少一條符合用戶興趣的體育新聞。

在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，上述預(yù)設(shè)類型信息可以為新聞信息。

在一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，步驟203可以如下進(jìn)行：首先，上述電子設(shè)備可以使用用戶興趣偏好模型確定基于語義分析結(jié)果從上述信息集合中選取的各條信息的用戶偏好指數(shù)；然后，上述電子設(shè)備可以結(jié)合基于語義分析結(jié)果從上述信息集合中選取的各條信息的基礎(chǔ)特征以及用戶偏好指數(shù)選取至少一條待推送信息，其中，上述信息集合中的各條信息的基礎(chǔ)特征可以包括以下至少一項(xiàng)：熱門程度、關(guān)注度、關(guān)鍵詞熱度、新聞質(zhì)量、時(shí)效性。熱門程度可以是指信息被網(wǎng)民關(guān)注的程度，例如可以通過統(tǒng)計(jì)信息的點(diǎn)展比、搜索量、瀏覽量等獲得信息的熱門程度。關(guān)注度可以是指信息被網(wǎng)民關(guān)注的程度，例如可以通過統(tǒng)計(jì)信息的瀏覽量獲得信息的關(guān)注度。關(guān)鍵詞熱度可以通過統(tǒng)計(jì)信息中包含的關(guān)鍵詞被搜索的次數(shù)獲得。新聞質(zhì)量可以是指針對新聞本身的質(zhì)量預(yù)先設(shè)置的分?jǐn)?shù)，例如，新聞撰寫質(zhì)量越高分?jǐn)?shù)越高。時(shí)效性可以是根據(jù)信息更新速度設(shè)置的分?jǐn)?shù)。在這里，信息的基礎(chǔ)特征以及用戶偏好指數(shù)可以采用數(shù)值的形式，例如，新聞信息更新速度越快時(shí)效性的數(shù)值越大，關(guān)注的網(wǎng)民人數(shù)越多關(guān)注度的數(shù)值越大。通過將信息的基礎(chǔ)特征以及用戶偏好指數(shù)進(jìn)行各種計(jì)算(例如加權(quán)平均等)可以得到信息的綜合數(shù)值，根據(jù)綜合數(shù)值的大小可以選取至少一條待推送信息。

可選的，上述用戶興趣偏好模型可以通過以下方法獲得：上述電子設(shè)備或者其他用于訓(xùn)練上述用戶興趣偏好模型的電子設(shè)備，可以首先從上述用戶的歷史瀏覽信息集合中獲取上述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征，以及上述用戶對所瀏覽的各條信息的偏好指數(shù)；然后，將上述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征作為輸入，上述用戶對所瀏覽的各條信息的偏好指數(shù)作為輸出，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練用戶興趣偏好模型。上述機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以是各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如線性回歸、支持向量機(jī)等等。

可選的，上述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征可以包括以下至少一項(xiàng)：信息的主題內(nèi)容、關(guān)鍵詞、所屬類別。

步驟204，將至少一條待推送信息發(fā)送到客戶端。

在本實(shí)施例中，上述電子設(shè)備可以將步驟203中選取的至少一條待推送信息發(fā)送到上述客戶端，由上述客戶端展示給上述用戶。

在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，上述基于人工智能的推送信息的方法還可以包括以下步驟：首先，上述電子設(shè)備可以對上述用戶的歷史瀏覽信息集合中的歷史瀏覽信息進(jìn)行分析，確定上述用戶所感興趣的信息類別，上述信息類別可以是預(yù)先分類好的，具體分類方式可以不作限定，以新聞信息為例，新聞信息的類別可以分為體育新聞、社會新聞、科技新聞、娛樂新聞、政法新聞、經(jīng)濟(jì)新聞等等，還可以分為國際新聞、國內(nèi)新聞、地方新聞等等；之后，上述電子設(shè)備確定上述至少一條待推送信息所屬的類別相同；然后，上述電子設(shè)備從上述信息集合中選取所屬類別與上述至少一條待推送信息所屬的類別不同的、且所屬類別包含在上述用戶所感興趣的信息類別中的至少一條信息，以新聞信息為例，服務(wù)器通過分析確定用戶A所感興趣的信息類別為體育新聞、社會新聞、娛樂新聞和科技新聞，當(dāng)服務(wù)器確定上述至少一條待推送信息所屬的類別均為體育新聞時(shí)，則從新聞庫中選取所屬類別不是體育新聞的、且所屬類別為社會新聞、娛樂新聞或科技新聞的至少一條新聞；最后，上述電子設(shè)備可以將上述至少一條信息發(fā)送到上述客戶端，上述客戶端可以將上述至少一條信息與步驟203選取的至少一條待推送信息一同顯示給用戶。該實(shí)現(xiàn)方式在滿足用戶需求的前提下可以避免僅向用戶推送一種類別的信息，從而使推送的信息更加豐富和多樣化。

繼續(xù)參見圖3，圖3是根據(jù)本實(shí)施例的基于人工智能的推送信息的方法的應(yīng)用場景的一個(gè)示意圖。在圖3的應(yīng)用場景中，首先，用戶先后向人機(jī)交互客戶端輸入用于獲取新聞信息的對話信息“今天好看的新聞”和“換一批”；之后，服務(wù)器可以后臺獲取該對話信息，并對該對話信息進(jìn)行語義分析；然后，基于語義分析結(jié)果以及用戶興趣偏好模型從新聞信息集合中選取了多條待推送新聞信息；最后，將選取的多條待推送新聞信息發(fā)送到客戶端，由客戶端進(jìn)行顯示，就會如圖3所示。

本申請的上述實(shí)施例提供的方法通過利用用戶發(fā)送的對話信息以及用戶興趣偏好模型捕捉用戶當(dāng)前需求，實(shí)現(xiàn)了富于針對性的信息推送。

進(jìn)一步參考圖4，作為對上述各圖所示方法的實(shí)現(xiàn)，本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的推送信息的裝置的一個(gè)實(shí)施例，該裝置實(shí)施例與圖2所示的方法實(shí)施例相對應(yīng)，該裝置具體可以應(yīng)用于各種電子設(shè)備中。

如圖4所示，本實(shí)施例所述的基于人工智能的推送信息的裝置400包括：接收單元401、分析單元402、第一選取單元403和推送單元404。其中，接收單元401用于接收用戶通過客戶端發(fā)送的對話信息，其中，所述對話信息用于獲取預(yù)設(shè)類型信息；分析單元402用于對所述對話信息進(jìn)行語義分析；第一選取單元403用于基于語義分析結(jié)果以及預(yù)先訓(xùn)練的用戶興趣偏好模型從預(yù)先設(shè)置的、用于存儲所述預(yù)設(shè)類型信息的信息集合中選取至少一條待推送信息；推送單元404用于將所述至少一條待推送信息發(fā)送到所述客戶端。

在本實(shí)施例中，接收單元401、分析單元402、第一選取單元403和推送單元404的具體處理可以參考圖2對應(yīng)實(shí)施例步驟201、步驟202、步驟203和步驟204的詳細(xì)描述，在此不再贅述。

在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對話信息包括不同時(shí)間所述用戶輸入的至少一條語句。該實(shí)現(xiàn)方式可參考上述圖2對應(yīng)實(shí)施例中相應(yīng)實(shí)現(xiàn)方式的詳細(xì)描述，在此不再贅述。

在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述裝置400還包括：第一確定單元(未示出)，用于對所述用戶的歷史瀏覽信息集合中的歷史瀏覽信息進(jìn)行分析，確定所述用戶所感興趣的信息類別；第二確定單元(未示出)，用于確定所述至少一條待推送信息所屬的類別相同；第二選取單元(未示出)，用于從所述信息集合中選取所屬類別與所述至少一條待推送信息所屬的類別不同的、且所屬類別包含在所述用戶所感興趣的信息類別中的至少一條信息；發(fā)送單元(未示出)，用于將所述至少一條信息發(fā)送到所述客戶端。該實(shí)現(xiàn)方式可參考上述圖2對應(yīng)實(shí)施例中相應(yīng)實(shí)現(xiàn)方式的詳細(xì)描述，在此不再贅述。

在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述預(yù)設(shè)類型信息為新聞信息。該實(shí)現(xiàn)方式可參考上述圖2對應(yīng)實(shí)施例中相應(yīng)實(shí)現(xiàn)方式的詳細(xì)描述，在此不再贅述。

在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述第一選取單元403進(jìn)一步用于：使用所述用戶興趣偏好模型確定基于語義分析結(jié)果從所述信息集合中選取的各條信息的用戶偏好指數(shù)；結(jié)合基于語義分析結(jié)果從所述信息集合中選取的各條信息的基礎(chǔ)特征以及用戶偏好指數(shù)選取至少一條待推送信息，其中，所述信息集合中的各條信息的基礎(chǔ)特征包括以下至少一項(xiàng)：熱門程度、關(guān)注度、關(guān)鍵詞熱度、新聞質(zhì)量、時(shí)效性。該實(shí)現(xiàn)方式可參考上述圖2對應(yīng)實(shí)施例中相應(yīng)實(shí)現(xiàn)方式的詳細(xì)描述，在此不再贅述。

在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述用戶興趣偏好模型通過以下方法獲得：從所述用戶的歷史瀏覽信息集合中獲取所述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征，以及所述用戶對所瀏覽的各條信息的偏好指數(shù)；將所述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征作為輸入，所述用戶對所瀏覽的各條信息的偏好指數(shù)作為輸出，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練用戶興趣偏好模型。該實(shí)現(xiàn)方式可參考上述圖2對應(yīng)實(shí)施例中相應(yīng)實(shí)現(xiàn)方式的詳細(xì)描述，在此不再贅述。

在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述用戶所瀏覽的各條信息的信息特征包括以下至少一項(xiàng)：信息的主題內(nèi)容、關(guān)鍵詞、所屬類別。該實(shí)現(xiàn)方式可參考上述圖2對應(yīng)實(shí)施例中相應(yīng)實(shí)現(xiàn)方式的詳細(xì)描述，在此不再贅述。

在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對話信息中的語句是用戶直接輸入的或者用戶通過點(diǎn)擊所述客戶端顯示的至少一條候選語句輸入的。該實(shí)現(xiàn)方式可參考上述圖2對應(yīng)實(shí)施例中相應(yīng)實(shí)現(xiàn)方式的詳細(xì)描述，在此不再贅述。

下面參考圖5，其示出了適于用來實(shí)現(xiàn)本申請實(shí)施例的終端設(shè)備或服務(wù)器的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)500的結(jié)構(gòu)示意圖。

如圖5所示，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)500包括中央處理單元(CPU)501，其可以根據(jù)存儲在只讀存儲器(ROM)502中的程序或者從存儲部分508加載到隨機(jī)訪問存儲器(RAM)503中的程序而執(zhí)行各種適當(dāng)?shù)膭幼骱吞幚怼Ｔ赗AM 503中，還存儲有系統(tǒng)500操作所需的各種程序和數(shù)據(jù)。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通過總線504彼此相連。輸入/輸出(I/O)接口505也連接至總線504。

以下部件連接至I/O接口505：包括鍵盤、鼠標(biāo)等的輸入部分506；包括諸如陰極射線管(CRT)、液晶顯示器(LCD)等以及揚(yáng)聲器等的輸出部分507；包括硬盤等的存儲部分508；以及包括諸如LAN卡、調(diào)制解調(diào)器等的網(wǎng)絡(luò)接口卡的通信部分509。通信部分509經(jīng)由諸如因特網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行通信處理。驅(qū)動器510也根據(jù)需要連接至I/O接口505?？刹鹦督橘|(zhì)511，諸如磁盤、光盤、磁光盤、半導(dǎo)體存儲器等等，根據(jù)需要安裝在驅(qū)動器510上，以便于從其上讀出的計(jì)算機(jī)程序根據(jù)需要被安裝入存儲部分508。

特別地，根據(jù)本公開的實(shí)施例，上文參考流程圖描述的過程可以被實(shí)現(xiàn)為計(jì)算機(jī)軟件程序。例如，本公開的實(shí)施例包括一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其包括有形地包含在機(jī)器可讀介質(zhì)上的計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序包含用于執(zhí)行流程圖所示的方法的程序代碼。在這樣的實(shí)施例中，該計(jì)算機(jī)程序可以通過通信部分509從網(wǎng)絡(luò)上被下載和安裝，和/或從可拆卸介質(zhì)511被安裝。在該計(jì)算機(jī)程序被中央處理單元(CPU)501執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行本申請的方法中限定的上述功能。

附圖中的流程圖和框圖，圖示了按照本申請各種實(shí)施例的系統(tǒng)、方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的可能實(shí)現(xiàn)的體系架構(gòu)、功能和操作。在這點(diǎn)上，流程圖或框圖中的每個(gè)方框可以代表一個(gè)模塊、程序段、或代碼的一部分，所述模塊、程序段、或代碼的一部分包含一個(gè)或多個(gè)用于實(shí)現(xiàn)規(guī)定的邏輯功能的可執(zhí)行指令。也應(yīng)當(dāng)注意，在有些作為替換的實(shí)現(xiàn)中，方框中所標(biāo)注的功能也可以以不同于附圖中所標(biāo)注的順序發(fā)生。例如，兩個(gè)接連地表示的方框?qū)嶋H上可以基本并行地執(zhí)行，它們有時(shí)也可以按相反的順序執(zhí)行，這依所涉及的功能而定。也要注意的是，框圖和/或流程圖中的每個(gè)方框、以及框圖和/或流程圖中的方框的組合，可以用執(zhí)行規(guī)定的功能或操作的專用的基于硬件的系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，或者可以用專用硬件與計(jì)算機(jī)指令的組合來實(shí)現(xiàn)。

描述于本申請實(shí)施例中所涉及到的單元可以通過軟件的方式實(shí)現(xiàn)，也可以通過硬件的方式來實(shí)現(xiàn)。所描述的單元也可以設(shè)置在處理器中，例如，可以描述為：一種處理器包括接收單元、分析單元、第一選取單元和推送單元。其中，這些單元的名稱在某種情況下并不構(gòu)成對該單元本身的限定，例如，接收單元還可以被描述為“接收用戶通過客戶端發(fā)送的對話信息的單元”。

作為另一方面，本申請還提供了一種非易失性計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，該非易失性計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)可以是上述實(shí)施例中所述裝置中所包含的非易失性計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)；也可以是單獨(dú)存在，未裝配入終端中的非易失性計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)。上述非易失性計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)存儲有一個(gè)或者多個(gè)程序，當(dāng)所述一個(gè)或者多個(gè)程序被一個(gè)設(shè)備執(zhí)行時(shí)，使得所述設(shè)備：接收用戶通過客戶端發(fā)送的對話信息，其中，所述對話信息用于獲取預(yù)設(shè)類型信息；對所述對話信息進(jìn)行語義分析；基于語義分析結(jié)果以及預(yù)先訓(xùn)練的用戶興趣偏好模型從預(yù)先設(shè)置的、用于存儲所述預(yù)設(shè)類型信息的信息集合中選取至少一條待推送信息；將所述至少一條待推送信息發(fā)送到所述客戶端。

以上描述僅為本申請的較佳實(shí)施例以及對所運(yùn)用技術(shù)原理的說明。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，本申請中所涉及的發(fā)明范圍，并不限于上述技術(shù)特征的特定組合而成的技術(shù)方案，同時(shí)也應(yīng)涵蓋在不脫離所述發(fā)明構(gòu)思的情況下，由上述技術(shù)特征或其等同特征進(jìn)行任意組合而形成的其它技術(shù)方案。例如上述特征與本申請中公開的(但不限于)具有類似功能的技術(shù)特征進(jìn)行互相替換而形成的技術(shù)方案。