建行新专利公布，可实时分析用户表情以调整推送信息

6月30日，建行和建信金科联合申请的一项名为“基于用户表情的信息推送方法、装置和电子设备”的专利公布。其涉及大数据技术领域，申请于2023年1月19日。而7月18日，专利状态显示为“实质审查的生效”。

摘要显示，方法包括：向目标客户端发送推送消息；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（步骤A，下有详述）；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（步骤B，下有详述）；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。

更具体的，（步骤A）基于目标情绪类型和操作数据，生成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，以及每个候选组合对应的反馈量化值；将目标情绪类型和操作数据，与候选组合进行匹配，从候选组合中确定目标用户对应的目标组合；确定目标组合的反馈量化值，为推送信息的第一反馈量化值。

（步骤B）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，则具体包括：若第一反馈量化值大于或等于预设阈值，从候选推送信息中获取推送信息的相似推送信息；获取相似推送信息在不同历史推送用户下的反馈量化值，并对反馈量化值进行平均得到相似推送信息的第二量化反馈值息；选取第二反馈量化值大于预设阈值的相似推送信息作为第一候选推送信息；基于第一候选推送信息，更新目标用户对应的推送信息集合。

（步骤B）还包括：若第一反馈量化值大于或等于预设阈值，从候选推送信息中获取推送信息的相似推送信息；获取相似推送信息的第一历史推送用户，并从第一历史推送用户中确定目标用户的第一相似用户；获取第一相似用户对相似推送信息的第三反馈量化值，并基于第三反馈量化值，从相似推送信息中确定第二候选推送信息；基于第二候选推送信息，更新目标用户对应的推送信息集合。

另外，若第一反馈量化值小于预设阈值，从候选推送信息中去除取推送信息的相似推送信息，得到第三候选推送信息；获取第三候选推送信息的第二历史推送用户，从第二历史推送用户中确定目标用户的第二相似用户；获取第二相似用户对第三候选推送信息的第四反馈量化值；选取第四反馈量化值大于或等于预设阈值的第三候选推送信息，作为第四候选推送信息；基于第四候选推送信息，更新目标用户对应的推送信息集合。

权利要求书显示，向目标客户端发送推送消息之前，还包括：根据目标客户端对应的目标用户的类型，获取目标用户的初始推送信息集合（步骤C，下有详述）；从初始推送信息集合中选取推送信息，并推送给目标客户端。

（步骤C）具体包括：若目标用户的类型指示其为新注册用户，向目标客户端发送第一交互信息；获取目标客户端反馈的第一交互信息对应的第二交互信息；根据第二交互信息，确定初始推送信息集合。

而若目标用户的类型指示其为历史用户，获取目标用户的历史行为信息；根据历史行为信息，获取初始推送信息集合。

该发明的背景为，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。然而该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。

该发明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，提高发送推送消息的准确性和高效性，进一步提升用户体验。