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龙图腾网恭喜北京立达智胜科技有限公司申请的专利一种推送信息的方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114065054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111429883.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种推送信息的方法和装置是由吴德超;蔚钊;王朋涛设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推送信息的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种推送信息的方法和装置，主要包括：用户在客户端首页下拉刷新发起请求；所述请求由客户端传递给服务端接口，同时，客户端还向所述服务端接口发送用户和用户上下文特征，客户端还会将该次用户行为日志发送到消息队列；所述服务端接收到客户端发来的请求后，再调用特征推送系统接口，并向所述特征推送系统发送特征推送算法模型需要的特征；所述推荐系统接收到服务端发来的请求后，会向召回系统请求推荐内容；服务端接收到召回系统分别返回的内容集合后，进行排序处理。

本发明授权一种推送信息的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种推送信息的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤A1：用户在客户端首页下拉刷新发起请求；步骤A2：所述请求由客户端传递给服务端接口，同时，客户端还向所述服务端接口发送用户和用户上下文特征，客户端还会将该次用户行为日志发送到消息队列；步骤A3：所述服务端接收到客户端发来的请求后，再调用特征推送系统接口，并向所述特征推送系统发送特征推送算法模型需要的特征；步骤A4：推荐系统接收到服务端发来的请求后，会向召回系统请求推荐内容；步骤A5：服务端接收到召回系统分别返回的内容集合后，进行排序处理；所述用户上下文特征包括：用户id、机型、系统、请求时间、请求IP、所在位置；其中，所述步骤A3进一步包括：步骤A3-1：将订阅消息数据库中的用户行为数据存入数据仓库，并以特定时间特征进行分区；步骤A3-2：从所述数据仓库大宽表中查找用户过去特定时间段内每天的活动特征，并以第一数据结构进行存储；步骤A3-3：根据上面用户在每个频道近15天的行为数通过一个自定义的UDF函数做降权累加计算得到权重得分；步骤A3-4：将所述权重得分进行异常值处理，所述异常值处理是指将所述权重值为null的赋值为0，所述权重值不为null的保留两位小数；其中，所述UDF函数的计算公式为：兴趣得分=∑过去i天的行为数*ai,其中a的范围为0.5~0.99，表示用户对该频道内容的兴趣衰减速度；其中，所述步骤A3还进一步包括步骤A3-5，具体包括：生成内容侧的天级特征，具体包括：从所述数据仓库中查出内容在过去1、3、5、7天的曝光、点击、分享、收藏和评论数，通过第二UDF函数算出综合得分，所述第二UDF函数的公式为：步骤A3-5-a.先把点击率、传播率、收益率、二分率、分享率做数据归一，归一方法为：（当前值-最小值）最大值-最小值；步骤A3-5-b.计算综合的归一得分=（传播率归一*5）+（收益率归一*40）+（点击率归一*45）+（二分率归一*5）+（分享率归一*5）；步骤A3-5-c.计算每个内容的权重得分=（该内容的曝光数+点击数+分享数+微信朋友圈点击数+二分数）曝光数；步骤A3-5-d.最终该内容的综合得分=权重得分*归一得分；其中，所述步骤A3进一步包括实时特征生成，进一步包括：步骤A3-6：进行文章分钟级数据聚合，具体包括：实时特征生成计算框架从所述订阅消息数据库中选择用户行为日志流，将内容的曝光、点击、分享、收藏和评论数据进行一分钟的聚合，并将结果存储到第二数据库；步骤3-7：采样确定样本标签，具体包括：采样阶段确定每条样本的标签，特征和标签构成一条完整的样本，用户曝光并点击过的内容是正样本，曝光没有点击的样本作为负样本；优选的，在负样本采样步骤中，除曝光没有点击的作为负样本外，在一次请求里最后一个点击下面的两个内容即使没有曝光也作为负样本；标签确定后再从数据库和数据仓库中根据内容ID和用户ID查出之前的那些特征拼接成一条完整的样本。

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