买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司

摘要：本申请实施例公开了信息推送的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取属于同一目标物品类目的多个物品的物品特征信息；基于各物品的物品特征信息，计算多个物品中任意两个物品间的第一相似度；基于各第一相似度，对多个物品聚类得到多个聚类簇；基于待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离，从各聚类簇中确定出目标聚类簇；根据目标聚类簇中的各物品的价值和第二相似度，确定待评估物品的价值；向用户推送用于指示所述待评估物品的价值的价值信息。该实施方式降低了物品价值评估的人工成本，提高了物品价值评估的准确性，实现了富有针对性的物品信息的推送。

主权项：1.一种信息推送的方法，包括：获取属于同一目标物品类目的多个物品的物品特征信息；基于各所述物品的物品特征信息，计算所述多个物品中任意两个物品间的第一相似度；基于各所述第一相似度，对所述多个物品聚类得到多个聚类簇；基于待评估物品到各所述聚类簇的聚类中心的距离，从各所述聚类簇中确定出目标聚类簇，其中，所述待评估物品属于所述目标物品类目；根据所述目标聚类簇中的各物品的价值和第二相似度，确定所述待评估物品的价值，其中，所述第二相似度为所述待评估物品与所述目标聚类簇中的各物品之间的相似度；向用户推送用于指示所述待评估物品的价值的价值信息。

全文数据：信息推送的方法和装置技术领域本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及信息推送的方法和装置。背景技术经济的飞速发展带来了房产、珠宝、等物品的交易活动的日益频繁，物品价值如价格的评估的需求变得越来越旺盛。目前，物品价值的评估通常需要花费较大的人工成本，且耗时较长、准确性较差，难以满足市场需求。以房产为例，在对房产的价值评估时，通常需要通过人工方式来搜集房产特征，而后基于人工分析所获取的房产特征，以确定房产的价值，可见其需要人工参与大量的工作，大大增加了人工成本。或者，在房产的价值评估时，还可以通过人工地选定房产特征，而后基于多元线性回归的方法拟合出各房产特征的权重系数来对房产的价值进行评估，该房产价值评估的方法依赖于人为的线性假设，准确性较差，因此，很难向用户准确地推送其所需要的房产信息。发明内容本申请实施例提出了信息推送的方法和装置。第一方面，本申请实施例提供了一种信息推送的方法，该方法包括：获取属于同一目标物品类目的多个物品的物品特征信息；基于各物品的物品特征信息，计算多个物品中任意两个物品间的第一相似度；基于各第一相似度，对多个物品聚类得到多个聚类簇；基于待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离，从各聚类簇中确定出目标聚类簇，其中，待评估物品属于目标物品类目；根据目标聚类簇中的各物品的价值和第二相似度，确定待评估物品的价值，其中，第二相似度为待评估物品与目标聚类簇中的各物品之间的相似度；向用户推送用于指示待评估物品的价值的价值信息。在一些实施例中，物品特征信息包括用于描述物品的文本特征的文本信息以及用于描述物品的数据特征的特征向量；基于各物品的物品特征信息，计算多个物品中任意两个物品间的第一相似度，包括：计算第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在不同维度下的第三相似度，其中，第一物品和第二物品为多个物品中的任意两个物品；计算第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在不同维度下的向量距离作为第四相似度；将第一物品和第二物品的第三相似度和第四相似度的平均值确定为该第一物品和第二物品之间的第一相似度。在一些实施例中，基于待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离，从各聚类簇中确定出目标聚类簇，包括：根据待评估物品的物品特征信息和各聚类簇中的物品的物品特征信息，计算该待评估物品与各聚类簇的聚类中心之间的距离；从各聚类簇中确定出聚类中心与待评估物品的距离最近的聚类簇作为目标聚类簇。在一些实施例中，根据目标聚类簇中的各物品的价值和第二相似度，确定待评估物品的价值，包括：分别计算目标聚类簇中的各物品与待评估物品间的第二相似度；根据目标聚类簇中的各物品对应的第二相似度和价值的乘积的平均值，确定待评估物品的价值。在一些实施例中，根据目标聚类簇中的各物品对应的第二相似度和价值的乘积的平均值，确定待评估物品的价值，包括：获取第一时刻和第二时刻的时间差值，其中，第一时刻为待评估物品需要评估价值的时刻，第二时刻为目标聚类簇中任一物品标注价值的时刻；将与目标聚类簇中的任一物品对应的第二相似度和时间差值的乘积作为目标聚类簇中该物品的价值权重；对目标聚类簇中各物品在第二时刻的价值和价值权重的乘积求平均，确定待评估物品在第一时刻的价值。在一些实施例中，计算第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在不同维度下的第三相似度，包括：从第一物品的任一维度的文本信息中提取第一文本，从第二物品的该维度的文本信息中提取第二文本；计算第一文本和第二文本的文本相似度，其中，该文本相似度为第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在该维度下的第三相似度。在一些实施例中，计算第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在不同维度下的向量距离作为第四相似度，包括：根据如下公式计算第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在任一维度下的向量距离：其中，D为第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在任一维度下的第四相似度，x、y分别为第一物品的特征向量和第二物品的特征向量在该维度下的数值。第二方面，本申请实施例提供了一种信息推送的装置，装置包括：获取单元，配置用于获取属于同一目标物品类目的多个物品的物品特征信息；计算单元，配置用于基于各物品的物品特征信息，计算多个物品中任意两个物品间的第一相似度；聚类单元，配置用于基于各第一相似度，对多个物品聚类得到多个聚类簇；第一确定单元，配置用于基于待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离，从各聚类簇中确定出目标聚类簇，其中，待评估物品属于目标物品类目；第二确定单元，配置用于根据目标聚类簇中的各物品的价值和第二相似度，确定待评估物品的价值，其中，第二相似度为待评估物品与目标聚类簇中的各物品之间的相似度；推送单元，配置用于向用户推送用于指示待评估物品的价值的价值信息。在一些实施例中，物品特征信息包括用于描述物品的文本特征的文本信息以及用于描述物品的数据特征的特征向量；计算单元包括：第一计算模块，配置用于计算第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在不同维度下的第三相似度，其中，第一物品和第二物品为多个物品中的任意两个物品；第二计算模块，配置用于计算第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在不同维度下的向量距离作为第四相似度；第一确定模块，配置用于将第一物品和第二物品的第三相似度和第四相似度的平均值确定为该第一物品和第二物品之间的第一相似度。在一些实施例中，第一确定单元进一步配置用于：根据待评估物品的物品特征信息和各聚类簇中的物品的物品特征信息，计算该待评估物品与各聚类簇的聚类中心之间的距离；从各聚类簇中确定出聚类中心与待评估物品的距离最近的聚类簇作为目标聚类簇。在一些实施例中，第二确定单元包括：第三计算模块，配置用于分别计算目标聚类簇中的各物品与待评估物品间的第二相似度；第二确定模块，配置用于根据目标聚类簇中的各物品对应的第二相似度和价值的乘积的平均值，确定待评估物品的价值。在一些实施例中第二确定模块进一步配置用于：获取第一时刻和第二时刻的时间差值，其中，第一时刻为待评估物品需要评估价值的时刻，第二时刻为目标聚类簇中任一物品标注价值的时刻；将与目标聚类簇中的任一物品对应的第二相似度和时间差值的乘积作为目标聚类簇中该物品的价值权重；对目标聚类簇中各物品在第二时刻的价值和价值权重的乘积求平均，确定待评估物品在第一时刻的价值。在一些实施例中，第一计算模块进一步配置用于：从第一物品的任一维度的文本信息中提取第一文本，从第二物品的该维度的文本信息中提取第二文本；计算第一文本和第二文本的文本相似度，其中，该文本相似度为第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在该维度下的第三相似度。在一些实施例中，第二计算模块进一步配置用于：根据如下公式计算第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在任一维度下的向量距离：其中，D为第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在任一维度下的第四相似度，x、y分别为第一物品的特征向量和第二物品的特征向量在该维度下的数值。本申请实施例提供的信息推送的方法和装置，首先基于所获取的目标物品类目的多个物品的物品特征信息，计算任意两个物品之间的第一相似度，之后基于所计算出的各第一相似度将各物品聚类为多个聚类簇，而后通过计算待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离确定目标聚类簇，最后根据目标聚类簇中的各物品与待评估物品的第二相似度和各物品的价值可以确定该待评估物品的价值，从而可以向用户推送用于指示待评估物品的价值的价值信息和与该待评估物品的相似度大于预设预阈值的物品，降低了物品价值评估的人工成本，提高了物品价值评估的准确性，实现了富有针对性的物品信息的推送。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的信息推送的方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请的信息推送的方法的一个应用场景的示意图；图4是根据本申请的信息推送的方法的另一个实施例的流程图；图5是根据本申请的信息推送的装置的一个实施例的结构示意图；图6是适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。图1示出了可以应用本申请的信息推送的方法或信息推送的装置的实施例的示例性系统架构100。如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网上购物、网页浏览等功能的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII，动态影像专家压缩标准音频层面3、MP4MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIV，动态影像专家压缩标准音频层面4播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103输入的待评估物品提供支持的后台服务器。后台服务器可以对接收到的待评估物品的物品特征信息等数据进行相似度计算等处理，并将处理结果例如待评估物品的价格反馈给终端设备。需要说明的是，本申请实施例所提供的信息推送的方法一般由服务器105执行，相应地，信息推送的装置一般设置于服务器105中。应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。继续参考图2，示出了根据本申请的信息推送的方法的一个实施例的流程200。该信息推送的方法，包括以下步骤：步骤201，获取属于同一目标物品类目的多个物品的物品特征信息。在本实施例中，信息推送的方法运行于其上的电子设备例如图1所示的服务器可以从大数据平台等获取多个物品的相关信息，而后从所获取的物品的相关信息进行特征提取，从而获取各物品的物品特征信息。通常，物品可以根据其属性可以划分为例如房产、艺术品、古玩等不同的物品类目，上述电子设备所获取的各物品可以均属于同一目标物品类目。例如，上述各物品的目标物品类目可以为房产类目，上述电子设备可以预先获取大量的房产的相关信息，而后从中提取出各房产的例如房屋所在楼层、房屋朝向、装修状况、面积、产权年限等多种物品特征信息。步骤202，基于各物品的物品特征信息，计算多个物品中任意两个物品间的第一相似度。在本实施例中，基于步骤201获取的物品特征信息，上述电子设备例如图1所示的服务器可以从各物品中选取任意两个物品，而后利用所选取的两个物品的物品特征信息计算这两个物品之间的相似度，该相似度即为第一相似度。因此，上述电子设备可以通过将步骤201所获取的多个物品每两个物品进行组合，形成一个物品对，利用上述计算第一相似度的方法计算每个物品对的相似度，从而获取多个物品中每两个物品间的第一相似度。通常，相似度可以用于比较两个物品之间的相似性，而相似性一般可以通过计算物品的特征信息之间的距离来确定，若距离小，那么两个物品之间的相似度大，若距离大，那么两个物品之间的相似度小。因此，对于例如房产A和房产B的两个物品，可以从房屋所在楼层、房屋朝向、装修状况、面积、产权年限等多种特征信息维度进行比较，来确定房产A和房产B之间的相似度。这里相似度的算法可以包括但不限于余弦相似度、欧几里得距离等。步骤203，基于各第一相似度，对多个物品聚类得到多个聚类簇。在本实施例中，上述电子设备可以计算出其所获取的多个物品中每两个物品间的第一相似度。之后，上述电子设备可以根据计算出的各第一相似度，利用机器学习的聚类算法，将所获取的多个物品中相似度相近的物品划分到同一个聚类簇。如此，上述电子设备可以将所获取的多个物品划分为多个聚类簇，其中，每个聚类簇中可以包括多个物品中的至少一个物品。与传统的机器学习方法不同，本实施例中的方法不依赖于任何标注的样本，机器学习的聚类算法也可以是无监督的机器学习，实现简单。聚类，可以指将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。相应地，由聚类生成的一个聚类簇中的多个物品彼此相似，而该聚类簇中的任意一个物品与其它聚类簇中的任意一个物品彼此不同或者可以认为相似度很低。步骤204，基于待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离，从各聚类簇中确定出目标聚类簇。在本实施例中，上述电子设备可以通过有线连接方式或者无线连接方式从用户所在的终端获取待评估物品和该待评估物品的物品特征信息，该待评估物品与步骤201中的多个物品所属的物品类目相同，都属于目标物品类目。而后，上述电子设备可以对各聚类簇中所包含的物品的物品特征信息进行聚类运算得到各聚类簇的聚类中心。最后上述电子设备可以利用待评估物品的物品特征信息确定出该待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离，以便于其可以从各聚类簇中确定出至少一个目标聚类簇。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWBultrawideband连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。步骤205，根据目标聚类簇中的各物品的价值和第二相似度，确定待评估物品的价值。在本实施例中，基于步骤204确定出的目标聚类簇，上述电子设备可以获取该目标聚类簇中各物品的物品特征信息。而后，利用待评估物品的特征信息和目标聚类簇中各物品的物品特征信息，可以计算出该待评估物品与目标聚类簇中各物品之间的相似度，该相似度可以为第二相似度。最后，上述电子设备可以利用目标聚类簇中的各物品的价值以及目标聚类簇中的各物品与待评估物品间的第二相似度，计算出该待评估物品的价值。步骤206，向用户推送用于指示待评估物品的价值的价值信息。在本实施例中，基于步骤205确定的待评估物品的价值，上述电子设备可以生成用于指示该待评估物品的价值的价值信息，而后向用户推送该价值信息。在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备还可以从目标聚类簇中获取与该待评估物品相似度大于预设阈值的物品，而后将所获取的物品推送给用户，从而使得用户在获取待评估物品的价值信息的同时，还可以获取与待评估物品相似的物品。需要说明的是，上述电子设备可以利用目标聚类簇中的各物品的价值和或物品特征信息和待评估物品的价值和或物品特征信息计算目标聚类簇中的各物品与待评估物品之间的相似度。可见，当用户需要评估任意物品类目的待评估物品的价值时，用户需要输入该待评估物品的物品特征信息，以便于上述电子设备可以获取的多个与待评估物品的物品类目相同的物品，并根据各物品中两两物品间的第一相似度将各物品聚为多个聚类簇，而后上述电子设备可以计算该待评估物品与各聚类簇的聚类中心的距离确定目标聚类簇，最后利用目标聚类簇中各物品与用户输入的待评估物品的物品特征信息计算目标聚类簇中的物品与待评估物品的第二相似度，以使电子设备可以根据各第二相似度和目标聚类簇中的各物品的价值确定该待评估物品的价值。进一步地，上述电子设备还可以将所确定的待评估物品的价值信息推送给用户。继续参见图3，图3是根据本实施例的信息推送的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，对于待评估的房产A，用户可以输入该房产A的各种特征信息，如房屋所在楼层、房屋朝向、装修状况、面积、产权年限等、以便于后台服务器可以获取房产A的特征信息；之后，后台服务器可以获取多个房产的特征信息，并基于所获取的各房产的特征信息计算任意两个房产之间的第一相似度；而后，利用各第一相似度对各房产进行聚类的得到多个聚类簇，并根据房产A与各聚类簇的聚类中心的距离从中确定出目标聚类簇；最后，后台服务器可以利用用户输入的房产A的特征信息计算该房产A与目标聚类簇中的各房产第二相似度，以便于后台服务器可以利用第二相似度和目标聚类簇中的各房产的价值如价格确定出房产A的价值如价格，当用户点击“房产估值”按钮时，如图3所示，其可以可以将评估出的房产A的价值如价格显示给用户。进一步地，上述电子设备还可以向用户推送与房产A的相似度大于预设阈值的房产1、房产2等。本申请的上述实施例提供的方法，首先基于所获取的目标物品类目的多个物品的物品特征信息，计算任意两个物品之间的第一相似度，之后基于所计算出的各第一相似度将各物品聚类为多个聚类簇，而后通过计算待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离确定目标聚类簇，最后根据目标聚类簇中的各物品与待评估物品的第二相似度和各物品的价值可以确定该待评估物品的价值，从而可以向用户推送用于指示待评估物品的价值的价值信息和与该待评估物品的相似度大于预设预阈值的物品，降低了物品价值评估的人工成本，提高了物品价值评估的准确性，实现了富有针对性的物品信息的推送。进一步参考图4，其示出了信息推送的方法的另一个实施例的流程400。该信息推送的方法的流程400，包括以下步骤：步骤401，获取属于同一目标物品类目的多个物品的物品特征信息。在本实施例中，信息推送的方法运行于其上的电子设备例如图1所示的服务器可以从大数据平台等获取多个物品的相关信息，而后从所获取的物品的相关信息进行特征提取，从而获取各物品的物品特征信息。通常，物品可以根据其属性可以划分为例如房产、艺术品、古玩等不同的物品类目，上述电子设备所获取的各物品可以均属于同一目标物品类目。步骤402，计算第一物品的文本描述信息与第二物品的文本描述信息在不同维度下的第三相似度。在本实施例中，基于步骤401获取的多个物品的物品特征信息，上述电子设备例如图1所示的服务器可以将物品特征信息划分为文本信息和特征向量，其中，文本信息用于描述物品的文本特征，如，房屋的装修情况、房屋的朝向等，特征向量可以用于描述物品的数据特征，如房屋的面积、房屋的楼层等。而后，上述电子设备可以从所获取的各物品中选出任意两个物品作为第一物品和第二物品，并且确定第一物品和第二物品的各维度文本信息。最后，上述电子设备可以计算第一物品的文本信息和第二物品的文本信息在各维度下的相似度，该相似度为第三相似度。在本实施例的一些可选的实现方式中，对于任一维度的文本信息，上述电子设备可以从第一物品在该维度的文本信息中提取第一文本，以及从第二物品在该维度的文本信息中提取第二文本，而后，计算所提取出的第一文本和第二文本的文本相似度，该文本相似度为第一物品的文本信息和第二物品的文本信息在该维度下的第三相似度。作为示例，对于任一维度的文本信息可以为房屋朝向维度下的文本信息，第一物品和第二物品分别为房产1和房产2，上述电子设备从房产1的文本信息中提取出房屋朝向维度下的第一文本，从房产2的文本信息中提取出房屋朝向维度下的第二文本，而后将所提取出的第一文本和第二文本采用严格匹配的方法进行匹配以获取第三相似度，即：可以匹配第一为本的文本串字符串和第二文本的文本串是否完全一致，若完全一致则确定该第三相似度为1，比如第一文本和第二文本均为“南”；若不完全一致则确定该第三相似度为0，比如第一文本和第二文本分被为“南”和“东”。步骤403，计算第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在不同维度下的向量距离作为第四相似度。在本实施例中，基于步骤401获取的多个物品的物品特征信息，上述电子设备可以从中获取各物品的特征向量，如，房屋的面积、房屋的产权年限等。而后，上述电子设备可以获取上述第一物品和第二物品不同维度的特征向量。最后，上述电子设备可以计算第一物品的特征向量和第二物品的特征向量在各维度下的相似度，该相似度为第四相似度。在本实施例的一些可选的实现方式中，对于任一维度的特征向量，上述电子设备可以从第一物品在该维度下的特征向量中提取出数值x，以及从第二物品在该维度下的特征向量中提取出数值y，而后上述电子设备可以利用如下公式计算第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在任一维度下的向量距离，该向量距离即为第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在任一维度下第四相似度D：作为示例，任一维度的特征向量可以为房产的房屋面积维度，第一物品和第二物品分别为房产1和房产2，上述电子设备可以分别从房产1和房产2的特征向量的房屋面积维度中分别提取出数值x和数值y，而后利用计算出房产1和房产2在房屋面积维度下的第四相似度D，比如从房产1和房产2的房屋面积维度提取出的数值分别为100和80，则即房产1和房产2在房屋面积维度下的相似度为0.89。步骤404，将第一物品和第二物品的第三相似度和第四相似度的平均值作为第一物品和第二物品之间的第一相似度。在本实施例中，基于步骤402和步骤403计算出的第一物品和第二物品之间在各维度下的第三相似度和第四相似度，上述电子设备可以对计算出的各第三相似度和第二四相似度进行求和，而后计算出该和值的平均值，该平均值即为第一物品和第二物品在之间的第一相似度。可见，利用该方法处理电子设备所获取的多个物品的各物品特征信息，可以不需要对各物品的文本信息进行数值化，而是直接利用文本信息和数据特征进行聚类，不需要额外增加人工的消耗，实现简单。步骤405，基于各第一相似度，对多个物品聚类得到多个聚类簇。在本实施例中，上述电子设备可以计算出于其所获取的各物品中每两个物品间的第一相似度，上述电子设备可以根据计算出的各第一相似度，利用机器学习的聚类算法，将所获取的多个物品中相似度相近的物品划分到同一个聚类簇。如此，上述电子设备可以将其所获取的多个物品划分为多个聚类簇，其中，每个聚类簇中可以包括多个物品中的至少一个物品。步骤406，基于待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离，从各聚类簇中确定出目标聚类簇。在本实施例中，上述电子设备可以预先获取待评估物品及该待评估物品的物品特征信息。之后，基于步骤405得到的各聚类簇，上述电子设备可以确定各聚类簇的聚类中心，而后根据待评估物品的物品特征信息计算待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离。最后，上述电子设备可以从中确定出聚类中心到待评估物品的距离最近的聚类簇，该所确定出的聚类簇为目标聚类簇。步骤407，分别计算目标聚类簇中的各物品与待评估物品间的第二相似度。在本实施例中，上述电子设备可以获取目标聚类簇中的各物品的特征信息，而后利用目标聚类簇中的各物品的特征信息和待评估物品的物品特征信息，计算目标聚类簇中的各物品与待评估物品之间的相似度，该相似度为第二相似度。步骤408，获取第一时刻和第二时刻的时间差值。在本实施例中，上述电子设备可以首先获取目标聚类簇中各物品的价值，以及各物品对应有该价值的第二时刻，例如，对于目标聚类簇中的房产1的价格为300万，该房产1标价售价为300万的时间为该第二时刻。而后，上述电子设备可以获取待评估物品需要评估价值的第一时刻例如，对于待评估房产A，用户需要预估该房产A在当前时刻未来任一时刻的价格，该当前时刻未来任一时刻即为第一时刻。最后，上述电子设备可以确定第一时刻和第二时刻的时间差值。步骤409，将与目标聚类簇中的任一物品对应的第二相似度和时间差值的乘积作为目标聚类簇中该物品的价值权重。在本实施例中，对于目标聚类簇中的每个物品，上述电子设备可以获取其与待评估物品的第二相似度以及其对应的第二时刻与第一时刻的时间差值，而后上述电子设备可以计算所获取的第二相似度和时间差值的乘积，该乘积即为目标聚类簇中各物品的价值权重。这里，可以采用如下公式计算目标聚类簇中各物品的价值权重：Weight＝|Ta-Tb|×Similarity，其中，Weight为目标聚类簇中的任一物品的价值权重，Similarity为目标聚类簇中该物品与待评估物品的第二相似度，Ta为第一时刻，Tb为第二时刻。步骤410，对目标聚类簇中各物品在第二时刻的价值和价值权重的乘积求平均，确定待评估物品在第一时刻的价值。在本实施例中，基于步骤409确定的目标聚类簇中该物品的价值权重，上述电子设备可以继续获取目标聚类簇中各物品的价值。而后，对于目标聚类簇中的各物品，上述电子设备可以计算每个物品的价值与价值权重的乘积。最后，对目标聚类簇中各物品对应的乘积值求平均，该平均值即为待评估物品在第一时刻的价值。可选地，可以采用如下公式计算待评估物品在第一时刻的价值：其中，Predictedprice为待评估物品在第一时刻的价值，L为目标聚类簇中物品的总数，weightk为目标聚类簇中第k个物品的价值权重，Pricek为目标聚类簇中第k个物品在第二时刻的价值。步骤411，向用户推送用于指示待评估物品的价值的价值信息。在本实施例中，基于步骤410确定的待评估物品在第一时刻的价值，上述电子设备可以生成用于指示该待评估物品的价值的价值信息，而后向用户推送该价值信息。在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备还可以从目标聚类簇中获取与该待评估物品相似度大于预设阈值的物品，而后将所获取的物品推送给用户，从而使得用户在获取待评估物品的价值信息的同时，还可以获取与待评估物品相似的物品。需要说明的是，上述电子设备可以利用目标聚类簇中的各物品的价值和或物品特征信息和待评估物品的价值和或物品特征信息计算目标聚类簇中的各物品与待评估物品之间的相似度。从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的信息推送的方法的流程400可以引入时间依赖性的价值权重，从而使得该方法不仅可以评估待评估物品在当前的价值，还可以对待评估物品的未来价值进行预测。进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种信息推送的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。如图5所示，本实施例的信息推送的装置500包括：获取单元501、计算单元502聚类单元503、第一确定单元504、第二确定单元505和推送单元506。其中，获取单元501配置用于获取属于同一目标物品类目的多个物品的物品特征信息；计算单元502配置用于基于各物品的物品特征信息，计算多个物品中任意两个物品间的第一相似度；聚类单元503配置用于基于各第一相似度，对多个物品聚类得到多个聚类簇；第一确定单元504配置用于基于待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离，从各聚类簇中确定出目标聚类簇，其中，待评估物品属于目标物品类目；第二确定单元505配置用于根据目标聚类簇中的各物品的价值和第二相似度，确定待评估物品的价值，其中，第二相似度为待评估物品与目标聚类簇中的各物品之间的相似度；推送单元506配置用于向用户推送用于指示待评估物品的价值的价值信息。在本实施例的一些可选的实现方式中，物品特征信息包括用于描述物品的文本特征的文本信息以及用于描述物品的数据特征的特征向量；计算单元502包括：第一计算模块，配置用于计算第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在不同维度下的第三相似度，其中，第一物品和第二物品为多个物品中的任意两个物品；第二计算模块，配置用于计算第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在不同维度下的向量距离作为第四相似度；第一确定模块，配置用于将第一物品和第二物品的第三相似度和第四相似度的平均值确定为该第一物品和第二物品之间的第一相似度。在本实施例的一些可选的实现方式中，第一确定单元504进一步配置用于：根据待评估物品的物品特征信息和各聚类簇中的物品的物品特征信息，计算该待评估物品与各聚类簇的聚类中心之间的距离；从各聚类簇中确定出聚类中心与待评估物品的距离最近的聚类簇作为目标聚类簇。在本实施例的一些可选的实现方式中，第二确定单元505包括：第三计算模块，配置用于分别计算目标聚类簇中的各物品与待评估物品间的第二相似度；第二确定模块，配置用于根据目标聚类簇中的各物品对应的第二相似度和价值的乘积的平均值，确定待评估物品的价值。在本实施例的一些可选的实现方式中，第二确定模块进一步配置用于：获取第一时刻和第二时刻的时间差值，其中，第一时刻为待评估物品需要评估价值的时刻，第二时刻为目标聚类簇中任一物品标注价值的时刻；将与目标聚类簇中的任一物品对应的第二相似度和时间差值的乘积作为目标聚类簇中该物品的价值权重；对目标聚类簇中各物品在第二时刻的价值和价值权重的乘积求平均，确定待评估物品在第一时刻的价值。在本实施例的一些可选的实现方式中，第一计算模块进一步配置用于：从第一物品的任一维度的文本信息中提取第一文本，从第二物品的该维度的文本信息中提取第二文本；计算第一文本和第二文本的文本相似度，其中，该文本相似度为第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在该维度下的第三相似度。在本实施例的一些可选的实现方式中，第二计算模块进一步配置用于：根据如下公式计算第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在任一维度下的向量距离：其中，D为第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在任一维度下的第四相似度，x、y分别为第一物品的特征向量和第二物品的特征向量在该维度下的数值。下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备服务器的计算机系统600的结构示意图。图6示出的终端设备服务器仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元CPU601，其可以根据存储在只读存储器ROM602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器RAM603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入输出IO接口605也连接至总线604。以下部件连接至IO接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管CRT、液晶显示器LCD等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至IO接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元CPU601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器RAM、只读存储器ROM、可擦式可编程只读存储器EPROM或闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器CD-ROM、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网LAN或广域网WAN—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接。附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和或流程图中的每个方框、以及框图和或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、计算单元、聚类单元、第一确定单元和第二确定单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取属于同一目标物品类目的多个物品的物品特征信息的单元”。作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该装置：获取属于同一目标物品类目的多个物品的物品特征信息；基于各物品的物品特征信息，计算多个物品中任意两个物品间的第一相似度；基于各第一相似度，对多个物品聚类得到多个聚类簇；基于待评估物品到各聚类簇的聚类中心的距离，从各聚类簇中确定出目标聚类簇，其中，待评估物品属于目标物品类目；根据目标聚类簇中的各物品的价值和第二相似度，确定待评估物品的价值，其中，第二相似度为待评估物品与目标聚类簇中的各物品之间的相似度；向用户推送用于指示所述待评估物品的价值的价值信息。以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的但不限于具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

权利要求：1.一种信息推送的方法，包括：获取属于同一目标物品类目的多个物品的物品特征信息；基于各所述物品的物品特征信息，计算所述多个物品中任意两个物品间的第一相似度；基于各所述第一相似度，对所述多个物品聚类得到多个聚类簇；基于待评估物品到各所述聚类簇的聚类中心的距离，从各所述聚类簇中确定出目标聚类簇，其中，所述待评估物品属于所述目标物品类目；根据所述目标聚类簇中的各物品的价值和第二相似度，确定所述待评估物品的价值，其中，所述第二相似度为所述待评估物品与所述目标聚类簇中的各物品之间的相似度；向用户推送用于指示所述待评估物品的价值的价值信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述物品特征信息包括用于描述物品的文本特征的文本信息以及用于描述物品的数据特征的特征向量；所述基于各所述物品的物品特征信息，计算所述多个物品中任意两个物品间的第一相似度，包括：计算第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在不同维度下的第三相似度，其中，所述第一物品和所述第二物品为所述多个物品中的任意两个物品；计算所述第一物品的特征向量与所述第二物品的特征向量在不同维度下的向量距离作为第四相似度；将第一物品和第二物品的第三相似度和第四相似度的平均值确定为该第一物品和第二物品之间的第一相似度。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于待评估物品到各所述聚类簇的聚类中心的距离，从各所述聚类簇中确定出目标聚类簇，包括：根据所述待评估物品的物品特征信息和各所述聚类簇中的物品的物品特征信息，计算该待评估物品与各所述聚类簇的聚类中心之间的距离；从各所述聚类簇中确定出聚类中心与所述待评估物品的距离最近的聚类簇作为所述目标聚类簇。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标聚类簇中的各物品的价值和第二相似度，确定所述待评估物品的价值，包括：分别计算所述目标聚类簇中的各物品与所述待评估物品间的第二相似度；根据所述目标聚类簇中的各物品对应的第二相似度和价值的乘积的平均值，确定所述待评估物品的价值。5.根据权利要求4所述的方法，其中，根据所述目标聚类簇中的各物品对应的第二相似度和价值的乘积的平均值，确定所述待评估物品的价值，包括：获取第一时刻和第二时刻的时间差值，其中，所述第一时刻为所述待评估物品需要评估价值的时刻，所述第二时刻为所述目标聚类簇中任一物品标注价值的时刻；将与所述目标聚类簇中的任一物品对应的第二相似度和所述时间差值的乘积作为所述目标聚类簇中该物品的价值权重；对所述目标聚类簇中各物品在第二时刻的价值和所述价值权重的乘积求平均，确定所述待评估物品在所述第一时刻的价值。6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述计算第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在不同维度下的第三相似度，包括：从所述第一物品的任一维度的文本信息中提取第一文本，从所述第二物品的该维度的文本信息中提取第二文本；计算所述第一文本和第二文本的文本相似度，其中，该文本相似度为第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在该维度下的第三相似度。7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述计算所述第一物品的特征向量与所述第二物品的特征向量在不同维度下的向量距离作为第四相似度，包括：根据如下公式计算所述第一物品的特征向量与所述第二物品的特征向量在任一维度下的向量距离：其中，D为第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在任一维度下的第四相似度，x、y分别为第一物品的特征向量和第二物品的特征向量在该维度下的数值。8.一种信息推送的装置，包括：获取单元，配置用于获取属于同一目标物品类目的多个物品的物品特征信息；计算单元，配置用于基于各所述物品的物品特征信息，计算所述多个物品中任意两个物品间的第一相似度；聚类单元，配置用于基于各所述第一相似度，对所述多个物品聚类得到多个聚类簇；第一确定单元，配置用于基于待评估物品到各所述聚类簇的聚类中心的距离，从各所述聚类簇中确定出目标聚类簇，其中，所述待评估物品属于所述目标物品类目；第二确定单元，配置用于根据所述目标聚类簇中的各物品的价值和第二相似度，确定所述待评估物品的价值，其中，所述第二相似度为所述待评估物品与所述目标聚类簇中的各物品之间的相似度；推送单元，配置用于向用户推送用于指示所述待评估物品的价值的价值信息。9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述物品特征信息包括用于描述物品的文本特征的文本信息以及用于描述物品的数据特征的特征向量；所述计算单元包括：第一计算模块，配置用于计算第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在不同维度下的第三相似度，其中，所述第一物品和所述第二物品为所述多个物品中的任意两个物品；第二计算模块，配置用于计算所述第一物品的特征向量与所述第二物品的特征向量在不同维度下的向量距离作为第四相似度；第一确定模块，配置用于将第一物品和第二物品的第三相似度和第四相似度的平均值确定为该第一物品和第二物品之间的第一相似度。10.根据权利要求8所述的装置，其中，所述第一确定单元进一步配置用于：根据所述待评估物品的物品特征信息和各所述聚类簇中的物品的物品特征信息，计算该待评估物品与各所述聚类簇的聚类中心之间的距离；从各所述聚类簇中确定出聚类中心与所述待评估物品的距离最近的聚类簇作为所述目标聚类簇。11.根据权利要求8所述的装置，其中，所述第二确定单元包括：第三计算模块，配置用于分别计算所述目标聚类簇中的各物品与所述待评估物品间的第二相似度；第二确定模块，配置用于根据所述目标聚类簇中的各物品对应的第二相似度和价值的乘积的平均值，确定所述待评估物品的价值。12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述第二确定模块进一步配置用于：获取第一时刻和第二时刻的时间差值，其中，所述第一时刻为所述待评估物品需要评估价值的时刻，所述第二时刻为所述目标聚类簇中任一物品标注价值的时刻；将与所述目标聚类簇中的任一物品对应的第二相似度和所述时间差值的乘积作为所述目标聚类簇中该物品的价值权重；对所述目标聚类簇中各物品在第二时刻的价值和所述价值权重的乘积求平均，确定所述待评估物品在所述第一时刻的价值。13.根据权利要求9所述的装置，其中，所述第一计算模块进一步配置用于：从所述第一物品的任一维度的文本信息中提取第一文本，从所述第二物品的该维度的文本信息中提取第二文本；计算所述第一文本和第二文本的文本相似度，其中，该文本相似度为第一物品的文本信息与第二物品的文本信息在该维度下的第三相似度。14.根据权利要求9所述的装置，其中，所述第二计算模块进一步配置用于：根据如下公式计算所述第一物品的特征向量与所述第二物品的特征向量在任一维度下的向量距离：其中，D为第一物品的特征向量与第二物品的特征向量在任一维度下的第四相似度，x、y分别为第一物品的特征向量和第二物品的特征向量在该维度下的数值。15.一种设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

百度查询： 北京京东尚科信息技术有限公司 北京京东世纪贸易有限公司 信息推送的方法和装置