(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910264543.7
(22)申请日 2019.04.03
(71)申请人 北京字节跳动网络技术有限公司
地址 100041 北京市石景山区实兴大街30
号院3号楼2层B-0035房间
(72)发明人 尹天久
(74)专利代理机构 北京英赛嘉华知识产权代理
有限责任公司 11204
代理人 王达佐 马晓亚
(51)Int.Cl.
H04L 29/08(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
(54)发明名称
(57)摘要
本公开的实施例公开了用于展示信息的方
法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取
向量输入至预先训练的信息生成模型，得到待展
示信息，其中，待展示信息用于展示具有目标样
式的信息，信息生成模型用于根据用户特征向量
生成用于展示具有目标样式的信息的待展示信
息；向目标用户对应的终端设备推送得到的待展
示信息，以及控制在终端设备上展示得到的待展
示信息。该实施方式有助于提升信息推送的速
度。权利要求书2页 说明书10页 附图4页CN 109981787 A 2019.07.05
C N 109981787
A
权 利 要 求 书1/2页CN 109981787 A
1.一种用于展示信息的方法，包括：
获取用于表征目标用户的用户特征向量；
将所述用户特征向量输入至预先训练的信息生成模型，得到待展示信息，其中，所述待展示信息用于展示具有目标样式的信息，所述信息生成模型用于根据用户特征向量生成用于展示具有目标样式的信息的待展示信息；
向所述目标用户对应的终端设备推送得到的待展示信息，以及控制在所述终端设备上展示得到的待展示信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述得到的待展示信息用于展示的信息包括文本。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述得到的待展示信息用于展示的信息包括目标文本标识集中的文本标识指示的文本。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述信息生成模型通过如下步骤训练得到：
获取第一训练样本集，其中，所述第一训练样本集中的训练样本包括用户特征向量；
获取初始信息生成模型和预先训练的操作信息预测模型，其中，所述操作信息预测模型用于根据输入至初始信息生成模型的用户特征向量和初始信息生成模型生成的待展示信息，得到操作信息，其中，操作信息用于表征预测的、用户特征向量指示的用户针对待展示信息执行的用户操作的相关信息；
利用机器学习的方法，基于所述第一训练样本集和预设的第一损失函数，对所述初始信息生成模型进行训练，以及将训练完成后的初始信息生成模型确定为信息生成模型，其中，第一损失函数基于所述操作信息预测模型输出的操作信息确定。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述信息生成模型通过如下步骤训练得到：
获取第二训练样本集，其中，所述第二训练样本集中的训练样本包括用户特征向量和展示信息集，其中，展示信息集中的展示信息被用户特征向量指示的用户执行过预设操作；
获取初始模型；
利用机器学习的方法，将所述第二训练样本集中的训练样本中的用户特征向量作为初始模型的输入，基于预设的第二损失函数对初始模型进行训练，得到信息生成模型，其中，第二损失函数用于表征初始模型输出的待展示信息与输入至初始模型的用户特征向量对应的展示信息集中的展示信息的相似度。
6.根据权利要求1-5之一所述的方法，其中，所述得到的待展示信息为图像。
7.一种用于展示信息的装置，包括：
用户特征向量获取单元，被配置成获取用于表征目标用户的用户特征向量；
生成单元，被配置成将所述用户特征向量输入至预先训练的信息生成模型，得到待展示信息，其中，所述待展示信息用于展示具有目标样式的信息，所述信息生成模型用于根据用户特征向量生成用于展示具有目标样式的信息的待展示信息；
展示单元，被配置成向所述目标用户对应的终端设备推送得到的待展示信息，以及控制在所述终端设备上展示得到的待展示信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述得到的待展示信息用于展示的信息包括文本。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述得到的待展示信息用于展示的信息包括目标
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