<strike id="6uago"></strike>
本申請涉及數(shù)據(jù)解讀領(lǐng)域，更具體的說，涉及一種信息個性化解讀方法及相關(guān)裝置。
背景技術(shù)：
1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展的當下，信息呈指數(shù)級增長，海量信息被高頻次發(fā)布。面對龐大復(fù)雜的信息洪流，讀者在檢索和閱讀過程中，難以快速精準地定位到關(guān)鍵內(nèi)容與核心價值信息。
2、當前，用戶主要依賴人工篩選的方式處理信息，即通過手動瀏覽、甄別，從海量信息中挑選出符合自身興趣的內(nèi)容。然而，這種篩選方式需要耗費大量時間和精力，效率極為低下。
3、為了提高篩選效率，可以使用推薦算法從海量內(nèi)容中選擇出用戶感興趣的信息，并將其推薦給對應(yīng)的用戶，用戶結(jié)合自己的興趣進行消費。但是此種推薦方式，在推薦用戶感興趣的信息后，用戶還需要自己從推薦的信息中提取出所需的信息，降低用戶體驗。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、有鑒于此，本申請?zhí)峁┮环N信息個性化解讀方法及相關(guān)裝置，以實現(xiàn)對推薦給用戶的信息進行個性化解讀的目的。
2、為解決上述技術(shù)問題，本申請采用了如下技術(shù)方案：
3、一種信息個性化解讀方法，包括：
4、響應(yīng)于信息推薦指令，獲取待推薦給目標用戶的目標信息；
5、確定所述目標用戶的初始用戶畫像；所述初始用戶畫像包括多個用戶標簽，每一所述用戶標簽配置有權(quán)重；
6、根據(jù)所述目標信息的內(nèi)容畫像，調(diào)整所述初始用戶畫像中的用戶標簽的權(quán)重，得到目標用戶畫像；
7、基于所述目標用戶畫像構(gòu)建提示詞，利用所述提示詞對所述目標信息進行個性化解讀，得到所述目標信息的個性化解讀結(jié)果；所述提示詞包括目標指令；所述目標指令為分析所述目標信息對所述目標用戶的影響的指令；所述個性化解讀結(jié)果包括所述目標信息對所述目標用戶的影響信息；
8、輸出所述目標信息的個性化解讀結(jié)果。
9、可選地，確定所述目標用戶的初始用戶畫像，包括：
10、獲取所述目標用戶的用戶信息；
11、對所述用戶信息進行特征提取，得到用戶特征；
12、對所述用戶特征進行聚類操作，得到所述目標用戶的用戶標簽；
13、獲取預(yù)先配置的所述用戶標簽的初始權(quán)重，并作為所述用戶標簽的權(quán)重；
14、將所述用戶標簽以及所述用戶標簽的權(quán)重作為所述目標用戶的初始用戶畫像。
15、可選地，根據(jù)所述目標信息的內(nèi)容畫像，調(diào)整所述初始用戶畫像中的用戶標簽的權(quán)重，得到目標用戶畫像，包括：
16、獲取所述目標信息的內(nèi)容畫像；所述內(nèi)容畫像包括內(nèi)容標簽以及所述內(nèi)容標簽的權(quán)重；
17、確定所述內(nèi)容標簽與所述用戶標簽的相關(guān)程度；
18、針對每一所述用戶標簽，根據(jù)所述用戶標簽與所述內(nèi)容標簽的相關(guān)程度，以及，所述內(nèi)容標簽的權(quán)重，調(diào)整所述用戶標簽的權(quán)重，得到目標用戶畫像。
19、可選地，基于所述目標用戶畫像構(gòu)建提示詞，包括：
20、根據(jù)所述目標用戶畫像中的用戶標簽的權(quán)重，篩選出權(quán)重大于預(yù)設(shè)閾值的目標權(quán)重；
21、確定所述目標權(quán)重對應(yīng)的目標用戶標簽的描述信息；
22、獲取目標指令；所述目標指令為分析所述目標信息對所述目標用戶的影響的指令；
23、構(gòu)建包括所述目標指令、所述目標用戶標簽的描述信息以及權(quán)重的提示詞。
24、可選地，利用所述提示詞對所述目標信息進行個性化解讀，得到所述目標信息的個性化解讀結(jié)果，包括：
25、將所述提示詞輸入到個性化解讀模型中，以使所述個性化解讀模型基于所述目標信息的內(nèi)容與所述目標用戶的關(guān)聯(lián)關(guān)系，得到所述目標信息的個性化解讀結(jié)果；
26、所述個性化解讀模型基于訓(xùn)練樣本訓(xùn)練得到；所述訓(xùn)練樣本包括不同信息樣本以及所述信息樣本對用戶的影響信息。
27、可選地，輸出所述目標信息的個性化解讀結(jié)果，包括：
28、獲取所述個性化解讀結(jié)果中的各個內(nèi)容塊；不同內(nèi)容塊的關(guān)鍵內(nèi)容不同；
29、確定所述內(nèi)容塊對應(yīng)的用戶標簽；
30、利用所述內(nèi)容塊對應(yīng)的用戶標簽的權(quán)重，調(diào)整所述內(nèi)容塊的排列順序；
31、按照所述內(nèi)容塊的排列順序，順序輸出所述個性化解讀結(jié)果中的各個內(nèi)容塊。
32、可選地，按照所述內(nèi)容塊的排列順序，順序輸出所述個性化解讀結(jié)果中的各個內(nèi)容塊，包括：
33、基于所述目標用戶的目標用戶畫像，確定所述目標用戶的用戶模式；
34、調(diào)整所述個性化解讀結(jié)果中的各個內(nèi)容塊的內(nèi)容，使得所述內(nèi)容塊的內(nèi)容符合所述用戶模式的模式需求；
35、按照所述內(nèi)容塊的排列順序，順序輸出所述個性化解讀結(jié)果中的各個內(nèi)容塊的調(diào)整后的內(nèi)容。
36、一種信息個性化解讀裝置，包括：
37、信息獲取模塊，用于響應(yīng)于信息推薦指令，獲取待推薦給目標用戶的目標信息；
38、畫像確定模塊，用于確定所述目標用戶的初始用戶畫像；所述初始用戶畫像包括多個用戶標簽，每一所述用戶標簽配置有權(quán)重；
39、權(quán)重調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述目標信息的內(nèi)容畫像，調(diào)整所述初始用戶畫像中的用戶標簽的權(quán)重，得到目標用戶畫像；
40、解讀模塊，用于基于所述目標用戶畫像構(gòu)建提示詞，利用所述提示詞對所述目標信息進行個性化解讀，得到所述目標信息的個性化解讀結(jié)果；所述提示詞包括目標指令；所述目標指令為分析所述目標信息對所述目標用戶的影響的指令；所述個性化解讀結(jié)果包括所述目標信息對所述目標用戶的影響信息；
41、輸出模塊，用于輸出所述目標信息的個性化解讀結(jié)果。
42、一種電子設(shè)備，包括至少一個處理器和與所述處理器連接的存儲器，其中：
43、所述存儲器用于存儲計算機程序；
44、所述處理器用于執(zhí)行所述計算機程序，以使所述電子設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)上述的信息個性化解讀方法。
45、一種計算機存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)承載有一個或多個計算機程序，當所述一個或多個計算機程序被電子設(shè)備執(zhí)行時，能夠使所述電子設(shè)備實現(xiàn)上述的信息個性化解讀方法。
46、本申請?zhí)峁┝艘环N信息個性化解讀方法及相關(guān)裝置，本申請中，響應(yīng)于信息推薦指令，獲取待推薦給目標用戶的目標信息，確定所述目標用戶的初始用戶畫像，根據(jù)所述目標信息的內(nèi)容畫像，調(diào)整所述初始用戶畫像中的用戶標簽的權(quán)重，得到目標用戶畫像，基于所述目標用戶畫像構(gòu)建提示詞，利用所述提示詞對所述目標信息進行個性化解讀，得到所述目標信息的個性化解讀結(jié)果，所述個性化解讀結(jié)果包括所述目標信息對所述目標用戶的影響信息，輸出所述目標信息的個性化解讀結(jié)果。即本申請在篩選出用戶感興趣的目標信息之后，會基于目標用戶畫像對目標信息進行解讀，得到目標信息對用戶的影響，即得到了目標信息的內(nèi)容對用戶的價值，不再需要用戶自己進行信息提取，提高用戶的閱讀效率，進而提高用戶體驗。
1.一種信息個性化解讀方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息個性化解讀方法，其特征在于，確定所述目標用戶的初始用戶畫像，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息個性化解讀方法，其特征在于，根據(jù)所述目標信息的內(nèi)容畫像，調(diào)整所述初始用戶畫像中的用戶標簽的權(quán)重，得到目標用戶畫像，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息個性化解讀方法，其特征在于，基于所述目標用戶畫像構(gòu)建提示詞，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息個性化解讀方法，其特征在于，利用所述提示詞對所述目標信息進行個性化解讀，得到所述目標信息的個性化解讀結(jié)果，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息個性化解讀方法，其特征在于，輸出所述目標信息的個性化解讀結(jié)果，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的信息個性化解讀方法，其特征在于，按照所述內(nèi)容塊的排列順序，順序輸出所述個性化解讀結(jié)果中的各個內(nèi)容塊，包括：
8.一種信息個性化解讀裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括至少一個處理器和與所述處理器連接的存儲器，其中：
10.一種計算機存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)承載有一個或多個計算機程序，當所述一個或多個計算機程序被電子設(shè)備執(zhí)行時，能夠使所述電子設(shè)備實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任意一項所述的信息個性化解讀方法。