本申請涉及數(shù)據(jù)解讀領域，更具體的說，涉及一種信息個性化解讀方法及相關裝置。

背景技術：

1、互聯(lián)網(wǎng)技術飛速發(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，并將其推薦給對應的用戶，用戶結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、為解決上述技術問題，本申請采用了如下技術方案：

3、一種信息個性化解讀方法，包括：

4、響應于信息推薦指令，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重，得到目標用戶畫像；

7、基于所述目標用戶畫像構建提示詞，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、獲取預先配置的所述用戶標簽的初始權重，并作為所述用戶標簽的權重；

14、將所述用戶標簽以及所述用戶標簽的權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)容標簽的權重；

17、確定所述內(nèi)容標簽與所述用戶標簽的相關程度；

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)容標簽的相關程度，以及，所述內(nèi)容標簽的權重，調(diào)整所述用戶標簽的權重，得到目標用戶畫像。

19、可選地，基于所述目標用戶畫像構建提示詞，包括：

20、根據(jù)所述目標用戶畫像中的用戶標簽的權重，篩選出權重大于預設閾值的目標權重；

21、確定所述目標權重對應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聯(lián)關系，得到所述目標信息的個性化解讀結果；

26、所述個性化解讀模型基于訓練樣本訓練得到；所述訓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果，包括：

28、獲取所述個性化解讀結果中的各個內(nèi)容塊；不同內(nèi)容塊的關鍵內(nèi)容不同；

29、確定所述內(nèi)容塊對應的用戶標簽；

30、利用所述內(nèi)容塊對應的用戶標簽的權重，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重；

39、權重調(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果。

42、一種電子設備，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備執(zhí)行時，能夠使所述電子設備實現(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裝置，本申請中，響應于信息推薦指令，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重，得到目標用戶畫像，基于所述目標用戶畫像構建提示詞，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果，所述個性化解讀結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。

技術特征：

1.一種信息個性化解讀方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求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重，得到目標用戶畫像，包括：

4.根據(jù)權利要求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建提示詞，包括：

5.根據(jù)權利要求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果，包括：

6.根據(jù)權利要求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果，包括：

7.根據(jù)權利要求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備執(zhí)行時，能夠使所述電子設備實現(xiàn)如權利要求1至7中任意一項所述的信息個性化解讀方法。

技術總結
本申請?zhí)峁┝艘环N信息個性化解讀方法及相關裝置，涉及數(shù)據(jù)解讀領域。響應信息推薦指令，獲取待推薦給目標用戶的目標信息，確定目標用戶的初始用戶畫像，根據(jù)目標信息的內(nèi)容畫像，調(diào)整初始用戶畫像中的用戶標簽的權重，得到目標用戶畫像，基于目標用戶畫像構建提示詞，利用提示詞對目標信息進行個性化解讀，得到目標信息的個性化解讀結果，個性化解讀結果包括目標信息對目標用戶的影響信息，輸出目標信息的個性化解讀結果。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，不需要用戶自己進行信息提取，提高用戶閱讀效率，提高用戶體驗。

技術研發(fā)人員：葉經(jīng)緯,吳哲,吳海旭
受保護的技術使用者：北京搜狐新媒體信息技術有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/6/26