本发明涉及数据处理技术领域，涉及一种信息投递方法、装置及服务器，通过对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同用户的画像分析结果后，将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息进行匹配，得到待投递给每个企业的目标政策信息，之后将匹配的所述目标政策信息分别投递给每个对应的企业的信息接收终端。本发明通过对企业数据进行企业画像分析，并依据政策信息池中的政策信息进行智能信息投递，可以为每个企业投递更符合企业自身条件和当前研发进展的政策信息，提高政策申报效率和申报匹配度，进而减少人力成本和时间成本。
1.一种信息投递方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与至少一个信息接收终端通信连接，所述方法包括：对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同企业的画像分析结果；
将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息进行匹配，得到待投递给每个企业的目标政策信息；
将匹配的所述目标政策信息分别投递给每个对应的企业的信息接收终端；
所述对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同企业的画像分析结果的步骤，包括：针对大数据池中的每个企业的大数据，获取该企业的大数据的第一大数据行为属性，其中，所述第一大数据行为属性用于表征该企业的大数据采集过程的时序节点跨度和空序节点跨度；
对所述第一大数据行为属性进行属性识别，获得第一数据时序特征信息和与第一数据时序特征信息对应的数据空序特征信息；
获取该企业的大数据的第一大数据特征信息和政策交互信息，提取第一大数据特征信息的特征节点信息，所述第一大数据特征信息的特征节点信息包括政策项目指定节点；
获取预设历史大数据的政策项目指定节点，并根据该政策项目指定节点调整所述第一大数据特征信息的政策项目指定节点，使所述第一大数据特征信息中各个政策项目指定节点之间的逻辑关联关系与所述预设历史大数据中各个政策项目指定节点之间的逻辑关联关系匹配；
将进行政策项目指定节点调整位置对应的节点信息进行存储处理后，获得第二大数据特征信息的特征节点信息，并根据所述第二大数据特征信息的特征节点信息生成第二大数据特征信息；
根据所述政策交互信息和所述第二大数据特征信息的特征节点信息，查找得到与所述政策交互信息相匹配的数据空序特征信息以及与所述数据空序特征信息对应的第一数据时序特征信息，根据所述第二大数据特征信息的特征节点信息对与所述数据空序特征信息对应的第一数据时序特征信息进行时序调整，获得第二数据时序特征信息；
将所述第二数据时序特征信息与所述第二大数据特征信息进行融合处理，得到该企业的融合画像特征信息；
对该企业的融合画像特征信息进行企业画像分析，得到该企业的画像分析结果。
2.根据权利要求1所述的信息投递方法，其特征在于，所述对该企业的融合画像特征信息进行企业画像分析，得到该企业的画像分析结果的步骤，包括：从该企业的融合画像特征信息中提取的融合画像行为特征信息和融合画像企业经营范围特征信息；
分别对所述融合画像行为特征信息和融合画像企业经营范围特征信息进行特征拆分得到对应的拆分特征信息；
在第一拆分特征信息中，确定与第一与之对应的上一次拆分特征信息对应的第一待定拆分特征信息；其中，所述第一与之对应的上一次拆分特征信息为前一个融合画像行为特征信息对应的与之对应的上一次拆分特征信息；
在第二拆分特征信息中，确定与第二与之对应的上一次拆分特征信息对应的第二待定拆分特征信息；其中，所述第二与之对应的上一次拆分特征信息为前一个融合画像企业经营范围特征信息对应的与之对应的上一次拆分特征信息；
计算所述第一待定拆分特征信息中各个拆分特征信息，分别与第一与之对应的上一次拆分特征信息之间的特征关联度，如果所述第一待定拆分特征信息中第一拆分特征信息与第一与之对应的上一次拆分特征信息的特征关联度最小，且在设定关联度范围内，则选择所述第一拆分特征信息为第一选定拆分特征信息，并计算所述第二待定拆分特征信息中各个拆分特征信息，分别与第二与之对应的上一次拆分特征信息之间的特征关联度，如果所述第二待定拆分特征信息中第二拆分特征信息与第二与之对应的上一次拆分特征信息的特征关联度最小，且在设定关联度范围内，则选择所述第二拆分特征信息为第二选定拆分特征信息；
根据所述第一选定拆分特征信息与对应的第一与之对应的上一次拆分特征信息，及第二选定拆分特征信息及对应的第二与之对应的上一次拆分特征信息，确定所述第一选定拆分特征信息和第二选定拆分特征信息分别对应的第一画像特征信息，所述第一画像特征信息包括画像类型信息和基于企业画像的画像特征节点信息，所述与之对应的上一次拆分特征信息是当前个的前一个融合画像行为特征信息和前一个融合画像企业经营范围特征信息对应的拆分特征信息；
在所述第二拆分特征信息中，确定与第一拆分特征信息对应的第三待定拆分特征信息，并从所述第三待定拆分特征信息中选取所述第一拆分特征信息对应的第三选定拆分特征信息，根据所述第三选定拆分特征信息与对应的第一拆分特征信息，确定所述第三选定拆分特征信息和第一拆分特征信息分别对应的特征节点信息，所述特征节点信息为每一拆分特征信息与所述融合画像特征信息相对的特征节点信息，所述第一拆分特征信息为所述融合画像行为特征信息对应的拆分特征信息，所述第二拆分特征信息为所述融合画像企业经营范围特征信息对应的拆分特征信息；
根据多个所述拆分特征信息分别对应的第一画像特征信息和特征节点信息，确定所述拆分特征信息分别对应的第二画像特征信息，所述第二画像特征信息中包括画像类型信息与画像特征节点信息，如果任意两个拆分特征信息之间画像类型信息的标识值差距层次度在设定关联度范围内，及画像特征节点信息之间的标示值差距层次度在设定关联度范围内，且所述任意两个拆分特征信息的特征节点信息之间的差值在设定关联度范围内，将所述任意两个拆分特征信息合并为同一回融合过程，得到每一回融合过程包括的拆分特征信息；
识别所述每一回融合过程中拆分特征信息所对应的画像分析信息，并将所述每一回融合过程中拆分特征信息所对应的画像分析信息按照各自对应的预设画像权重进行聚类处理，得到该企业的画像分析结果。
3.根据权利要求1所述的信息投递方法，其特征在于，所述将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息进行匹配，得到待投递给每个企业的目标政策信息的步骤，包括：将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息中的关键词进行匹配，获得所述政策信息池中与所述企业的画像分析结果之间的画像分析信息之间的语义含义匹配度大于设定语义含义匹配度的初始政策信息；
按照预先为该企业配置的政策信息控制模型对所述初始政策信息中的每一单位政策信息进行匹配控制操作，生成多个具有设定语义政策条件段落且来源不同的待定目标政策信息；
获取每个待定目标政策信息的信息热度，并根据每个待定目标政策信息对应的信息热度计算与该企业关联的信息热度重要程度；
对每个待定目标政策信息的每一政策通过节点的节点条件和其信息热度重要程度进行条件关联融合权重处理，得到多个条件关联融合权重的节点条件，并对相同条件关联融合权重的节点条件进行节点聚类；
对相同条件关联融合权重的节点条件的节点聚类结果进行时序关联操作，以生成融合每个待定目标政策信息的时序热点政策信息；
根据所述每个待定目标政策信息的时序热点政策信息，得到待投递给每个企业的目标政策信息。
4.根据权利要求3所述的信息投递方法，其特征在于，所述按照预先为该企业配置的政策信息控制模型对所述初始政策信息中的每一单位政策信息进行匹配控制操作，生成多个具有设定语义政策条件段落且来源不同的待定目标政策信息的步骤，包括：按照预先为该企业配置的政策信息控制模型对所述初始政策信息中的每一单位政策信息进行匹配控制操作，获取所述初始政策信息中的每一单位政策信息对应的匹配控制参数和政策通过节点候选集；
分别对应生成所述政策通过节点候选集中的各政策通过节点的节点目标条件和初始匹配条件；
分别获取所述节点目标条件和初始匹配条件的条件历史通过概率和条件历史申请概率，分别计算所述节点目标条件和所述初始匹配条件的条件概率数；
根据所述节点目标条件和所述初始匹配条件的条件概率数分别确定所述节点目标条件所对应的目标概率单位条件和所述初始匹配条件的初始概率单位条件；
依次计算每个目标概率单位条件和每个初始概率单位条件的条件特征信息，得到目标概率单位条件特征信息和初始概率单位条件特征信息；
根据每个目标概率单位条件特征信息和初始概率单位条件特征信息分别生成对应的目标索引支持向量和初始索引支持向量；
将所述目标索引支持向量和对应的初始索引支持向量进行对比，若所述目标索引支持向量和对应的初始索引支持向量不同，则根据所述匹配控制参数将所述节点目标条件和所述初始匹配条件进行对比，若所述节点目标条件和所述初始匹配条件不满足匹配控制参数，则计算所述节点目标条件与所述初始匹配条件的排外语义条件，若所述政策通过节点候选集中排外语义条件的个数大于设定个数，则将所述政策通过节点候选集所对应的单位政策信息作为所述多个具有设定语义政策条件段落且来源不同的待定目标政策信息。
5.根据权利要求3所述的信息投递方法，其特征在于，所述根据所述每个待定目标政策信息的时序热点政策信息，得到待投递给每个企业的目标政策信息的步骤，包括：获取时序热点政策信息的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图以及所述时序热点政策信息之外的其它时序热点政策信息中的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图；
根据所述时序热点政策信息的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图生成概率分布图关于节点政策信息的第一投递概率热点图，并根据所述其它时序热点政策信息的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图生成概率分布图关于节点政策信息的第二投递概率热点图，其中，所述时序热点政策信息的各节点政策信息与所述其它时序热点政策信息的各节点政策信息对应；
将所述第二投递概率热点图的各节点政策信息对应的概率分布图与所述第一投递概率热点图的各节点政策信息对应的概率分布图依次进行比较，判断所述第二投递概率热点图的节点政策信息对应的概率分布图是否大于所述第一投递概率热点图的节点政策信息对应的概率分布图；
针对每个节点政策信息，当所述第二投递概率热点图的概率分布图大于或者小于对应的第一投递概率热点图概率分布图时，将所述第一投递概率热点图的概率分布图与所述第二投递概率热点图的概率分布图的差值确定为该节点政策信息对应的投递概率热点比较值，依据各节点政策信息、以及各节点政策信息对应的投递概率热点比较值生成对应的投递概率热点比较图；
获取所述投递概率热点比较图的高密度区域以及低密度区域，并将所述高密度区域以及所述低密度区域与设定区域范围进行比较，其中，所述设定区域范围包括高值范围区域以及低值范围区域；
当所述高值范围区域大于所述高密度区域，且所述低值范围区域小于所述低密度区域时，根据所述投递概率热点比较图对所述第二投递概率热点图进行处理，并将处理得到的第二投递概率热点图中对应的政策信息确定为待投递给该企业的目标政策信息；
当所述高值范围区域不大于所述高密度区域，且所述低值范围区域不小于所述低密度区域时，根据所述投递概率热点比较图对所述第一投递概率热点图进行处理，并将处理得到的第一投递概率热点图中对应的政策信息确定为待投递给该企业的目标政策信息。
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的信息投递方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据每个对应的企业的信息接收终端发送的针对所述目标政策信息的反馈信息，更新该企业的大数据中的政策行为数据，以根据所述政策行为数据对下一次投递给该企业的目标政策信息的匹配过程进行优化。
7.一种信息投递装置，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与至少一个信息接收终端通信连接，所述装置包括：画像分析模块，用于对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同企业的画像分析结果；
匹配模块，用于将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息进行匹配，得到待投递给每个企业的目标政策信息；
投递模块，用于将匹配的所述目标政策信息分别投递给每个对应的企业的信息接收终端；
所述画像分析模块用于通过以下方式对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同企业的画像分析结果：针对大数据池中的每个企业的大数据，获取该企业的大数据的第一大数据行为属性，其中，所述第一大数据行为属性用于表征该企业的大数据采集过程的时序节点跨度和空序节点跨度；
对所述第一大数据行为属性进行属性识别，获得第一数据时序特征信息和与第一数据时序特征信息对应的数据空序特征信息；
获取该企业的大数据的第一大数据特征信息和政策交互信息，提取第一大数据特征信息的特征节点信息，所述第一大数据特征信息的特征节点信息包括政策项目指定节点；
获取预设历史大数据的政策项目指定节点，并根据该政策项目指定节点调整所述第一大数据特征信息的政策项目指定节点，使所述第一大数据特征信息中各个政策项目指定节点之间的逻辑关联关系与所述预设历史大数据中各个政策项目指定节点之间的逻辑关联关系匹配；
将进行政策项目指定节点调整位置对应的节点信息进行存储处理后，获得第二大数据特征信息的特征节点信息，并根据所述第二大数据特征信息的特征节点信息生成第二大数据特征信息；
根据所述政策交互信息和所述第二大数据特征信息的特征节点信息，查找得到与所述政策交互信息相匹配的数据空序特征信息以及与所述数据空序特征信息对应的第一数据时序特征信息，根据所述第二大数据特征信息的特征节点信息对与所述数据空序特征信息对应的第一数据时序特征信息进行时序调整，获得第二数据时序特征信息；
将所述第二数据时序特征信息与所述第二大数据特征信息进行融合处理，得到该企业的融合画像特征信息；
对该企业的融合画像特征信息进行企业画像分析，得到该企业的画像分析结果。
8.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个信息接收终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行权利要求1-6中任意一项所述的信息投递方法。
9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有机器可执行指令，当所述机器可执行指令被执行时实现权利要求1-6中任意一项所述的信息投递方法。
信息投递方法、装置及服务器
技术领域
[0001] 本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种信息投递方法、装置及服务器。
背景技术
[0002] 目前，随着创新企业越来越多，政府政策对这些创新型企业的各种扶持力度也在逐步加大，随着政策的增多，企业往往在进行申报政府各类政策时，需要花费大量时间和人力来研究大量的政策是否符合自身条件和当前研发进展，进而往往导致政策申报的效率极低，并且还有极大的风险错过一些重要的政策推送。
发明内容
[0003] 为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种信息投递方法、装置及服务器，可以为每个企业投递更符合企业自身条件和当前研发进展的政策信息，提高政策申报效率和申报匹配度，进而减少人力成本和时间成本。
[0004] 第一方面，本申请提供一种信息投递方法，应用于服务器，所述服务器与至少一个信息接收终端通信连接，所述方法包括：
[0005] 对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同企业的画像分析结果；
[0006] 将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息进行匹配，得到待投递给每个企业的目标政策信息；
[0007] 将匹配的所述目标政策信息分别投递给每个对应的企业的信息接收终端。
[0008] 在第一方面的一种可能的设计中，所述对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同企业的画像分析结果的步骤，包括：
[0009] 针对大数据池中的每个企业的大数据，获取该企业的大数据的第一大数据行为属性，其中，所述第一大数据行为属性用于表征该企业的大数据采集过程的时序节点跨度和空序节点跨度；
[0010] 对所述第一大数据行为属性进行属性识别，获得第一数据时序特征信息和与第一数据时序特征信息对应的数据空序特征信息；
[0011] 获取该企业的大数据的第一大数据特征信息和政策交互信息，提取第一大数据特征信息的特征节点信息，所述第一大数据特征信息的特征节点信息包括政策项目指定节点；
[0012] 获取预设历史大数据的政策项目指定节点，并根据该政策项目指定节点调整所述第一大数据特征信息的政策项目指定节点，使所述第一大数据特征信息中各个政策项目指定节点之间的逻辑关联关系与所述预设历史大数据中各个政策项目指定节点之间的逻辑关联关系匹配；
[0013] 将进行政策项目指定节点调整位置对应的节点信息进行存储处理后，获得第二大数据特征信息的特征节点信息，并根据所述第二大数据特征信息的特征节点信息生成第二大数据特征信息；
[0014] 根据所述政策交互信息和所述第二大数据特征信息的特征节点信息，查找得到与所述政策交互信息相匹配的数据空序特征信息以及与所述数据空序特征信息对应的第一数据时序特征信息，根据所述第二大数据特征信息的特征节点信息对与所述数据空序特征信息对应的第一数据时序特征信息进行时序调整，获得第二数据时序特征信息；
[0015] 将所述第二数据时序特征信息与所述第二大数据特征信息进行融合处理，得到该企业的融合画像特征信息；
[0016] 对该企业的融合画像特征信息进行企业画像分析，得到该企业的画像分析结果。
[0017] 在第一方面的一种可能的设计中，所述对该企业的融合画像特征信息进行企业画像分析，得到该企业的画像分析结果的步骤，包括：
[0018] 从该企业的融合画像特征信息中提取的融合画像行为特征信息和融合画像企业经营范围特征信息；
[0019] 分别对所述融合画像行为特征信息和融合画像企业经营范围特征信息进行特征拆分得到对应的拆分特征信息；
[0020] 在所述第一拆分特征信息中，确定与第一与之对应的上一次拆分特征信息对应的第一待定拆分特征信息；其中，所述第一与之对应的上一次拆分特征信息为所述前一个融合画像行为特征信息对应的与之对应的上一次拆分特征信息；
[0021] 在所述第二拆分特征信息中，确定与第二与之对应的上一次拆分特征信息对应的第二待定拆分特征信息；其中，所述第二与之对应的上一次拆分特征信息为所述前一个融合画像企业经营范围特征信息对应的与之对应的上一次拆分特征信息；
[0022] 计算所述第一待定拆分特征信息中各个拆分特征信息，分别与第一与之对应的上一次拆分特征信息之间的特征关联度，如果所述第一待定拆分特征信息中第一拆分特征信息与第一与之对应的上一次拆分特征信息的特征关联度最小，且在设定关联度范围内，则选择所述第一拆分特征信息为第一选定拆分特征信息，并计算所述第二待定拆分特征信息中各个拆分特征信息，分别与第二与之对应的上一次拆分特征信息之间的特征关联度，如果所述第二待定拆分特征信息中第二拆分特征信息与第二与之对应的上一次拆分特征信息的特征关联度最小，且在设定关联度范围内，则选择所述第二拆分特征信息为第二选定拆分特征信息；
[0023] 根据所述第一选定拆分特征信息与对应的第一与之对应的上一次拆分特征信息，及第二选定拆分特征信息及对应的第二与之对应的上一次拆分特征信息，确定所述第一选定拆分特征信息和第二选定拆分特征信息分别对应的第一画像特征信息，所述第一画像特征信息包括画像类型信息和基于企业画像的画像特征节点信息，所述与之对应的上一次拆分特征信息是当前个的前一个融合画像行为特征信息和前一个融合画像企业经营范围特征信息对应的拆分特征信息；
[0024] 在所述第二拆分特征信息中，确定与第一拆分特征信息对应的第三待定拆分特征信息，并从所述第三待定拆分特征信息中选取所述第一拆分特征信息对应的第三选定拆分特征信息，根据所述第三选定拆分特征信息与对应的第一拆分特征信息，确定所述第三选定拆分特征信息和第一拆分特征信息分别对应的特征节点信息，所述特征节点信息为每一拆分特征信息与所述融合画像特征信息相对的特征节点信息，所述第一拆分特征信息为所述融合画像行为特征信息对应的拆分特征信息，所述第二拆分特征信息为所述融合画像企业经营范围特征信息对应的拆分特征信息；
[0025] 根据多个所述拆分特征信息分别对应的第一画像特征信息和特征节点信息，确定所述拆分特征信息分别对应的第二画像特征信息，所述第二画像特征信息中包括画像类型信息与画像特征节点信息，如果任意两个拆分特征信息之间画像类型信息的标识值差距层次度在设定关联度范围内，及画像特征节点信息之间的标示值差距层次度在设定关联度范围内，且所述任意两个拆分特征信息的特征节点信息之间的差值在设定关联度范围内，将所述任意两个拆分特征信息合并为同一回融合过程，得到每一回融合过程包括的拆分特征信息；
[0026] 识别所述每一回融合过程中拆分特征信息所对应的画像分析信息，并将所述每一回融合过程中拆分特征信息所对应的画像分析信息按照各自对应的预设画像权重进行聚类处理，得到该企业的画像分析结果。
[0027] 在第一方面的一种可能的设计中，所述将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息进行匹配，得到待投递给每个企业的目标政策信息的步骤，包括：
[0028] 将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息中的关键词进行匹配，获得所述政策信息池中与所述企业的画像分析结果之间的画像分析信息之间的语义含义匹配度大于设定语义含义匹配度的初始政策信息；
[0029] 按照预先为该企业配置的政策信息控制模型对所述初始政策信息中的每一单位政策信息进行匹配控制操作，生成多个具有设定语义政策条件段落且来源不同的待定目标政策信息；
[0030] 获取每个待定目标政策信息的信息热度，并根据每个待定目标政策信息对应的信息热度计算与该企业关联的信息热度重要程度；
[0031] 对每个待定目标政策信息的每一政策通过节点的节点条件和其信息热度重要程度进行条件关联融合权重处理，得到多个条件关联融合权重的节点条件，并对相同条件关联融合权重的节点条件进行节点聚类；
[0032] 对相同条件关联融合权重的节点条件的节点聚类结果进行时序关联操作，以生成融合每个待定目标政策信息的时序热点政策信息；
[0033] 根据所述每个待定目标政策信息的时序热点政策信息，得到待投递给每个企业的目标政策信息。
[0034] 在第一方面的一种可能的设计中，所述按照预先为该企业配置的政策信息控制模型对所述初始政策信息中的每一单位政策信息进行匹配控制操作，生成多个具有设定语义政策条件段落且来源不同的待定目标政策信息的步骤，包括：
[0035] 按照预先为该企业配置的政策信息控制模型对所述初始政策信息中的每一单位政策信息进行匹配控制操作，获取所述初始政策信息中的每一单位政策信息对应的匹配控制参数和政策通过节点候选集；
[0036] 分别对应生成所述政策通过节点候选集中的各政策通过节点的节点目标条件和初始匹配条件；
[0037] 分别获取所述节点目标条件和初始匹配条件的条件历史通过概率和条件历史申请概率，分别计算所述节点目标条件和所述初始匹配条件的条件概率数；
[0038] 根据所述节点目标条件和所述初始匹配条件的条件概率数分别确定所述节点目标条件所对应的目标概率单位条件和所述初始匹配条件的初始概率单位条件；
[0039] 依次计算每个目标概率单位条件和每个初始概率单位条件的条件特征信息，得到目标概率单位条件特征信息和初始概率单位条件特征信息；
[0040] 根据每个目标概率单位条件特征信息和初始概率单位条件特征信息分别生成对应的目标索引支持向量和初始索引支持向量；
[0041] 将所述目标索引支持向量和对应的初始索引支持向量进行对比，若所述目标索引支持向量和对应的初始索引支持向量不同，则根据所述匹配控制参数将所述节点目标条件和所述初始匹配条件进行对比，若所述节点目标条件和所述初始匹配条件不满足匹配控制参数，则计算所述节点目标条件与所述初始匹配条件的排外语义条件，若所述政策通过节点候选集中排外语义条件的个数大于设定个数，则将所述政策通过节点候选集所对应的单位政策信息作为所述多个具有设定语义政策条件段落且来源不同的待定目标政策信息。
[0042] 在第一方面的一种可能的设计中，所述根据所述时序热点政策信息，得到待投递给每个企业的目标政策信息的步骤，包括：
[0043] 获取时序热点政策信息的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图以及所述时序热点政策信息之外的其它时序热点政策信息中的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图；
[0044] 根据所述时序热点政策信息的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图生成概率分布图关于节点政策信息的第一投递概率热点图，并根据所述其它时序热点政策信息的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图生成概率分布图关于节点政策信息的第二投递概率热点图，其中，所述时序热点政策信息的各节点政策信息与所述其它时序热点政策信息的各节点政策信息对应；
[0045] 将所述第二投递概率热点图的各节点政策信息对应的概率分布图与所述第一投递概率热点图的各节点政策信息对应的概率分布图依次进行比较，判断所述第二投递概率热点图的节点政策信息对应的概率分布图是否大于所述第一投递概率热点图的节点政策信息对应的概率分布图；
[0046] 针对每个节点政策信息，当所述第二投递概率热点图的概率分布图大于或者小于对应的第一投递概率热点图概率分布图时，将所述第一投递概率热点图的概率分布图与所述第二投递概率热点图的概率分布图的差值确定为该节点政策信息对应的投递概率热点比较值，依据各节点政策信息、以及各节点政策信息对应的投递概率热点比较值生成对应的所述投递概率热点比较图；
[0047] 获取所述投递概率热点比较图的高密度区域以及低密度区域，并将所述高密度区域以及所述低密度区域与设定区域范围进行比较，其中，所述设定区域范围包括高值范围区域以及低值范围区域；
[0048] 当所述高值范围区域大于所述高密度区域，且所述低值范围区域小于所述低密度区域时，根据所述投递概率热点比较图对所述第二投递概率热点图进行处理，并将处理得到的第二投递概率热点图中对应的政策信息确定为待投递给该企业的目标政策信息；
[0049] 当所述高值范围区域不大于所述高密度区域，且所述低值范围区域不小于所述低密度区域时，根据所述投递概率热点比较图对所述第一投递概率热点图进行处理，并将处理得到的第一投递概率热点图中对应的政策信息确定为待投递给该企业的目标政策信息。
[0050] 在第一方面的一种可能的设计中，所述方法还包括：
[0051] 根据每个对应的企业的信息接收终端发送的针对所述目标政策信息的反馈信息，更新该企业的大数据中的政策行为数据，以根据所述政策行为数据对下一次投递给该企业的目标政策信息的匹配过程进行优化。
[0052] 第二方面，本申请实施例还提供种信息投递装置，应用于服务器，所述服务器与至少一个信息接收终端通信连接，所述装置包括：
[0053] 画像分析模块，用于对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同企业的画像分析结果；
[0054] 匹配模块，用于将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息进行匹配，得到待投递给每个企业的目标政策信息；
[0055] 投递模块，用于将匹配的所述目标政策信息分别投递给每个对应的企业的信息接收终端。
[0056] 第三方面，本申请实施例还提供一种服务器，所述服务器包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个信息接收终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行第一方面或者第一方面中任意一个可能的设计中的信息投递方法。
[0057] 第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上检测时，使得计算机执行上述第一方面或者第一方面中任意一个可能的设计中的信息投递方法。
[0058] 基于上述任意一个方面，本申请通过对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同用户的画像分析结果后，将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息进行匹配，得到待投递给每个企业的目标政策信息，之后将匹配的所述目标政策信息分别投递给每个对应的企业的信息接收终端。如此，可以为每个企业投递更符合企业自身条件和当前研发进展的政策信息，提高政策申报效率和申报匹配度，进而减少人力成本和时间成本。
附图说明
[0059] 为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0060] 图1为本申请实施例提供的信息投递系统的应用场景示意图；
[0061] 图2为本申请实施例提供的信息投递方法的流程示意图之一；
[0062] 图3为图2中所示的步骤S120包括的各个子步骤的流程示意图；
[0063] 图4为本申请实施例提供的信息投递方法的流程示意图之二；
[0064] 图5为本申请实施例提供的信息投递装置的功能模块示意图；
[0065] 图6为本申请实施例提供的用于实现上述的信息投递方法的服务器的结构示意框图。
具体实施方式
[0066] 下面结合说明书附图对本申请进行具体说明，方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例或系统实施例中。在本申请的描述中，除非另有说明，“至少一个”包括一个或多个。“多个”是指两个或两个以上。例如，A、B和C中的至少一个，包括：单独存在A、单独存在B、同时存在A和B、同时存在A和C、同时存在B和C，以及同时存在A、B和C。在本申请中，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联设备的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。
[0067] 图1是本申请一种实施例提供的信息投递系统10的交互示意图。信息投递系统10可以包括服务器100以及与所述服务器100通信连接的信息接收终端200，服务器100中可以包括执行指令操作的处理器。图1所示的信息投递系统10仅为一种可行的示例，在其它可行的实施例中，该信息投递系统10也可以仅包括图1所示组成部分的其中一部分或者还可以包括其它的组成部分。
[0068] 在一些实施例中，服务器100可以是单个服务器，也可以是一个服务器组。运营服务器组可以是集中式的，也可以是分布式的（例如，服务器100可以是分布式系统）。在一些实施例中，服务器100相对于信息接收终端200，可以是本地的、也可以是远程的。例如，服务器100可以经由网络访问存储在信息接收终端200以及数据库、或其任意组合中的信息。作为另一示例，服务器100可以直接连接到信息接收终端200和数据库中的至少一个，以访问其中存储的信息和/或数据。在一些实施例中，服务器100可以在云平台上实现；仅作为示例，云平台可以包括私有云、公有云、混合云、社区云(community cloud)、分布式云、跨云（inter-cloud）、多云(multi-cloud)等，或者它们的任意组合。
[0069] 在一些实施例中，服务器100可以包括处理器。处理器可以处理与服务请求有关的信息和/或数据，以执行本申请中描述的一个或多个功能。处理器可以包括一个或多个处理核（例如，单核处理器（S）或多核处理器（S））。仅作为举例，处理器可以包括中央处理单元（Central Processing Unit, CPU）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit, ASIC）、专用指令集处理器（Application Specific Instruction-set Processor, ASIP）、图形处理单元（Graphics Processing Unit, GPU）、物理处理单元（Physics Processing Unit, PPU）、数字信号处理器 (Digital Signal Processor, DSP)、现场可编程门阵列( Field Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device, PLD)、控制器、微控制器单元、简化指令集计算机(Reduced Instruction Set Computing, RISC)、或微处理器等，或其任意组合。
[0070] 网络可以用于信息和/或数据的交换。在一些实施例中，信息投递系统10中的一个或多个组件（例如，服务器100，信息接收终端200和数据库）可以向其他组件发送信息和/或数据。在一些实施例中，网络可以是任何类型的有线或者无线网络，或者是他们的结合。仅作为示例，网络130可以包括有线网络、无线网络、光纤网络、远程通信网络、内联网、因特网、局域网（Local Area Network，LAN）、广域网（Wide Area Network，WAN）、无线局域网（Wireless Local Area Networks，WLAN）、城域网（Metropolitan Area Network，MAN）、广域网（Wide Area Network，WAN）、公共电话交换网（Public Switched Telephone Network，PSTN）、蓝牙网络、ZigBee网络、或近场通信（Near Field Communication, NFC）网络等，或其任意组合。在一些实施例中，网络可以包括一个或多个网络接入点。例如，网络可以包括有线或无线网络接入点，例如基站和/或网络交换节点，信息投递系统10的一个或多个组件可以通过该接入点连接到网络以交换数据和/或信息。
[0071] 前述的数据库可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，数据库可以存储向信息接收终端200分配的数据。在一些实施例中，数据库可以存储在本申请中描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中，数据库可以包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、或只读存储器（Read-Only Memory, ROM）等，或其任意组合。作为举例，大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等；可移动存储器可包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、zip磁盘、磁带等；易失性读写存储器可以包括随机存取存储器（Random Access Memory, RAM）；RAM可以包括动态RAM（Dynamic Random Access Memory, DRAM），双倍数据速率同步动态RAM（Double Date-Rate Synchronous RAM, DDR SDRAM）；静态RAM（Static Random-Access Memory, SRAM），晶闸管RAM（Thyristor-Based Random Access Memory, T-RAM）和零电容器RAM（Zero-RAM）等。作为举例，ROM可以包括掩模ROM（Mask Read-Only Memory, MROM）、可编程ROM（ Programmable Read-Only Memory, PROM）、可擦除可编程ROM（Programmable Erasable Read-only Memory , PEROM）、电可擦除可编程ROM（Electrically Erasable Programmable read only memory, EEPROM）、光盘ROM（CD-ROM）、以及数字通用磁盘ROM等。在一些实施例中，数据库可以在云平台上实现。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公有云、混合云、社区云、分布式云、跨云、多云或者其它类似的等，或其任意组合。
[0072] 在一些实施例中，数据库可以连接到网络以与信息投递系统10（例如，服务器100，信息接收终端200等）中的一个或多个组件通信。信息投递系统10中的一个或多个组件可以经由网络访问存储在数据库中的数据或指令。在一些实施例中，数据库可以直接连接到信息投递系统10中的一个或多个组件（例如，服务器100，信息接收终端200等；或者，在一些实施例中，数据库也可以是服务器100的一部分。
[0073] 为了解决前述背景技术中的技术问题，图2为本申请实施例提供的信息投递方法的流程示意图，本实施例提供的信息投递方法可以由图1中所示的服务器100执行，下面对该信息投递方法进行详细介绍。
[0074] 步骤S110，对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同企业的画像分析结果。
[0075] 步骤S120，将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息进行匹配，得到待投递给每个企业的目标政策信息。
[0076] 步骤S130，将匹配的目标政策信息分别投递给每个对应的企业的信息接收终端200。
[0077] 基于上述设计，本实施例通过对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同用户的画像分析结果后，将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息进行匹配，得到待投递给每个企业的目标政策信息，之后将匹配的目标政策信息分别投递给每个对应的企业的信息接收终端200。如此，可以为每个企业投递更符合企业自身条件和当前研发进展的政策信息，提高政策申报效率和申报匹配度，进而减少人力成本和时间成本。
[0078] 在一种可能的设计中，针对步骤S110，本实施例可以针对大数据池中的每个企业的大数据，获取该企业的大数据的第一大数据行为属性，其中，第一大数据行为属性用于表征该企业的大数据采集过程的时序节点跨度和空序节点跨度。
[0079] 接着，可以对第一大数据行为属性进行属性识别，获得第一数据时序特征信息和与第一数据时序特征信息对应的数据空序特征信息。
[0080] 接着，可以获取该企业的大数据的第一大数据特征信息和政策交互信息，提取第一大数据特征信息的特征节点信息，第一大数据特征信息的特征节点信息包括政策项目指定节点。
[0081] 接着，可以获取预设历史大数据的政策项目指定节点，并根据该政策项目指定节点调整第一大数据特征信息的政策项目指定节点，使第一大数据特征信息中各个政策项目指定节点之间的逻辑关联关系与预设历史大数据中各个政策项目指定节点之间的逻辑关联关系匹配。
[0082] 接着，可以将进行政策项目指定节点调整位置对应的节点信息进行存储处理后，获得第二大数据特征信息的特征节点信息，并根据第二大数据特征信息的特征节点信息生成第二大数据特征信息。
[0083] 接着，可以根据政策交互信息和第二大数据特征信息的特征节点信息，查找得到与政策交互信息相匹配的数据空序特征信息以及与数据空序特征信息对应的第一数据时序特征信息，根据第二大数据特征信息的特征节点信息对与数据空序特征信息对应的第一数据时序特征信息进行时序调整，获得第二数据时序特征信息。
[0084] 接着，可以将第二数据时序特征信息与第二大数据特征信息进行融合处理，得到该企业的融合画像特征信息。
[0085] 接着，可以对该企业的融合画像特征信息进行企业画像分析，得到该企业的画像分析结果。
[0086] 基于上述设计，本实施例考虑到大数据过程的时序节点跨度和空虚节点跨度，并结合大大户数特征和政策交互信息综合进行画像分析，可以结合到具体的政策交互过程中，以极大提高画像分析结果的准确率。
[0087] 在一种可能的设计中，在对该企业的融合画像特征信息进行企业画像分析，得到该企业的画像分析结果的过程中，具体可以从该企业的融合画像特征信息中提取的融合画像行为特征信息和融合画像企业经营范围特征信息，然后分别对融合画像行为特征信息和融合画像企业经营范围特征信息进行特征拆分得到对应的拆分特征信息。
[0088] 接着，可以在第一拆分特征信息中，确定与第一与之对应的上一次拆分特征信息对应的第一待定拆分特征信息。其中，第一与之对应的上一次拆分特征信息为前一个融合画像行为特征信息对应的与之对应的上一次拆分特征信息。
[0089] 接着，可以在第二拆分特征信息中，确定与第二与之对应的上一次拆分特征信息对应的第二待定拆分特征信息。其中，第二与之对应的上一次拆分特征信息为前一个融合画像企业经营范围特征信息对应的与之对应的上一次拆分特征信息。
[0090] 接着，可以计算第一待定拆分特征信息中各个拆分特征信息，分别与第一与之对应的上一次拆分特征信息之间的特征关联度，如果第一待定拆分特征信息中第一拆分特征信息与第一与之对应的上一次拆分特征信息的特征关联度最小，且在设定关联度范围内，则选择第一拆分特征信息为第一选定拆分特征信息，并计算第二待定拆分特征信息中各个拆分特征信息，分别与第二与之对应的上一次拆分特征信息之间的特征关联度，如果第二待定拆分特征信息中第二拆分特征信息与第二与之对应的上一次拆分特征信息的特征关联度最小，且在设定关联度范围内，则选择第二拆分特征信息为第二选定拆分特征信息。
[0091] 接着，可以根据第一选定拆分特征信息与对应的第一与之对应的上一次拆分特征信息，及第二选定拆分特征信息及对应的第二与之对应的上一次拆分特征信息，确定第一选定拆分特征信息和第二选定拆分特征信息分别对应的第一画像特征信息，第一画像特征信息包括画像类型信息和基于企业画像的画像特征节点信息，与之对应的上一次拆分特征信息是当前个的前一个融合画像行为特征信息和前一个融合画像企业经营范围特征信息对应的拆分特征信息。
[0092] 接着，可以在第二拆分特征信息中，确定与第一拆分特征信息对应的第三待定拆分特征信息，并从第三待定拆分特征信息中选取第一拆分特征信息对应的第三选定拆分特征信息，根据第三选定拆分特征信息与对应的第一拆分特征信息，确定第三选定拆分特征信息和第一拆分特征信息分别对应的特征节点信息，特征节点信息为每一拆分特征信息与融合画像特征信息相对的特征节点信息，第一拆分特征信息为融合画像行为特征信息对应的拆分特征信息，第二拆分特征信息为融合画像企业经营范围特征信息对应的拆分特征信息。
[0093] 接着，可以根据多个拆分特征信息分别对应的第一画像特征信息和特征节点信息，确定拆分特征信息分别对应的第二画像特征信息，第二画像特征信息中包括画像类型信息与画像特征节点信息，如果任意两个拆分特征信息之间画像类型信息的标识值差距层次度在设定关联度范围内，及画像特征节点信息之间的标示值差距层次度在设定关联度范围内，且任意两个拆分特征信息的特征节点信息之间的差值在设定关联度范围内，将任意两个拆分特征信息合并为同一回融合过程，得到每一回融合过程包括的拆分特征信息。
[0094] 接着，可以识别每一回融合过程中拆分特征信息所对应的画像分析信息，并将每一回融合过程中拆分特征信息所对应的画像分析信息按照各自对应的预设画像权重进行聚类处理，得到该企业的画像分析结果。
[0095] 基于上述设计，进一步提高画像分析的可靠性，并在保证可靠性的基础上降低计算量。
[0096] 在一种可能的设计中，针对步骤S120，请结合参阅图3，具体可以通过如下子步骤进一步实现：
[0097] 子步骤S121，将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息中的关键词进行匹配，获得政策信息池中与企业的画像分析结果之间的画像分析信息之间的语义含义匹配度大于设定语义含义匹配度的初始政策信息。
[0098] 子步骤S122，按照预先为该企业配置的政策信息控制模型对初始政策信息中的每一单位政策信息进行匹配控制操作，生成多个具有设定语义政策条件段落且来源不同的待定目标政策信息。
[0099] 子步骤S123，获取每个待定目标政策信息的信息热度，并根据每个待定目标政策信息对应的信息热度计算与该企业关联的信息热度重要程度。
[0100] 子步骤S124，对每个待定目标政策信息的每一政策通过节点的节点条件和其信息热度重要程度进行条件关联融合权重处理，得到多个条件关联融合权重的节点条件，并对相同条件关联融合权重的节点条件进行节点聚类。
[0101] 子步骤S125，对相同条件关联融合权重的节点条件的节点聚类结果进行时序关联操作，以生成融合每个待定目标政策信息的时序热点政策信息。
[0102] 子步骤S126，根据每个待定目标政策信息的时序热点政策信息，得到待投递给每个企业的目标政策信息。
[0103] 在一种可能的设计中，针对子步骤S122，具体可以按照预先为该企业配置的政策信息控制模型对初始政策信息中的每一单位政策信息进行匹配控制操作，获取初始政策信息中的每一单位政策信息对应的匹配控制参数和政策通过节点候选集。然后，分别对应生成政策通过节点候选集中的各政策通过节点的节点目标条件和初始匹配条件，并分别获取节点目标条件和初始匹配条件的条件历史通过概率和条件历史申请概率，分别计算节点目标条件和初始匹配条件的条件概率数。
[0104] 在此基础上，可以根据节点目标条件和初始匹配条件的条件概率数分别确定节点目标条件所对应的目标概率单位条件和初始匹配条件的初始概率单位条件，然后依次计算每个目标概率单位条件和每个初始概率单位条件的条件特征信息，得到目标概率单位条件特征信息和初始概率单位条件特征信息，并根据每个目标概率单位条件特征信息和初始概率单位条件特征信息分别生成对应的目标索引支持向量和初始索引支持向量。
[0105] 接着，可以将目标索引支持向量和对应的初始索引支持向量进行对比，若目标索引支持向量和对应的初始索引支持向量不同，则根据匹配控制参数将节点目标条件和初始匹配条件进行对比，若节点目标条件和初始匹配条件不满足匹配控制参数，则计算节点目标条件与初始匹配条件的排外语义条件，若政策通过节点候选集中排外语义条件的个数大于设定个数，则将政策通过节点候选集所对应的单位政策信息作为多个具有设定语义政策条件段落且来源不同的待定目标政策信息。
[0106] 在一种可能的设计中，针对子步骤S126，具体可以获取时序热点政策信息的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图以及时序热点政策信息之外的其它时序热点政策信息中的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图。
[0107] 在此基础上，可以根据时序热点政策信息的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图生成概率分布图关于节点政策信息的第一投递概率热点图，并根据其它时序热点政策信息的各节点政策信息以及各节点政策信息对应的概率分布图生成概率分布图关于节点政策信息的第二投递概率热点图，其中，时序热点政策信息的各节点政策信息与其它时序热点政策信息的各节点政策信息对应。
[0108] 接着，可以将第二投递概率热点图的各节点政策信息对应的概率分布图与第一投递概率热点图的各节点政策信息对应的概率分布图依次进行比较，判断第二投递概率热点图的节点政策信息对应的概率分布图是否大于第一投递概率热点图的节点政策信息对应的概率分布图。
[0109] 接着，可以针对每个节点政策信息，当第二投递概率热点图的概率分布图大于或者小于对应的第一投递概率热点图概率分布图时，将第一投递概率热点图的概率分布图与第二投递概率热点图的概率分布图的差值确定为该节点政策信息对应的投递概率热点比较值，依据各节点政策信息、以及各节点政策信息对应的投递概率热点比较值生成对应的投递概率热点比较图。
[0110] 接着，可以获取投递概率热点比较图的高密度区域以及低密度区域，并将高密度区域以及低密度区域与设定区域范围进行比较，其中，设定区域范围包括高值范围区域以及低值范围区域。
[0111] 当高值范围区域大于高密度区域，且低值范围区域小于低密度区域时，根据投递概率热点比较图对第二投递概率热点图进行处理，并将处理得到的第二投递概率热点图中对应的政策信息确定为待投递给该企业的目标政策信息。
[0112] 当高值范围区域不大于高密度区域，且低值范围区域不小于低密度区域时，根据投递概率热点比较图对第一投递概率热点图进行处理，并将处理得到的第一投递概率热点图中对应的政策信息确定为待投递给该企业的目标政策信息。
[0113] 在一种可能的设计中，请进一步参阅图4，在步骤S130之后，本实施例提供的信息投递方法还可以包括如下步骤：
[0114] 步骤S140，根据每个对应的企业的信息接收终端200发送的针对目标政策信息的反馈信息，更新该企业的大数据中的政策行为数据，以根据政策行为数据对下一次投递给该企业的目标政策信息的匹配过程进行优化。
[0115] 本实施例中，为了提高后续政策信息投递的准确性，并减少计算量，可以为每个企业的信息接收终端200提供信息反馈功能，这样就可以根据反馈信息来不断更新该企业的大数据中的政策行为数据，以根据政策行为数据对下一次投递给该企业的目标政策信息的匹配过程进行优化。
[0116] 图5为本申请实施例提供的信息投递装置300的功能模块示意图，本实施例可以根据上述服务器100执行的方法实施例对该信息投递装置300进行功能模块的划分。例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。比如，在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图5示出的信息投递装置300只是一种装置示意图。其中，信息投递装置300可以包括画像分析模块310、匹配模块320以及投递模块330，下面分别对该信息投递装置300的各个功能模块的功能进行详细阐述。
[0117] 画像分析模块310，用于对大数据池中的各个企业的大数据进行企业画像分析，得到不同企业的画像分析结果。
[0118] 匹配模块320，用于将每个企业的画像分析结果与政策信息池中的政策信息进行匹配，得到待投递给每个企业的目标政策信息。
[0119] 投递模块330，用于将匹配的目标政策信息分别投递给每个对应的企业的信息接收终端200。
[0120] 进一步地，图6为本申请实施例提供的用于执行上述信息投递方法的服务器100的结构示意图。如图6所示，该服务器100可包括网络接口110、机器可读存储介质120、处理器130以及总线140。处理器130可以是一个或多个，图6中以一个处理器130为例。网络接口
110、机器可读存储介质120以及处理器130可以通过总线140或其他方式连接，图6中以通过总线140连接为例。
[0121] 机器可读存储介质120作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的信息投递方法对应的程序指令/模块（例如图5中所示的信息投递装置300的画像分析模块310、匹配模块320以及投递模块330）。处理器
130通过检测存储在机器可读存储介质120中的软件程序、指令以及模块，从而执行终端设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的信息投递方法，在此不再赘述。
[0122] 机器可读存储介质120可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，机器可读存储介质120可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合发布节点的存储器。在一些实例中，机器可读存储介质120可进一步包括相对于处理器130远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至服务器100。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0123] 处理器130可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器130中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器130可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
[0124] 服务器100可以通过通信接口110和其它设备（例如信息接收终端200）进行信息交互。通信接口110可以是电路、总线、收发器或者其它任意可以用于进行信息交互的装置。处理器130可以利用通信接口110收发信息。
[0125] 在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
[0126] 本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0127] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0128] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0129] 显然，本领域的技术人员可以对本申请实施例进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请实施例的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
