[發明專利]內容推薦調試方法和裝置、電子設備、存儲介質、程序在審
| 申請號: | 201711498844.3 | 申請日: | 2017-12-29 |
| 公開(公告)號: | CN107948326A | 公開(公告)日: | 2018-04-20 |
| 發明(設計)人: | 鄭艷偉;蓋炳帥 | 申請(專利權)人: | 暴風集團股份有限公司 |
| 主分類號: | H04L29/08 | 分類號: | H04L29/08 |
| 代理公司: | 北京思源智匯知識產權代理有限公司11657 | 代理人: | 毛麗琴 |
| 地址: | 100041 北京市石景山區*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 內容 推薦 調試 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 程序 | ||
技術領域
本發明涉及互聯網技術,尤其是一種內容推薦調試方法和裝置、電子設備、存儲介質、程序。
背景技術
隨著互聯網技術的發展,各種音視頻、廣告推薦技術得到很大發展,內容提供商(CP)、服務提供商(SP)可以基于各種推薦策略為用戶推薦相應的音視頻和廣告信息,以期實現音視頻、廣告信息等內容的有效推薦。
但是,在實現本發明的過程中,發明人通過研究發現,現有技術至少存在以下問題:
由于資源庫中推薦內容的不斷豐富、針對的用戶群體分布也動態變化,為了實現內容的有效推薦,需要不斷地調整和更新推薦策略、升級推薦系統,在此過程中可能導致內容推薦失敗或者推薦效果差。
發明內容
本發明實施例所要解決的一個技術問題是:提供一種內容推薦調試方法和裝置、電子設備、存儲介質、程序。
根據本發明實施例的一個方面,提供的一種內容推薦調試方法,包括:
接收待分析信息,所述待分析信息包括目標用戶的用戶標識UID或者目標內容的內容ID;其中,所述UID唯一標識一個用戶,所述內容ID唯一標識一個內容;
根據所述待分析信息,從推薦場景信息記錄表中獲取所述待分析信息相關的推薦場景信息;其中,所述推薦場景信息記錄表中的信息由向用戶推薦內容時記錄,所述推薦場景信息記錄表中記錄有各UID對應的推薦場景信息,所述推薦場景信息包括:推薦的內容列表,以及推薦內容列表中各內容ID對應的推薦時間和推薦策略。
可選地,在基于本發明上述方法的另一個實施例中,所述推薦策略的依據信息包括以下任意一項或多項:
用戶屬性信息,用戶的興趣愛好,熱點,內容的標簽。
可選地,在基于本發明上述方法的另一個實施例中,所述用戶屬性信息包括以下任意一種或多種:
年齡,所在地域,性別,安裝的應用列表,用戶終端的類型,網絡環境。
可選地,在基于本發明上述方法的另一個實施例中,所述推薦場景信息還包括以下任意一項或多項:推薦內容列表中各內容ID標識的內容的類型,推薦內容列表中各內容ID標識的內容在對應推薦策略下的評分;
所述內容的類型包括以下至少一類或多類:音頻、視頻、廣告。
可選地,在基于本發明上述方法的另一個實施例中,還包括:
向所述目標用戶推薦內容時,在所述推薦場景信息記錄表中記錄所述目標用戶的UID對應的推薦場景信息。
可選地,在基于本發明上述方法的另一個實施例中,向所述目標用戶推薦內容,包括:
接收所述目標用戶發送的訪問請求,所述訪問請求中包括所述目標用戶的UID;
獲取本次推薦策略的依據信息;
根據本次推薦策略及獲取到的所述本次推薦策略的依據信息,從內容數據庫中獲取相應的內容推薦給所述目標用戶。
可選地,在基于本發明上述方法的另一個實施例中,向所述目標用戶推薦內容時,在所述推薦場景信息記錄表中記錄所述目標用戶的UID對應的推薦場景信息,包括:
響應于接收到所述目標用戶發送的訪問請求,在所述推薦場景信息記錄表中創建所述目標用戶的UID;
響應于從內容數據庫中獲取相應的內容推薦給所述目標用戶,生成所述目標用戶的UID對應的推薦場景信息,并在所述推薦場景信息記錄表中記錄所述目標用戶的UID對應的推薦場景信息。
可選地,在基于本發明上述方法的另一個實施例中,還包括:
響應于預設時間段內向目標用戶推薦內容未出現錯誤,從所述推薦場景信息記錄表中刪除所述目標用戶的UID及其對應的推薦場景信息。
根據本發明實施例的另一個方面,提供的一種內容推薦調試裝置,包括:
接收模塊,用于接收待分析信息,所述待分析信息包括目標用戶的用戶標識UID或者目標內容的內容ID;其中,所述UID唯一標識一個用戶,所述內容ID唯一標識一個內容;
存儲模塊,用于存儲推薦場景信息記錄表;其中,所述推薦場景信息記錄表中的信息由向用戶推薦內容時記錄,所述推薦場景信息記錄表中記錄有各UID對應的推薦場景信息,所述推薦場景信息包括:推薦的內容列表,以及推薦內容列表中各內容對應的推薦時間和推薦策略;
獲取模塊,用于根據所述待分析信息,從推薦場景信息記錄表中獲取所述待分析信息相關的推薦場景信息。
可選地,在基于本發明上述裝置的另一個實施例中,所述推薦策略的依據信息包括以下任意一項或多項:
用戶屬性信息,用戶的興趣愛好,熱點,內容的標簽。
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