[發明專利]一種內容組合推薦方法、裝置及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201811324196.4
• 申請日: 2018-11-08
• 公開（公告）號: CN109241451B
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 周燕紅;辛飛翔;丁嬋娟
• 申請（專利權）人: 北京一點網聚科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 唐維虎

1.一種內容組合推薦方法，其特征在于，所述推薦方法包括：

獲取預備推薦內容集及預設的推薦內容數目；其中所述推薦內容數目根據用戶使用的終端設置；

根據所述預備推薦內容集及推薦內容數目計算得到多個內容組合；其中，每個所述內容組合中包含所述推薦內容數目的內容；其中所述根據所述預備推薦內容集及推薦內容數目計算得到多個內容組合，包括：以所述推薦內容數目為每個內容組合的數目，隨機組合所述預備推薦內容集中的每一條內容得到多個內容組合；

獲取每個所述內容組合中每一條內容的預設內容特征集；

合并每個所述內容組合中的每一條內容的所述預設內容特征集，得到每個所述內容組合的組合特征集；

獲取用戶的判定特征集，所述組合特征集包含的特征的種類與所述判定特征集包含的特征的種類均包括：文章相關特征、用戶習慣特征和用戶場景特征中的至少一種特征或多種特征的組合；

比對所述判定特征集與每個所述組合特征集，確定所述多個內容組合中的所述推薦內容組合；

推送所述推薦內容組合。

2.根據權利要求1所述的推薦方法，其特征在于，所述獲取預備推薦內容集，包括：

采用至少兩種內容采集方式采集預設數據庫中的內容，得到與每種內容采集方式對應的內容集；

通過預設規則在每種內容采集方式對應的所述內容集中抽取內容，得到所述預備推薦內容集。

3.根據權利要求2所述的推薦方法，其特征在于，所述采用至少兩種內容采集方式采集預設數據庫中的內容，得到與每種內容采集方式對應的內容集，包括：

采用與所述至少兩種內容采集方式分別對應的采集規則，對所述數據庫中的內容進行相關度排序，得到與每種內容采集方式對應的按照相關度排序的內容集；

對應的，所述通過預設規則在每種內容采集方式對應的所述內容集中抽取內容，得到所述預備推薦內容集，包括：

采集每個所述內容集中相關度最高的預設選擇數目的內容，得到所述預備推薦內容集。

4.根據權利要求1所述的推薦方法，其特征在于，在所述隨機組合所述預備推薦內容集中的每一條內容得到多個內容組合之前，所述方法還包括：

去除所述預備推薦內容集中相同的內容。

5.根據權利要求1所述的推薦方法，其特征在于，所述獲取用戶的判定特征集，包括：

獲取對用戶展示過的歷史內容組合；

根據所述歷史內容組合，確定用戶選擇的歷史內容組合為正例判定集，確定用戶未選擇的歷史內容為負例判定集；所述判定特征集包括所述正例判定集和所述負例判定集。

6.根據權利要求5所述的推薦方法，其特征在于，所述比對所述判定特征集與每個所述組合特征集，確定所述多個內容組合中的所述推薦內容組合，包括：

收集所述正例判定集中所述內容組合的特征集作為正相關特征集，收集所述負例判定集中所述內容組合的特征集作為負相關特征集；

根據所述正相關特征集及所述負相關特征集對預設的初始關聯關系模型進行訓練，生成關聯關系模型；

根據所述關聯關系模型及所述多個內容組合對應的組合特征集，確定所述多個內容組合中的所述推薦內容組合。