[發明專利]內容推薦方法、裝置和設備

在審

• 申請號: 202010436887.4
• 申請日: 2020-05-21
• 公開（公告）號: CN113704597A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 繆石乾
• 申請（專利權）人: 阿波羅智聯（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/435
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張娜;劉芳

本申請公開了內容推薦方法、裝置和設備，涉及大數據領域。具體實現方案為：獲取多個初始樣本，并對多個初始樣本進行層區間劃分，獲得至少一個層；每層包括多個區間樣本，至少一個層中的最后一層中的多個區間樣本的區間樣本數量小于預設閾值；每個初始樣本為一個內容；對于每層，根據層對應的隨機數和權重值區間，或者層的上一層的目標區間樣本以及層的隨機數和權重值區間，確定層的目標區間樣本；根據第一層中確定的目標區間樣本中的多個初始樣本，確定待推薦內容；將待推薦內容發送給終端設備，減少了內容抽樣時的計算量，提高了服務器進行內容推薦的處理效率。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，尤其涉及大數據技術。

背景技術

隨著網絡的迅猛發展，人們的日常生活越來越離不開網絡，通過網絡聽歌、看視頻以及瀏覽資訊內容等等已經成為了人們的日常生活習慣。

隨著網絡上各種內容的爆炸性增長，用戶越來越難以從眾多的內容中快速挑選想要的內容，因此，給用戶主動推薦內容成為了內容提供商的一種選擇。推薦內容給用戶時，由于內容池中通常具有海量內容，服務器從海量內容中抽取出要推薦給用戶的若干個內容常常耗時較長，效率低下。

發明內容

本申請提供了一種內容推薦方法、裝置和設備。

第一方面，本申請實施例提供了一種內容推薦方法的方法，包括：

獲取多個初始樣本，并對所述多個初始樣本進行層區間劃分，獲得至少一個層；每層包括多個區間樣本，所述至少一個層中的最后一層中的多個區間樣本的區間樣本數量小于預設閾值；每個所述初始樣本為一個內容；

對于每層，根據所述層對應的隨機數和權重值區間，或者所述層的上一層的目標區間樣本以及所述層的隨機數和權重值區間，確定所述層的目標區間樣本；

根據第一層中確定的目標區間樣本中的多個初始樣本，確定待推薦內容；

將所述待推薦內容發送給終端設備。

本申請實施例在進行內容推薦時，將內容池中的每個內容作為一個初始樣本，對初始樣本進行分組，得到至少一層區間樣本，并對得到的至少一層區間樣本從最后一層進行逐層的隨機抽樣，從而大大減少了內容抽樣時的計算量，提高了服務器進行內容推薦的處理效率。

第二方面，本申請實施例提供了一種內容推薦裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取多個初始樣本，并對所述多個初始樣本進行層區間劃分，獲得至少一個層；每層包括多個區間樣本，所述至少一個層中的最后一層中的多個區間樣本的區間樣本數量小于預設閾值；每個所述初始樣本為一個內容；

第一確定模塊，用于對于每層，根據所述層對應的隨機數和權重值區間，或者所述層的上一層的目標區間樣本以及所述層的隨機數和權重值區間，確定所述層的目標區間樣本；

第二確定模塊，用于根據第一層中確定的目標區間樣本中的多個初始樣本，確定待推薦內容；

發送模塊，用于將所述待推薦內容發送給終端設備。

根據第三方面，提供了一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行上述第一方面中任一項所述的方法。

根據第四方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，所述計算機指令用于使所述計算機執行上述第一方面中任一項所述的方法。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明