[發明專利]內容推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 202010719289.8
• 申請日: 2020-07-23
• 公開（公告）號: CN111881365A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發明（設計）人: 陳穎祥;王冉;李東軍
• 申請（專利權）人: 蘇州躍盟信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06N20/00;G06Q50/00
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡

1.一種內容推薦方法，其特征在于，包括：

預先確定待推薦內容的加權點擊率和預估推薦權重值，其中，所述加權點擊率為依據用戶行為衡量所述待推薦內容質量的指標，所述預估推薦權重值為依據推薦算法為所述待推薦內容分配的權重值；

基于所述預估推薦權重值和所述加權點擊率確定當前推薦權重值；

依據所述當前推薦權重值推薦所述待推薦內容。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，至少通過如下方式確定所述加權點擊率：

確定與所述待推薦內容對應的關注用戶和非關注用戶，并將所述待推薦內容分發至所述關注用戶和所述非關注用戶；

獲取所述關注用戶對所述待推薦內容的第一點擊率，以及所述非關注用戶對所述待推薦內容的第二點擊率；

依據所述第一點擊率和所述第二點擊率確定所述加權點擊率。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，通過如下計算公式確定所述加權點擊率Ctr(c)：

其中，所述第一點擊率為所述第二點擊率為

所述n_f，i(c)為所述關注用戶接收到所述待推薦內容的數量，所述n_f，c(c)為所述關注用戶點擊所述待推薦內容的數量，所述n_s，c(c)為所述非關注用戶接收到所述待推薦內容的數量，所述n_s，i(c)為所述非關注用戶點擊所述待推薦內容的數量，所述α取預定正數值，用于調整所述關注用戶與所述非關注用戶對所述加權點擊率的貢獻比重值。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，通過如下計算公式確定當前推薦權重值C(c)：

C(c)＝βCtr(c)+F(c)；

其中，所述F(c)為所述預估推薦權重值，所述β為預設的校正參數值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，依據所述當前推薦權重值推薦所述待推薦內容，包括：

依據所述當前推薦權重值對多個所述待推薦內容進行排序，得到推薦列表；

確定所述推薦列表中多個所述待推薦內容的排列順序；

按照所述排列順序推薦所述待推薦內容。

6.一種內容推薦裝置，其特征在于，包括：

第一確定模塊，用于預先確定待推薦內容的加權點擊率和預估推薦權重值，其中，所述加權點擊率為依據用戶行為衡量所述待推薦內容質量的指標，所述預估推薦權重值為依據推薦算法為所述待推薦內容分配的權重值；

第二確定模塊，用于基于所述預估推薦權重值和所述加權點擊率確定當前推薦權重值；

推薦模塊，用于依據所述當前推薦權重值推薦所述待推薦內容。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，至少通過如下方式確定所述加權點擊率：

第一確定單元，用于確定與所述待推薦內容對應的關注用戶和非關注用戶，并將所述待推薦內容分發至所述關注用戶和所述非關注用戶；

獲取單元，用于獲取所述關注用戶對所述待推薦內容的第一點擊率，以及所述非關注用戶對所述待推薦內容的第二點擊率；

第二確定單元，用于依據所述第一點擊率和所述第二點擊率確定所述加權點擊率。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，通過如下計算公式確定所述加權點擊率Ctr(c)：

其中，所述第一點擊率為所述第二點擊率為

所述n_f，i(c)為所述關注用戶接收到所述待推薦內容的數量，所述n_f，c(c)為所述關注用戶點擊所述待推薦內容的數量，所述n_s，c(c)為所述非關注用戶接收到所述待推薦內容的數量，所述n_s，i(c)為所述非關注用戶點擊所述待推薦內容的數量，i為每一個待推薦內容的標識，所述α取預定正數值，用于調整所述關注用戶與所述非關注用戶對所述加權點擊率的貢獻比重值。