[發明專利]作品推薦方法、裝置、介質和計算設備

在審

• 申請號: 202110791792.9
• 申請日: 2021-07-13
• 公開（公告）號: CN113609381A
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發明（設計）人: 歐陽潔;曹偲
• 申請（專利權）人: 杭州網易云音樂科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/27;G06F21/64;G06Q30/06
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

本公開的實施方式提供了一種作品推薦方法、裝置、介質和計算設備。該方法包括：獲取消費區塊，所述消費區塊對應于用戶的作品消費行為所產生的消費數據；根據消費數據對消費區塊進行評分，并在評分結果表明消費區塊為滿足成鏈條件的優質區塊的情況下，將該優質區塊添加至鏈式區塊結構中，該鏈式區塊結構中所含的各個優質區塊之間按時序依次排列；對根據鏈式區塊結構確定出的優質作品進行推薦操作，鏈式區塊結構中的至少一個優質區塊所含的消費數據為針對優質作品所產生。本方法能夠在作品發布數量和發布時間日益增長的場景下，兼顧作品的推薦質量和推薦性能，實現對被消費作品的高效推薦。

技術領域

本公開的實施方式涉及互聯網領域，更具體地，本公開的實施方式涉及一種作品推薦方法、裝置、介質和計算設備。

背景技術

現階段的作品消費平臺通常具有針對作品的推薦功能。

例如在相關技術中，可以按照預設的推薦指標，基于作品自身信息對待推薦作品進行篩選，以實現對作品的通用性推薦；或者，也可以根據用戶的歷史消費信息確定用戶的消費偏好，進而根據作品自身信息篩選出匹配于該消費偏好的作品，以實現對作品的個性化推薦。

發明內容

但是，相關技術中的推薦作品通常都在包含大量作品的作品池中選取，而作品池中的作品及其作品信息通常是離散的，關聯關系較弱，針對作品信息的分析難度較大。而且消費數據等作品信息具有時間累積效應，隨著發布作品的增多以及發布時間的延長，作品推薦過程中需要分析的作品信息會呈現幾何級增長，導致分析模型分析工作量顯著增加，從而難以兼顧作品的推薦質量和推薦性能，無法滿足高質高效推薦作品的需求。

為此，非常需要一種改進的作品推薦方法，以在作品發布數量和發布時間日益增長的場景下，兼顧作品的推薦質量和推薦性能，實現對作品的高效推薦。

在本上下文中，本公開的實施方式期望提供一種作品推薦方法、裝置、介質和計算設備。

在本公開實施方式的第一方面中，提供了一種作品推薦方法，所述方法包括：

獲取消費區塊，所述消費區塊對應于用戶的作品消費行為所產生的消費數據；

根據所述消費數據對所述消費區塊進行評分，并在評分結果表明所述消費區塊為滿足成鏈條件的優質區塊的情況下，將所述優質區塊添加至鏈式區塊結構中，所述鏈式區塊結構中所含的各個優質區塊之間按時序依次排列；

對根據所述鏈式區塊結構確定出的優質作品進行推薦操作，所述鏈式區塊結構中的至少一個優質區塊所含的消費數據為針對所述優質作品所產生。

可選地，所述獲取消費區塊，包括：

獲取客戶端根據所述用戶的作品消費行為生成的消費日志，并利用從所述消費日志中提取到的消費數據生成消費區塊；或者，

接收客戶端根據所述用戶的作品消費行為所產生的消費數據生成并上傳的消費區塊。

可選地，所述消費數據包括所述作品消費行為的時間信息、所述作品消費行為對應的作品信息列表和所述作品信息列表中各個作品分別對應的行為信息列表，所述根據所述消費數據對所述消費區塊進行評分，包括：

利用所述時間信息和所述作品信息列表確定所述消費區塊的區塊沉浸率，并利用所述作品信息列表和所述行為信息列表確定所述消費區塊的區塊互動率；

根據所述區塊沉浸率和所述區塊互動率確定所述消費區塊的區塊分值，以作為所述評分結果。

可選地，所述作品消費行為的時間信息包括所述作品消費行為對應的消費總時長，所述利用所述時間信息和所述作品信息列表確定所述消費區塊的區塊沉浸率，包括：

根據所述作品信息列表統計所述各個作品的作品總時長；

將所述消費總時長與所述作品總時長的比值確定為所述區塊沉浸率。