[發(fā)明專利]評論推薦方法、介質(zhì)、裝置和計算設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111314152.5 | 申請日: | 2021-11-08 |
| 公開(公告)號: | CN114065027A | 公開(公告)日: | 2022-02-18 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 葉墅鋒 | 申請(專利權(quán))人: | 杭州網(wǎng)易云音樂科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/9535 | 分類號: | G06F16/9535 |
| 代理公司: | 北京同立鈞成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205 | 代理人: | 朱穎;劉芳 |
| 地址: | 310052 浙江省杭州市蕭山區(qū)錢江世*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 評論 推薦 方法 介質(zhì) 裝置 計算 設(shè)備 | ||
本公開的實施方式提供了一種評論推薦方法、介質(zhì)、裝置和計算設(shè)備。該方法包括:響應(yīng)于接收到的推薦優(yōu)質(zhì)評論的請求,確定需要推薦優(yōu)質(zhì)評論的目標用戶;計算目標用戶的在線活躍值;計算目標用戶的互動意愿值;基于在線活躍值、互動意愿值以及預(yù)先計算的第二用戶的評論內(nèi)容對目標用戶的影響力值,計算得到目標用戶對第二用戶的評論內(nèi)容的感興趣度值,其中,第二用戶為除目標用戶以外的其他用戶;基于感興趣度值,將第二用戶的評論內(nèi)容推薦給目標用戶。通過將基于目標用戶自身的活動狀態(tài)與待推薦的第二用戶的優(yōu)質(zhì)評論對目標用戶的影響力,確定向目標用戶推薦的評論,從而實現(xiàn)了根據(jù)不同用戶的個性化區(qū)分,為用戶帶來了更好的體驗。
技術(shù)領(lǐng)域
本公開的實施方式涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,本公開的實施方式涉及一種評論推薦方法、介質(zhì)、裝置和計算設(shè)備。
背景技術(shù)
本部分旨在為權(quán)利要求書中陳述的本公開的實施方式提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現(xiàn)有技術(shù)。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,音樂播放類應(yīng)用中越來越多涉及內(nèi)容推薦功能,以根據(jù)用戶流量的特點,推送相應(yīng)的內(nèi)容,提高用戶的使用體驗。其中,基于用戶生成的評論篩選后得到的優(yōu)質(zhì)評論,也逐漸成為推薦的重點對象。
目前,現(xiàn)有推薦優(yōu)質(zhì)評論的算法主要是基于被推薦評論的互動次數(shù)或被推薦用戶的粉絲數(shù)量,但由此導(dǎo)致對于不同用戶,推薦的優(yōu)質(zhì)評論并沒有實現(xiàn)個性化區(qū)分,導(dǎo)致用戶對推薦內(nèi)容的滿意度較低。
發(fā)明內(nèi)容
本公開提供一種評論推薦方法、介質(zhì)、裝置和計算設(shè)備,以解決現(xiàn)有技術(shù)中評論推薦功能沒有根據(jù)不同用戶實現(xiàn)個性化區(qū)分,導(dǎo)致用戶對推薦內(nèi)容的滿意度較低的問題。
在本公開實施方式的第一方面中,提供了一種評論推薦方法,包括:
響應(yīng)于接收到的推薦優(yōu)質(zhì)評論的請求,確定需要推薦優(yōu)質(zhì)評論的目標用戶;
計算目標用戶的在線活躍值;
計算目標用戶的互動意愿值;
基于在線活躍值、互動意愿值以及預(yù)先計算的第二用戶的評論內(nèi)容對目標用戶的影響力值,計算得到目標用戶對第二用戶的評論內(nèi)容的感興趣度值,其中,第二用戶為除目標用戶以外的其他用戶;
基于感興趣度值,將第二用戶的評論內(nèi)容推薦給目標用戶。
在本公開的一個實施例中,該評論推薦方法包括:
計算目標用戶的在線活躍值,包括:
基于目標用戶在設(shè)定時間段內(nèi)存在互動動作的時間單元的數(shù)量與總時間單元數(shù)量的比值,或者,基于目標用戶在設(shè)定時間段內(nèi)的在線活動時長、在線時長或目標用戶使用付費內(nèi)容的時間長度與總時長的比值,確定目標用戶的在線活躍值,互動動作包括用戶發(fā)布評論或與現(xiàn)有評論內(nèi)容進行互動的操作,總時間單元數(shù)量用于表示將設(shè)定時間段劃分成的固定長度的時間單元的數(shù)量。
在本公開的一種示例性實施例中,計算目標用戶的互動意愿值,包括:基于目標用戶在設(shè)定時間段內(nèi)對現(xiàn)有評論的交互操作次數(shù)與對評論的全部交互操作次數(shù)的比值,確定目標用戶的互動意愿值,對現(xiàn)有評論的交互操作包括對現(xiàn)有評論的點贊、轉(zhuǎn)發(fā)、收藏、評論或向現(xiàn)有評論的生成用戶發(fā)送信息中的至少一種。
在本公開的另一實施例中,該評論推薦方法包括:
基于在線活躍值、互動意愿值以及預(yù)先計算的第二用戶的評論內(nèi)容對目標用戶的影響力值,計算得到目標用戶對第二用戶的評論內(nèi)容的感興趣度值,包括:
計算在線活躍值和互動意愿值的乘積作為第一乘積;
計算第一乘積和預(yù)先計算的第二用戶的評論內(nèi)容對目標用戶的影響力值的乘積作為第二乘積;
計算第二乘積與第二用戶的在線活躍值的商,作為目標用戶對第二用戶的評論內(nèi)容的感興趣度值。
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