[發明專利]內容對象的推薦方法、裝置、電子設備以及可讀介質

有效

• 申請號: 202111496768.9
• 申請日: 2021-12-08
• 公開（公告）號: CN114329187B
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發明（設計）人: 劉孟;彭飛;鄧竹立
• 申請（專利權）人: 北京五八信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9538;G06F16/958
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 呂俊秀

本發明實施例提供了一種內容對象的推薦方法、裝置、電子設備及可讀介質，所述方法包括：在用戶瀏覽內容并執行回退操作時，首先通過用戶在對象詳情頁中的用戶操作確定用戶的興趣值，并根據該興趣值判斷用戶是否對目標內容對象感興趣，通過用戶操作對用戶的興趣值進行確定，能夠有效識別出用戶需求，同時，在判定為感興趣的情況下，確定與目標用戶操作對應的興趣信息，然后通過興趣信息向用戶推薦對應的內容對象，通過識別用戶需求與根據用戶操作進行內容推薦，有效地保證了內容推薦的準確性以及推薦內容與用戶需求的匹配度。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，特別是涉及一種內容對象的推薦方法、一種內容對象的推薦裝置、一種電子設備以及一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

推薦系統是一種用于檢索信息、預測信息的工具，推薦系統的主要目標為按照一定的條件，在大量的信息中選擇用戶需要的信息，在現有的推薦技術中，推薦模型往往集成在管理系統中的服務器中，從而服務可以器將符合用戶需求的信息返回至對應的客戶端中，這種返回符合與用戶需求的相關信息的技術稱為回退推薦技術，通過回退推薦技術可以直接將與用戶相關的信息推薦給用戶，這種推薦方式雖然比較簡單，但是推薦的信息往往不夠準確，還可能與用戶需求相悖，導致用戶的體驗感差。

發明內容

本發明實施例是提供一種內容對象的推薦方法、裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質，以解決或部分解決相關技術中在確定回退操作之后，無法根據當前用戶操作進行推薦，導致推薦的準確度低以及無法進行個性化推薦。

為了解決上述問題，本發明實施例公開了一種內容對象的推薦方法，包括：

展示目標內容對象的對象詳情頁；

響應于針對所述對象詳情頁的退出操作，展示推薦內容界面，并獲取用戶在所述對象詳情頁中輸入的目標用戶操作；

確定與所述目標用戶操作對應的目標興趣值；

若所述目標興趣值大于或等于預設閾值，則確定與所述目標用戶操作對應的興趣信息，并獲取與所述興趣信息對應的至少一個推薦內容對象；

在所述推薦內容界面中展示所述至少一個推薦內容對象。

可選地，所述用戶對應一用戶標識，所述確定與所述目標用戶操作對應的目標興趣值，包括：

獲取與所述用戶標識對應的當前興趣度模型；

將所述目標用戶操作輸入所述當前興趣度模型，獲得與所述目標用戶操作對應的目標興趣值。

可選地，所述確定與所述目標用戶操作對應的興趣信息，包括：

獲取與所述用戶標識對應的當前興趣點模型；

將所述目標用戶操作輸入所述當前興趣點模型，獲得與所述目標用戶操作對應的興趣信息。

可選地，所述在所述推薦內容界面中展示所述至少一個推薦內容對象，包括：

獲取所述目標內容對象在所述推薦內容界面中的顯示位置；

在所述推薦內容界面中的所述顯示位置之后顯示所述至少一個推薦內容對象。

可選地，還包括：

獲取基礎用戶操作以及興趣特征信息；

從所述基礎用戶操作中，提取與所述興趣特征信息對應的特征用戶操作；

獲取各個所述特征用戶操作對應的訓練權重系數；

根據各個所述特征用戶操作以及對應的訓練權重系數，生成標準興趣度模型。

可選地，所述根據各個所述特征用戶操作以及對應的訓練權重系數，生成標準興趣度模型，包括：