[发明专利]在线内容服务中的话题推荐、运营方法、装置和机器设备

权利要求书

1.一种在线内容服务中的话题推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

对在线内容服务的给定内容，获取所述给定内容的基础信息以及对应于所述给定内容的话题信息，所述给定内容所相关话题信息是通过互联网络面向于接入的多方来源抓取的，所述给定内容通过对应的基础信息进行属性描述；

根据所述基础信息和话题信息，为所述给定内容执行所述话题信息与所述基础信息的相关性计算，根据计算的所述相关性从所述给定内容对应的话题信息中获得候选话题信息；

根据用户相关的群体特征信息以及对应于所述给定内容的候选话题信息，获取面向用户所在群体的推荐话题，并将所述推荐话题面向所述用户所在群体进行分发。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对在线内容服务的给定内容，获取所述给定内容的基础信息以及对应于所述给定内容的话题信息之前，所述方法还包括：

根据所述在线内容服务分发的内容，从互联网络抓取与所述内容相关的网络信息，所述内容相关的网络信息形成对应于所述内容的基础话题数据，所述基础话题数据用于对所述给定内容提供所述话题信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对在线内容服务的给定内容，获取所述给定内容的基础信息以及对应于所述给定内容的话题信息，包括：

根据所述在线内容服务的所述给定内容，从对应于所述内容的基础话题数据中读取所述给定内容相关的网络信息，所述内容包括所述给定内容；

从所述给定内容相关的网络信息中提取高热度话题点，提取的所述高热度话题点形成对应于所述给定内容的话题信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述基础信息和话题信息，为所述给定内容执行所述话题信息与所述基础信息的相关性计算，根据计算的所述相关性从所述给定内容对应的话题信息中获得候选话题信息，包括：

针对于所述给定内容，以所对应基础信息和话题信息为深度神经网络的输入层信息，执行所述深度神经网络模型计算获得每一话题信息与所述基础信息相关的概率；

根据所述话题信息与所述基础信息相关的概率，从所述话题信息中获得所述候选话题信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户相关的群体特征信息以及对应于所述给定内容的若干候选话题信息，获取面向用户所在群体的推荐话题，包括：

获取用户相关的群体特征信息，所述用户为所进行话题推荐的目标用户；

根据所述用户相关的群体特征信息对所述给定内容的所述候选话题信息进行深度神经网络模型计算，获得所述用户所在群体的推荐话题。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取用户相关的群体特征信息，包括：

获取所述用户的基础特征以及内容获取特征，所述内容获取特征描述了所述用户与所述在线内容服务所分发内容相关的行为习惯；

根据所述基础特征以及内容获取特征进行用户分群，并提取对应于所述用户所在群体的群体特征信息。

7.一种在线内容服务的话题运营方法，其特征在于，所述方法包括：

获取在线内容服务发送的内容请求，所述内容请求携带用户账号信息；

根据所述内容请求向所述在线内容服务返回给定内容的基础信息和话题信息，并对所述给定内容的基础信息和话题信息执行相关性计算，根据计算的所述相关性从所述话题信息中获得候选话题信息，所述给定内容所相关话题信息是通过互联网络面向于接入的多方来源抓取的，所述给定内容通过对应的基础信息进行属性描述；

根据内容请求所携带用户账号信息对应的群体特征信息，从所述候选话题信息中获取面向所述用户账号信息标示用户所在群体的推荐话题；

融合所述给定内容的推荐话题和人工运营话题获得话题数据，并根据所述用户账号信息向所述在线内容服务返回所述话题数据。