[发明专利]一种内容推荐方法及计算设备

说明书

本发明公开了一种内容推荐方法，在计算设备中执行，计算设备与数据存储装置相连，数据存储装置中存储有多个用户的偏好内容集合以及对各偏好内容的偏好程度，该方法包括：根据各用户的偏好内容集合，确定目标用户的相似用户；根据相似用户的偏好内容集合来确定目标用户的候选内容集合；对于候选内容集合中的每一个候选内容，根据相似用户对候选内容的偏好程度以及目标用户与相似用户的相似度来确定该候选内容的推荐值；将推荐值大于第一阈值的候选内容或者推荐值最大的第一数量个候选内容作为目标用户的推荐内容。本发明一并公开了相应的计算设备。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种内容推荐方法及计算设备。

背景技术

网站或移动应用(App)的首页通常会有一个横幅(banner)区域，用于向用户展示广告、热门文章等内容。用户可以通过点击横幅区域来浏览内容详情，产生转化行为。

通常地，网站或移动应用的横幅区域显示的是当前最新的内容。在这种方式下，同一时间点每个用户看到的内容均相同，没有考虑不同用户的个性化需求，很可能呈现出用户不感兴趣的内容，导致内容转化率不理想，甚至造成用户流失。在另一些情况中，网站或移动应用根据用户的特征，例如性别、所在地、年龄等，来向用户推荐内容。这种方法的推荐结果往往不够精准。而且，用户的特征通常是比较稳定的，这样每次推荐给用户的内容都没有太大变化。用户重复地看到相同的内容，会对推荐结果失去兴趣，导致点击率、转化率大打折扣。

发明内容

为此，本发明提供一种内容推荐方法及计算设备，以力图解决或至少缓解上面存在的问题。

根据本发明的第一个方面，提供一种内容推荐方法，在计算设备中执行，所述计算设备与数据存储装置相连，所述数据存储装置中存储有多个用户的偏好内容集合以及对各偏好内容的偏好程度，所述方法包括：根据各用户的偏好内容集合，确定目标用户的相似用户；根据相似用户的偏好内容集合来确定目标用户的候选内容集合；对于候选内容集合中的每一个候选内容，根据相似用户对候选内容的偏好程度以及目标用户与相似用户的相似度来确定该候选内容的推荐值；将推荐值大于第一阈值的候选内容或者推荐值最大的第一数量个候选内容作为目标用户的推荐内容。

可选地，在根据本发明的内容推荐方法中，用户的偏好内容为用户曾经产生过行为的内容，所述行为包括浏览、点赞、评论、收藏；用户对偏好内容的偏好程度根据行为类型和/或行为时间来确定。

可选地，在根据本发明的内容推荐方法中，目标用户的相似用户按照以下步骤来确定：根据偏好内容集合，分别确定目标用户与其他各用户的相似度；将相似度大于第二阈值的用户或者相似度最大的第二数量个用户作为目标用户的相似用户。

可选地，在根据本发明的内容推荐方法中，目标用户的相似用户按照以下步骤来确定：对于每一个内容，将偏好该内容的用户两两组合，得到多个用户对；将包含目标用户的用户对作为待测用户对；对于每一个待测用户对，根据该待测用户对所包括的两个用户的偏好内容集合来确定这两个用户的相似度；将相似度大于第三阈值的用户或者相似度最大的第三数量个用户作为目标用户的相似用户。

可选地，在根据本发明的内容推荐方法中，两个用户的相似度为二者的偏好内容集合的交集中所包括的内容数量与二者的偏好内容集合的并集中所包括的内容数量的比值。

可选地，在根据本发明的内容推荐方法中，目标用户的候选内容集合为各相似用户的偏好内容集合的并集与目标用户的偏好内容集合之差。

可选地，在根据本发明的内容推荐方法中，还包括步骤：分别计算候选内容集合中的每一个候选内容与目标用户的偏好内容集合的关联度；将关联度小于第四阈值的候选内容或关联度最小的第四数量个候选内容从候选内容集合中删除。

可选地，在根据本发明的内容推荐方法中，候选内容与目标用户的偏好内容集合的关联度为候选内容与目标用户的偏好内容的相似度与目标用户对偏好内容的偏好程度之积的平均值。