[发明专利]内容项推荐方法、装置、服务器以及存储介质

说明书

本公开提供了一种内容项推荐方法、装置、服务器以及存储介质，属于数据处理领域。所述方法包括：获取目标用户的用户特征向量和多个内容项的内容项特征向量；将所述目标用户的用户特征向量和所述多个内容项的内容项特征向量输入到内容项推荐模型中，由所述内容项推荐模型预测所述目标用户对每个内容项进行每种交互行为的概率；基于所述每种交互行为的概率，向所述目标用户推荐所述多个内容项中的目标内容项，所述目标内容项为符合推荐条件的内容项。本公开中服务器通过分别预测多种交互行为的概率，可以更加全面的判断用户是否对目标内容项感兴趣，将符合用户喜好的内容项推荐给用户。

技术领域

本公开涉及数据处理领域，特别涉及一种内容项推荐方法、装置、服务器以及存储介质。

背景技术

在网络技术飞速发展的今天，人们会通过智能设备上各种各样的内容项进行学习或放松，而如何向用户推荐用户感兴趣的内容项也受到越来越多内容项推荐平台的关注。

相关技术中，内容项推荐平台为了向用户推荐其感兴趣的内容项，往往会基于点击率预估模型预测用户点击某个内容项的概率，并将用户点击概率最高的内容项推荐给用户。

在采用上述内容项推荐方式进行内容项推荐时，用户可能会对推荐的内容项进行点击，但是点击后却发现对内容项的内容不感兴趣，长久以来会对用户体验产生负面影响，也即是采用点击率预估模型推荐的内容项不符合用户的喜好，内容项推荐效果不佳。

发明内容

本公开实施例提供了一种内容项推荐方法、装置、服务器以及存储介质，可以解决相关技术中内容项推荐效果不佳的问题。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种内容项推荐方法，所述方法包括：

获取目标用户的用户特征向量和多个内容项的内容项特征向量；

将所述目标用户的用户特征向量和所述多个内容项的内容项特征向量输入到内容项推荐模型中，由所述内容项推荐模型预测所述目标用户对每个内容项进行每种交互行为的概率；

基于所述每种交互行为的概率，向所述目标用户推荐所述多个内容项中的目标内容项，所述目标内容项为符合推荐条件的内容项。

一方面，提供了一种内容项推荐装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标用户的用户特征向量和多个内容项的内容项特征向量；

输入模块，用于将所述目标用户的用户特征向量和所述多个内容项的内容项特征向量输入到内容项推荐模型中；

预测模块，用于由所述内容项推荐模型预测所述目标用户对每个内容项进行每种交互行为的概率；

推荐模块，用于基于所述每种交互行为的概率，向所述目标用户推荐所述多个内容项中的目标内容项，所述目标内容项为符合推荐条件的内容项目标内容项。

在一种可能的实施方式中，所述预测模块包括：

第一获取单元，用于将所述目标用户的用户特征向量和每个内容项特征向量输入线性子模型中进行加权求和，得到每个所述内容项特征向量对应的第一向量；

第二获取单元，用于将所述目标用户的用户特征向量和所述每个内容项特征向量输入到多个深度学习子模型中，由所述深度学习子模型输出每个所述内容项特征向量对应的第二向量；

第三获取单元，用于将所述目标用户的用户特征向量和每个内容项特征向量输入到特征交叉子模型中，由所述特征交叉子模型进行特征交叉，得到每个所述内容项特征向量对应的第三向量；

确定单元，用于基于所述每个内容项特征向量对应的第一向量、所述每个内容项特征向量对应的第二向量和所述每个内容项特征向量对应的第二向量，确定所述目标用户对每个内容项进行每种交互行为的概率。