[发明专利]一种内容推荐方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种内容推荐方法，其特征在于，包括：

接收终端发送的内容浏览请求；

根据所述内容浏览请求，获取所述终端对应用户的用户特征数据以及内容浏览行为特征数据；

生成所述用户特征数据的词向量、所述内容浏览行为特征数据对应的词向量；

对所述用户特征数据的词向量以及所述内容浏览行为特征数据对应的词向量进行融合，得到目标特征向量；

根据所述目标特征向量和候选内容的词向量，从候选内容中确定待推荐的目标内容；

向所述终端发送所述目标内容。

2.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述对所述用户特征数据的词向量以及所述内容浏览行为特征数据对应的词向量进行融合，得到目标特征向量，包括：

获取预设内容库中每个内容的热度权重；

基于每个内容的热度权重，对所述用户特征数据的词向量以及所述内容浏览行为特征数据对应的词向量进行加权融合，得到目标特征向量。

3.根据权利要求2所述的内容推荐方法，其特征在于，所述基于每个内容的热度权重，对所述用户特征数据的词向量以及所述内容浏览行为特征数据对应的词向量进行加权融合，得到目标特征向量，包括：

基于每个内容的热度权重，设置所述内容浏览行为特征数据对应的词向量的权重；

根据所述用户特征数据的词向量的预设权重、以及所述内容浏览行为特征数据对应的词向量的权重，对所述用户特征数据的词向量以及所述内容浏览行为特征数据对应的词向量进行加权融合，得到目标特征向量。

4.根据权利要求2所述的内容推荐方法，其特征在于，所述获取预设内容库中每个内容的热度权重，包括：

根据每个内容被浏览过的用户数量、以及总的用户数量，计算每个内容被浏览过的用户数量占比；

基于每个内容被浏览过的用户数量占比，计算预设内容库中每个内容的热度权重。

5.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取样本用户的样本用户特征数据以及样本内容浏览行为特征数据；

根据所述样本用户特征数据以及所述样本内容浏览行为特征数据，对预设的词向量模型进行训练，得到训练后的词向量模型、所述样本用户特征数据的词向量、所述样本内容浏览行为特征数据对应的词向量。

6.根据权利要求5所述的内容推荐方法，其特征在于，所述样本内容浏览行为特征数据包括所述样本用户浏览过的历史浏览内容序列，所述根据所述样本用户特征数据以及所述样本内容浏览行为特征数据，对预设的词向量模型进行训练，得到训练后的词向量模型、所述样本用户特征数据的词向量、所述样本内容浏览行为特征数据对应的词向量，包括：

对所述样本用户特征数据和所述历史浏览内容序列进行融合，得到待训练序列；

基于所述待训练序列，对预设的词向量模型进行训练，得到训练后的词向量模型、所述样本用户特征数据的词向量、所述历史浏览内容序列对应的词向量序列。

7.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标特征向量和候选内容的词向量，从候选内容中确定待推荐的目标内容，包括：

根据所述目标特征向量和候选内容的词向量，获取所述目标特征向量与候选内容的词向量之间的相似度；

根据所述相似度，从候选内容中确定待推荐的目标内容。

8.一种内容推荐装置，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收终端发送的内容浏览请求；

获取单元，用于根据所述内容浏览请求，获取所述终端对应用户的用户特征数据以及内容浏览行为特征数据；

生成单元，用于生成所述用户特征数据的词向量、所述内容浏览行为特征数据对应的词向量；

融合单元，用于对所述用户特征数据的词向量以及所述内容浏览行为特征数据对应的词向量进行融合，得到目标特征向量；

确定单元，用于根据所述目标特征向量和候选内容的词向量，从候选内容中确定待推荐的目标内容；

发送单元，用于向所述终端发送所述目标内容。