[发明专利]媒体内容的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种媒体内容的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户历史行为；所述用户历史行为包括用户账户在访问多个媒体内容时的多个历史操作行为；其中，每个所述历史操作行为具有对应的已访问媒体内容；

根据每个所述历史操作行为对应的已访问媒体内容和各个所述已访问媒体内容之间的内容相似度，确定所述用户账户对应的兴趣偏好特征；

根据所述兴趣偏好特征，从多个候选媒体内容中挑选待推荐媒体内容进行推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述历史操作行为对应的已访问媒体内容和各个所述已访问媒体内容之间的内容相似度，确定所述用户账户对应的兴趣偏好特征，包括：

分别获取各个所述历史操作行为的已访问媒体内容对应的内容特征向量；

根据各个所述内容特征向量，确定各个所述已访问媒体内容之间的内容相似度；

基于所述内容相似度，对所述已访问媒体内容的内容特征进行加权，得到加权后的内容特征；所述加权后的内容特征用于表征所述用户账户对应的兴趣偏好特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述内容特征向量，确定各个所述已访问媒体内容之间的内容相似度，包括：

对各个所述内容特征向量进行组合，构建内容特征矩阵；所述内容特征矩阵用于表征所述已访问媒体内容的内容特征；

根据内容特征矩阵，确定相似度特征矩阵；所述相似度特征矩阵用于表征各个所述已访问媒体内容之间的内容相似度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据内容特征矩阵，确定相似度特征矩阵，包括：

对所述内容特征矩阵进行转置，得到转置后的内容特征矩阵；

将所述内容特征矩阵和所述转置后的内容特征矩阵进行矩阵乘法，得到第一特征矩阵；

将所述第一特征矩阵，作为所述相似度特征矩阵。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述内容相似度，对所述已访问媒体内容的内容特征进行加权，得到加权后的内容特征，包括：

对所述相似度特征矩阵进行矩阵归一化处理，得到归一化后的相似度特征矩阵；

将所述归一化后的相似度特征矩阵和所述内容特征矩阵进行矩阵乘法，得到第二特征矩阵；

根据所述第二特征矩阵，确定所述加权后的内容特征矩阵。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户兴趣特征，从多个候选媒体内容中挑选待推荐媒体内容进行推荐，包括：

获取所述候选媒体内容的内容类型特征；

根据所述兴趣偏好特征和所述内容类型特征，确定所述用户账户访问所述候选媒体内容对应的访问概率值；

将所述访问概率值大于预设阈值的候选媒体内容，作为所述待推荐媒体内容；

推荐所述待推荐媒体内容至所述用户账户。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述兴趣偏好特征和所述内容类型特征，确定所述用户账户访问所述候选媒体内容对应的访问概率值，包括：

获取所述用户账户的用户账户信息，并根据所述用户账户信息对应的特征矩阵和所述兴趣偏好特征对应的特征矩阵，确定所述用户账户的用户特征矩阵；

获取所述候选媒体内容的作者信息；并根据所述作者信息对应的特征矩阵和所述内容类型特征对应的特征矩阵，确定所述候选媒体内容的内容特征矩阵；

根据所述用户特征矩阵和所述内容特征矩阵，确定所述用户账户访问所述候选媒体内容对应的访问概率值。

8.一种媒体内容的推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取用户历史行为；所述用户历史行为包括用户账户在访问多个媒体内容时的多个历史操作行为；其中，每个所述历史操作行为具有对应的已访问媒体内容；

确定模块，用于根据每个所述历史操作行为的已访问媒体内容和多个所述已访问媒体内容之间的内容相似度，确定所述用户账户对应的兴趣偏好特征；

推荐模块，用于根据所述兴趣偏好特征，从多个候选媒体内容中挑选待推荐媒体内容进行推荐。