[发明专利]一种内容推荐方法、计算设备以及存储介质

权利要求书

1.一种内容推荐方法，在计算设备中执行，所述方法包括：

获取内容集合中每个内容在当前投放过程中的当前点击次数和当前展示次数，以及在历史投放过程中的历史点击次数和历史展示次数，并将每个内容的当前点击次数与历史点击次数求和，得到第一统计值，将每个内容的当前展示次数与历史展示次数求和后再减去第一统计值，得到第二统计值；

至少基于内容的第一统计值和第二统计值生成贝塔分布，并基于所述贝塔分布生成随机数，作为所述内容的第一分值；

接收到用户操作客户端所发送的网络请求时，按照预定召回策略从所述内容集合中获取多个内容作为候选集合；

对于候选内容集合中的每个内容，基于用户的用户特征与内容的内容特征，估计所述用户对所述内容的点击概率，作为所述内容的第二分值；

将内容的第一分值与第二分值进行加权求和，得到所述内容的推荐分值，并按照推荐分值从大到小的顺序，从所述候选集合中选出预定数目个内容，作为推荐内容。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述至少基于内容的第一统计值和第二统计值生成贝塔分布，包括：

若所述第二统计值不大于预定阈值，则将所述第一统计值和第二统计值作为两个形状参数，生成贝塔分布；

若所述第二统计值大于预定阈值，则将所述第二统计值缩小到所述预定阈值，将所述第二统计值按照相同的比例进行缩小，并将缩小后的第一统计值和缩小后的第二统计值作为两个形状参数，生成贝塔分布。

3.如权利要求1所述的方法，还包括，获取内容集合中每种内容类型所包括的多个内容在历史投放过程中的历史平均点击次数和历史平均展示次数，将历史平均点击次数作为第三统计值，将历史平均展示次数与历史点击次数之差作为第四统计值；

所述至少基于内容的第一统计值和第二统计值生成贝塔分布，包括：

将所述第一统计值和第三统计值进行求和，得到第一和值；

将所述第二统计值和第三统计值进行求和，得到第二和值；

将所述第一和值和第二和值作为两个形状参数，生成贝塔分布。

4.如权利要求3所述的方法，其中，若所述第二统计值大于预定阈值，则将所述第二统计值缩小到所述预定阈值再进行求和，并将所述第二统计值按照相同的比例进行缩小后再进行求和。

5.如权利要求3或4所述的方法，其中，所述内容类型包括如下的至少一个：长文、短文、视频和游记。

6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述估计所述用户对所述内容的点击概率，包括：

将所述用户特征和所述内容特征输入到预设的点击率预估模型进行处理，输出所述用户对所述内容的点击概率。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述点击率预估模型采用DeepFM模型。

8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，还包括：

将所述推荐内容发送至客户端显示。

9.一种计算设备，包括：

至少一个处理器；和

存储有程序指令的存储器，其中，所述程序指令被配置为适于由所述至少一个处理器执行，所述程序指令包括用于执行如权利要求1-8中任一项所述方法的指令。

10.一种存储有程序指令的可读存储介质，当所述程序指令被计算设备读取并执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。