[发明专利]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，所述方法包括：

获取内容推荐池以及目标帐号在历史时间段内的历史交互内容，所述历史交互内容对应有第一标题，所述内容推荐池中包括第二标题，所述第二标题为在当前时间段内用于推荐的候选内容的标题；

将所述第一标题和所述第二标题输入召回模型，输出得到与所述第一标题关联的n个所述第二标题，其中，所述召回模型用于基于标题的语义隐向量对所述标题进行相似度分析，n为正整数；

根据n个所述第二标题对应的n个第一候选内容，确定向所述目标帐号进行推荐的目标内容。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一标题和所述第二标题输入召回模型，输出得到与所述第一标题关联的n个第二标题，包括：

通过所述召回模型提取所述第一标题的第一语义隐向量和所述第二标题的第二语义隐向量；

对所述第一语义隐向量和所述第二语义隐向量进行相似度分析，输出得到与所述第一标题相似度最高的n个所述第二标题。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述召回模型提取所述第一标题的第一语义隐向量和所述第二标题的第二语义隐向量，包括：

通过所述召回模型提取所述第一标题的第一字向量、第一段向量和第一位置向量；将所述第一字向量、所述第一段向量和所述第一位置向量通过至少两层变形隐层进行语义提取，得到所述第一语义隐向量；

通过所述召回模型提取所述第二标题的第二字向量、第二段向量和第二位置向量；将所述第二字向量、所述第二段向量和所述第二位置向量通过至少两层所述变形隐层进行语义提取，得到所述第二语义隐向量。

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述根据n个所述第二标题对应的n个第一候选内容，确定向所述目标帐号进行推荐的目标内容，包括：

确定所述n个所述第二标题对应的n个所述第一候选内容；

获取所述目标帐号对应的m个第二候选内容，所述第二候选内容为基于其他召回方式从所述内容推荐池中获取的候选内容，m为正整数，所述其他召回方式包括基于点击行为的协同过滤方式、基于文本内容的协同过滤方式中的至少一种；

从n个所述第一候选内容和m个所述第二候选内容中确定向所述目标帐号进行推荐的所述目标内容。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从n个所述第一候选内容和m个所述第二候选内容中确定向所述目标帐号进行推荐的所述目标内容，包括：

对n个所述第一候选内容和m个所述第二候选内容进行点击率预测，得到预测结果；

根据所述预测结果对n个所述第一候选内容和m个所述第二候选内容进行排序，得到第一排序结果；

根据所述第一排序结果向所述目标帐号推荐所述目标内容。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一排序结果向所述目标帐号推荐所述目标内容，包括：

将按序排列的n个所述第一候选内容和m个所述第二候选内容，基于预设多样性要求进行二次排序，得到第二排序结果；

从所述第二排序结果中按序向所述目标帐号推荐所述目标内容。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对n个所述第一候选内容和m个所述第二候选内容进行点击率预测，得到预测结果，包括：

获取所述目标帐号的画像数据和环境数据，所述画像数据中包括所述目标帐号的静态个性化数据和动态行为数据；

获取所述第一候选内容和所述第二候选内容的内容特征数据；

根据所述画像数据、所述环境数据和所述内容特征数据对n个所述第一候选内容和m个所述第二候选内容进行点击率预测。