[发明专利]一种内容推荐方法及装置、设备、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：

获取接收到的访问请求对应的至少两个内容，以及每一所述内容对应的预测点击率；所述预测点击率是点击率模型以对应的内容为输入时的输出；所述点击率模型是在训练数据中的训练样本和所述训练数据中的训练样本对的监督下的训练的；

根据每一所述内容对应的预测点击率，对所述至少两个内容进行排序；

根据所述排序结果输出所述至少两个内容。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述训练数据中的训练样本输入所述点击率模型，获得所述点击率模型输出的每一所述训练样本对应的预估值；

根据所述训练数据中各训练样本对应的预估值，和所述训练数据中各训练样本对对应的预估值对，确定整体损失；

当所述整体损失满足调整条件，对所述点击率模型的参数进行调整，得到调整后的点击率模型；

将所述训练数据中各训练样本继续输入所述调整后的点击率模型，直到所述点击率模型收敛。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练数据中各训练样本的预估值，和所述训练数据中各训练样本对的预估值，确定整体损失，包括：

根据每一所述训练样本对应的预估值，和对应的点击率，确定第一损失；

根据每一所述训练样本对对应的预估值对，确定第二损失；

根据所述第一损失和所述第二损失，得到所述整体损失。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据每一所述训练样本对对应的预估值对，确定第二损失之前，所述根据所述训练数据中各训练样本的预估值，和所述训练数据中各训练样本对的预估值，确定整体损失，包括：

获取所述训练数据中，对应同一访问请求的训练样本组；

确定所述训练样本组中的正样本和负样本；

将所述正样本和所述负样本组合，得到所述训练样本对。

5.根据权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

以访问请求为粒度对所述训练数据进行聚类，得到各访问请求对应的训练样本组；

基于所述训练样本组，将所述训练数据划分为训练日志集；所述训练样本集包括设定数量的将训练样本组；

对应的，将所述训练数据中的训练样本输入所述点击率模型，包括：

基于训练样本组，将所述训练数据分批输入所述点击率模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定用户的击操作针对的目标内容；

确定与所述目标内容具有关联关系的关联内容；

确定所述目标内容与所述关联内容之间的对比信息，并输出所述对比信息。

7.一种内容推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取接收到的访问请求对应的至少两个内容，以及每一所述内容对应的预测点击率；所述预测点击率是点击率模型以对应的内容为输入时的输出；所述点击率模型是在训练数据中的训练样本和所述训练数据中的训练样本对的监督下的训练的；

排序单元，用于根据每一所述内容对应的预测点击率，对所述至少两个内容进行排序；

输出单元，用于根据所述排序结果输出所述至少两个内容。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

预测单元，用于将所述训练数据中的训练样本输入所述点击率模型，获得所述点击率模型输出的每一所述训练样本对应的预估值；

损失单元，用于根据所述训练数据中各训练样本对应的预估值，和所述训练数据中各训练样本对对应的预估值对，确定整体损失；

调整单元，用于当所述整体损失满足调整条件，对所述点击率模型的参数进行调整，得到调整后的点击率模型；

所述预测单元，还用于将所述训练数据中各训练样本继续输入所述调整后的点击率模型，直到所述点击率模型收敛。