[发明专利]内容推荐方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种内容推荐方法及装置，包括：响应于针对目标信息流对象内容请求，从目标信息流对象发布的多个内容中选取与内容请求对应的候选内容；确定与候选内容对应的时间分；将候选内容输入到机器学习模型中进行处理，得到待推荐的用户对候选内容进行目标行为的原始预估分；对原始预估分进行转换运算，得到用户对候选内容进行目标行为的映射分，转换运算用于将原始预估分转换为稳态分布的映射分；对映射分和时间分进行加权融合，得到候选内容的目标分；根据所述候选内容的目标分向所述用户进行内容推荐。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种内容推荐方法及装置。

背景技术

信息流产品以瀑布流的方式分发内容产品，常见的信息流产品如购物类应用，其对应分发的内容产品为商品、新闻类应用，其对应分发的内容产品为新闻信息。

一些场景下，用户在订阅信息流产品后，针对该信息流产品中的一些信息会发起信息请求，针对用户的信息请求，从该信息流产品发布的各个内容中挑选满足该信息请求的内容，通常情况下，采用时间线定值法对选取的满足该信息请求的内容进行排序，再按照该排序由高到底的顺序依次为用户推荐该信息流产品的内容。其中，时间线定值法指的是将用户当次请求信息流产品的时间戳与信息流产品发布的内容的时间戳之间的差值对应的区间内的时间分，与机器学习模型预估的该条内容的与预估分直接相加后，得到单条内容的排序得分，再按照各条内容的排序得分进行排序选取得分较高的内容推荐给用户。但是采用该种方式，由于机器学习模型的预估分是非稳态且实时变化的，将机器学习模型的预估分值与时间分直接相加的分值并不符合稳态分布，进而导致各内容的排序效果不稳定和可靠性较低，为用户推荐的内容也不能满足用户的需求，导致用户的体验感较低。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种内容推荐方法及装置，以解决内容排序效果不稳定和可靠性低的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种内容推荐方法，包括：响应于针对目标信息流对象发起的内容请求，从所述目标信息流对象发布的多个内容中选取与所述内容请求对应的候选内容；确定与所述候选内容对应的时间分；将所述候选内容输入到机器学习模型中进行处理，得到待推荐的用户对所述候选内容进行目标行为的原始预估分；对所述原始预估分进行转换运算，得到所述用户对所述候选内容进行目标行为的映射分，所述转换运算用于将所述原始预估分转换为稳态分布的映射分；对所述映射分和所述时间分进行加权融合，得到所述候选内容的目标分；根据所述候选内容的目标分向所述用户进行内容推荐。

第二方面，本申请实施例提供了一种内容推荐装置，内容推荐装置包括：选取模块，用于响应于针对目标信息流对象发起的内容请求，从所述目标信息流对象发布的多个内容中选取与所述内容请求对应的候选内容；确定模块，用于确定与所述候选内容对应的时间分；处理模块，用于将所述候选内容输入到机器学习模型中进行处理，得到待推荐的用户对所述候选内容进行目标行为的原始预估分；运算模块，用于对所述原始预估分进行转换运算，得到所述用户对所述候选内容进行目标行为的映射分，所述转换运算用于将所述原始预估分转换为稳态分布的映射分；融合模块，用于对所述映射分和所述时间分进行加权融合，得到所述候选内容的目标分；推荐模块，用于根据所述候选内容的目标分向所述用户进行内容推荐。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，处理器、通信接口以及存储器通过总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序，实现如第一方面的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面的方法步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，芯片包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面的方法步骤。