內(nèi)容推薦方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及計算機技術(shù)領(lǐng)域，特別設(shè)及一種內(nèi)容推薦方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 用戶在瀏覽網(wǎng)頁的過程中，經(jīng)常會被網(wǎng)頁中的一些圖片所吸引，此時用戶通常會 點擊該些圖片，W進一步欣賞圖片。根據(jù)用戶的點擊行為，可W對用戶進行圖片推薦。
[0003] 現(xiàn)有技術(shù)提供的一種圖片推薦方法包括；對于電子設(shè)備中存儲的每張圖片，電子 設(shè)備統(tǒng)計每張圖片的總點擊次數(shù)，按照總點擊次數(shù)由多到少的順序?qū)γ繌垐D片進行排名， 將排在前列的圖片推薦給用戶。
[0004] 當(dāng)根據(jù)圖片的總點擊次數(shù)的排名來推薦圖片時，對所有用戶推薦的圖片相同，而 不同用戶所感興趣的圖片不同，導(dǎo)致圖片推薦的準(zhǔn)確率較低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為了解決對所有的用戶推薦相同的圖片，導(dǎo)致圖片推薦的準(zhǔn)確率較低的問題，本 發(fā)明實施例提供了一種內(nèi)容推薦方法及裝置。所述技術(shù)方案如下：
[0006] 第一方面，提供了一種內(nèi)容推薦方法，所述方法包括：
[0007] 根據(jù)用戶瀏覽的內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽計算所述用戶對應(yīng)的第一向量，所述第一 向量的n個分量中的每個分量對應(yīng)于一個主題標(biāo)簽，且所述分量的數(shù)值為所述主題標(biāo)簽在 所述用戶感興趣的各個主題標(biāo)簽中的權(quán)重，n為正整數(shù)；
[000引根據(jù)每個待推薦內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽計算所述待推薦內(nèi)容對應(yīng)的第二向量，所 述第二向量的n個分量分別與所述第一向量的n個分量對應(yīng)，且每個分量的數(shù)值為所述待 推薦內(nèi)容屬于對應(yīng)的主題標(biāo)簽的權(quán)重；
[0009] 計算所述第一向量和每個第二向量之間的相似度；
[0010] 將相似度滿足推薦條件的待推薦內(nèi)容確定為推薦給所述用戶的內(nèi)容。
[0011] 第二方面，提供了一種內(nèi)容推薦裝置，所述裝置包括：
[0012] 第一計算模塊，用于根據(jù)用戶瀏覽的內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽計算所述用戶對應(yīng)的 第一向量，所述第一向量的n個分量中的每個分量對應(yīng)于一個主題標(biāo)簽，且所述分量的數(shù) 值為所述主題標(biāo)簽在所述用戶感興趣的各個主題標(biāo)簽中的權(quán)重，n為正整數(shù)；
[0013] 第二計算模塊，用于根據(jù)每個待推薦內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽計算所述待推薦內(nèi)容 對應(yīng)的第二向量，所述第二向量的n個分量分別與所述第一向量的n個分量對應(yīng)，且每個分 量的數(shù)值為所述待推薦內(nèi)容屬于對應(yīng)的主題標(biāo)簽的權(quán)重；
[0014] 相似度計算模塊，用于計算所述第一計算模塊得到的所述第一向量和所述第二計 算模塊得到的每個第二向量之間的相似度；
[0015] 內(nèi)容確定模塊，用于將所述相似度計算模塊得到的相似度滿足推薦條件的待推薦 內(nèi)容確定為推薦給所述用戶的內(nèi)容。
[0016] 本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案的有益效果是：
[0017] 通過根據(jù)用戶瀏覽的內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽計算用戶對應(yīng)的第一向量，第一向量 的n個分量中的每個分量對應(yīng)于一個主題標(biāo)簽，且分量的數(shù)值為主題標(biāo)簽在用戶感興趣的 各個主題標(biāo)簽中的權(quán)重；根據(jù)每個待推薦內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽計算待推薦內(nèi)容對應(yīng)的第 二向量，第二向量的n個分量分別與第一向量的n個分量對應(yīng)，且每個分量的數(shù)值為待推薦 內(nèi)容屬于對應(yīng)的主題標(biāo)簽的權(quán)重；計算第一向量和每個第二向量之間的相似度；將相似度 滿足推薦條件的待推薦內(nèi)容確定為推薦給用戶的內(nèi)容，可W根據(jù)用戶瀏覽的圖片為用戶推 薦圖片，解決了對所有的用戶推薦相同的圖片，導(dǎo)致圖片推薦的準(zhǔn)確率較低的問題，達到了 提高圖片推薦的準(zhǔn)確率的效果。
【附圖說明】
[0018] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使 用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于 本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可W根據(jù)該些附圖獲得其他 的附圖。
[0019] 圖1是本發(fā)明一個實施例提供的內(nèi)容推薦方法的方法流程圖；
[0020] 圖2是本發(fā)明另一實施例提供的內(nèi)容推薦方法的方法流程圖；
[0021] 圖3是本發(fā)明一個實施例提供的內(nèi)容推薦裝置的結(jié)構(gòu)框圖；
[0022] 圖4是本發(fā)明再一實施例提供的內(nèi)容推薦裝置的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實施方式】
[0023] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施方 式作進一步地詳細(xì)描述。
[0024] 請參考圖1，其示出了本發(fā)明一個實施例提供的內(nèi)容推薦方法的方法流程圖，該內(nèi) 容推薦方法可W應(yīng)用于電子設(shè)備中，該電子設(shè)備可W是服務(wù)器或終端，該終端可W是智能 電視、智能手機或者平板電腦等等。該內(nèi)容推薦方法，包括：
[00巧]步驟101，根據(jù)用戶瀏覽的內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽計算用戶對應(yīng)的第一向量，該第 一向量的n個分量中的每個分量對應(yīng)于一個主題標(biāo)簽，且分量的數(shù)值為主題標(biāo)簽在用戶感 興趣的各個主題標(biāo)簽中的權(quán)重，n為正整數(shù)。
[0026] 步驟102,根據(jù)每個待推薦內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽計算待推薦內(nèi)容對應(yīng)的第二向 量，該第二向量的n個分量分別與第一向量的n個分量對應(yīng)，且每個分量的數(shù)值為待推薦內(nèi) 容屬于對應(yīng)的主題標(biāo)簽的權(quán)重。
[0027] 步驟103,計算第一向量和每個第二向量之間的相似度。
[002引步驟104,將相似度滿足推薦條件的待推薦內(nèi)容確定為推薦給用戶的內(nèi)容。
[0029] 綜上所述，本發(fā)明實施例提供的內(nèi)容推薦方法，通過根據(jù)用戶瀏覽的內(nèi)容所對應(yīng) 的主題標(biāo)簽計算用戶對應(yīng)的第一向量，第一向量的n個分量中的每個分量對應(yīng)于一個主題 標(biāo)簽，且分量的數(shù)值為主題標(biāo)簽在用戶感興趣的各個主題標(biāo)簽中的權(quán)重；根據(jù)每個待推薦 內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽計算待推薦內(nèi)容對應(yīng)的第二向量，第二向量的n個分量分別與第一 向量的n個分量對應(yīng)，且每個分量的數(shù)值為待推薦內(nèi)容屬于對應(yīng)的主題標(biāo)簽的權(quán)重；計算 第一向量和每個第二向量之間的相似度；將相似度滿足推薦條件的待推薦內(nèi)容確定為推薦 給用戶的內(nèi)容，可w根據(jù)用戶瀏覽的圖片為用戶推薦圖片，解決了對所有的用戶推薦相同 的圖片，導(dǎo)致圖片推薦的準(zhǔn)確率較低的問題，達到了提高圖片推薦的準(zhǔn)確率的效果。
[0030] 請參考圖2，其示出了本發(fā)明另一實施例提供的內(nèi)容推薦方法的方法流程圖，該內(nèi) 容推薦方法可W應(yīng)用于電子設(shè)備中，該電子設(shè)備可W是服務(wù)器或終端，該終端可W是智能 電視、智能手機或者平板電腦等等。該內(nèi)容推薦方法，包括：
[0031] 步驟201，獲取用戶本次瀏覽的內(nèi)容所對應(yīng)的當(dāng)前主題標(biāo)簽，將當(dāng)前主題標(biāo)簽添加 到用戶的標(biāo)簽集合中，該標(biāo)簽集合還包括歷史主題標(biāo)簽，該歷史主題標(biāo)簽是用戶在歷史時 刻瀏覽的內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽。
[0032] 用戶本次瀏覽的內(nèi)容可W是文本、圖片、音頻、視頻中的一種。其中，文本、圖片、音 頻、視頻可W直接展示在網(wǎng)頁中，也可鏈接或附件的形式展示在網(wǎng)頁中，本實施例不限 定內(nèi)容在網(wǎng)頁中的展示形式。用戶可W通過點擊、選中、購買等操作來瀏覽內(nèi)容。
[0033] 本實施例中，每個內(nèi)容對應(yīng)于至少一個主題標(biāo)簽，每個主題標(biāo)簽用于描述一個主 題。比如，內(nèi)容是一張"牛奶"的廣告圖片，則該內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽可W是"早餐"、"飲 料"、"補品"等。其中，一個主題包括具有相似功能的內(nèi)容，比如，主題"早餐"包括的內(nèi)容是 "牛奶"、"蛋糕"、"粥"等。
[0034] 內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽可W是人為指定的，也可W是對該內(nèi)容的描述信息進行分 析后確定的。當(dāng)根據(jù)對內(nèi)容的描述信息進行分析來確定主題標(biāo)簽時，電子設(shè)備預(yù)先讀取內(nèi) 容庫中的每個內(nèi)容，對于每個內(nèi)容，電子設(shè)備先對該內(nèi)容的描述信息進行分詞。比如，內(nèi)容 的描述信息是"牛奶和蘋果搭配更健康"，則電子設(shè)備可W從該描述信息中提取出分詞"牛 奶"和"蘋果"。電子設(shè)備再根據(jù)語義模型確定每個分詞所對應(yīng)的主題標(biāo)簽。比如，"牛奶" 對應(yīng)的主題標(biāo)簽是"早餐"、"飲料"、"補品"，"蘋果"對應(yīng)的主題標(biāo)簽是"早餐"、"水果"，則可 W將"早餐"、"飲料"、"補品"、"水果"確定為該內(nèi)容所對應(yīng)的主題標(biāo)簽。其中，語義模型可 W是LDA(XatentDirichletAllocation,文檔主題生成模型）、word2vec等，本實施例不 作限定。
[0035] 需要說明的是，電子設(shè)備可W直接將根據(jù)各個分詞得到的主題標(biāo)簽確定為該內(nèi)容 所對應(yīng)的