[发明专利]内容推荐方法及装置有效
申请号: | 201510337165.2 | 申请日: | 2015-06-17 |
公开(公告)号: | CN104965889B | 公开(公告)日: | 2017-06-13 |
发明(设计)人: | 尹程果 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138 | 代理人: | 张所明 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 内容 推荐 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,特别涉及一种内容推荐方法及装置。
背景技术
用户在浏览网页的过程中,经常会被网页中的一些图片所吸引,此时用户通常会点击这些图片,以进一步欣赏图片。根据用户的点击行为,可以对用户进行图片推荐。
现有技术提供的一种图片推荐方法包括:对于电子设备中存储的每张图片,电子设备统计每张图片的总点击次数,按照总点击次数由多到少的顺序对每张图片进行排名,将排在前列的图片推荐给用户。
当根据图片的总点击次数的排名来推荐图片时,对所有用户推荐的图片相同,而不同用户所感兴趣的图片不同,导致图片推荐的准确率较低。
发明内容
为了解决对所有的用户推荐相同的图片,导致图片推荐的准确率较低的问题,本发明实施例提供了一种内容推荐方法及装置。所述技术方案如下:
第一方面,提供了一种内容推荐方法,所述方法包括:
根据用户浏览的内容所对应的主题标签计算所述用户对应的第一向量,所述第一向量的n个分量中的每个分量对应于一个主题标签,且所述分量的数值为所述主题标签在所述用户感兴趣的各个主题标签中的权重,n为正整数;
根据每个待推荐内容所对应的主题标签计算所述待推荐内容对应的第二向量,所述第二向量的n个分量分别与所述第一向量的n个分量对应,且每个分量的数值为所述待推荐内容属于对应的主题标签的权重;
计算所述第一向量和每个第二向量之间的相似度;
将相似度满足推荐条件的待推荐内容确定为推荐给所述用户的内容。
第二方面,提供了一种内容推荐装置,所述装置包括:
第一计算模块,用于根据用户浏览的内容所对应的主题标签计算所述用户对应的第一向量,所述第一向量的n个分量中的每个分量对应于一个主题标签,且所述分量的数值为所述主题标签在所述用户感兴趣的各个主题标签中的权重,n为正整数;
第二计算模块,用于根据每个待推荐内容所对应的主题标签计算所述待推荐内容对应的第二向量,所述第二向量的n个分量分别与所述第一向量的n个分量对应,且每个分量的数值为所述待推荐内容属于对应的主题标签的权重;
相似度计算模块,用于计算所述第一计算模块得到的所述第一向量和所述第二计算模块得到的每个第二向量之间的相似度;
内容确定模块,用于将所述相似度计算模块得到的相似度满足推荐条件的待推荐内容确定为推荐给所述用户的内容。
本发明实施例提供的技术方案的有益效果是:
通过根据用户浏览的内容所对应的主题标签计算用户对应的第一向量,第一向量的n个分量中的每个分量对应于一个主题标签,且分量的数值为主题标签在用户感兴趣的各个主题标签中的权重;根据每个待推荐内容所对应的主题标签计算待推荐内容对应的第二向量,第二向量的n个分量分别与第一向量的n个分量对应,且每个分量的数值为待推荐内容属于对应的主题标签的权重;计算第一向量和每个第二向量之间的相似度;将相似度满足推荐条件的待推荐内容确定为推荐给用户的内容,可以根据用户浏览的图片为用户推荐图片,解决了对所有的用户推荐相同的图片,导致图片推荐的准确率较低的问题,达到了提高图片推荐的准确率的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例提供的内容推荐方法的方法流程图;
图2是本发明另一实施例提供的内容推荐方法的方法流程图;
图3是本发明一个实施例提供的内容推荐装置的结构框图;
图4是本发明再一实施例提供的内容推荐装置的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
请参考图1,其示出了本发明一个实施例提供的内容推荐方法的方法流程图,该内容推荐方法可以应用于电子设备中,该电子设备可以是服务器或终端,该终端可以是智能电视、智能手机或者平板电脑等等。该内容推荐方法,包括:
步骤101,根据用户浏览的内容所对应的主题标签计算用户对应的第一向量,该第一向量的n个分量中的每个分量对应于一个主题标签,且分量的数值为主题标签在用户感兴趣的各个主题标签中的权重,n为正整数。
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