[发明专利]内容推荐方法及装置、计算机设备及可读介质

权利要求书

1.一种内容推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取历史行为数据；

根据所述历史行为数据获取潜在关键词；

将所述潜在关键词与所述历史行为数据中关联的文本内容进行打标，得到标注数据库，被收入至所述标注数据库中的所述潜在关键词与关联的文本内容具备相同的用户兴趣点；

接收当前搜索数据，根据所述当前搜索数据在所述标注数据库中进行匹配，推荐与所述潜在关键词相关联的文本内容；所述当前搜索数据与至少一个所述潜在关键词之间肯定具有相同的用户兴趣点；

其中，所述历史行为数据包括历史搜索数据，所述潜在关键词为第一类潜在关键词；

所述根据所述历史行为数据获取潜在关键词的步骤，包括：

查找所述历史搜索数据，确定预筛选模板；

根据所述预筛选模板，确定模糊关键词；

基于所述模糊关键词，进一步查找所述历史搜索数据，确定精细筛选模板；

根据所述精细筛选模板，确定明确关键词；

依次不断更新筛选模板和关键词，以生成所述第一类潜在关键词，所述第一类潜在关键词包括所述模糊关键词和所述明确关键词。

2.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述历史行为数据还包括历史点击数据，所述潜在关键词为第二类潜在关键词；

所述根据所述历史行为数据获取潜在关键词的步骤，包括：

查找所述历史点击数据，比较所述历史点击数据与所述历史搜索数据的相关度；

当所述历史点击数据与所述历史搜索数据的相关度高于预设相关度阈值，则所述历史搜索数据作为所述第二类潜在关键词。

3.根据权利要求2所述的内容推荐方法，其特征在于，所述比较所述历史点击数据与所述历史搜索数据的相关度的步骤包括：

对所述历史搜索数据进行拆分，获得历史搜索分词；

将所述历史点击数据与所述历史搜索分词进行比较，获取所述历史点击数据与所述历史搜索分词的相关度。

4.根据权利要求3所述的内容推荐方法，其特征在于，所述相关度包括覆盖度、词性分数、分散度或顺序度中的至少一种。

5.根据权利要求1－4中任一项所述的内容推荐方法，其特征在于，在所述将所述潜在关键词与所述历史行为数据中关联的文本内容进行打标，得到标注数据库的步骤之后还包括：

获取未能进入所述标注数据库的文本内容的未打标标题；

将所述未打标标题与所述潜在关键词进行匹配，若所述未打标标题中包含了所述潜在关键词中的特定关键词，则将所述特定关键词与所述未能进入所述标注数据库的文本内容进行打标，并收入到所述标注数据库。

6.一种内容推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取历史行为数据，所述历史行为数据包括历史搜索数据和历史点击数据；

根据所述历史搜索数据确定第一类潜在关键词，根据所述历史点击数据确定第二类潜在关键词；

将所述第一类潜在关键词和第二类潜在关键词与所述历史行为数据中关联的文本内容进行打标，得到标注数据库，被收入至所述标注数据库中的所述潜在关键词与关联的文本内容具备相同的用户兴趣点；

接收当前搜索数据，根据所述当前搜索数据在所述标注数据库中进行匹配，推荐与所述潜在关键词相关联的文本内容；所述当前搜索数据与至少一个所述潜在关键词之间肯定具有相同的用户兴趣点；

所述根据所述历史搜索数据确定第一类潜在关键词的步骤，包括：

查找所述历史搜索数据，确定预筛选模板；

根据所述预筛选模板，确定模糊关键词；

基于所述模糊关键词，进一步查找所述历史搜索数据，确定精细筛选模板；

根据所述精细筛选模板，确定明确关键词；

依次不断更新筛选模板和关键词，以生成所述第一类潜在关键词，所述第一类潜在关键词包括所述模糊关键词和所述明确关键词。