[发明专利]内容推荐方法及装置、计算机设备及可读介质

说明书

本申请提供了一种内容推荐方法及装置、计算机设备及可读介质，通过历史行为数据获取潜在关键词，并将潜在关键词与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，再根据当前搜索数据在标注数据库中进行匹配，推荐与潜在关键词相关联的文本内容。本申请提供的内容推荐方法可以更准确的抽取潜在关键词，其抽取的潜在关键词不会很泛。抽取的潜在关键词，相比分类体系来说更加明确。具体的，本申请提供的内容推荐方法只有当两篇文本内容具备相同的用户兴趣点时，才会抽取出相同的潜在关键词。由于被收入至标注数据库中的潜在关键词与关联文本内容具备相同的用户兴趣点，因此在推荐给用户的时候，不会出现推荐的文本内容用户不感兴趣的问题。

技术领域

本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种内容推荐方法及装置、计算机设备及可读介质。

背景技术

随着移动时代的到来，内容生态蓬勃发展。网站内包含大量的回答和文章数据，涉及到大量的搜索和推荐场景。而准确的向用户展示搜索结果、推送兴趣内容需要有效的内容推荐，将文本内容转换为更简洁有效的表示。

常见的内容推荐方式有内容类型分类法、特征向量表示法、关键词法。其中，关键词法是最常见的内容推荐方法。现在已有大量基于内容本身获取文本关键词的方法，其主要结果是保证少量关键词和全文内容传达一致的意思，但是关键词法只是从内容生产方的角度来解读内容，目前也需要从内容消费方的角度来提取内容的关键词。由于社区运营主要关注内容的消费过程，因此基于消费方的关键词能够更准确的描述文本内容。

发明内容

本发明的目的在于提供一种内容推荐方法及装置、计算机设备及可读介质，能够基于消费方提供合适的关键词以实现准确的描述文本内容。

本申请提供一种内容推荐方法，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；

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。

在一个实施例中，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。

在一个实施例中，所述历史行为数据包括历史搜索数据和历史点击数据，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。

在一个实施例中，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。