[发明专利]一种内容推荐方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种内容推荐方法，其特征在于，包括：

确定用户对感兴趣内容对应的兴趣标签的热度值；

当所述热度值大于第一热度阈值时，确定与所述兴趣标签N度关联的目标标签；其中，N为大于或等于1的整数；

将与所述目标标签关联的内容推荐给所述用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，与所述兴趣标签N度关联的N值的确定方式包括如下至少一种：

获取所述兴趣标签所属内容标签体系的标签密度；根据所述标签密度及预先设定的标签密度与N的正比例关系，确定与所述兴趣标签N度关联的N值；其中，标签密度越大，N值越大；或者，

针对所述兴趣标签所属内容标签体系中的各个内容标签，统计所述用户从当前内容标签切换至另一内容标签的标签跨度；计算所有标签跨度的均值，并将所述均值作为与所述兴趣标签N度关联的N值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定用户对感兴趣内容对应的兴趣标签的热度值之前，还包括：

获取用户对应的特征标签；

将所述特征标签与预先建立的内容标签体系中的内容标签进行比对，并将所述内容标签体系中与所述特征标签匹配的内容标签，作为所述用户的兴趣标签；

将与所述兴趣标签关联的内容作为所述用户的感兴趣内容。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述感兴趣内容推荐给所述用户，并获取所述用户对所述感兴趣内容的第一反馈结果；

根据所述第一反馈结果对所述兴趣标签的热度值进行更新；

所述当所述热度值大于第一热度阈值时，确定与所述兴趣标签N度关联的目标标签，包括：

当更新后的热度值大于第一热度阈值时，确定与所述兴趣标签N度关联的目标标签。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将与所述目标标签关联的内容推荐给所述用户之后，还包括：

获取所述用户对与所述目标标签关联的内容的第二反馈结果；

根据所述第二反馈结果确定所述用户对所述目标标签的热度值；

当所述用户对所述目标标签的热度值大于第二热度阈值时，给所述用户打上与所述目标标签对应的特征标签。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一热度阈值的确定方式，包括：

获取所述用户的特征信息及所述感兴趣内容对应的内容特征；

将所述特征信息及所述内容特征输入预先训练的热度阈值确定模型中，根据所述热度阈值确定模型的输出结果，确定第一热度阈值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述将所述特征信息及所述内容特征输入预先训练的热度阈值确定模型中之前，还包括：

获取至少两个样本用户的用户特征及所述至少两个样本用户在预设时间段内的行为样本数据；其中，所述行为样本数据包括所述至少两个样本用户对内容数据的反馈信息；

根据所述反馈信息确定所述至少两个样本用户对各类内容数据的热度峰值；

根据所述热度峰值及所述用户特征对所述行为样本数据进行标记，并将标记后的数据作为训练样本；

基于训练样本对预设机器学习模型进行训练，生成热度阈值确定模型。

8.一种内容推荐装置，其特征在于，包括：

热度值确定模块，用于确定用户对感兴趣内容对应的兴趣标签的热度值；

目标标签确定模块，用于当所述热度值大于第一热度阈值时，确定与所述兴趣标签N度关联的目标标签；其中，N为大于或等于1的整数；

内容推荐模块，用于将与所述目标标签关联的内容推荐给所述用户。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理装置执行时实现如权利要求1-7中任一所述的内容推荐方法。

10.一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一所述的内容推荐方法。