一种广播内容的推荐方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种广播内容的推荐方法、装置及系统。该方法包括当获取到用户信息以及候选广播内容的内容信息后，获取与所述用户信息相关的外部存储的第一组参考特征以及内部存储的第二组参考特征；在获取到的与所述用户信息相关的所述第一组参考特征以及所述第二组参考特征中，查找与所述候选广播内容中的内容信息相匹配的参考特征；当查找到与所述候选广播内容的内容信息相匹配的参考特征后，根据所述查找到的参考特征，从所述候选广播内容中筛选出至少一个广播内容以推荐给用户。采用本发明专利技术实施例，可降低延时查询，并可保证高频率查询。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种广播内容的推荐方法、装置及系统。
技术介绍
当前，服务器可向用户终端推送多种广播内容，如广告，新闻等。以推送广告为例，在广告推荐系统的广告点击率预估的过程中，可通过点击与期望点击的比率(英文=ClickOver Expected Click，简称:C0EC)特征，对多个待推荐的广告的点击率进行预估。具体的，COEC特征可包括特征关键词以及特征值，而特征关键词又可分为用户属性以及广告属性。不同的特征关键词对应不同的特征值，因此，可根据当前用户及候选广告的信息查找到对应的特征关键词，获取特征关键词对应的特征值，从而在广告推荐系统中可筛选出特征值较高的多个候选广告。然而，当前用户信息以及某一个候选的广播内容的内容信息的组合可对应多个COEC特征的特征关键词，并且在一次广播内容的推荐中通常需要预估数百个或更多数量的候选广播内容。由于COEC等候选广播内容对应的特征的数量庞大，并且特征更新频率高，通常将特征存储在外部存储器中。因此，在根据当前用户信息以及候选广播内容的内容信息查询特征的特征关键词的过程中，需要向外部存储器发送查询请求，并且查询次数庞大，造成了查询延时，导致广播内容的推荐系统的运行效率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种广播内容的推荐方法、装置及系统。采用本专利技术实施例，可降低延时查询，并可保证高频率查询。本专利技术实施例在第一方面提供了一种广播内容的推荐方法，该方法可包括:当获取到用户信息以及候选广播内容的内容信息后，获取与所述用户信息相关的外部存储的第一组参考特征以及内部存储的第二组参考特征；在获取到的与所述用户信息相关的所述第一组参考特征以及所述第二组参考特征中，查找与所述候选广播内容的内容信息相匹配的参考特征；当查找到与所述候选广播内容的内容信息相匹配的参考特征后，根据所述查找到的参考特征，从所述候选广播内容中筛选出至少一个广播内容以推荐给用户。作为可选的实施例，所述参考特征包括特征关键词以及特征值；其中，所述特征关键词包括用户属性以及广播内容属性，其中，所述用户属性包括用户标识；所述特征值至少包括点击次数以及期望点击次数。作为可选的实施例，所述获取与所述用户信息相关的外部存储的第一组参考特征以及内部存储的第二组参考特征，包括:向外部存储器发送查询请求，其中，所述查询请求包含所述用户信息中的用户标识；获取所述外部存储器反馈的第一组参考特征，其中，所述第一组参考特征中的用户属性包含所述用户标识；从内部存储器中获取第二组参考特征，其中，所述第二组参考特征中的用户属性包含除所述用户标识之外的用户信息。作为可选的实施例，所述在获取到的与所述用户信息相关的所述第一组参考特征以及所述第二组参考特征中，查找与所述候选广播内容的内容信息相匹配的参考特征，包括:将所述用户信息与所述候选广播内容的内容信息进行组合以形成组合信息；在所述第一组参考特征及所述第二组参考特征中查找与所述组合信息相匹配的参考特征。作为可选的实施例，所述根据所述查找到的参考特征，从所述候选广播内容中筛选出至少一个广播内容以推荐给用户，包括:获取所述查找到的参考特征的特征值； 根据所述特征值，将所述参考特征进行排序；选取所述排序中的至少一个参考特征；将所述参考特征中广播内容属性对应的广播内容推荐给用户。作为可选的实施例，所述根据所述特征值，将所述参考特征进行排序，包括:根据所述特征值中的所述点击次数与所述期望点击次数的比率，计算所述参考特征的预估点击率；按照所述预估点击率从大到小的顺序，对所述参考特征进行排序。本专利技术实施例的第二方面提供了一种广播内容的推荐装置，该装置可包括:获取模块，用于当获取到用户信息以及候选广播内容的内容信息后，获取与所述用户信息相关的外部存储的第一组参考特征以及内部存储的第二组参考特征；查找模块，用于在获取到的与所述用户信息相关的所述第一组参考特征以及所述第二组参考特征中，查找与所述候选广播内容的内容信息相匹配的参考特征；筛选模块，用于当查找到与所述候选广告的广告信息相匹配的参考特征后，根据所述查找到的参考特征，从所述候选广播内容中筛选出至少一个广播内容以推荐给用户。作为可选的实施例，所述参考特征包括特征关键词以及特征值；其中，所述特征关键词包括用户属性以及广播内容属性，其中，所述用户属性包括用户标识；所述特征值至少包括点击次数以及期望点击次数。作为可选的实施例，所述获取模块包括:发送单元，用于向外部存储器发送查询请求，其中，所述查询请求包含所述用户信息中的用户标识；第一获取单元，用于获取所述外部存储器反馈的第一组参考特征，其中，所述第一组参考特征中的用户属性包含所述用户标识；第二获取单元，用于从内部存储器中获取第二组参考特征，其中，所述第二组参考特征中的用户属性包含除所述用户标识之外的用户信息。作为可选的实施例，所述查找模块包括:组合单元，用于将所述用户信息与所述候选广播内容的内容信息进行组合以形成组合信息；查找单元，用于在所述第一组参考特征及所述第二组参考特征中查找与所述组合信息相匹配的参考特征。作为可选的实施例，所述筛选模块包括:第三获取单元，用于获取所述查找到的参考特征的特征值；排序单元，用于根据所述特征值，将所述参考特征进行排序；选取单元，用于选取所述排序中的至少一个参考特征；推荐单元，用于将所述参考特征中广播内容属性对应的广播内容推荐给用户。作为可选的实施例，所述排序单元包括:计算子单元，用于根据所述特征值中的所述点击次数与所述期望点击次数的比率，计算所述参考特征的预估点击率；排序子单元，用于按照所述预估点击率从大到小的顺序，对所述参考特征进行排序。本专利技术实施例第三方面提供了一种广播内容的推荐系统。该系统可包括预估服务器及外部存储器；其中，所述外部存储器用于存储与用户标识相关的参考特征； 所述预估服务器包括内部存储器及处理器；所述内部存储器用于存储与非用户标识相关的参考特征；所述处理器用于调用所述外部存储器中存储的所述与用户标识相关的参考特征，以及调用所述内部存储器中存储的所述与非用户标识相关的参考特征，并根据所述调用的参考特征，筛选出至少一个广播内容以推荐给用户。本专利技术实施例中，当获取到用户信息以及候选广播内容的内容信息后，可分别获取与所述用户信息相关的外部存储的第一组参考特征以及内部存储的第二组参考特征，并可通过获取到的参考特征，查找与用户信息以及广播内容的内容信息相匹配的参考特征，当查找到对应的参考特征后，可根据参考特征对候选广播内容进行筛选，以筛选出与用户相关度高的广播内容。通过将参考特征预存储在外部存储器以及内部存储器，可实现从外部存储器一次调用与用户相关的参考特征，降低了对外部存储器的查询次数，从而可降低查询延时。【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术中的一种广播内容的推荐方法的一实施例的流程图；图2是本专利技术中的一种广播当前第1页1 2 3 4 5 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种广播内容的推荐方法，其特征在于，包括：当获取到用户信息以及候选广播内容的内容信息后，获取与所述用户信息相关的外部存储的第一组参考特征以及内部存储的第二组参考特征；在获取到的与所述用户信息相关的所述第一组参考特征以及所述第二组参考特征中，查找与所述候选广播内容的内容信息相匹配的参考特征；当查找到与所述候选广播内容的内容信息相匹配的参考特征后，根据所述查找到的参考特征，从所述候选广播内容中筛选出至少一个广播内容以推荐给用户。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：翁雨键，
申请(专利权)人：北京金山安全软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11