新闻推荐方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种新闻推荐方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：获取待推荐新闻；利用预设的空间划分方法，确定所述待推荐新闻所属的目标空间；根据所述推荐新闻所属的目标空间，确定与所述待推荐新闻关联的第一备选新闻。由此，通过将与待推荐新闻属于同一空间的第一备选新闻推荐给用户，保证了第一备选新闻与待推荐新闻语义相关，从而使得推荐结果更准确，用户体验更好。

News recommendation methods, devices, terminal devices and computer readable storage media

The invention provides a news recommendation method, device, terminal device and computer readable storage medium, wherein the method comprises the following steps: acquiring to recommend news; using space division method to determine the default and recommended news belongs to the target space; recommend new smell belongs to the target space according to the determined, and the first alternative News Association recommended news. Therefore, by recommending the first alternative news to the user in the same space as the recommended news, it ensures that the first alternative news is related to the news recommendation semantics, so that the recommendation result is more accurate and the user experience is better.

【技术实现步骤摘要】
新闻推荐方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种新闻推荐方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着信息技术和互联网的飞速发展，网络新闻越来越受到人们的欢迎，成为人们日常生活中获取信息的一种主要的途径。近些年随着移动互联的发展，除了人们熟知的各大网站和网络自媒体平台(例如，微博等)之外，众多新闻内容提供商也通过可应用于移动通信产品上的应用软件(APP)向用户提供大量的新闻资讯。现有的新闻推荐方法，在获取到用户的搜索语句后，或在当前新闻的基础上，主要通过倒排索引的方式进行新闻索引，从而将召回的新闻推荐给用户。然而，倒排索引方式仅仅是基于词频统计方式进行召回，忽略了推荐新闻中其余部分所包含的内容与搜索语句或当前新闻的相关性。例如，对搜索语句“建军节”进行召回时，仅会将“建军”“节”在各新闻中的出现频次计入统计，而其它与“建军节”相关的词语如“八一”、“阅兵”、“南昌起义”等词语的频次不会计入统计，从而为用户推荐的新闻与搜索语句或当前新闻的语义相关性差，准确性低，推荐效果和用户体验不好。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种新闻推荐方法，通过将与待推荐新闻属于同一空间的第一备选新闻推荐给用户，保证了第一备选新闻与待推荐新闻语义相关，从而使得推荐结果更准确，用户体验更好。本专利技术还提出一种新闻推荐装置。本专利技术还提出一种终端设备。本专利技术还提出一种计算机可读存储介质。本专利技术第一方面实施例提出了一种新闻推荐方法，包括：获取待推荐新闻；利用预设的空间划分方法，确定所述待推荐新闻所属的目标空间；根据所述待推荐新闻所属的目标空间，确定与所述待推荐新闻关联的第一备选新闻。本专利技术实施例的新闻推荐方法，在获取待推荐新闻后，通过利用预设的空间划分方法，确定待推荐新闻所属的目标空间，从而根据待推荐新闻所属的目标空间，确定与待推荐新闻关联的第一备选新闻。由此，通过将与待推荐新闻属于同一空间的第一备选新闻推荐给用户，保证了第一备选新闻与待推荐新闻语义相关，从而使得推荐结果更准确，用户体验更好。本专利技术第二方面实施例提出了一种新闻推荐装置，包括：获取模块，用于获取待推荐新闻；第一确定模块，用于利用预设的空间划分方法，确定所述待推荐新闻所属的目标空间；第二确定模块，用于根据所述待推荐新闻所属的目标空间，确定与所述待推荐新闻关联的第一备选新闻。本专利技术实施例的新闻推荐装置，在获取待推荐新闻后，通过利用预设的空间划分方法，确定待推荐新闻所属的目标空间，从而根据待推荐新闻所属的目标空间，确定与待推荐新闻关联的第一备选新闻。由此，通过将与待推荐新闻属于同一空间的第一备选新闻推荐给用户，保证了第一备选新闻与待推荐新闻语义相关，从而使得推荐结果更准确，用户体验更好。本专利技术第三方面实施例提出了一种终端设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的新闻推荐方法。本专利技术第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述的新闻推荐方法。附图说明本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是本专利技术一个实施例的新闻推荐方法的流程图；图2是本专利技术另一个实施例的新闻推荐方法的流程图；图3是本专利技术一个实施例的新闻推荐装置的结构示意图；图4是本专利技术另一个实施例的新闻推荐装置的结构示意图；图5是本专利技术一个实施例的终端设备的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。具体的，本专利技术各实施例针对现有的新闻推荐方法，在获取到用户的搜索语句后，或在当前新闻的基础上，主要通过倒排索引的方式进行新闻索引，从而将召回的新闻推荐给用户，然而，倒排索引方式仅仅是基于词频统计方式进行召回，忽略了推荐新闻中其余部分所包含的内容与搜索语句或当前新闻的相关性，从而为用户推荐的新闻与搜索语句或当前新闻的语义相关性差，准确性低，推荐效果和用户体验不好的问题，提出一种新闻推荐方法。本专利技术实施例提供的新闻推荐方法，在获取待推荐新闻后，通过利用预设的空间划分方法，确定待推荐新闻所属的目标空间，从而根据待推荐新闻所属的目标空间，确定与待推荐新闻关联的第一备选新闻。由此，通过将与待推荐新闻属于同一空间的第一备选新闻推荐给用户，保证了第一备选新闻与待推荐新闻语义相关，从而使得推荐结果更准确，用户体验更好。图1是本专利技术一个实施例的新闻推荐方法的流程图。如图1所示，该新闻推荐方法包括：步骤101，获取待推荐新闻。其中，本专利技术实施例提供的新闻推荐方法的执行主体，为本专利技术实施例提供的新闻推荐装置，该装置可以被配置在任何终端设备中，以进行新闻推荐。其中，待推荐新闻，可以是新闻库中的任一新闻，也可以是用户输入的搜索语句，还可以是当前新闻。步骤102，利用预设的空间划分方法，确定待推荐新闻所属的目标空间。其中，空间划分方法，可以是近似最近邻算法(ApproximateNearestNeighbor，简称ANN)或其它方法，本申请对此不作限定。具体的，获取到待推荐新闻后，可以根据待推荐新闻对应的词袋向量，确定待推荐新闻所属的目标空间。即，在步骤102之前，还可以包括：确定待推荐新闻对应的词袋向量。其中，词袋向量，可以是待推荐新闻的标题或摘要对应的词袋向量，也可以是待推荐新闻的具体内容对应的词袋向量。另外，词袋向量中的元素可以是待推荐新闻的标题、摘要或具体内容中，各词语出现的频次，也可以是各词语的词频-逆向文件频率(TermFrequency-InverseDocumentFrequency，简称TF-IDF)值等等，此处不作限制。具体的，可以根据新闻库中的各新闻预先设置词典，并为词典中的每个词语设置一个位置或索引，从而在获取到待推荐新闻后，可以利用各词语的索引号，确定待推荐新闻对应的词袋向量。比如，假设词袋向量中的元素，为推荐新闻的标题中各词语出现的频次，词典为Dictionary＝{1.“Bob”,2.“likes”,3.“to”,4.“play”,5.“basketball”,6.“also”,7.“football”，8.“games”,9.“Jim”,10.“too”}，其中“1”至“10”分别为各词语对应的索引。当待推荐新闻为“Boblikestoplaybasketball，Jimlikestoo”时，由于“likes”在待推荐新闻中出现两次，“Bob”、“to”、“play”、“basketball”、“Jim”、“too”均在待推荐新闻中出现一次，“also”、“football”、“games”均未在待推荐新闻中出现，则根据词典的索引号，可以确定待推荐新闻对应的词袋向量为[1,2,1,1,1,0,0,0,1,1]。相应的，步骤102具体可以包括：根据待推荐新闻对应的词袋向量，利用近似最近邻算法，确定待推荐本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种新闻推荐方法，其特征在于，包括：获取待推荐新闻；利用预设的空间划分方法，确定所述待推荐新闻所属的目标空间；根据所述待推荐新闻所属的目标空间，确定与所述待推荐新闻关联的第一备选新闻。

【技术特征摘要】
1.一种新闻推荐方法，其特征在于，包括：获取待推荐新闻；利用预设的空间划分方法，确定所述待推荐新闻所属的目标空间；根据所述待推荐新闻所属的目标空间，确定与所述待推荐新闻关联的第一备选新闻。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待推荐新闻所属的目标空间之前，还包括：确定所述待推荐新闻对应的词袋向量；所述确定所述待推荐新闻所属的目标空间，包括：根据所述待推荐新闻对应的词袋向量，利用近似最近邻算法，确定所述待推荐新闻所属的目标空间。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述待推荐新闻关联的第一备选新闻，包括：确定所述目标空间中各新闻与所述待推荐新闻间的各相似度；根据所述各相似度，确定所述第一备选新闻。4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述获取待推荐新闻之后，还包括：根据所述待推荐新闻的词频-逆向文件频率，确定所述待推荐新闻所属的类；对与所述待推荐新闻属于相同类的新闻进行空间划分，确定与所述待推荐新闻属于不同空间的新闻集合；根据所述新闻集合中各新闻与所述待推荐新闻的相似度，确定与所述待推荐关联的第二备选新闻。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定与所述待推荐关联的第二备选新闻，包括：确定所述新闻集合中与所述待推荐新闻相似度最大、且属于不同空间的新闻为各第二备选新闻。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一备选新闻为与所述待推荐新闻语义相关的新闻，所述第二备选新闻为与所述待推荐新闻事件相关的新闻。7.一种新闻推荐装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待推荐新闻；第一确定模块，用于利用预设的空间划分方法，确定所述待推荐新闻所属的目标空间；第二确定模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王昕煜，李辰，姜迪，何径舟，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11