内容推荐方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种内容推荐方法、装置、设备和存储介质，涉及AI技术领域。所述方法包括：获取第一推荐请求；通过第一工作线程获取与第一推荐请求对应的候选内容；通过n个打分线程并行对候选内容进行打分处理，得到第一推荐请求对应的打分结果，n为大于1的整数；通过第二工作线程根据第一推荐请求对应的打分结果，向目标用户帐号进行内容推荐。相比于相关技术中，当获取的特征较多时，会导致推荐模型计算得分耗费时间较长，推荐系统的推荐速度缓慢。本申请实施例提供的技术方案，通过多个打分线程并行对候选内容进行打分处理，降低了单线程执行打分处理的任务量，从而减少了打分耗时，提高了内容推荐的效率。

【技术实现步骤摘要】
内容推荐方法、装置、设备和存储介质
本申请实施例涉及AI(ArtificialIntelligence，人工智能)
，特别涉及一种内容推荐方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
推荐系统作为一种海量信息筛选系统，被广泛应用在购物推荐、音乐推荐、新闻推荐等场景。在相关技术中，以新闻推荐为例，推荐系统进行推荐主要包括以下步骤：获取文章特征、用户特征以及文章和用户之间的交叉特征；将获取到的一系列特征输入至推荐模型，获取与用户特征相匹配的文章，通常以得分作为推荐模型的输出来衡量文章与用户特征的匹配程度；最终根据得分将文章推荐给用户。在上述相关技术中，当获取的特征较多时，会导致推荐模型计算得分耗费时间较长，推荐系统的推荐速度缓慢。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种内容推荐方法、装置、设备和存储介质，可用于减少打分耗时，提高内容推荐的效率。所述技术方案如下：一方面，本申请实施例提供了一种内容推荐方法，所述方法包括：获取第一推荐请求，所述第一推荐请求用于请求向目标用户帐号推荐内容；通过第一工作线程获取与所述第一推荐请求对应的候选内容；通过n个打分线程并行对所述候选内容进行打分处理，得到所述第一推荐请求对应的打分结果；其中，所述n个打分线程分别处理所述候选内容中的部分候选内容，所述n为大于1的整数；通过第二工作线程根据所述第一推荐请求对应的打分结果，向所述目标用户帐号进行内容推荐。另一方面，本申请实施例提供了一种内容推荐装置，所述装置包括：请求获取模块，用于获取第一推荐请求，所述第一推荐请求用于请求向目标用户帐号推荐内容；内容获取模块，用于通过第一工作线程获取与所述第一推荐请求对应的候选内容；打分处理模块，用于通过n个打分线程并行对所述候选内容进行打分处理，得到所述第一推荐请求对应的打分结果；其中，所述n个打分线程分别处理所述候选内容中的部分候选内容，所述n为大于1的整数；内容推荐模块，用于通过第二工作线程根据所述第一推荐请求对应的打分结果，向所述目标用户帐号进行内容推荐。再一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述方面所述的内容推荐方法。再一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述方面所述的内容推荐方法。还一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被处理器执行时，用于实现上述内容推荐方法。本申请实施例提供的技术方案可以包括如下有益效果：在工作线程获取到推荐请求对应的候选内容之后，通过n个打分线程并行对候选内容进行打分处理，其中每个打分线程处理部分候选内容，从而得到推荐请求对应的打分结果，之后工作线程可以根据推荐请求对应的打分结果，向目标用户帐号进行内容推荐。相比于相关技术中，当获取的特征较多时，会导致推荐模型计算得分耗费时间较长，推荐系统的推荐速度缓慢。本申请实施例提供的技术方案，通过多个打分线程并行对候选内容进行打分处理，降低了单线程执行打分处理的任务量，从而减少了打分耗时，提高了内容推荐的效率。附图说明图1示例性示出了本申请提供的内容推荐方法的流程图；图2是本申请一个实施例提供的内容推荐方法的流程图；图3示例性示出了本申请一种工作线程和打分线程的示意图；图4示例性示出了本申请另一种工作线程和打分线程的示意图；图5是本申请一个实施例提供的内容推荐装置的框图；图6是本申请另一个实施例提供的内容推荐装置的框图；图7是本申请一个实施例提供的终端的结构框图；图8是本申请一个实施例提供的服务器的结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。本申请实施例提供的方法，各步骤的执行主体可以是计算机设备，该计算机设备是指具备数据计算、处理和存储能力的电子设备，如PC(PersonalComputer，个人计算机)或服务器。本申请实施例提供的技术方案，借助于AI(ArtificialIntelligence，人工智能)领域中的机器学习技术，实现了内容推荐，从而能够减少打分耗时，进一步减少内容推荐耗时，提高内容推荐的效率。上述人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。其中，ML(MachineLearning，机器学习)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习、式教学习等技术。随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。本申请实施例提供的方案涉及人工智能的ML等技术，具体通过如下实施例进行说明。请参考图1，其示例性示出了本申请提供的内容推荐方法的流程图。工作线程在获取到与推荐请求对应的候选内容之后，通过n(n为大于1的整数)个打分线程并行对候选内容进行打分处理，得到该推荐请求对应的打分结果；其中，n个打分线程分别处理候选内容中的部分候选内容；之后，工作线程可以根据推荐请求对应的打分结果，向目标用户帐号进行内容推荐。下面，通过几个实施例对本申请技术方案进行介绍说明。请参考图2，其示出了本申请一个实施例提供的内容推荐方法的流程图。在本实施例中，主要以该方法应用于上文介本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取第一推荐请求，所述第一推荐请求用于请求向目标用户帐号推荐内容；/n通过第一工作线程获取与所述第一推荐请求对应的候选内容；/n通过n个打分线程并行对所述候选内容进行打分处理，得到所述第一推荐请求对应的打分结果；其中，所述n个打分线程分别处理所述候选内容中的部分候选内容，所述n为大于1的整数；/n通过第二工作线程根据所述第一推荐请求对应的打分结果，向所述目标用户帐号进行内容推荐。/n

【技术特征摘要】
1.一种内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一推荐请求，所述第一推荐请求用于请求向目标用户帐号推荐内容；
通过第一工作线程获取与所述第一推荐请求对应的候选内容；
通过n个打分线程并行对所述候选内容进行打分处理，得到所述第一推荐请求对应的打分结果；其中，所述n个打分线程分别处理所述候选内容中的部分候选内容，所述n为大于1的整数；
通过第二工作线程根据所述第一推荐请求对应的打分结果，向所述目标用户帐号进行内容推荐。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一工作线程与所述第二工作线程为同一个工作线程；
所述通过第一工作线程获取与所述第一推荐请求对应的候选内容之后，还包括：
在所述n个打分线程并行对所述候选内容进行打分处理的过程中，通过所述工作线程检测所述n个打分线程的打分处理是否完成；
其中，所述工作线程在等待所述n个打分线程的打分处理完成之后，根据所述第一推荐请求对应的打分结果向所述目标用户帐号进行内容推荐。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过第一工作线程获取与所述第一推荐请求对应的候选内容之后，还包括：
通过所述第一工作线程生成与所述第一推荐请求对应的n个打分任务，一个打分任务由一个打分线程执行，用于对所述候选内容中的部分候选内容进行打分处理；
通过所述第一工作线程将所述n个打分任务添加至打分任务队列中，所述打分线程用于从所述打分任务队列中获取所述打分任务进行执行，并将所述打分任务的打分结果添加至打分结果队列中；
其中，所述第二工作线程用于在从所述打分结果队列中获取到所述n个打分任务的打分结果之后，根据所述第一推荐请求对应的打分结果向所述目标用户帐号进行内容推荐，所述第一推荐请求对应的打分结果包括所述n个打分任务的打分结果。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一工作线程将所述n个打分任务添加至打分任务队列中之后，还包括：
释放所述第一工作线程，所述第一工作线程被释放后进入空闲状态。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一工作线程将所述n个打分任务添加至打分任务队列中之后，还包括：
在检测到所述打分结果队列中包括所述打分任务的打分结果的情况下，从工作线程池中选择处于空闲状态的所述第二工作线程；
通过所述第二工作线程在从所述打分结果队列中获取到所述第一推荐请求对应的打分任务的打分结果之后，检测所述第一推荐请求对应的n个打分任务是否全部完成；
响应于所述第一推荐请求对应的n个打分任务全部完成，执行所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：何婷婷，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44