【技术实现步骤摘要】
一种内容推荐方法及装置
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种内容推荐方法及装置。
技术介绍
[0002]随着互联网的发展，在线广告已经成为一种主流的广告投放方式。媒体主插入广告位进行在线广告展示，广告交易平台将用户流量转换成现金收益的同时，也常常需要兼顾用户体验，以保证良好发展。由于用户对广告的敏感度和需求不同，向用户推荐广告的侧重点不同。针对不同的用户，需要进行个性化的广告推荐，在广告类目波动不大的情况下，达到广告收入和用户体验的权衡。
[0003]现有的推荐广告选择过程，一般针对每个用户体验指标进行线上测试，为不同的用户选择对应的广告进行推荐。这种方式需要较多的实验数据，尤其当用户体验指标较多时，需要的实验数据量十分庞大，计算过程复杂，流量的压力较大。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种内容推荐方法及装置，用于提高内容推荐的效率和效果。
[0005]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种内容推荐方法，包括：
[0006]确定目标用户所属的用户分组；
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种内容推荐方法，其特征在于，包括：确定目标用户所属的用户分组；确定所述用户分组对应的内容评价指标信息，所述内容评价指标信息是根据所述用户分组中的用户针对已推荐内容的历史行为数据计算得到的；根据所述内容评价指标信息，对所述目标用户的各个待推荐内容进行评价；根据评价结果从所有待推荐内容中确定推荐给所述目标用户的推荐内容。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内容评价指标信息包括至少两个内容评价指标以及每个内容评价指标的权重；其中，每个内容评价指标对应的权重，是根据所述用户分组中的用户针对已推荐内容的历史行为数据中获得的样本内容计算得到的。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述内容评价指标信息，对所述目标用户的各个待推荐内容进行评价，包括：针对每个待推荐内容，利用所述待推荐内容的内容评价指标的估计值以及每个内容评价指标对应的权重，计算所述待推荐内容的推荐得分；所述待推荐内容的内容评价指标的估计值是根据所述待推荐内容的内容特征值和所述目标用户的用户特征值估计得到。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待推荐内容的内容评价指标的估计值根据以下方式确定：将所述待推荐内容的内容特征值、所述目标用户的用户特征值输入已训练的深度神经网络模型，得到所述待推荐内容的内容评价指标的估计值；所述深度神经网络模型根据样本内容的内容特征值、用户特征值以及用户针对所述样本内容的互动行为数据进行训练，得到对应的模型参数。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述内容评价指标对应的权重根据以下方式确定：至少获取已推荐内容的内容评价指标的估计值以及所述用户分组对应的最终目标函数，所述最终目标函数中包含所述已推荐内容的内容评价指标的权重参数；确定所述最终目标函数针对所述内容评价指标的权重参数的梯度；利用所述已推荐内容的内容评价指标的估计值，根据梯度下降法针对所述梯度进行迭代计算，确定相邻两次迭代之差小于预设阈值或者达到迭代次数时，确定对应的内容评价指标的权重。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述已推荐内容的内容评价指标的估计值根据以下方式确定：将所述已推荐内容的内容特征值、所述已推荐内容的用户特征值输入已训练的深度神经网络模型，计算得到所述已推荐内容的内容评价指标的估计值；所述深度神经网络模型根据样本内容的内容特征值、用户特征值以及用户针对所述样本内容的互动行为数据进行训练，得到对应的模型参数。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述用户分组对应的最终目标函数根据以下方式确定：确定所述用户分组对应的约束条件和初始目标函数；
根据所述约束条件和所述初始目标函数确定所述最终目标函数。8.根据权利要求7...
【专利技术属性】
技术研发人员：张梦一，王松，郭腾蛟，李邦鹏，贺旭，陈功，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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