内容推荐方法、装置和设备制造方法及图纸

本申请公开了内容推荐方法、装置和设备，涉及大数据领域。具体实现方案为：获取多个初始样本，并对多个初始样本进行层区间划分，获得至少一个层；每层包括多个区间样本，至少一个层中的最后一层中的多个区间样本的区间样本数量小于预设阈值；每个初始样本为一个内容；对于每层，根据层对应的随机数和权重值区间，或者层的上一层的目标区间样本以及层的随机数和权重值区间，确定层的目标区间样本；根据第一层中确定的目标区间样本中的多个初始样本，确定待推荐内容；将待推荐内容发送给终端设备，减少了内容抽样时的计算量，提高了服务器进行内容推荐的处理效率。务器进行内容推荐的处理效率。务器进行内容推荐的处理效率。

【技术实现步骤摘要】
内容推荐方法、装置和设备


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及大数据技术。

技术介绍

[0002]随着网络的迅猛发展，人们的日常生活越来越离不开网络，通过网络听歌、看视频以及浏览资讯内容等等已经成为了人们的日常生活习惯。
[0003]随着网络上各种内容的爆炸性增长，用户越来越难以从众多的内容中快速挑选想要的内容，因此，给用户主动推荐内容成为了内容提供商的一种选择。推荐内容给用户时，由于内容池中通常具有海量内容，服务器从海量内容中抽取出要推荐给用户的若干个内容常常耗时较长，效率低下。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种内容推荐方法、装置和设备。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种内容推荐方法的方法，包括：
[0006]获取多个初始样本，并对所述多个初始样本进行层区间划分，获得至少一个层；每层包括多个区间样本，所述至少一个层中的最后一层中的多个区间样本的区间样本数量小于预设阈值；每个所述初始样本为一个内容；
[0007]对于每层，根据所述层对应的随机数和权重值区间，或者所述层的上一层的目标区间样本以及所述层的随机数和权重值区间，确定所述层的目标区间样本；
[0008]根据第一层中确定的目标区间样本中的多个初始样本，确定待推荐内容；
[0009]将所述待推荐内容发送给终端设备。
[0010]本申请实施例在进行内容推荐时，将内容池中的每个内容作为一个初始样本，对初始样本进行分组，得到至少一层区间样本，并对得到的至少一层区间样本从最后一层进行逐层的随机抽样，从而大大减少了内容抽样时的计算量，提高了服务器进行内容推荐的处理效率。
[0011]第二方面，本申请实施例提供了一种内容推荐装置，包括：
[0012]获取模块，用于获取多个初始样本，并对所述多个初始样本进行层区间划分，获得至少一个层；每层包括多个区间样本，所述至少一个层中的最后一层中的多个区间样本的区间样本数量小于预设阈值；每个所述初始样本为一个内容；
[0013]第一确定模块，用于对于每层，根据所述层对应的随机数和权重值区间，或者所述层的上一层的目标区间样本以及所述层的随机数和权重值区间，确定所述层的目标区间样本；
[0014]第二确定模块，用于根据第一层中确定的目标区间样本中的多个初始样本，确定待推荐内容；
[0015]发送模块，用于将所述待推荐内容发送给终端设备。
[0016]根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：
[0017]至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述第一方面中任一项所述的方法。
[0018]根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方面中任一项所述的方法。
[0019]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0020]附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
[0021]图1是根据本申请第一实施例提供的内容推荐方法的流程示意图；
[0022]图2是根据本申请第一实施例提供的终端设备显示待推荐内容的示意图；
[0023]图3是根据本申请第二实施例提供的对初始样本进行层区间划分的方法的流程示意图；
[0024]图4是根据本申请第二实施例提供的层区间划分结果示意图；
[0025]图5是根据本申请第五实施例提供的内容推荐装置的结构示意图；
[0026]图6是用来实现本申请实施例的内容推荐方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0027]以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0028]本申请实施例提供的方法可以应用于内容推荐的场景中，本申请实施例中对于内容的具体类型不做限定，例如内容可以是歌曲、电影、新闻、文章等。示例的，用户通过手机中的新闻客户端进行新闻浏览，服务器在内容池中确定出待推荐给用户的新闻后，将这些新闻发送至用户的手机终端，从而使用户能够从中选择浏览。或者，用户打开车辆中的车载设备后，车载设备的服务器在内容池中确定待推荐给用户的内容后，将这些内容发送至车载设备，从而用户能够从中挑选内容进行收听或浏览等。
[0029]服务器在确定待推荐给用户的内容时，可以在内容池中基于每个内容的权重值进行随机抽样，将抽取到的内容确定为待推荐内容，由于内容池中的内容数量常常会是百万级别甚至更多，导致服务器每确定一个待推荐内容都需要对海量内容进行大量计算，因此处理效率较为低下。
[0030]为此，本申请中提出对内容池中的内容进行区间划分，区间划分可以是一层或多层，一层区间划分即对内容池中的内容进行一次分组；多层区间划分即对第一次分组之后得到的分组继续进行分组，直至满足预设的停止条件，之后将得到的一层或多层分组中每一层的分组作为样本进行逐层随机抽样，直至抽取到第一层分组中的一个分组，再从这一个分组中抽取待推荐内容并发送给终端设备，从而大大减少内容抽取时的计算量，提高服务器的处理效率。
[0031]下面，将通过具体的实施例对本申请提供的样本数据的获取方法进行详细地说明。可以理解的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
[0032]实施例一
[0033]图1是根据本申请第一实施例提供的内容推荐方法的流程示意图。该方法的可以由软件和/或硬件装置执行，例如，该装置可以为用于提供内容的服务器。如图1所示，该内容推荐方法包括：
[0034]S101、获取多个初始样本，并对多个初始样本进行层区间划分，获得至少一个层。
[0035]其中，每层包括多个区间样本，至少一个层中的最后一层中的多个区间样本的区间样本数量小于预设阈值；每个初始样本为一个内容。
[0036]本实施例中，内容池中的每一个内容即为一个初始样本，由于初始样本数量较大，因此需要对初始样本进行层区间划分，即，对初始样本进行按层分组，这里的层可以为一层或多层。
[0037]以一层为例，将初始样本以至少两个为一组进行分组，所得到的多个分组中的每个分组即为第一层的一个区间样本，第一层的每个区间样本中包括了至少两个初始样本。
[0038]以多层为例，在按照前述方法对初始样本进行了一次分组之后，还可以对得到的分组继续进行分组，得到第二层区间样本，第二层区间样本中的每个区间样本中包括至少两个本文档来自技高网...

【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：获取多个初始样本，并对所述多个初始样本进行层区间划分，获得至少一个层；每层包括多个区间样本，所述至少一个层中的最后一层中的多个区间样本的区间样本数量小于预设阈值；每个所述初始样本为一个内容；对于每层，根据所述层对应的随机数和权重值区间，或者所述层的上一层的目标区间样本以及所述层的随机数和权重值区间，确定所述层的目标区间样本；根据第一层中确定的目标区间样本中的多个初始样本，确定待推荐内容；将所述待推荐内容发送给终端设备。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个初始样本进行层区间划分，获得至少一个层，包括：对所述多个初始样本进行第1层划分，并获取所述第1层包括的多个区间样本；确定第i层包括的多个区间样本的区间样本数量大于预设阈值，则对所述第i层包括的多个区间样本进行第i+1层划分，得到第i+1层包括的多个区间样本，将i+1作为新的i重复执行此步骤，直至所述第i层包括的多个区间样本的区间样本数量不大于预设阈值，i大于等于1。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，若所述层为最后一层，根据所述层对应的随机数和权重值区间，确定所述层的目标区间样本，包括：确定所述最后一层包括的多个区间样本中每个区间样本对应的权重值区间；生成第一随机数；在多个权重值区间中，查找所述第一随机数所在的第一目标权重值区间；根据所述第一目标权重值区间，确定所述最后一层的第一目标区间样本。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，若所述层为除所述最后一层之外的其他层，根据所述层的上一层的目标区间样本以及所述层的随机数和权重值区间，确定所述层的目标区间样本，包括：根据第i+1层的目标区间样本，确定所述第i层中与所述第i+1层的目标区间样本对应的至少两个待处理区间样本；分别确定至少两个待处理区间样本对应的权重值区间；生成第二随机数；在所述至少两个待处理区间样本对应的权重值区间中，查找所述第二随机数所在的第二目标权重值区间；根据所述第二目标权重值区间，确定所述第i层的第二目标区间样本。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据第一层中确定的目标区间样本中的多个初始样本，确定待推荐内容，包括：确定第一层的目标区间样本中的多个初始样本中每个初始样本的权重值区间；生成第三随机数；在多个初始样本的权重值区间中，查找所述第三随机数所在的第三目标权重值区间；根据所述第三目标权重值区间，确定所述待推荐内容。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第i层包括的多个区间样本进行第i+1层划分，包括：
对所述第i层包括的多个区间样本进行分组，获得第i+1层，其中，第i+1层的每组中包括至少两个第i层的区间样本。7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述每层均包括多个权重值区间，每个权重值区间对应一个区间样本。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，第一个权重值区间的起始值为0，终止值为所述第一个权重值区间对应的区间样本的权重值减一，对于除所述第一个权重值区间之外的其他权重值区间，每个权重值区间的起始值为上一个相邻权重值区间的终止值加一，终止值为所述权重值区间的起始值加所述权重值区间对应的区间样本的权重值再减一。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，第i+1层中包括的每个区间样本的权重值为在第i层中与所述第i+1层的所述区间样本对应的至少两个待处理区间样本的权重值之和，i大于等于1。10.一种内容推荐装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取多个初始样本，并对所述多个初始样本进行层区间划分，获得至少一个层；每层包括多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：缪石乾，
申请(专利权)人：阿波罗智联北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：