一种基于大数据的内容推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于大数据的内容推荐方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取各用户在第一内容平台发布过反馈信息的各第一内容，和各用户在第二内容平台发布过反馈信息的各第二内容，计算各第一内容与各第二内容的关联度，获取目标用户在第一内容平台发布反馈信息的目标内容，基于各第一内容与各第二内容的关联度，在第二内容平台上为目标用户推荐与目标内容关联的候选内容。通过计算第一内容平台上的各第一内容和第二内容平台上的各第二内容的关联度，并基于各第一内容与各第二内容的关联度，在第二内容平台上为目标用户推荐与目标内容关联的候选内容，实现跨平台的内容精准推荐，降低了用户的使用成本。降低了用户的使用成本。降低了用户的使用成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的内容推荐方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及大数据
，尤其涉及一种基于大数据的内容推荐方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]内容推荐一般指通过用户对于各种内容的处理行为(比如评分、点击、搜索或是购买)，构建模型和策略，预测用户其他感兴趣的内容，并推荐给用户。内容推荐现在被广泛地用与互联网的各行各业，包括用于电商平台商品推荐、应用程序(application，简称APP)的内容推荐等等。
[0003]但是现有的内容推荐大多是基于同一内容平台内的推荐，而对于跨平台的内容推荐，现有的推荐方式存在推荐不精准的问题，用户在某一平台关注某一内容后，在另一平台无法得到准确的推荐，需要重新搜索或关注，提高了用户的使用成本。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于大数据的内容推荐方法、装置、设备及存储介质，以实现跨平台的内容精准推荐，降低了用户的使用成本。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于大数据的内容推荐方法，包括：
[0006]获取各用户在第一内容平台发布过反馈信息的各第一内容，和各用户在第二内容平台发布过反馈信息的各第二内容；
[0007]计算各所述第一内容与各所述第二内容的关联度；
[0008]获取目标用户在所述第一内容平台发布反馈信息的目标内容；
[0009]基于各所述第一内容与各所述第二内容的关联度，在所述第二内容平台上为所述目标用户推荐与所述目标内容关联的候选内容。/>[0010]可选的，计算各所述第一内容与各所述第二内容的关联度，包括：
[0011]分别将各所述第一内容和各所述第二内容转换为向量；
[0012]计算各所述第一内容的向量与各所述第二内容的向量之间的相似度，作为所述第一内容与各所述第二内容的关联度。
[0013]可选的，计算各所述第一内容的向量与各所述第二内容的向量之间的相似度，包括：
[0014]计算各所述第一内容的向量与各所述第二内容的向量之间的余弦相似度或皮尔逊相似度。
[0015]可选的，计算各所述第一内容与各所述第二内容的关联度，包括：
[0016]针对包括一所述第一内容和一所述第二内容的内容组，获取针对所述第一内容发布过反馈信息的第一用户集合与针对所述第二内容发布过反馈信息的第二用户集合；
[0017]基于所述第一用户集合和所述第二用户集合的集合运算结果确定所述第一内容与所述第二内容的关联度。
[0018]可选的，基于所述第一用户集合和所述第二用户集合的集合运算结果确定所述第一内容与所述第二内容的关联度，包括：
[0019]计算所述第一用户集合和所述第二用户集合的交集和并集；
[0020]计算所述交集和所述并集中用户的数量比值；
[0021]基于所述数量比值确定所述第一内容与所述第二内容的关联度。
[0022]可选的，基于各所述第一内容与各所述第二内容的关联度，在所述第二内容平台上为所述目标用户推荐与所述目标内容关联的候选内容，包括：
[0023]基于各所述第一内容与各所述第二内容的关联度，确定所述目标内容与各所述第二内容的关联度；
[0024]在第二内容平台上将与所述目标内容的关联度大于预设的关联度阈值的所述第二内容作为候选内容推送给所述目标用户。
[0025]可选的，在第二内容平台上将与所述目标内容的关联度大于预设的关联度阈值的所述第二内容作为候选内容推送给所述目标用户，包括：
[0026]按照所述关联度将所述候选内容进行排序；
[0027]按照所述排序顺序将所述候选内容依次推送给所述目标用户。
[0028]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种基于大数据的内容推荐装置，包括：
[0029]内容获取模块，用于获取各用户在第一内容平台发布过反馈信息的各第一内容，和各用户在第二内容平台发布过反馈信息的各第二内容；
[0030]关联度计算模块，用于计算各所述第一内容与各所述第二内容的关联度；
[0031]目标内容获取模块，用于获取目标用户在所述第一内容平台发布反馈信息的目标内容；
[0032]候选内容推荐模块，用于基于各所述第一内容与各所述第二内容的关联度，在所述第二内容平台上为所述目标用户推荐与所述目标内容关联的候选内容。
[0033]第三方面，本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括：
[0034]一个或多个处理器；
[0035]存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0036]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术第一方面提供的基于大数据的内容推荐方法。
[0037]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面提供的基于大数据的内容推荐方法。
[0038]本专利技术实施例提供的基于大数据的内容推荐方法，获取各用户在第一内容平台发布过反馈信息的各第一内容，和各用户在第二内容平台发布过反馈信息的各第二内容，计算各第一内容与各第二内容的关联度，获取目标用户在第一内容平台发布反馈信息的目标内容，基于各第一内容与各第二内容的关联度，在第二内容平台上为目标用户推荐与目标内容关联的候选内容。通过计算第一内容平台上的各第一内容和第二内容平台上的各第二内容的关联度，并基于各第一内容与各第二内容的关联度，在第二内容平台上为目标用户推荐与目标内容关联的候选内容，实现跨平台的内容精准推荐，降低了用户的使用成本。
附图说明
[0039]图1为本专利技术实施例一提供的一种基于大数据的内容推荐方法的流程图；
[0040]图2为本专利技术实施例二提供的基于大数据的内容推荐方法的流程图；
[0041]图3为本专利技术实施例三提供的基于大数据的内容推荐方法的流程图；
[0042]图4为本专利技术实施例四提供的一种基于大数据的内容推荐装置的结构示意图；
[0043]图5为本专利技术实施例五提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0044]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0045]实施例一
[0046]图1为本专利技术实施例一提供的一种基于大数据的内容推荐方法的流程图，本实施例可适用于不同的内容平台的内容精准推荐，该方法可以由本专利技术实施例提供的基于大数据的内容推荐装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，通常配置于计算机设备中，如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
[0047]S101、获取各用户在第一内容平台发布过反馈信息的各第一内容，和各用户在第二内容平台发布过反馈信息的各第二内容。
[0048]在本专利技术实施例中，第一内容平台和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的内容推荐方法，其特征在于，包括：获取各用户在第一内容平台发布过反馈信息的各第一内容，和各用户在第二内容平台发布过反馈信息的各第二内容；计算各所述第一内容与各所述第二内容的关联度；获取目标用户在所述第一内容平台发布反馈信息的目标内容；基于各所述第一内容与各所述第二内容的关联度，在所述第二内容平台上为所述目标用户推荐与所述目标内容关联的候选内容。2.根据权利要求1所述的基于大数据的内容推荐方法，其特征在于，计算各所述第一内容与各所述第二内容的关联度，包括：分别将各所述第一内容和各所述第二内容转换为向量；计算各所述第一内容的向量与各所述第二内容的向量之间的相似度，作为所述第一内容与各所述第二内容的关联度。3.根据权利要求2所述的基于大数据的内容推荐方法，其特征在于，计算各所述第一内容的向量与各所述第二内容的向量之间的相似度，包括：计算各所述第一内容的向量与各所述第二内容的向量之间的余弦相似度或皮尔逊相似度。4.根据权利要求1所述的基于大数据的内容推荐方法，其特征在于，计算各所述第一内容与各所述第二内容的关联度，包括：针对包括一所述第一内容和一所述第二内容的内容组，获取针对所述第一内容发布过反馈信息的第一用户集合与针对所述第二内容发布过反馈信息的第二用户集合；基于所述第一用户集合和所述第二用户集合的集合运算结果确定所述第一内容与所述第二内容的关联度。5.根据权利要求4所述的基于大数据的内容推荐方法，其特征在于，基于所述第一用户集合和所述第二用户集合的集合运算结果确定所述第一内容与所述第二内容的关联度，包括：计算所述第一用户集合和所述第二用户集合的交集和并集；计算所述交集和所述并集中用户的数量比值；基于所述数量比值确定所述第一内容与所述第二内容的关联度。6.根据权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘榆厚，王炜，
申请(专利权)人：广东飞翔云计算有限公司，
类型：发明
国别省市：