本发明专利技术涉及一种兴趣预测模型的训练方法、内容推荐方法及装置，兴趣预测模型的训练方法包括：获取样本用户针对样本内容合集的历史交互记录；基于历史交互记录，获取样本用户对样本内容合集的交互特征；基于对交互特征的运算处理，输出样本用户针对样本内容合集的兴趣度；利用与样本内容合集对应的训练标签对兴趣度进行验证，若验证通过，确定兴趣预测模型收敛，得到训练完成的兴趣预测模型。本发明专利技术实施例利用样本用户的历史交互记录中的交互特征对兴趣预测模型进行训练，进而便于对用户进行内容推荐时，根据用户针对不同内容合集的兴趣度分别推送不同推荐内容，实现有针对性的精准推荐内容，便于用户使用。便于用户使用。便于用户使用。
【技术实现步骤摘要】
兴趣预测模型的训练方法、内容推荐方法及装置
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种兴趣预测模型的训练方法、内容推荐方法及装置。
技术介绍
[0002]在实际应用中，用户会根据个人喜好选择感兴趣的剧集进行追剧，但是，不同用户娱乐可支配时间不同，或者，由于不同剧集因题材、制作、卡司等因素影响存在差异，导致不同用户对同一个剧集满意程度不同等，进而可能会导致用户弃剧的情况。
[0003]然而，不同用户的弃剧原因不同，平台如果采用相同的处理方式可能会给用户带来不便，如：若用户对剧集不感兴趣，此时如果平台继续提醒用户观看剧集，或者仍然将该剧集展示在比较显眼的位置，可能会对用户造成打扰，并且不利于用户发现其它剧集，给用户带来不便。
技术实现思路
[0004]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种兴趣预测模型的训练方法、内容推荐方法及装置。
[0005]第一方面，本申请提供了一种兴趣预测模型的训练方法，包括：
[0006]获取样本用户针对样本内容合集的历史交互记录；
[0007]基于所述历史交互记录，获取所述样本用户对所述样本内容合集的交互特征；
[0008]基于对所述交互特征的运算处理，输出所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度；
[0009]利用与所述样本内容合集对应的训练标签对所述兴趣度进行验证，若验证通过，确定所述兴趣预测模型收敛，得到训练完成的兴趣预测模型。
[0010]可选地，所述样本用户对所述样本内容合集的交互特征包括：所述样本用户针对所述样本内容合集的浏览时长、浏览进度、以及所述样本用户对非样本内容合集的浏览时长、浏览进度和所述样本用户的用户画像。
[0011]可选地，所述方法还包括：
[0012]基于所述交互特征，利用分类器获取所述样本用户对所述样本内容合集的交互程度参数；
[0013]若所述交互程度参数满足预设条件，执行基于对所述交互特征的运算处理，输出所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度的步骤。
[0014]可选地，所述若所述交互程度参数满足预设条件，执行基于对所述交互特征的运算处理，输出所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度的步骤，包括：
[0015]从所述交互程度参数中提取软件的使用时长和/或使用频率；
[0016]确定所述软件的使用时长是否超过预设第一阈值和/或使用频率是否超过预设第二阈值；
[0017]若所述软件的使用时长超过预设第一阈值和/或使用频率超过预设第二阈值，确定所述交互程度参数满足预设条件。
[0018]可选地，所述历史交互记录的采集周期为距离当前时刻最近的预设时间周期内。
[0019]可选地，基于对所述交互特征的运算处理，输出所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度，包括：
[0020]若预设时间周期内，所述样本用户对目标内容合集的浏览时长小于第一预设值，且对非目标内容合集的浏览时长大于第二预设值，确定所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度为第一兴趣类型；
[0021]或者，若预设时间周期内，所述样本用户对所述目标内容合集的浏览时长小于第三预设值，且上次对所述目标内容合集的浏览时长大于第四预设值，确定所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度为第二兴趣类型；
[0022]或者，若预设时间周期内，所述样本用户对所述目标内容合集的浏览时长大于第五预设值，确定所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度第三兴趣类型；
[0023]或者，预设时间周期内，所述样本用户对所述样本内容合集的浏览时长小于第六预设值且上次对所述样本内容合集的浏览时长小于第七预设值，确定所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度为第四兴趣类型；
[0024]或者，预设时间周期内，所述样本用户对所述样本内容合集的浏览时长大于第八预设值且已完成观看所述样本内容合集中最新内容，确定所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度为第五兴趣类型。
[0025]第二方面，本申请提供了一种内容推荐方法，包括：
[0026]针对目标用户，利用如第一方面所述的兴趣预测模型确定所述目标用户针对目标内容合集的兴趣度；
[0027]基于所述兴趣度，确定向目标用户推荐目标内容合集的推荐策略；
[0028]按照所述推荐策略向所述目标用户推送针对所述目标内容合集的内容推荐信息。
[0029]可选地，按照所述推荐策略向所述目标用户推送针对所述目标内容合集的内容推荐信息，包括：
[0030]在所述目标内容合集更新时，向所述目标用户对应的客户端设备发送所述目标内容合集的推荐信息；
[0031]或者，
[0032]响应于所述目标内容合集的关联页面的访问指令，向所述目标用户对应的客户端设备发送所述目标内容合集的推荐信息。
[0033]第三方面，本申请提供了一种兴趣预测模型的训练装置，包括：
[0034]第一获取模块，用于获取样本用户针对样本内容合集的历史交互记录；
[0035]第二获取模块，用于基于所述历史交互记录，获取所述样本用户对所述样本内容合集的交互特征；
[0036]输出模块，用于基于对所述交互特征的运算处理，输出所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度；
[0037]验证模块，用于利用与所述样本内容合集对应的训练标签对所述兴趣度进行验证，若验证通过，确定所述兴趣预测模型收敛，得到训练完成的兴趣预测模型。
[0038]第四方面，本申请提供了一种内容推荐装置，包括：
[0039]第一确定模块，用于针对目标用户，利用如权利要求8所述的兴趣预测模型的训练装置确定所述目标用户针对目标内容合集的兴趣度；
[0040]第二确定模块，用于基于所述兴趣度，确定向目标用户推荐目标内容合集的推荐策略；
[0041]推送模块，用于按照所述推荐策略向所述目标用户推送针对所述目标内容合集的内容推荐信息。
[0042]第五方面，本申请提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
[0043]存储器，用于存放计算机程序；
[0044]处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面所述的兴趣预测模型的训练方法或者如第二方面所述的内容推荐方法。
[0045]第六方面，本申请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上存储有兴趣预测模型的训练方法，所述兴趣预测模型的训练方法被处理器执行时实现第一方面所述的兴趣预测模型的训练方法的步骤；或者，所述计算机可读存储介质上存储有内容推荐方法的程序，所述内容推荐方法的程序被处理器执行时如第二方面所述的内容推荐方法的步骤。
[0046]本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：
[0047]本专利技术实施例通过首先获取样本用户针对样本内容合集的历史交互记录，然后基于所述历史交互记录，获本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种兴趣预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取样本用户针对样本内容合集的历史交互记录；基于所述历史交互记录，获取所述样本用户对所述样本内容合集的交互特征；基于对所述交互特征的运算处理，输出所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度；利用与所述样本内容合集对应的训练标签对所述兴趣度进行验证，若验证通过，确定所述兴趣预测模型收敛，得到训练完成的兴趣预测模型。2.根据权利要求1所述的兴趣预测模型的训练方法，其特征在于，所述样本用户对所述样本内容合集的交互特征包括：所述样本用户针对所述样本内容合集的浏览时长、浏览进度、以及所述样本用户对非样本内容合集的浏览时长、浏览进度和所述样本用户的用户画像。3.根据权利要求1所述的兴趣预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述交互特征，利用分类器获取所述样本用户对所述样本内容合集的交互程度参数；若所述交互程度参数满足预设条件，执行基于对所述交互特征的运算处理，输出所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度的步骤。4.根据权利要求3所述的兴趣预测模型的训练方法，其特征在于，所述若所述交互程度参数满足预设条件，执行基于对所述交互特征的运算处理，输出所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度的步骤，包括：从所述交互程度参数中提取软件的使用时长和/或使用频率；确定所述软件的使用时长是否超过预设第一阈值和/或使用频率是否超过预设第二阈值；若所述软件的使用时长超过预设第一阈值和/或使用频率超过预设第二阈值，确定所述交互程度参数满足预设条件。5.根据权利要求1所述的兴趣预测模型的训练方法，其特征在于，所述历史交互记录的采集周期为距离当前时刻最近的预设时间周期内。6.根据权利要求1所述的兴趣预测模型的训练方法，其特征在于，基于对所述交互特征的运算处理，输出所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度，包括：若预设时间周期内，所述样本用户对目标内容合集的浏览时长小于第一预设值，且对非目标内容合集的浏览时长大于第二预设值，确定所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度为第一兴趣类型；或者，若预设时间周期内，所述样本用户对所述目标内容合集的浏览时长小于第三预设值，且上次对所述目标内容合集的浏览时长大于第四预设值，确定所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度为第二兴趣类型；或者，若预设时间周期内，所述样本用户对所述目标内容合集的浏览时长大于第五预设值，确定所述样本用户针对所述样本内容合集的兴趣度第三兴趣类型；或者，预设时间周期内，所述样本用户对所述样本内容合集的浏览时长小于第六预设值且上次对所述样本内容合集的浏览时长小于第七预设值，确定所述样本用户针对...
【专利技术属性】
技术研发人员：张贝磊，陈树娜，叶田田，周莹，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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