一种内容推送方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种内容推送方法，处理设备可以获取目标用户在目标时间区间内对应目标内容的内容行为数据，并基于不同统计周期分别统计目标用户与目标内容相关的多个统计特征，多个统计特征组成该目标用户对应该目标内容的多周期统计特征，该多周期统计特征能够体现出目标用户对该目标内容的意向性随时间的变化情况，因此能够更加准确的刻画出目标用户喜好。最后，利用人工智能技术中的机器学习等技术，可以根据多周期统计特征确定出该目标用户与目标内容的关联参数，并基于该关联参数确定是否向目标用户推送该目标内容，从而处理设备可以向近期内对目标内容意向性较高的用户推送该目标内容，提高用户对目标内容的接受概率和内容推荐效率。受概率和内容推荐效率。受概率和内容推荐效率。

【技术实现步骤摘要】
一种内容推送方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种内容推送方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]内容平台可以通过对用户的识别、挖掘，向用户推送其可能喜欢的内容，以此实现扩大平台中用户数量，增加平台中用户的用户粘性等目的。
[0003]目前对用户的挖掘主要基于用户的用户画像，通过标识用户喜好等特征的用户画像可以作为匹配用户可能喜欢的内容的依据。
[0004]然而，用户画像在一些内容推荐场景中的适用性并不好，而且用户画像的准确率难以保证，在用户画像不准时会导致确定出错误的内容，影响了内容推荐的效果。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种内容推送方法，一方面引入了用户与内容之间的关联作为推送与否的判断依据，一方面考量了用户意向的变化趋势，有利于提高内容推送的准确性。
[0006]本申请实施例公开了如下技术方案：
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种内容推送方法，所述方法包括：
[0008]获取目标用户在目标时间区间内对应目标内容的内容行为数据；
[0009]对所述内容行为数据进行基于不同统计周期的数据统计处理，得到所述目标用户与所述目标内容相关的多周期统计特征，所述多周期统计特征包括对应第一统计周期的第一统计特征和对应第二统计周期的第二统计特征，所述第一统计周期和第二统计周期具有不同的周期长度，且所述第一统计周期和第二统计周期的周期长度均小于或等于所述目标时间区间所标识的时长；
[0010]根据所述多周期统计特征确定所述目标用户与所述目标内容的关联参数；
[0011]基于所述关联参数确定是否向所述目标用户推送所述目标内容。
[0012]第二方面，本申请实施例提供了一种内容推送装置，所述装置包括获取单元、第一确定单元、第二确定单元和推送单元：
[0013]所述获取单元，用于获取目标用户在目标时间区间内对应目标内容的内容行为数据；
[0014]所述第一确定单元，用于对所述内容行为数据进行基于不同统计周期的数据统计处理，得到所述目标用户与所述目标内容相关的多周期统计特征，所述多周期统计特征包括对应第一统计周期的第一统计特征和对应第二统计周期的第二统计特征，所述第一统计周期和第二统计周期具有不同的周期长度，且所述第一统计周期和第二统计周期的周期长度均小于或等于所述目标时间区间所标识的时长；
[0015]所述第二确定单元，用于根据所述多周期统计特征确定所述目标用户与所述目标内容的关联参数；
[0016]所述推送单元，用于基于所述关联参数确定是否向所述目标用户推送所述目标内容。
[0017]第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述设备包括处理器以及存储器：
[0018]所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
[0019]所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面中所述的内容推送方法。
[0020]第四方面，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用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行第一方面中所述的内容推送方法。
[0021]由上述技术方案可以看出，在内容推荐场景中，获取目标用户在目标时间区间内对应目标内容的内容行为数据，该内容行为数据能够标识在目标时间区间内，目标用户与目标内容相关的行为，通过内容行为数据可以体现目标用户与目标内容之间的关联。根据不同的统计周期从该内容行为数据中确定多周期统计特征，多周期统计特征至少包括了基于第一统计周期确定的第一统计特征和基于第二统计周期确定的第二统计特征。由于第一统计周期和第二统计周期的周期长度不同，通过不同统计周期中内容行为数据的变化，体现出了目标用户与该目标内容间的关联在时序角度上的变化，即多周期统计特征能够表达出目标用户对目标内容意向上的时序变化趋势。通过具有丰富表达能力的多周期统计特征起到了更为准确的刻画目标用户喜好的作用，从而在通过多周期统计特征确定的关联参数来衡量是否向目标用户推送目标内容时，若确定推送，目标用户接受目标内容的可能性更高，提高了内容推荐效率。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1为本申请实施例提供的一种实际应用场景中内容推送方法的示意图；
[0024]图2为本申请实施例提供的一种内容推送方法的流程图；
[0025]图3为本申请实施例提供的一种实际应用场景中内容推送方法的示意图；
[0026]图4为本申请实施例提供的一种内容推送装置的结构框图；
[0027]图5为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构图；
[0028]图6为本申请实施例提供的一种服务器的结构图；
[0029]图7为本申请实施例提供的一种实际应用场景中内容推送方法的流程图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。
[0031]向用户推送各种相关内容是进行产品推广的常用手段之一，是否能够进行合理的内容推送可以直接影响到产品的推广效果。相关技术中，为了向用户推荐接受程度较高的内容，通常会基于用户自身的信息，例如身高、性别、年龄、出生地、职业等来生成该用户对
应的用户画像，通过该用户画像确定出用户可能感兴趣的推送内容。然而，该方法的判断依据过于单一，难以满足丰富多样的内容推送需求，同时由于用户信息较为固定，难以体现出用户的兴趣爱好随时间的变化情况，从而无法做到较为精准的内容推送。
[0032]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种内容推送方法，处理设备可以通过统计不同时间周期中的内容行为数据，来确定出目标用户对应目标内容的多周期统计特征，该多周期统计特征能够体现出目标用户与该目标内容之间的关联关系随时间的变化情况，从而一方面引入了用户与内容之间的关联作为推送与否的判断依据，一方面考量了用户意向的变化趋势，有利于提高内容推送的准确性。
[0033]可以理解的是，该方法可以应用于处理设备上，该处理设备为具有内容推送功能的处理设备，例如可以是具有内容推送功能的终端设备或服务器。该方法由终端设备或服务器独立执行，也可以应用于终端设备和服务器通信的网络场景，通过终端设备和服务器配合运行。其中，终端设备可以为手机、台式计算机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，简称PDA)、平板电脑等设备。服务器可以理解为是应用服务器，也可以为Web服务器，在实际部署时，该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种内容推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户在目标时间区间内对应目标内容的内容行为数据；对所述内容行为数据进行基于不同统计周期的数据统计处理，得到所述目标用户与所述目标内容相关的多周期统计特征，所述多周期统计特征包括对应第一统计周期的第一统计特征和对应第二统计周期的第二统计特征，所述第一统计周期和第二统计周期具有不同的周期长度，且所述第一统计周期和第二统计周期的周期长度均小于或等于所述目标时间区间所标识的时长；根据所述多周期统计特征确定所述目标用户与所述目标内容的关联参数；基于所述关联参数确定是否向所述目标用户推送所述目标内容。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于推送类型对所述目标内容进行类型划分，得到所述目标内容的多个推送类型维度；所述对所述内容行为数据进行基于不同统计周期的数据统计处理，得到所述目标用户与目标内容相关的多周期统计特征，包括：对所述内容行为数据进行基于不同统计周期的数据统计处理，得到在所述多个推送类型维度下所述目标用户与所述目标内容分别相关的多周期统计特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内容行为数据包括所述目标用户的被推送所述目标内容的第一数据和/或所述目标用户对被推送的所述目标内容进行交互的第二数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户在目标时间区间内对应目标内容的内容行为数据，包括：确定所述目标内容所对应产品的第一产品领域；从所述第一产品领域获取所述目标用户在所述目标时间区间内对应所述目标内容的第一行为数据；确定与所述产品具有关联的关联产品，所述关联产品属于第二产品领域；从所述第二产品领域获取所述目标用户在所述目标时间区间内对应关联内容的第二行为数据，所述关联内容为与所述关联产品相关的内容；根据所述第一行为数据和所述第二行为数据确定所述内容行为数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述第一行为数据的数据量是否满足预设数据量；若是，将所述第一行为数据确定为所述内容行为数据；若否，执行所述确定与所述产品具有关联的关联产品的步骤。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述目标内容所对应产品的产品属性特征；根据所述目标用户的用户信息，确定所述目标用户的用户属性特征；所述根据所述多周期统计特征确定所述目标用户与所述目标内容的关联参数，包括：根据所述产品属性特征、所述用户属性特征和所述多周期统计特征确定分类融合特征；根据所述分类融合特征确定所述目标用户与所述目标内容的关联参数。
7.根据权利要求1
‑
6任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户在目标时间区间内对应目标内容的内容行为数据，包括：获取所述目标用户在所述目标时间区间内分别对应不同内容的总内容行为数据，所述不同内容中包括所述目标内容；所述对所述内容行为数据进行基于不同统计周期的数据统计处理，得到所述目标用户与所述目标内容相关的多周期统计特征，包括：对所述总内容行为数据进行基于不同统计周期的数据统计处理，得到所述目标用户分别与所述不同内容相关的多周期统计特征；根据所述与所述不同内容相关的多周期统计特征确定所述目标用户的用户兴趣画像。8.根据权利要求1
‑
6任意一项所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王韵陶，陈炳文，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：