本申请提供了一种个性化内容的推荐方法，所述方法应用于服务端，包括：当接收到用户的刷新请求时，从预设的候选商品集合中筛选多个推荐内容；确定所述服务端的内存中是否存在与所述用户对应的第一目标数据；若所述服务端的内存中不存在所述第一目标数据，则从预先搭建的数据服务中获取所述第一目标数据；在各个所述推荐内容中查询与所述第一目标数据匹配的目标推荐内容，并将所述目标推荐内容添加至已设置的推荐列表中；将添加有所述目标推荐内容的推荐列表返回至客户端向所述用户进行推荐，并将所述第一目标数据存储在所述服务端的内存中。本申请能提升数据读取的缓存命中率，从而减少推荐过程中的延时。而减少推荐过程中的延时。而减少推荐过程中的延时。
【技术实现步骤摘要】
个性化内容的推荐方法、装置、存储介质及计算机设备
[0001]本申请涉及互联网电商
，尤其涉及一种个性化内容的推荐方法、装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
[0002]随着电子商务规模的不断扩大，线上商品的数量和种类快速增长，用户需要花费大量的时间才能到找到自己想要的商品，这种浏览大量无关信息和商品的过程无疑会给用户带来极差的购物体验，从而造成购物平台的用户流失。为了节省用户寻找心仪商品的时间，提升用户粘性。可以根据每个用户不同的偏好信息，从海量商品中找到用户感兴趣的商品推荐给用户，即向用户推荐个性化内容。现有的推荐过程是通过实时地读取用户的行为信息来向用户推荐合适的商品。
[0003]在推荐的过程中，需要在大量的用户行为数据中提炼出用户偏好信息，从而针对用户偏好信息进行商品推荐，而对大量的用户行为数据的存储和实时读取会产生一定的延时，导致推荐效率变低。
技术实现思路
[0004]本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中推荐过程需要对大量的用户行为数据的存储和实时读取会产生一定的延时，导致推荐效率变低的技术缺陷。
[0005]第一方面，本申请提供了一种个性化内容的推荐方法，所述方法应用于服务端，包括：
[0006]当接收到用户的刷新请求时，从预设的候选商品集合中筛选多个推荐内容；
[0007]确定所述服务端的内存中是否存在与所述用户对应的第一目标数据；其中，所述第一目标数据为表征所述用户偏好的数据；
[0008]若所述服务端的内存中不存在所述第一目标数据，则从预先搭建的数据服务中获取所述第一目标数据；
[0009]在各个所述推荐内容中查询与所述第一目标数据匹配的目标推荐内容，并将所述目标推荐内容添加至已设置的推荐列表中；
[0010]将添加有所述目标推荐内容的推荐列表返回至客户端向所述用户进行推荐，并将所述第一目标数据存储在所述服务端的内存中。
[0011]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0012]若所述服务端的内存中存在所述第一目标数据，则在各个所述推荐内容中查询与所述第一目标数据匹配的目标推荐内容，并将所述目标推荐内容添加至已设置的推荐列表中；
[0013]将添加有所述目标推荐内容的推荐列表返回至客户端向所述用户进行推荐。
[0014]在其中一个实施例中，所述数据服务的搭建过程，包括：
[0015]确定已建立的第一数据库、第二数据库和对象存储服务器；
[0016]设置第一频率和第二频率；
[0017]确定第二目标数据；其中，所述第二目标数据来源于所述第一数据库和所述第二数据库；
[0018]根据所述第一频率，将所述第二目标数据上传至所述对象存储服务器中，将所述对象存储服务器与所述第一数据库及所述第二数据库进行关联；
[0019]确定第三目标数据；其中，所述第三目标数据来源于所述对象存储服务器；
[0020]根据所述第二频率，将所述第三目标数据上传至所述服务端的内存中，将所述对象服务存储器与所述服务端的内存进行关联，以完成对数据服务的搭建。
[0021]在其中一个实施例中，所述从预先搭建的数据服务中获取所述第一目标数据，包括：
[0022]确定第一目标域数据；其中，所述第一目标域数据包括所述第一数据库中的全部数据；
[0023]确定第二目标域数据；其中，所述第二目标域数据包括所述第二数据库中的全部数据；
[0024]若所述第一目标域数据中存在所述第一目标数据，则获取所述第一目标数据；
[0025]若所述第一目标域数据中不存在所述第一目标数据，则在所述第二目标域数据中查询并获取所述第一目标数据。
[0026]在其中一个实施例中，所述根据所述第一频率，将所述第二目标数据上传至所述对象存储服务器中，包括：
[0027]确定所述第二目标数据的第一数据类型，以及所述对象存储服务器中所存储数据的第二数据类型；
[0028]将所述第二目标数据的数据类型由所述第一数据类型转换为所述第二数据类型；
[0029]根据所述第一频率，将经过转换的第二目标数据上传至对象存储服务器。
[0030]在其中一个实施例中，所述根据所述第二频率，将所述第三目标数据上传至所述服务端的内存中，包括：
[0031]将所述第三目标数据的数据类型由所述第二数据类型转换为所述第一数据类型；
[0032]根据所述第二频率，将经过转换后的第三目标数据上传至所述服务端的内存中。
[0033]第二方面，本申请提供了一种个性化内容的推荐装置，应用于服务端，所述装置包括：
[0034]筛选模块，用于当接收到用户的刷新请求时，从预设的候选商品集合中筛选多个推荐内容；
[0035]确定模块，用于确定所述服务端的内存中是否存在与所述用户对应的第一目标数据；其中，所述第一目标数据为表征所述用户偏好的数据；
[0036]获取模块，用于若所述服务端的内存中不存在所述第一目标数据，则从预先搭建的数据服务中获取所述第一目标数据；
[0037]查询模块，用于在各个所述推荐内容中查询与所述第一目标数据匹配的目标推荐内容，并将所述目标推荐内容添加至已设置的推荐列表中；
[0038]推荐模块，用于将添加有所述目标推荐内容的推荐列表返回至客户端向所述用户
进行推荐，并将所述第一目标数据存储在所述服务端的内存中。
[0039]在其中一个实施例中，所述装置还包括：
[0040]查询子模块，用于若所述服务端的内存中存在所述第一目标数据，则在各个所述推荐内容中查询与所述第一目标数据匹配的目标推荐内容，并将所述目标推荐内容添加至已设置的推荐列表中；
[0041]推荐子模块，用于将添加有所述目标推荐内容的推荐列表返回至客户端向所述用户进行推荐。
[0042]第三方面，本申请提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述任一项实施例所述个性化内容的推荐方法的步骤。
[0043]第四方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器；
[0044]所述存储器中存储有计算机可读指令，所述一个或多个处理器执行时所述计算机可读指令时，执行如上述任一项实施例所述个性化内容的推荐方法的步骤。
[0045]从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
[0046]本申请提供的个性化内容的推荐方法、装置、存储介质及计算机设备，当接收到用户的刷新请求时，从预设的候选商品集合中筛选多个推荐内容，并确定所述服务端的内存中是否存在与所述用户对应的第一目标数据；其中，所述第一目标数据为表征所述用户偏好的数据，若所述服务端的内存中不存在所述第一目标数据，则从预先搭建的数据服务中获取所述第一目标数据；获取到所述第一目标数据后，在各个所述推荐内容中查询与所述第一目标数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种个性化内容推荐方法，其特征在于，所述方法应用于服务端，包括：当接收到用户的刷新请求时，从预设的候选商品集合中筛选多个推荐内容；确定所述服务端的内存中是否存在与所述用户对应的第一目标数据；其中，所述第一目标数据为表征所述用户偏好的数据；若所述服务端的内存中不存在所述第一目标数据，则从预先搭建的数据服务中获取所述第一目标数据；在各个所述推荐内容中查询与所述第一目标数据匹配的目标推荐内容，并将所述目标推荐内容添加至已设置的推荐列表中；将添加有所述目标推荐内容的推荐列表返回至客户端向所述用户进行推荐，并将所述第一目标数据存储在所述服务端的内存中。2.根据权利要求1所述的个性化内容的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述服务端的内存中存在所述第一目标数据，则在各个所述推荐内容中查询与所述第一目标数据匹配的目标推荐内容，并将所述目标推荐内容添加至已设置的推荐列表中；将添加有所述目标推荐内容的推荐列表返回至客户端向所述用户进行推荐。3.根据权利要求1所述的个性化内容的推荐方法，其特征在于，所述数据服务的搭建过程，包括：确定已建立的第一数据库、第二数据库和对象存储服务器；设置第一频率和第二频率；确定第二目标数据；其中，所述第二目标数据来源于所述第一数据库和所述第二数据库；根据所述第一频率，将所述第二目标数据上传至所述对象存储服务器中，将所述对象存储服务器与所述第一数据库及所述第二数据库进行关联；确定第三目标数据；其中，所述第三目标数据来源于所述对象存储服务器；根据所述第二频率，将所述第三目标数据上传至所述服务端的内存中，将所述对象服务存储器与所述服务端的内存进行关联，以完成对数据服务的搭建。4.根据权利要求1或3所述的个性化内容的推荐方法，其特征在于，所述从预先搭建的数据服务中获取所述第一目标数据，包括：确定第一目标域数据；其中，所述第一目标域数据包括所述第一数据库中的全部数据；确定第二目标域数据；其中，所述第二目标域数据包括所述第二数据库中的全部数据；若所述第一目标域数据中存在所述第一目标数据，则获取所述第一目标数据；若所述第一目标域数据中不存在所述第一目标数据，则在所述第二目标域数据中查询并获取所述第一目标数据。5.根据权利要求3所述的个性化内容的推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一频...
【专利技术属性】
技术研发人员：费海波，
申请(专利权)人：唯品会广州软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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