推荐方法、装置、服务器和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例涉及通信技术领域，公开了一种推荐方法、装置、服务器和计算机可读存储介质。上述推荐方法包括：在确定用户上线的情况下，从离线的数据库中获取针对所述用户离线构建的用户标签；根据所述用户标签和所述离线的数据库中存储的针对各待推荐内容离线构建的内容标签，进行标签匹配，并根据匹配结果在线生成对所述用户的推荐列表；向所述用户对应的终端推送所述推荐列表，使得可以提升计算效率，加快推荐响应速度。加快推荐响应速度。加快推荐响应速度。

【技术实现步骤摘要】
推荐方法、装置、服务器和计算机可读存储介质


[0001]本申请实施例涉及通信
，特别涉及一种推荐方法、装置、服务器和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的快速发展，信息爆炸己成为常态，各大视频推荐平台为增加用户粘性会对每个用户进行有针对性的个性化推荐，这对服务端处理数据的能力要求越来越高。针对目前个性化推荐系统面对海量数据时出现了计算效率低下、推荐响应速度慢的问题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的主要目的在于提出一种推荐方法、装置、服务器和计算机可读存储介质，使得可以提升计算效率，加快推荐响应速度。
[0004]为至少实现上述目的，本申请实施例提供了一种推荐方法，包括：在确定用户上线的情况下，从离线的数据库中获取针对所述用户离线构建的用户标签；根据所述用户标签和所述离线的数据库中存储的针对各待推荐内容离线构建的内容标签，进行标签匹配，并根据匹配结果在线生成对所述用户的推荐列表；向所述用户对应的终端推送所述推荐列表。
[0005]为至少实现上述目的，本申请实施例还提供了一种推荐装置，包括：离线用户标签获取模块，用于在确定用户上线的情况下，从离线的数据库中获取针对所述用户离线构建的用户标签；在线匹配模块，用于根据所述用户标签和所述离线的数据库中存储的针对各待推荐内容离线构建的内容标签，进行标签匹配，并根据匹配结果在线生成对所述用户的推荐列表；在线推送模块，用于向所述用户对应的终端推送所述推荐列表。
[0006]为至少实现上述目的，本申请实施例还提供了一种服务器，包括：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的推荐方法。
[0007]为至少实现上述目的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的推荐方法。
[0008]本申请实施例提供的推荐方法，在确定用户上线的情况下，从离线的数据库中获取针对用户离线构建的用户标签；根据用户标签和离线的数据库中存储的针对各待推荐内容离线构建的内容标签，进行标签匹配，并根据匹配结果在线生成对所用户的推荐列表；向用户对应的终端推送所述推荐列表。即，本申请实施例将推荐方法分为离线部分和在线部分，在离线部分构建用户标签和内容标签，在线部分进行标签匹配和推荐列表的推送，有利于减小服务器的在线计算量，提升计算效率，加快推荐响应速度。
附图说明
[0009]图1是本申请实施例中提到的推荐方法的流程图；
[0010]图2是本申请实施例中提到的实现推荐方法的架构图；
[0011]图3是本申请实施例中提到的应用层的构成示意图；
[0012]图4是本申请实施例中提到的在线和离线两个流程的示意图；
[0013]图5是本申请实施例中提到的推荐装置的结构示意图；
[0014]图6是本申请实施例中提到的服务器的结构示意图。
具体实施方式
[0015]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的各实施例进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本申请各实施例中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本申请的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
[0016]本申请的一个实施例提供了一种推荐方法，应用于服务器，该服务器可以为CDN网络中的服务器。本实施例是为了对于内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)网络中的用户提供推荐内容，如用户进入电子节目指南(electrical program guide，EPG)页面后推荐用户观看的内容，用户观看完成影片后推荐用户观看的内容等。推荐方法的流程图可以参考图1，包括：
[0017]步骤101：在确定用户上线的情况下，从离线的数据库中获取针对用户离线构建的用户标签；
[0018]步骤102：根据用户标签和离线的数据库中存储的针对各待推荐内容离线构建的内容标签，进行标签匹配，并根据匹配结果在线生成对所述用户的推荐列表；
[0019]步骤103：向用户对应的终端推送推荐列表。
[0020]本身申请的专利技术人发现，目前个性化推荐系统面对海量数据时出现的计算效率低下、推荐响应速度慢的问题的原因为：大多采用线上实时推荐，整个运算过程都在线上完成，因此线上会执行算力需求极大的机器学习算法全过程，机器学习算法执行速度慢，算力需求大的缺点也会被整个推荐系统继承，造成在线计算的压力大推荐响应速度慢。基于此本申请实施例中，将推荐方法分为离线部分和在线部分，在离线部分构建用户标签和内容标签，在线部分进行标签匹配和推荐列表的推送，有利于减小服务器的在线计算量，提升计算效率，加快推荐响应速度。本实施例适用于运算量节约的应用环境，通过离线和在线部分的拆分，节约算力，加快用户推荐响应速度。本实施例还适用于提高用户响应的应用环境，通过离线和在线部分的拆分，节约算力，提高用户推荐响应速度，在一次推荐的流程中在线部分可以只提供用户和待推荐内容的匹配，运算量极低，响应速度极快。
[0021]在步骤101中，服务器在确定用户上线观看音视频的情况下，可以从离线的数据库中获取针对该用户离线构建的用户标签。其中，离线的数据库中可以存储有大量用户的用户标签，上述大量用户可以包括曾经在线观看过音视频的用户，从而使得当某个用户上线后，服务器可以从离线的数据库中获取该用户的用户标签。离线的数据库可以为服务器中
的数据库也可以为服务器之外的数据库。也就是说，用户标签可以离线构建，并存储在服务器中预设的数据库中，或者存储在服务器之外的预设的数据库中。用户标签可以用于表征用户的不同维度的特征数据，比如，用户的身份特征、观看记录特征、观看喜好特征等。由于服务器可以直接获取离线的数据库中针对该用户离线构建好的用户标签，而无需在线获取用户数据，基于在线获取的用户特征再在线构建用户标签，因此服务器可以快速得到该用户的用户标签。
[0022]在步骤102中，服务器可以根据用户标签和离线的数据库中存储的针对各待推荐内容离线构建的内容标签，进行标签匹配，并根据匹配结果在线生成对该用户的推荐列表。其中，服务器中可以存储大量待推荐内容的内容标签，待推荐内容可以包括视频、音频等可供用户观看或收听的对象。内容标签可以用于表征内容在不同维度的特征数据，内容标签可以为服务器根据待推荐内容的特征数据离线构建得到的，内容特征可以包括但不限于以下之一或其任意组合：内容的导演、内容中的演员，内容的类型、内容的评分、内容的收看群体、内容的收看时间段。
[0023]在一个实施例中，标签匹配可以理解为：服务器通过逻辑回归(logis本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种推荐方法，其特征在于，包括：在确定用户上线的情况下，从离线的数据库中获取针对所述用户离线构建的用户标签；根据所述用户标签和所述离线的数据库中存储的针对各待推荐内容离线构建的内容标签，进行标签匹配，并根据匹配结果在线生成对所述用户的推荐列表；向所述用户对应的终端推送所述推荐列表。2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，在确定用户上线的情况下，所述方法还包括：在线获取所述用户的用户数据和所述用户在线观看的内容的内容数据；在所述向所述用户对应的终端发送所述推荐列表之后，还包括：根据在线获取的所述用户数据，对所述用户标签进行离线更新；根据所述用户在线观看的内容的内容数据，对所述内容标签进行离线更新。3.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述用户标签通过以下方式离线构建得到：对所述用户的身份数据和所述用户的观看记录数据进行离线特征工程构造，以得到所述用户标签；其中，所述离线特征工程构造至少包括以下之一或其任意组合：离线特征细分、离线特征挖掘、离线特征组合。4.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述内容标签通过以下方式离线构建得到：对所述待推荐内容的内容数据和所述待推荐内容被观看的观看记录数据进行离线特征工程构造，以得到所述内容标签；其中，所述离线特征工程构造至少包括以下之一或其任意组合：离线特征细分、离线特征挖掘、离线特征组合。5.根据权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，在线获取的所述用户数据包括所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王林翰，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：