内容确定方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:37773425 阅读:11 留言:0更新日期:2023-06-06 13:40
本申请公开了一种内容确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:响应于针对指定对象的内容确定指令,确定对应的场景信息;根据所述场景信息确定多个候选内容以及指示所述指定对象的多个目标历史周期信息;根据所述场景信息分别为每个所述目标历史周期信息配置对应的权重值;基于每个所述目标历史周期信息对应的权重值处理所述多个目标历史周期信息,得到目标信息;从所述多个候选内容中确定出与所述目标信息相匹配的内容。本申请利用融合多个目标历史周期信息所得到的目标信息与候选内容进行匹配以确定内容,可以提高进行内容确定的准确度。内容确定的准确度。内容确定的准确度。

【技术实现步骤摘要】
内容确定方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及互联网通信
,尤其涉及一种内容确定方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网通信技术的发展,各类互联网产品层出不穷,互联网产品可以为使用用户提供服务体验。以内容推送服务为例,可以向用户提供各类内容,如短视频内容、长视频内容、直播视频内容、动画内容、音频内容、图文内容、图像内容、文本内容等。内容推送的形式可以是用户主动的(比如用户通过客户端向服务器端发送内容获取请求,以触发服务器端进行内容推送),也可以是用户被动的(比如客户端被动接收由服务器端主动推送的内容)。相关技术中,服务器端所推送的内容往往源于当前热点内容,并能为用户提供准确的推送内容。

技术实现思路

[0003]为了解决现有技术应用在内容推送时,准确度低等问题,本申请提供了一种内容确定方法、装置、电子设备及存储介质:
[0004]根据本申请的第一方面,提供了一种内容确定方法,所述方法包括:
[0005]响应于针对指定对象的内容推送指令,确定对应的推送场景信息;
[0006]根据所述推送场景信息确定多个候选内容以及指示所述指定对象的多个目标历史周期画像;其中,所述目标历史周期画像是基于多个目标推送内容中每个所述目标推送内容的所属类别以及与所述指定对象的交互信息得到的,所述多个目标推送内容指示预设历史周期内的推送内容;
[0007]根据所述推送场景信息分别为每个所述目标历史周期画像配置对应的权重值;
[0008]基于每个所述目标历史周期画像对应的权重值处理所述多个目标历史周期画像,得到目标画像;
[0009]从所述多个候选内容中确定出与所述目标画像相匹配的推送内容。
[0010]根据本申请的第二方面,提供了一种内容确定装置,所述装置包括:
[0011]响应模块:用于响应于针对指定对象的内容推送指令,确定对应的推送场景信息;
[0012]画像确定模块:用于根据所述推送场景信息确定多个候选内容以及指示所述指定对象的多个目标历史周期画像;其中,所述目标历史周期画像是基于多个目标推送内容中每个所述目标推送内容的所属类别以及与所述指定对象的交互信息得到的,所述多个目标推送内容指示预设历史周期内的推送内容;
[0013]权重配置模块:用于根据所述推送场景信息分别为每个所述目标历史周期画像配置对应的权重值;
[0014]画像处理模块:用于基于每个所述目标历史周期画像对应的权重值处理所述多个目标历史周期画像,得到目标画像;
[0015]匹配模块:用于从所述多个候选内容中确定出与所述目标画像相匹配的推送内容。
[0016]根据本申请的第三方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序,所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如第一方面所述的内容确定方法。
[0017]根据本申请的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序,所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如第一方面所述的内容确定方法。
[0018]根据本申请的第五方面,提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行如第一方面所述的内容确定方法。
[0019]本申请提供的一种内容确定方法、装置、电子设备及存储介质,具有如下技术效果:
[0020]本申请通过响应于针对指定对象的内容推送指令,确定对应的推送场景信息;然后,根据推送场景信息确定多个候选内容以及指示指定对象的多个目标历史周期画像;再者,根据推送场景信息分别为每个目标历史周期画像配置对应的权重值;接着,基于每个目标历史周期画像对应的权重值处理多个目标历史周期画像,得到目标画像,从而从多个候选内容中确定出与目标画像相匹配的推送内容。本申请利用融合多个目标历史周期画像所得到的目标画像与候选内容进行匹配以确定推送内容,可以提高进行推送内容确定的准确度。目标画像源于多个目标历史周期画像,各目标历史周期画像所对应的权重值是基于推送场景所配置的,各目标历史周期画像所对应的权重值可以实现对于推送场景更细粒度的特征捕捉,这样各目标历史周期画像可以借助目标画像实现不同参与度的推送内容确定,可以使得所确定的推送内容更具相关推送场景的适应性,从而提高指定对象的内容推送体验。
附图说明
[0021]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和优点,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的介绍,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它附图。
[0022]图1是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图;
[0023]图2是本申请实施例提供的一种内容确定方法的流程示意图;
[0024]图3是本申请实施例提供的根据推送场景信息分别为每个目标历史周期画像配置对应的权重值的一种流程示意图;
[0025]图4是本申请实施例提供的一种画像生成方法的流程示意图;
[0026]图5也是本申请实施例提供的一种画像生成方法的流程示意图;
[0027]图6是本申请实施例提供的模型结果的示意图;
[0028]图7是本申请实施例提供的一种内容确定装置的组成框图;
[0029]图8是本专利技术实施例提供的区块链系统的示意图;
[0030]图9是本专利技术实施例提供的区块结构的示意图;
[0031]图10是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0032]下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
[0033]需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0034]对本申请实施例进行进一步详细说明之前,对本申请实施例中涉及的名词和术语进行说明,本申请实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
[0035]word2vec模型:一群用来产生词向量的相关模型。
[0036]fasttext:一种词向量与文本分类工具。
[0037]item2vec模型:一种用来产生词向量本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种内容确定方法,其特征在于,所述方法包括:响应于针对指定对象的内容推送指令,确定对应的推送场景信息;根据所述推送场景信息确定多个候选内容以及指示所述指定对象的多个目标历史周期画像;其中,所述目标历史周期画像是基于多个目标推送内容中每个所述目标推送内容的所属类别以及与所述指定对象的交互信息得到的,所述多个目标推送内容指示预设历史周期内的推送内容;根据所述推送场景信息分别为每个所述目标历史周期画像配置对应的权重值;基于每个所述目标历史周期画像对应的权重值处理所述多个目标历史周期画像,得到目标画像;从所述多个候选内容中确定出与所述目标画像相匹配的推送内容。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述推送场景信息确定指示所述指定对象的多个目标历史周期画像,包括:根据所述推送场景信息确定对应的历史推送场景;确定所述历史推送场景所指示的历史周期;根据所述所指示的历史周期从指示所述指定对象的多个候选历史周期画像中确定出所述多个目标历史周期画像。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述推送场景信息分别为每个所述目标历史周期画像配置对应的权重值,包括:根据所述推送场景信息获取对应的第一预设权重配置规则;基于所述第一预设权重配置规则,分别为每个所述目标历史周期画像配置对应的权重值。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一预设权重配置规则,分别为每个所述目标历史周期画像配置对应的权重值,包括:确定所述多个目标历史周期画像对应的画像偏离程度;根据所述画像偏离程度获取对应的第二预设权重配置规则;融合所述第一预设权重配置规则和所述第二预设权重配置规则生成目标权重配置规则;基于所述目标权重配置规则,分别为每个所述目标历史周期画像配置对应的权重值。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据所述推送场景信息确定多个候选内容以及指示所述指定对象的多个目标历史周期画像之后,所述方法还包括:确定与所述推送场景信息对应的预设画像融合模型;以所述多个目标历史周期画像为输入,利用所述预设画像融合模型得到所述目标画像;其中,所述预设画像融合模型是通过多个画像样本进行机器学习训练获得的,每个所述画像样本携带有对应的内容标签。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:获取所述多个目标推送内容;分别确定每个所述目标推送内容对应的文本特征向量,得到所述多个目标推送内容对应的文...

【专利技术属性】
技术研发人员:王韵陶
申请(专利权)人:腾讯数码天津有限公司
类型:发明
国别省市:

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