本申请实施例公开了一种内容推荐方法、装置、计算机设备、可读存储介质和产品，通过获取搜索对象输入的查询信息，以及查询信息对应的待推荐内容；根据搜索对象的历史搜索行为数据和关系网络，对搜索对象进行对象特征提取，得到搜索对象对应的对象特征信息；根据对象特征信息，确定搜索对象所属圈层类簇对应的圈层聚类因子；根据查询信息、待推荐内容以及圈层聚类因子，计算待推荐内容对应的推荐度；基于推荐度对待推荐内容进行内容选择处理，得到目标推荐内容，以及向搜索对象推荐目标推荐内容。本方案基于圈层聚类因子计算待推荐内容的推荐度，可以实现向属于不同圈层聚类的搜索对象推荐不同的待推荐内容，提高内容推荐的准确性和效果。和效果。和效果。
【技术实现步骤摘要】
内容推荐方法、装置、计算机设备、可读存储介质和产品
[0001]本申请涉及通信
，具体涉及一种内容推荐方法、装置、计算机设备、可读存储介质和产品，其中，可读存储介质为计算机可读存储介质，产品为计算机程序产品。
技术介绍
[0002]当用户搜索信息时，通常会输入查询信息以搜索相关的内容，服务器根据查询信息获取相应的内容并推荐给用户，通常情况下，不同用户输入相同的查询信息，接收到服务器基于该查询信息推荐的内容是相同的，且显示的内容的排序也是相同的，内容的排序与内容与查询信息的相关度有关。然而，不同用户对信息的需求不同，根据查询信息确定推荐内容会导致内容推荐不准确。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供一种内容推荐方法、装置、计算机设备、可读存储介质和产品，可以实现向属于不同圈层聚类的搜索对象推荐不同的待推荐内容，提高内容推荐的准确性。
[0004]本申请实施例提供的一种内容推荐方法，包括：
[0005]获取搜索对象输入的查询信息，以及所述查询信息对应的待推荐内容；
[0006]根据所述搜索对象的历史搜索行为数据和关系网络，对所述搜索对象进行对象特征提取，得到所述搜索对象对应的对象特征信息；
[0007]根据所述对象特征信息，确定所述搜索对象所属圈层类簇对应的圈层聚类因子；
[0008]根据所述查询信息、所述待推荐内容以及所述圈层聚类因子，计算所述待推荐内容对应的推荐度；
[0009]基于所述推荐度对所述待推荐内容进行内容选择处理，得到目标推荐内容，以及向所述搜索对象推荐所述目标推荐内容。
[0010]相应的，本申请实施例还提供的一种内容推荐装置，包括：
[0011]获取单元，用于获取搜索对象输入的查询信息，以及所述查询信息对应的待推荐内容；
[0012]特征提取单元，用于根据所述搜索对象的历史搜索行为数据和关系网络，对所述搜索对象进行对象特征提取，得到所述搜索对象对应的对象特征信息；
[0013]因子确定单元，用于根据所述对象特征信息，确定所述搜索对象所属圈层类簇对应的圈层聚类因子；
[0014]计算单元，用于根据所述查询信息、所述待推荐内容以及所述圈层聚类因子，计算所述待推荐内容对应的推荐度；
[0015]内容推荐单元，用于基于所述推荐度对所述待推荐内容进行内容选择处理，得到目标推荐内容，以及向所述搜索对象推荐所述目标推荐内容。
[0016]在一实施例中，所述内容推荐装置还包括：
[0017]样本获取单元，用于获取聚类样本，所述聚类样本中包含对象样本，以及所述对象样本对应的历史搜索行为数据和关系网络；
[0018]对象特征提取单元，用于根据所述对象样本对应的历史搜索行为数据和所述关系网络对每个对象样本进行对象特征提取，得到每个对象样本对应的聚类对象特征信息；
[0019]聚类单元，用于根据所述聚类对象特征信息对所述对象样本进行聚类，得到多个圈层类簇。
[0020]在一实施例中，所述对象特征提取单元，包括：
[0021]构建子单元，用于根据每个对象样本以及对应的历史搜索行为数据和关系网络，构建对象关系异构图，所述对象关系异构图包括多个节点；
[0022]融合子单元，用于将所述对象关系异构图中每个对象样本对应的节点，以及所述节点的相邻节点进行特征融合处理，得到每个对象样本对应的聚类对象特征信息。
[0023]在一实施例中，所述构建子单元，包括：
[0024]挖掘模块，用于根据所述历史搜索行为数据中的被浏览推荐内容，以及所述被浏览推荐内容所属的发布对象，对所述对象样本之间的潜在关系进行挖掘，得到所述对象样本之间的潜在关系；
[0025]图构建模块，用于根据所述潜在关系构建所述对象关系异构图。
[0026]在一实施例中，所述因子确定单元，包括：
[0027]类簇确定子单元，用于根据所述对象特征信息与多个圈层类簇的聚类中心之间的距离，确定所述搜索对象所属的圈层类簇；
[0028]因子确定子单元，用于根据所述圈层类簇所包含的聚类对象的聚类对象特征信息，确定所述搜索对象的圈层聚类因子。
[0029]在一实施例中，所述因子确定子单元，包括：
[0030]分析模块，用于对所述搜索对象所属圈层类簇所包含的聚类对象的聚类对象特征信息进行平均特征分析，得到平均特征信息；
[0031]聚类因子确定模块，用于将所述平均特征信息确定为所述搜索对象的圈层聚类因子。
[0032]在一实施例中，所述计算单元，包括：
[0033]提取子单元，用于对所述查询信息进行特征提取，得到所述查询信息的查询特征信息，以及对所述待推荐内容进行特征提取，得到所述待推荐内容对应的内容特征信息；
[0034]交互子单元，用于对所述查询特征信息、所述内容特征信息以及所述圈层聚类因子进行特征交互处理，得到所述待推荐内容对应的交互特征信息；
[0035]推荐度计算子单元，用于根据所述交互特征信息计算所述待推荐内容的推荐度。
[0036]在一实施例中，所述推荐度计算子单元，包括：
[0037]预测模块，用于基于所述交互特征信息，预测所述待推荐内容的点击概率以及阅读时长；
[0038]计算模块，用于根据所述阅读时长以及所述点击概率计算所述待推荐内容的推荐度。
[0039]在一实施例中，所述提取子单元，包括：
[0040]信息获取模块，用于获取所述待推荐内容的属性信息；
[0041]内容特征提取模块，用于对所述待推荐内容进行内容特征提取，得到所述待推荐内容的内容表征信息；
[0042]相关度计算模块，用于根据所述内容表征信息计算所述待推荐内容与所述查询信息之间的相关度；
[0043]编码模块，用于对所述属性信息以及所述相关度进行特征编码，得到所述待推荐内容对应的内容特征信息。
[0044]相应的，本申请实施例还提供的一种计算机设备，包括存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于运行所述存储器内的计算机程序，以执行本申请实施例提供的任一种内容推荐方法。
[0045]相应的，本申请实施例还提供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，所述计算机程序被处理器加载以执行本申请实施例提供的任一种内容推荐方法。
[0046]相应的，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的任一种内容推荐方法。
[0047]本申请实施例通过获取搜索对象输入的查询信息，以及查询信息对应的待推荐内容；根据搜索对象的历史搜索行为数据和关系网络，对搜索对象进行对象特征提取，得到搜索对象对应的对象特征信息；根据对象特征信息，确定搜索对象所属圈层类簇对应的圈层聚类因子；根据查询信息、待推荐内容以及圈层聚类因子，计算待推荐内容对应的推荐度；基于推荐度对待推荐内容进行内容选择处理，得到目标推本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种内容推荐方法，其特征在于，包括：获取搜索对象输入的查询信息，以及所述查询信息对应的待推荐内容；根据所述搜索对象的历史搜索行为数据和关系网络，对所述搜索对象进行对象特征提取，得到所述搜索对象对应的对象特征信息；根据所述对象特征信息，确定所述搜索对象所属圈层类簇对应的圈层聚类因子；根据所述查询信息、所述待推荐内容以及所述圈层聚类因子，计算所述待推荐内容对应的推荐度；基于所述推荐度对所述待推荐内容进行内容选择处理，得到目标推荐内容，以及向所述搜索对象推荐所述目标推荐内容。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述对象特征信息，确定所述搜索对象所属圈层类簇对应的圈层聚类因子之前，所述方法还包括：获取聚类样本，所述聚类样本中包含对象样本，以及所述对象样本对应的历史搜索行为数据和关系网络；根据所述对象样本对应的历史搜索行为数据和所述关系网络对每个对象样本进行对象特征提取，得到每个对象样本对应的聚类对象特征信息；根据所述聚类对象特征信息对所述对象样本进行聚类，得到多个圈层类簇。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述对象样本对应的历史搜索行为数据和所述关系网络对每个对象样本进行对象特征提取，得到每个对象样本对应的聚类对象特征信息，包括：根据每个对象样本以及对应的历史搜索行为数据和关系网络，构建对象关系异构图，所述对象关系异构图包括多个节点；将所述对象关系异构图中每个对象样本对应的节点，以及所述节点的相邻节点进行特征融合处理，得到每个对象样本对应的聚类对象特征信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述历史搜索行为数据包括被浏览推荐内容以及所述被浏览推荐内容所属的发布对象，所述根据每个对象样本以及对应的历史搜索行为数据和关系网络，构建对象关系异构图，包括：根据所述历史搜索行为数据中的被浏览推荐内容，以及所述被浏览推荐内容所属的发布对象，对所述对象样本之间的潜在关系进行挖掘，得到所述对象样本之间的潜在关系；根据所述潜在关系构建所述对象关系异构图。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述对象特征信息，确定所述搜索对象所属圈层类簇对应的圈层聚类因子，包括：根据所述对象特征信息与多个圈层类簇的聚类中心之间的距离，确定所述搜索对象所属的圈层类簇；根据所述圈层类簇所包含的聚类对象的聚类对象特征信息，确定所述搜索对象的圈层聚类因子。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述圈层类簇所包含的聚类对象的聚类对象特征信息，确定所述搜索对象的圈层聚类因子，包括：对所述搜索对象所属圈层类簇所包含的聚类对象的聚类对象特征信息进行平均特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王刘鄞，段焕中，路彦雄，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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