推荐信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种推荐信息处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取针对当前推荐任务的候选条目集合；当前推荐任务为响应于目标用户发送的信息流推荐请求所生成的；从候选条目集合中过滤目标过滤条目，得到针对当前推荐任务的过滤后条目；目标过滤条目包括在第一时间阈值内已向目标用户下发的条目，以及在第二时间阈值内已向目标用户展示的条目，第一时间阈值小于第二时间阈值；根据过滤后条目，下发针对信息流推荐请求的目标推荐条目至目标用户。采用本方法能够使得下发未曝光的数据及时回收，达到了准确曝光过滤和下发数据有效回收的效果，保证了推荐信息有效性，提升了推荐信息处理效率。提升了推荐信息处理效率。提升了推荐信息处理效率。

【技术实现步骤摘要】
推荐信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及互联网
，特别是涉及一种推荐信息处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的不断发展，针对互联网的实时推荐场景，当用户请求推荐流后，后台需要从海量数据中筛选出部分数据，作为推荐数据以返回给客户端。
[0003]在相关技术中，当用户连续请求时，针对重复下发相同推荐数据的情况处理效果不佳，如存在延时返回、无法准确过滤数据的问题，影响推荐数据有效性，数据处理效率低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升推荐数据有效性的推荐信息处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种推荐信息处理方法，所述方法包括：
[0006]获取针对当前推荐任务的候选条目集合；所述当前推荐任务为响应于目标用户发送的信息流推荐请求所生成的；
[0007]从所述候选条目集合中过滤目标过滤条目，得到针对所述当前推荐任务的过滤后条目；所述目标过滤条目包括在第一时间阈值内已向所述目标用户下发的条目，以及在第二时间阈值内已向所述目标用户展示的条目，所述第一时间阈值小于所述第二时间阈值；
[0008]根据所述过滤后条目，下发针对所述信息流推荐请求的目标推荐条目至所述目标用户。
[0009]在其中一个实施例中，所述从所述候选条目集合中过滤目标过滤条目，得到针对所述当前推荐任务的过滤后条目，包括：
[0010]将所述候选条目集合输入至下发过滤器和曝光过滤器；
[0011]通过所述下发过滤器过滤在所述第一时间阈值内已向所述目标用户下发的历史下发条目，以及通过所述曝光过滤器过滤在所述第二时间阈值内已向所述目标用户展示的历史曝光条目，得到所述过滤后条目；
[0012]其中，所述历史下发条目为针对所述目标用户的历史信息流推荐请求所下发的条目；所述历史曝光条目为基于接收到的所述目标用户发送的历史曝光上报信息所确定的。
[0013]在其中一个实施例中，在所述根据所述过滤后条目，下发针对所述信息流推荐请求的目标推荐条目至所述目标用户的步骤之后，所述方法还包括：
[0014]将所述目标推荐条目作为所述历史下发条目，添加至所述下发过滤器中；
[0015]在所述第一时间阈值内接收到所述目标用户发送的曝光上报信息时，从所述曝光上报信息中，确定已向所述目标用户展示的目标推荐条目，并将其作为所述历史曝光条目，添加至所述曝光过滤器中。
[0016]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0017]按照所述第一时间阈值，删除所述下发过滤器中已向所述目标用户下发的历史下发条目；
[0018]按照所述第二时间阈值，删除所述曝光过滤器中已向所述目标用户展示的历史曝光条目。
[0019]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0020]组合多个第一子过滤器，构建所述下发过滤器；每个第一子过滤器具有相同的第一存储时间范围，所述第一存储时间范围与所述第一时间阈值相匹配；
[0021]组合多个第二子过滤器，构建所述曝光过滤器；每个第二子过滤器具有相同的第二存储时间范围，所述第二存储时间范围与所述第二时间阈值相匹配。
[0022]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0023]在针对所述下发过滤器添加新的条目时，从多个所述第一子过滤器中确定第一待插入子过滤器；
[0024]若检测到当前时间超过所述第一待插入子过滤器的第一存储时间范围，创建新的第一子过滤器，并在所述新的第一子过滤器中插入所述新的条目。
[0025]在其中一个实施例中，所述在所述新的第一子过滤器中插入所述新的条目，包括：
[0026]根据所述新的条目的计算特征值，确定在所述新的第一子过滤器中，所述新的条目对应的目标存储位置；所述目标存储位置包括两个存储位置；
[0027]若检测到所述两个存储位置中的任一存储位置为空闲状态，将所述计算特征值放入所述任一存储位置；
[0028]或，若检测到所述两个存储位置均为占用状态，调整所述新的第一子过滤器中已存储条目对应的存储位置，直至所述新的条目与所述已存储条目均具有对应的存储位置。
[0029]第二方面，本申请还提供了一种推荐信息处理装置，所述装置包括：
[0030]候选条目集合获取模块，用于获取针对当前推荐任务的候选条目集合；所述当前推荐任务为响应于目标用户发送的信息流推荐请求所生成的；
[0031]条目过滤模块，用于从所述候选条目集合中过滤目标过滤条目，得到针对所述当前推荐任务的过滤后条目；所述目标过滤条目包括在第一时间阈值内已向所述目标用户下发的条目，以及在第二时间阈值内已向所述目标用户展示的条目，所述第一时间阈值小于所述第二时间阈值；
[0032]条目下发模块，用于根据所述过滤后条目，下发针对所述信息流推荐请求的目标推荐条目至所述目标用户。
[0033]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述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，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0034]获取针对当前推荐任务的候选条目集合；所述当前推荐任务为响应于目标用户发送的信息流推荐请求所生成的；
[0035]从所述候选条目集合中过滤目标过滤条目，得到针对所述当前推荐任务的过滤后条目；所述目标过滤条目包括在第一时间阈值内已向所述目标用户下发的条目，以及在第二时间阈值内已向所述目标用户展示的条目，所述第一时间阈值小于所述第二时间阈值；
[0036]根据所述过滤后条目，下发针对所述信息流推荐请求的目标推荐条目至所述目标用户。
[0037]第四方面，本申请还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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0038]获取针对当前推荐任务的候选条目集合；所述当前推荐任务为响应于目标用户发送的信息流推荐请求所生成的；
[0039]从所述候选条目集合中过滤目标过滤条目，得到针对所述当前推荐任务的过滤后条目；所述目标过滤条目包括在第一时间阈值内已向所述目标用户下发的条目，以及在第二时间阈值内已向所述目标用户展示的条目，所述第一时间阈值小于所述第二时间阈值；
[0040]根据所述过滤后条目，下发针对所述信息流推荐请求的目标推荐条目至所述目标用户。
[0041]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0042]获取针对当前推荐任务的候选条目集合；所述当前推荐任务为响应于目标用户发送的信息流推荐请求所生成的；
[0043]从所述候选条目集合中过滤目标过滤条目，得到针对所述当前推荐任务的过滤后条目；所述目标过滤条目包括在第一时间阈值内已向所述目标用户下发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种推荐信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取针对当前推荐任务的候选条目集合；所述当前推荐任务为响应于目标用户发送的信息流推荐请求所生成的；从所述候选条目集合中过滤目标过滤条目，得到针对所述当前推荐任务的过滤后条目；所述目标过滤条目包括在第一时间阈值内已向所述目标用户下发的条目，以及在第二时间阈值内已向所述目标用户展示的条目，所述第一时间阈值小于所述第二时间阈值；根据所述过滤后条目，下发针对所述信息流推荐请求的目标推荐条目至所述目标用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述候选条目集合中过滤目标过滤条目，得到针对所述当前推荐任务的过滤后条目，包括：将所述候选条目集合输入至下发过滤器和曝光过滤器；通过所述下发过滤器过滤在所述第一时间阈值内已向所述目标用户下发的历史下发条目，以及通过所述曝光过滤器过滤在所述第二时间阈值内已向所述目标用户展示的历史曝光条目，得到所述过滤后条目；其中，所述历史下发条目为针对所述目标用户的历史信息流推荐请求所下发的条目；所述历史曝光条目为基于接收到的所述目标用户发送的历史曝光上报信息所确定的。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述过滤后条目，下发针对所述信息流推荐请求的目标推荐条目至所述目标用户的步骤之后，所述方法还包括：将所述目标推荐条目作为所述历史下发条目，添加至所述下发过滤器中；在所述第一时间阈值内接收到所述目标用户发送的曝光上报信息时，从所述曝光上报信息中，确定已向所述目标用户展示的目标推荐条目，并将其作为所述历史曝光条目，添加至所述曝光过滤器中。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：按照所述第一时间阈值，删除所述下发过滤器中已向所述目标用户下发的历史下发条目；按照所述第二时间阈值，删除所述曝光过滤器中已向所述目标用户展示的历史曝光条目。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：组合多个第一子过滤器，构建所述下发过滤器；每个第一子过滤器具有相同的第一存储时间范围，所述第一存储时间范...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈昭昭，周涛，李丽嘉，李丹，李田汉，黄聪，李业华，徐志坚，谢睿，
申请(专利权)人：广州趣研网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：