内容推荐方法技术

本公开涉及一种内容推荐方法

【技术实现步骤摘要】
内容推荐方法、推荐模型的训练方法、装置、介质及设备


[0001]本公开涉及计算机领域，具体地，涉及一种内容推荐方法
、
推荐模型的训练方法
、
装置
、
介质及设备
。

技术介绍

[0002]内容推荐系统为用户进行信息搜索或查询提供了极大的便利
。
因此，用户对于内容推荐的准确度也越来越高
。
相关技术中，对于推荐系统而言，信息的准确度通常和输入信息的量级成正比，则在冷启动或者用户当前浏览内容较少时，可能会出现为用户推荐较多偏离该用户兴趣的内容，使得用户需要主动进行查询或者浏览较多内容才能够找到其感兴趣的内容
。

技术实现思路

[0003]提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述
。
该
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围
。
[0004]第一方面，本公开提供一种内容推荐方法，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，所述方法包括：根据经过用户授权获取的
、
所述用户在目标时段内的阅读内容，生成所述用户对应的阅读提示序列，其中，所述阅读提示序列中包含所述阅读内容对应的多个提示词；根据所述阅读提示序列和目标推荐模型，确定所述用户对应的候选推荐类别，其中，所述目标推荐模型是基于训练阅读提示序列和标注类别进行训练生成的，所述训练阅读提示序列和标注类别为基于历史时段内的训练阅读内容所生成的；基于所述候选推荐类别下的推荐内容，确定与所述用户对应的目标推荐内容
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据经过用户授权获取的
、
所述用户在目标时段内的阅读内容，生成所述用户对应的阅读提示序列，包括：确定所述阅读内容中的每一内容的内容信息，将所述内容信息添加至所述阅读提示序列；和
/
或确定所述阅读内容中的每一内容所属类别的类别信息，将所述类别信息添加至所述阅读提示序列
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标推荐模型的确定包括：根据经过用户授权获取的
、
历史时段的第一时段内的训练阅读内容，生成所述训练阅读提示序列，根据所述历史时段的第二时段内的训练阅读内容，生成所述训练阅读提示序列对应的标注类别，其中，所述第一时段早于所述第二时段；以所述训练阅读提示序列作为模型的输入，并以所述训练阅读提示序列的标注类别作为模型的目标输出，对所述模型进行训练，获得所述目标推荐模型
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标推荐模型的确定还包括：基于所述目标推荐模型生成学生模型和教师模型；将测试阅读内容对应的测试阅读提示序列多次输入所述学生模型，得到所述学生模型对应的多个预测输出类别；根据所述测试阅读提示序列对应的测试类别确定所述预测输出类别中的目标输出类别；根据所述目标输出类别对所述学生模型进行参数调节，并根据调节后的学生模型更新教师模型；在满足模型更新条件的情况下，将最新的教师模型确定为更新后的目标推荐模型
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述测试类别中包含多个类别；所述根据所述测试阅读提示序列对应的测试类别确定所述预测输出类别中的目标输出类别，包括：确定每一所述预测输出类别与所述测试类别对应的类别重合度；将所述类别重合度最大的预测输出类别确定为所述目标输出类别
。6.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标推荐模型基于大语言模型和
LSTM
模块实现，所述
LSTM
模块的输出与...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈维识，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：