[发明专利]内容推荐方法及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种内容推荐方法，其特征在于，包括：

根据用户的用户信息，对所述用户进行聚类，得到若干个目标用户群；

获取所述目标用户群的行为信息；

根据所述目标用户群的行为信息，获取所述目标用户群的推荐内容集合；

根据所述目标用户群的推荐内容集合，获取所述目标用户群内每个用户的推荐内容。

2.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述获取所述目标用户群的行为信息，包括：

根据所述目标用户群内每个用户和所述目标用户群的聚类中心之间的距离，合并所述目标用户群内每个用户的行为信息，得到所述目标用户群的行为信息。

3.根据权利要求2所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标用户群内每个用户和所述目标用户群的聚类中心之间的距离，合并所述目标用户群内每个用户的行为信息，得到所述目标用户群的行为信息，包括：

根据所述目标用户群内每个用户和所述聚类中心之间的距离，计算所述每个用户的行为权重；

根据每个所述用户的行为权重和行为信息，计算所述目标用户群的行为信息。

4.根据权利要求3所述的内容推荐方法，其特征在于，所述每个用户的行为权重，通过以下公式计算得到：

其中，所述w_i,j表示目标用户群i内用户j的行为权重；所述d_i,j表示所述用户j和所述目标用户群i的聚类中心之间的距离；所述max(d_i)表示所述目标用户群i内的用户和所述目标用户群i的聚类中心之间的最大距离。

5.根据权利要求4所述的内容推荐方法，其特征在于，所述目标用户群的行为信息，通过以下公式计算得到：

其中，所述new_score_i,k表示目标用户群i的第k个行为信息；所述n表示所述目标用户群i内的用户数量；所述score_j,k表示所述用户j的第k个行为信息。

6.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标用户群的行为信息，获取所述目标用户群的推荐内容集合，包括：

根据所述目标用户群的行为信息，获取所述目标用户群的相似目标用户群；

根据所述相似目标用户群的行为信息，获取所述目标用户群的推荐内容集合。

7.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标用户群的推荐内容集合，获取所述目标用户群内每个用户的推荐内容，包括：

计算所述目标用户群内每个用户与所述推荐内容集合内每个推荐内容之间的相似度；

根据所述相似度，获取所述每个用户的推荐内容。

8.根据权利要求7所述的内容推荐方法，其特征在于，所述计算所述目标用户群内每个用户与所述推荐内容集合内每个推荐内容之间的相似度，包括：

根据所述每个用户的用户信息和预设嵌入算法，计算所述每个用户的用户向量，且根据所述每个推荐内容和所述预设嵌入算法，计算所述每个推荐内容的内容向量；

计算每个所述用户向量和每个所述内容向量之间的相似度。

9.一种内容推荐装置，其特征在于，包括：

聚类模块，用于根据用户的用户信息，对所述用户进行聚类，得到若干个目标用户群；

第一获取模块，用于获取所述目标用户群的行为信息；

第二获取模块，用于根据所述目标用户群的行为信息，获取所述目标用户群的推荐内容集合；

第三获取模块，用于根据所述目标用户群的推荐内容集合，获取所述目标用户群内每个用户的推荐内容。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的内容推荐方法。