[发明专利]内容推荐方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

向客户端发送信息流，所述信息流包括第一内容；

响应于所述客户端显示所述第一内容的内容界面，确定第二内容，所述第二内容是作为所述第一内容的相关内容进行推荐的；

向所述客户端发送所述第二内容，所述第二内容用于在所述第一内容的内容界面上触发返回操作后，增加显示在所述信息流中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于所述客户端显示所述第一内容的内容界面，确定第二内容，包括：

响应于所述客户端显示所述第一内容的内容界面，调用深度学习模型中的内容推荐器从所述第一内容对应的多个候选内容中确定出所述第二内容；

调用所述深度学习模型中的盒触发器至少基于延误成本，确定是否发送所述第二内容，所述延误成本是将所述第二内容增加显示在所述信息流时的影响成本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述内容推荐器包括：n个专家子网络和m个评论家网络，n和m均为大于1的整数；

所述调用所述深度学习模型中的内容推荐器从所述第一内容对应的多个候选内容中确定出所述第二内容，包括：

调用所述n个专家子网络对所述第一内容、所述候选内容以及附加特征进行特征交互，得到n个特征矩阵；

调用所述m个评论家网络对所述n个特征矩阵进行融合，得到多专家多评论家的所述特征输出向量；

根据所述特征输出向量对所述候选内容进行排序，以确定出所述第二内容；

其中，所述附加特征包括：用户特征和上下文特征中的至少一种，所述用户特征是使用所述客户端的用户帐号的特征，所述上下文特征是所述客户端所处运行环境的特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述n个专家子网络包括：特征交互网络、相似度网络和信息增益网络中的至少一种；

所述调用所述n个专家子网络对所述第一内容、所述候选内容以及附加特征进行特征交互，得到n个特征矩阵，包括：

调用所述特征交互网络对所述第一内容、所述候选内容以及所述附加特征进行特征交互，得到用于表示注意力相关性的第一特征矩阵；

调用所述相似度网络对所述第一内容、所述候选内容以及所述附加特征进行特征交互，得到用于表示语义相关性的第二特征矩阵；

调用所述信息增益网络对所述第一内容、所述候选内容以及所述附加特征进行特征交互，得到用于表示信息增益的第三特征矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述调用所述特征交互网络对所述第一内容、所述候选内容以及所述附加特征进行特征交互，得到用于表示注意力相关性的第一特征矩阵，包括：

调用所述特征交互网络对所述第一内容和所述候选内容采用多头自注意力机制计算得到注意力矩阵；将所述用户特征、所述上下文特征、所述注意力矩阵进行组合计算后，得到所述第一特征矩阵；

所述调用所述相似度网络对所述第一内容、所述候选内容以及所述附加特征进行特征交互，得到用于表示语义相关性的第二特征矩阵，包括：

调用所述相似度网络通过元素积计算所述第一内容和所述候选内容在元素层的第一相似度；调用所述相似度网络通过内积计算所述第一内容和所述候选内容在特征域层的第二相似度；将所述用户特征、所述上下文特征、所述第一相似度、所述第二相似度进行组合计算后，得到所述第二特征矩阵；

所述调用所述信息增益网络对所述第一内容、所述候选内容以及所述附加特征进行特征交互，得到用于表示信息增益的第三特征矩阵，包括：

调用所述信息增益网络计算所述第一内容和所述候选内容在不同特征域类型下的信息增益；将所述用户特征、所述上下文特征、所述信息增益进行组合计算后，得到所述第三特征矩阵。