[发明专利]多媒体资源推送方法、装置、设备及可读介质

说明书

本发明实施例涉及互联网技术领域，公开了一种多媒体资源推送，该方法包括：根据目标用户对应的好友操作数据集对多媒体资源进行排序聚类，得到多媒体资源的排序聚类结果；根据目标用户与用户好友之间的亲密度及好友属性对用户好友进行排序聚类，得到目标用户与好友属性的排序聚类结果；根据合并算法对多媒体资源的排序聚类结果及目标用户与好友属性的排序聚类结果进行合并，得到多媒体资源‑好友集；以好友属性及多媒体资源类型作为聚类标准，根据目标用户的好友亲密关注度对多媒体资源‑好友集中的多媒体资源进行排序并聚类，根据排序聚类结果将多媒体资源推送给目标用户。通过上述方式，本发明实施例实现了多媒体资源的差异化推送的效果。

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，具体涉及一种多媒体资源推送方法、多媒体资源推送装置、计算设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，对于多媒体资源的推送中，一般按照好友对多媒体资源的浏览、关注或点赞等行为将多媒体资源稠密的无差异化推荐给用户，好友之间的互动关系的显性化方面并不容易被用户感知，并且好友间互动黏度不够，文章的稠密推荐看似利用了碎片时间，但也更容易使用户的注意力被分散，降低了用户体验。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种多媒体资源推送方法、多媒体资源推送装置、计算设备及计算机可读存储介质，用于解决现有技术中存在的多媒体资源稠密的无差异化的推送的问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种多媒体资源推送方法，所述方法包括：

根据目标用户对应的好友操作数据集对多媒体资源进行排序聚类，得到多媒体资源的排序聚类结果；所述好友操作数据集为所述目标用户对应的用户好友对多媒体资源的操作数据的集合；

根据所述目标用户与所述用户好友之间的关系类型，对用户好友进行排序聚类，得到所述目标用户与所述好友属性的排序聚类结果；

根据合并算法对所述多媒体资源的排序聚类结果及所述目标用户与所述好友属性的排序聚类结果进行合并，得到多媒体资源-好友集；

以关系类型及多媒体资源类型作为聚类标准，对所述多媒体资源-好友集中的多媒体资源进行排序并聚类，得到目标排序聚类结果；

根据所述目标排序聚类结果，将所述多媒体资源推送给所述目标用户。

在一种可选的方式中，所述根据目标用户对应的好友操作数据集对多媒体资源进行排序聚类，得到多媒体资源的排序聚类结果之前，所述方法包括：根据所述用户好友的操作数据统计预设时间段内所述用户好友对应的多媒体数据；根据所述多媒体数据及所述操作数据，得到好友操作数据集；所述好友操作数据集中包括所述多媒体数据及对应的操作数据。

在一种可选的方式中，所述用户好友对多媒体资源的操作数据包括用户好友对所述多媒体资源的浏览数据、点赞数据、关注数据、转发数据；所述根据目标用户对应的好友操作数据集对多媒体资源进行排序聚类，得到多媒体资源的排序聚类结果，包括：根据所述对所述多媒体资源的浏览数据、点赞数据、关注数据、转发数据，得到所述多媒体资源的分值；以所述多媒体资源的ID对所述多媒体资源的分值进行排序聚类，得到所述多媒体资源的排序聚类结果。

在一种可选的方式中，所述关系类型包括亲密度及好友属性；所述根据所述目标用户与所述用户好友之间的关系类型，对用户好友进行排序聚类，得到所述目标用户与所述好友属性的排序聚类结果，包括：获取所述目标用户与所述用户好友的好友属性数据集及亲密度数据集；将所述好友数据集与所述亲密度数据集进行关联，得到关联列表；根据所述关联列表，对目标用户的好友属性进行排序聚类，得到目标用户与所述好友属性的排序聚类结果。