[发明专利]内容推荐方法、预测模型的训练方法及装置

说明书

本公开提供了一种内容推荐方法、预测模型的训练方法及装置，涉及计算机技术领域，尤其涉及智能推荐技术领域。实现方案为：响应于用户对目标页面的访问请求，获取所述用户的预测状态标签，所述预测状态标签是基于所预测的所述用户的预测行为信息而确定的；至少基于所述预测状态标签，确定向所述用户推荐的至少一个推荐内容；以及将所述至少一个推荐内容推送至所述目标页面以进行展示。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及智能推荐技术领域，具体涉及一种内容推荐方法及装置、预测模型的训练方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

推荐系统被广泛应用于诸多场景中，用于向用户推荐其可能感兴趣的内容。例如，在产品及服务购买场景中，可以向用户推荐其可能感兴趣的产品或服务；在信息交互场景中，可以向用户推荐其可能感兴趣的广告、音频、视频、新闻等内容；在婚恋或交友场景中，可以向用户推荐其可能感兴趣或可能认识的人物；等等。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种内容推荐方法及装置、预测模型的训练方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种内容推荐方法，包括：响应于用户对目标页面的访问请求，获取所述用户的预测状态标签，所述预测状态标签是基于所预测的所述用户的预测行为信息而确定的；至少基于所述预测状态标签，确定向所述用户推荐的至少一个推荐内容；以及将所述至少一个推荐内容推送至所述目标页面以进行展示。

根据本公开的一方面，提供了一种预测模型的训练方法，包括：获取样本用户在第一时间段的第一行为信息和在第二时间段的第二行为信息，所述第二时间段位于所述第一时间段之后，并且所述第一时间段与所述第二时间段不发生重叠；将所述第一行为信息输入所述预测模型，以得到所述预测模型输出的预测行为信息；基于所述预测行为信息和所述第二行为信息，计算所述预测模型的损失值；以及基于所述损失值，调整所述预测模型的参数。

根据本公开的一方面，提供了一种内容推荐装置，包括：获取模块，被配置为响应于用户对目标页面的访问请求，获取所述用户的预测状态标签，所述预测状态标签是基于所预测的所述用户的预测行为信息而确定的；确定模块，被配置为至少基于所述预测状态标签，确定向所述用户推荐的至少一个推荐内容；以及推送模块，被配置为将所述至少一个推荐内容推送至所述目标页面以进行展示。

根据本公开的一方面，提供了获取模块，被配置为获取样本用户在第一时间段的第一行为信息和在第二时间段的第二行为信息，所述第二时间段位于所述第一时间段之后，并且所述第一时间段与所述第二时间段不发生重叠；预测模块，被配置为将所述第一行为信息输入所述预测模型，以得到所述预测模型输出的预测行为信息；计算模块，被配置为基于所述预测行为信息和所述第二行为信息，计算所述预测模型的损失值；以及调整模块，被配置为基于所述损失值，调整所述预测模型的参数。

根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一方面的方法。

根据本公开的一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行上述任一方面的方法。

根据本公开的一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述任一方面的方法。

根据本公开的一个或多个实施例，可以提高内容推荐的针对性和准确性。