CN107341208A - 一种内容推荐方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种内容推荐方法及装置，包括：检测当前网页中目标区域的有效内容；若所述有效内容的数量小于预设阈值，则获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数；对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，所述加权值用于表示所述剩余内容的值得推荐程度；将所述目标内容显示在所述目标区域中，可提高内容推荐的灵活性和智能性。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种内容推荐方法及装置。
背景技术
随着互联网技术的不断发展，互联网上的网络资源也越来越丰富，互联网用户可以通过终端(例如智能手机、平板电脑、可穿戴设备等)在网页上浏览到各式各样的内容，简化了获取资源的途径。
目前，网页上的内容是随机选取或者根据单一的推荐参数来推送到该网页上的，随着网页上的内容越来越多，上述方式的推荐方式显得过于固定，且不够灵活，内容推荐的智能性较低。
发明内容
本申请实施例提供一种内容推荐方法及装置，可提高内容推荐的灵活性与智能性。
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种内容推荐方法，包括：
检测当前网页中目标区域的有效内容；
若所述有效内容的数量小于预设阈值，则获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数；
对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，所述加权值用于表示所述剩余内容的值得推荐程度；
将所述目标内容显示在所述目标区域中。
其中，所述对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，包括：
接收输入的所述推荐参数对应的比例值，所述比例值用于表示所述推荐参数在当前时刻的重要程度；
根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；
将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
其中，所述对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，包括：
从云端服务器中获取历史时刻所述推荐参数的重要程度值；
根据接收到的所述历史时刻所述推荐参数的重要程度值来确定当前时刻所述推荐参数对应的比例值，其中，所述历史时刻与所述当前时刻具有对应关系；
根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；
将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
其中，所述推荐参数，包括：历史人气值、当前热度、历史关注度的任意一种或多种；
所述获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数之前，还包括：
当检测到至少一个用户行为类型时，根据所述至少一个用户行为类型和映射关系确定所述推荐参数，所述映射关系包括所述推荐参数与至少一个用户行为类型的对应关系；
将所述推荐参数的原始数值进行累加处理得到当前数值，并根据所述当前数值更新所述推荐参数。
其中，所述方法还包括：
若所述有效内容的数量大于或等于所述预设阈值，则选取预设阈值数量的所述有效内容显示在所述目标区域内；
将未被选取的所述有效内容显示在所述当前网页的其他区域中，所述其他区域为不同于所述目标区域的区域。
相应地，本申请实施例还提供了一种内容推荐装置，包括：
检测模块，用于检测当前网页中目标区域的有效内容；
获取模块，用于若所述有效内容的数量小于预设阈值，则获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数；
处理模块，用于对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，所述加权值用于表示所述剩余内容的值得推荐程度；
显示模块，用于将所述目标内容显示在所述目标区域中。
其中，所述处理模块，具体用于接收输入的所述推荐参数对应的比例值，所述比例值用于表示所述推荐参数在当前时刻的重要程度；根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
其中，所述处理模块，具体用于从云端服务器中获取历史时刻所述推荐参数的重要程度值；根据接收到的所述历史时刻所述推荐参数的重要程度值来确定当前时刻所述推荐参数对应的比例值，其中，所述历史时刻与所述当前时刻具有对应关系；根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
其中，所述推荐参数，包括：历史人气值、当前热度、历史关注度的任意一种或多种；
所述装置还包括：
确定模块，用于当检测到至少一个用户行为类型时，根据所述至少一个用户行为类型和映射关系确定所述推荐参数，所述映射关系包括所述推荐参数与至少一个用户行为类型的对应关系；
累加模块，用于将所述推荐参数的原始数值进行累加处理得到当前数值；
更新模块，用于根据所述当前数值更新所述推荐参数。
其中，所述装置还包括：
选取模块，用于若所述有效内容的数量大于或等于所述预设阈值，则选取预设阈值数量的所述有效内容显示在所述目标区域内；
其中，所述显示模块，还用于将未被选取的所述有效内容显示在所述当前网页的其他区域中，所述其他区域为不同于所述目标区域的区域。
相应的，本发明实施例提供了一种服务器，包括处理器、输入设备、通信接口和存储器，所述处理器、输入设备、通信接口和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储支持终端执行上述方法的应用程序代码，所述处理器被配置用于执行上述的方法。
相应的，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述的方法。
实施本申请实施例，具有如下有益效果：首先检测当前网页中目标区域的有效内容，如果该有效内容的数量小于预设阈值，就获取除该有效内容外的剩余内容的推荐参数，然后对该推荐参数进行加权处理，并按加权值从剩余内容中选取目标内容，最后将该目标内容显示在该目标区域中，可以对推荐参数进行加权处理来选取目标内容，提高了内容推荐的灵活性和智能性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种内容推荐方法的示意流程图；
图2是本发明实施例提供的另一种内容推荐方法的示意流程图；
图3是本发明实施例提供的一种内容推荐装置的示意性框图；
图4是本发明实施例提供的另一种内容推荐装置的示意性框图；
图5是本发明实施例提供的一种服务器的示意性框图。
具体实施方式
下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本发明实施例所述的方法具体可以由服务器来执行，其中，该服务器具体可以是具有内存缓存机制以及具有数据功能的服务器等，在此不作限制。
请参见图1，是本发明实施例提供一种内容推荐方法的示意流程图，如图1 所示内容推荐方法可包括：
S101、检测当前网页中目标区域的有效内容。
需要说明的是，该当前网页可以是用于购物的网页，也可以是显示直播视频的网页，也可以是用于社交的网页，也可以是用于浏览新闻的网页等，在此不作任何限制。
还需要说明的是，该当前网页中可以具有多个区域，其中，该目标区域可以是将一个或多个推荐参数进行处理后再推荐内容的综合区域，除该目标区域以外的其他区域可以是根据任意一个推荐参数的数值高低而推荐内容的区域。其中，该目标区域的数量可以具有多个，该其他区域的数量也可以具有多个，在此不作任何限制。
还需要说明的是，该有效内容可以是指在当前时刻这一时间上有效的内容。例如，该当前网页可以为显示直播视频的网页，那么该有效内容可以是当前时刻正在直播的内容，即直播的时间在当前时刻内有效。或者，该当前网页可以为用于购物的网页，那么该有效内容也可以是当前正在秒杀或者正在抢购的内容。当然，上述方式只是举例，而非穷举，包含但不限于上述可选方式。
具体实现中，该当前页面可以由前端进行显示，该服务器可以实时检测该前端的显示内容，并判断该显示内容是否有效，如果有效，便确定该内容为有效内容。或者，该服务器也可以经由定时器定时拉取(例如30秒执行一次)前端的显示内容，并判断该显示内容是否有效，如果有效，便确定该内容为有效内容。
在一些可行的实施方式中，如果该当前网页中的目标区域目前存在不是有效内容的内容，那么该服务器可以将不是有效内容的内容删除，或者，该服务器也可以不对该不是有效内容的内容作任何处理，本发明对此不作任何限制。
S102、若所述有效内容的数量小于预设阈值，则获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数。
需要说明的是，该预设阈值可以由服务器默认，也可以由用户进行设置。其中，该预设阈值的具体数值可以为8、10、20等任意数值，本发明对此不作任何限制。
还需要说明的是，该除有效内容外的剩余内容可以是服务器从数据源中获取到的内容，该数据源可以由该服务器来进行维护。
在一些可行的实施方式中，该服务器在配置该目标区域的内容时，可以优先将有效内容显示在该当前页面的目标区域中，如果该有效内容的数量小于预设阈值，那么该服务器可以利用http协议轻量级接口获取数据源，这些数据源中可能存在该有效内容，这时该服务器可以将该有效内容去除，以保证在同一个区域中一个内容只出现一次，然后该服务器可以获取到该除有效内容外的剩余内容，并同时获取该剩余内容的各个推荐参数。
还需要说明的是，该推荐参数可以是服务器设定的作为内容推荐参考的参数。具体的，该推荐参数可以是历史人气值、当前热度、历史关注度的任意一种或多种，服务器可以根据上述推荐参数来确认什么内容的值得推荐程度高，什么内容的值得推荐程度低。
S103、对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容。
其中，所述加权值用于表示所述剩余内容的值得推荐程度。
具体实现中，服务器可以根据获取到的各个推荐参数以及各个推荐参数各自对应的比例值来进行加权处理，并将加权处理得到的加权值从高到低排序，然后选取预设数量个排序靠前的剩余内容作为目标内容。
在一些可行的实施方式中，该预设数量可以是该预设阈值减去有效内容的数量。举例来说，如果该预设阈值为8，有效内容的数量为5，那么预设数量就可以为3，也就是说，服务器可以选取排序前3的剩余内容作为该目标内容。
可选的，所述对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，包括：接收输入的所述推荐参数对应的比例值，所述比例值用于表示所述推荐参数在当前时刻的重要程度；根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
需要说明的是，该比例值可以是管理者输入的值，管理者可以根据当前时刻各个推荐参数的重要程度赋予每个推荐参数相同或不同的比例值，以便于提高页面推荐的灵活性。
举例来说，如果当前时刻为上午9点整，这时管理者可以认为在9点整这一时刻，推荐参数中的当前热度的重要程度最高，历史人气值其次于当前热度，历史关注度其次于历史人气值，因此该管理者可以将该当前热度的比例值设为1200，将该当前热度的比例值设为1000，将该当前热度的比例值设为800，然后再根据上述比例值以及各个比例值所对应的推荐参数进行加权处理，得到加权值。
进一步的，如果剩余内容中的某一个内容的当前热度为400，历史人气值为 800，历史关注度为300，那么该加权处理得到的加权值就可以为 400*1200+800*1000+300*800＝1490000。类似的，该服务器可以对剩余内容中的每一个内容都进行类似的加权处理并得到各个剩余内容对应的加权值。
进一步的，该服务器可以将各个剩余内容按照加权值从高到低进行排序，然后选择预设数量个排序靠前的剩余内容作为该目标内容。
可选的，所述对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，包括：从云端服务器中获取历史时刻所述推荐参数的重要程度值；根据接收到的所述历史时刻所述推荐参数的重要程度值来确定当前时刻所述推荐参数对应的比例值，其中，所述历史时刻与所述当前时刻具有对应关系；根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
需要说明的是，该云端服务器可以是可信赖的第三方服务器，用于专门管理和存储各个推荐参数的历史数据。或者，该云端服务器也可以是本发明实施例的执行主体，也就是该服务器本身，在此不作任何限制。
还需要说明的是，该历史时刻和该当前时刻具有对应关系。举例来说，该历史时刻可以是与该当前时刻为相同的时刻，但不是相同的一天。例如，该当前时刻可以为2017年6月20日上午9点整，那么该历史时刻就可以为2017年 6月19日上午9点整。当前，上述方式只是举例，而非穷举，包含但不限于上述可选方式。
在一些可行的实施方式中，该云端服务器可以实时记录各个推荐参数在一天中每一个时刻的重要程度值，然后将预设周期内每一天的同一时刻各个推荐参数的数值取一个平均值，该平均值就可以作为历史时刻的各个推荐参数的重要程度值。
举例来说，该云端服务器记录某一个剩余内容在预设周期内(例如一周内) 每一天的上午9点整的时刻各个推荐参数的重要程度为：周一当前热度的重要程度为500，历史人气值的重要程度为800，历史关注度的重要程度为200；周二当前热度的重要程度为400，历史人气值的重要程度为700，历史关注度的重要程度为400；周三当前热度的重要程度为500，历史人气值的重要程度为800，历史关注度的重要程度为200；周四当前热度的重要程度为600，历史人气值的重要程度为900，历史关注度的重要程度为500；周五当前热度的重要程度为700，历史人气值的重要程度为400，历史关注度的重要程度为300；周六当前热度的重要程度为600，历史人气值的重要程度为900，历史关注度的重要程度为500；周日当前热度的重要程度为500，历史人气值的重要程度为400，历史关注度的重要程度为500，该服务器于是可以将该某一个剩余内容在上午9点整这一历史时刻的当前热度的重要程度取平均值并记录为543，将该历史人气值的重要程度取平均值并记录为700，将该历史关注度的重要程度取平均值并记录为371。
在一些可行的实施方式中，该云端服务器也可以不将各个推荐参数的重要程度取平均值，而是可以将各个推荐参数的前一天或已过去的某一天的这一时刻所取的各个推荐参数的重要程度取平均值，并作为该历史时刻所述推荐参数的重要程度值。
举例来说，如果该服务器想要得到2017年6月20日上午9点整这一当前时刻的历史关注度的比例值，便可以从该云端服务器中获取2017年6月19日上午9点整这一历史时刻的历史关注度的重要程度，该云端服务器从自身数据库中查找到该历史时刻的历史关注度的重要程度为371，于是将查找到的值发送给服务器，以便于该服务器根据该历史时刻所述推荐参数的重要程度值来确定当前时刻所述推荐参数对应的比例值。
进一步的，该服务器根据获取到的重要程度值来确定对应的比例值的具体方式可以是：该服务器可以直接将接收到的该历史时刻该推荐参数的重要程度值来作为该当前时刻该推荐参数对应的比例值，例如该历史时刻的历史关注度的重要程度为371，该当前时刻的历史关注度对应的比例值也就为371；或者，该服务器也可以将接收到的该历史时刻该推荐参数的重要程度值进行四舍五入处理后取整，得到该当前时刻该推荐参数对应的比例值，例如该历史时刻的历史关注度的重要程度为371，该当前时刻的历史关注度对应的比例值也是该371 作四舍五入后取整，即该当前时刻的历史关注度对应的比例值为400。当然，上述方式只是举例，而非穷举，包含但不限于上述可选方式。
进一步的，服务器可以根据该推荐参数以及该推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值，然后将各个剩余内容按照加权值从高到低进行排序，选择预设数量个排序靠前的剩余内容作为该目标内容。
S104、将所述目标内容显示在所述目标区域中。
需要说明的是，该服务器可以在后台选取该目标内容，然后通过通信接口将该目标内容推送至前端，以便于显示在前端的目标区域中。
需要说明的是，该服务器将该目标内容显示在目标区域的方式可以是：该服务器可以将该目标内容按加权值高低依次排列在该目标区域的有效内容之下；或者，该服务器可以将该目标内容随机排列在目标区域的有效内容之下；或者，该服务器也可以将该目标内容和该有效内容均随机排列，并显示在该目标区域之中。当然，上述方式只是举例，而非穷举，包含但不限于上述可选方式。
在一些可行的实施方式中，该服务器可以在将该目标内容显示在该目标区域之后，可以根据显示的内容的情况定时更新该目标区域的内容。例如，该目前区域的有效内容在15分钟之后，有两个内容已经失效，这时该服务器可以再执行S301至该S303的步骤来更新该目标区域的内容。
在一些可行的实施方式中，该服务器还可以在将该目标内容显示在该目标区域之后，定时更新该目标区域的内容。例如，该服务器可以30分钟一次，定时执行该S301至该S303的步骤来更新该目标区域的内容。
在本发明实施例中，服务器首先检测当前网页中目标区域的有效内容，如果该有效内容的数量小于预设阈值，就获取除该有效内容外的剩余内容的推荐参数，然后对该推荐参数进行加权处理，并按加权值从剩余内容中选取目标内容，最后将该目标内容显示在该目标区域中，可以对推荐参数进行加权处理来选取目标内容，提高了内容推荐的智能性，同时推荐参数以及推荐参数对应的比例值可以根据时刻的不同而灵活选取和配置，也提高了内容推荐的灵活性。
请参阅图2，为本发明实施例所提供的另一种内容推荐方法的示意流程图。如图2所示内容推荐方法可包括：
S201、当检测到至少一个用户行为类型时，根据所述至少一个用户行为类型和映射关系确定所述推荐参数。
其中，所述映射关系包括所述推荐参数与至少一个用户行为类型的对应关系。
需要说明的是，该服务器可以建立一个用于专门存储该推荐参数与用户行为类型的对应关系的映射表。举例来说，当推荐的内容为直播视频时，该映射表可以如下表1所示：
表1
如表1所示，该服务器首先记录推荐参数以及该至少一个用户行为类型的对应关系。从表1中可以知道，当推荐的内容为直播视频时，历史人气值与用户的分享操作、送花操作、弹幕数量等具有对应关系，当前热度与当前时刻观看人数、当前时刻弹幕数量、当前时刻点击量等具有对应关系，该历史关注度与收藏人数以及关键词出现次数(例如直播视频名称在网络中的出现次数等) 具有对应关系。
具体实现中，如果服务器检测到当前时刻的弹幕数量有变化时，就可以根据该当前时刻的弹幕数量及该映射表确定出该推荐参数为当前热度，同时，该弹幕数量也包括当前时刻的弹幕数量，因此，该服务器还可以根据该当前时刻的弹幕数量及该映射表确定出该推荐参数还有历史人气值。
S202、将所述推荐参数的原始数值进行累加处理得到当前数值，并根据所述当前数值更新所述推荐参数。
需要说明的是，该推荐参数的数值可以是由该推荐参数所对应的各个用户行为类型的数值累加得到的数值。举例来说，如表1所示，该历史人气值所对应的用户行为类型为分享操作，其数值为200、送花操作，其数值为100、弹幕数量，其数值为100，因此，该历史人气值的数值就可以为200+100+100＝400。
在一些可行的实施例中，如表1所示，如果该服务器检测到当前时刻的弹幕数量变多了20条，就可以根据该当前时刻的弹幕数量变多的条数与表1中该当前时刻的弹幕数量的数值进行累加，得到该当前时刻的弹幕数量的当前数值为200+20＝220，同时该服务器还可以将该当前时刻的弹幕数量变多的条数与表 1中的该弹幕数量的数值进行累加，得到该弹幕数量的当前数值为100+20＝120。
进一步的，该服务器可以将该当前热度的原始数值800与20相加，得到当前数值820，并将该当前数值820替换掉原来的数值800，并且，该服务器还可以将历史人气值的原始数值400与20相加，得到当前数值420，并将该当前数值420替换掉原来的数值400，即完成了对该推荐参数的更新操作。
类似的，其他推荐参数也可以利用上述方式来进行更新和维护，在此不作赘述。
S203、检测当前网页中目标区域的有效内容。
需要说明的是，如果该服务器检测到该有效内容的数量小于预设阈值，则可以执行S204至S206所示的步骤，不执行该S207至S208所示的步骤；如果该服务器检测到该有效内容的数量大于或等于该预设阈值，则可以执行S207至 S208所示的步骤，不执行该S204至S206所示的步骤。
S204、若所述有效内容的数量小于预设阈值，则获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数。
可选的，所述推荐参数，包括：历史人气值、当前热度、历史关注度的任意一种或多种。
S205、对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，
其中，所述加权值用于表示所述剩余内容的值得推荐程度。
可选的，所述对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，包括：接收输入的所述推荐参数对应的比例值，所述比例值用于表示所述推荐参数在当前时刻的重要程度；根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
可选的，所述对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，包括：从云端服务器中获取历史时刻所述推荐参数的重要程度值；根据接收到的所述历史时刻所述推荐参数的重要程度值来确定当前时刻所述推荐参数对应的比例值，其中，所述历史时刻与所述当前时刻具有对应关系；根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
S206、将所述目标内容显示在所述目标区域中。
需要说明的是，本发明实施例所示的S203步骤至S206步骤的具体实现方法可参照图1所示的S101步骤至S104步骤的实现过程，本发明在此不作赘述。
S207、若所述有效内容的数量大于或等于所述预设阈值，则选取预设阈值数量的所述有效内容显示在所述目标区域内。
具体实现中，如果该有效内容的数量大于或等于该预设阈值，那么该服务器可以从该有效内容中选取预设阈值数量的有效内容显示在该目标区域内。
举例来说，该预设阈值为8。如果该有效内容的数量为10，那么该有效内容的数量就大于了该预设阈值，于是该服务器可以从该有效内容中选取8个有效内容显示在该目标区域之内。
需要说明的是，该服务器选取预设阈值数量的该有效内容显示在该目标区域内的具体方式可以是：该服务器根据当前时刻的推荐参数的比例值，选择比例值最高的推荐参数作为排序依据，来对该有效内容进行排序，然后按照排序结果从高到低依次选取预设阈值数量的有效内容显示在该目标区域内。
举例来说，如果该当前时刻的推荐参数的比例值最高的是该当前热度的比例值，那么服务器可以将该当前热度作为对该有效内容的排序依据，具体可以是按照各个有效内容的当前热度的数值来对各个有效内容从高到低进行排序，然后按照排序结果选择排序靠前的预设阈值数量的有效内容显示在该目标区域内。
还需要说明的是，该服务器选取预设阈值数量的该有效内容显示在该目标区域内的具体方式还可以是：该服务器随机选取预设阈值数量的该有效内容显示在该目标区域内等。
S208、将未被选取的所述有效内容显示在所述当前网页的其他区域中。
其中，所述其他区域为不同于所述目标区域的区域。
需要说明的是，该其他区域可以具有多个。例如，该其他区域可以有根据历史关注度来推荐内容的区域，根据当前热度来推荐内容的区域，根据该历史关注度来推荐内容的区域等等。
具体实现中，在服务器选取了该预设阈值数量的有效内容并显示在该目标区域内之后，该未被选取的该有效内容就可以显示在所述当前网页的其他区域中。
在一些可行的实施方式中，该未被选取的该有效内容具体显示在该当前网页的哪一个其他区域的方式可以是：根据各个其他区域是根据哪一个推荐参数来推荐内容的以及该有效内容的该推荐参数的数值来确定的。
举例来说，如果该其他区域为根据历史关注度来推荐内容的区域，那么该服务器就可以按照该未被选取的有效内容的历史关注度的数值来对该未被选取的有效内容进行排序，然后选择排序靠前(例如排序第一个或者排序前几个等) 的该未被选取的有效内容显示在该其他区域中。
类似的，该服务器可以根据上述方式将未被选取的有效内容都显示在该当前页面中的其他区域中，在此不作赘述。
在本发明实施例中，服务器首先根据用户行为类型实时更新对应的推荐参数，然后检测当前网页中目标区域的有效内容，如果该有效内容的数量小于预设阈值，就获取除该有效内容外的剩余内容的推荐参数，然后对该推荐参数进行加权处理，并按加权值从剩余内容中选取目标内容，最后将该目标内容显示在该目标区域中，如果该有效内容的数量大于或等于该预设阈值，就选取预设阈值数量的有效内容显示在该目标区域内，并将未被选取的有效内容显示在其他区域内，可以在有效内容数量小于预设阈值时，对推荐参数进行加权处理来选取目标内容，提高了内容推荐的智能性，同时推荐参数以及推荐参数对应的比例值可以根据时刻的不同而灵活选取和配置，也提高了内容推荐的灵活性；并且在有效内容数量大于或等于该预设阈值时，保证将该有效内容均显示在该当前页面中，提高了该有效内容的利用率，同时也进一步提高了内容推荐的智能性。
请参阅图3，图3是本发明实施例提供的一种内容推荐装置的示意性框图。本发明实施例所描述的装置，包括：
检测模块301，用于检测当前网页中目标区域的有效内容。
获取模块302，用于若所述有效内容的数量小于预设阈值，则获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数。
处理模块303，用于对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容。
可选的，所述处理模块303，具体用于接收输入的所述推荐参数对应的比例值，所述比例值用于表示所述推荐参数在当前时刻的重要程度，根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值，将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
可选的，所述处理模块303，具体用于从云端服务器中获取历史时刻所述推荐参数的重要程度值，根据接收到的所述历史时刻所述推荐参数的重要程度值来确定当前时刻所述推荐参数对应的比例值，其中，所述历史时刻与所述当前时刻具有对应关系，根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值，将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
其中，所述加权值用于表示所述剩余内容的值得推荐程度。
显示模块304，用于将所述目标内容显示在所述目标区域中。
在本发明实施例中，首先检测当前网页中目标区域的有效内容，如果该有效内容的数量小于预设阈值，就获取除该有效内容外的剩余内容的推荐参数，然后对该推荐参数进行加权处理，并按加权值从剩余内容中选取目标内容，最后将该目标内容显示在该目标区域中，可以对推荐参数进行加权处理来选取目标内容，提高了内容推荐的智能性，同时推荐参数以及推荐参数对应的比例值可以根据时刻的不同而灵活选取和配置，也提高了内容推荐的灵活性。
请参阅图4，图4是本发明实施例提供的另一种内容推荐装置的示意性框图。本发明实施例所描述的装置，包括：
检测模块401，用于检测当前网页中目标区域的有效内容。
获取模块402，用于若所述有效内容的数量小于预设阈值，则获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数。
处理模块403，用于对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容。
可选的，所述处理模块403，具体用于接收输入的所述推荐参数对应的比例值，所述比例值用于表示所述推荐参数在当前时刻的重要程度，根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值，将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
可选的，所述处理模块403，具体用于从云端服务器中获取历史时刻所述推荐参数的重要程度值，根据接收到的所述历史时刻所述推荐参数的重要程度值来确定当前时刻所述推荐参数对应的比例值，其中，所述历史时刻与所述当前时刻具有对应关系，根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值，将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
其中，所述加权值用于表示所述剩余内容的值得推荐程度。
显示模块404，用于将所述目标内容显示在所述目标区域中。
可选的，所述推荐参数，包括：历史人气值、当前热度、历史关注度的任意一种或多种。
可选的，所述装置还包括：确定模块405，用于当检测到至少一个用户行为类型时，根据所述至少一个用户行为类型和映射关系确定所述推荐参数。
其中，所述映射关系包括所述推荐参数与至少一个用户行为类型的对应关系。
累加模块406，用于将所述推荐参数的原始数值进行累加处理得到当前数值；
更新模块407，用于根据所述当前数值更新所述推荐参数。
可选的，所述装置还包括：选取模块408，用于若所述有效内容的数量大于或等于所述预设阈值，则选取预设阈值数量的所述有效内容显示在所述目标区域内。
其中，所述显示模块404，还用于将未被选取的所述有效内容显示在所述当前网页的其他区域中，所述其他区域为不同于所述目标区域的区域。
在本发明实施例中，首先根据用户行为类型实时更新对应的推荐参数，然后检测当前网页中目标区域的有效内容，如果该有效内容的数量小于预设阈值，就获取除该有效内容外的剩余内容的推荐参数，然后对该推荐参数进行加权处理，并按加权值从剩余内容中选取目标内容，最后将该目标内容显示在该目标区域中，如果该有效内容的数量大于或等于该预设阈值，就选取预设阈值数量的有效内容显示在该目标区域内，并将未被选取的有效内容显示在其他区域内，可以在有效内容数量小于预设阈值时，对推荐参数进行加权处理来选取目标内容，提高了内容推荐的智能性，同时推荐参数以及推荐参数对应的比例值可以根据时刻的不同而灵活选取和配置，也提高了内容推荐的灵活性；并且在有效内容数量大于或等于该预设阈值时，保证将该有效内容均显示在该当前页面中，提高了该有效内容的利用率，同时也进一步提高了内容推荐的智能性。
请参见图5，是本发明实施例提供的又一种终端的示意性框图。本实施例所描述的终端，包括：至少一个输入设备1000；至少一个处理器2000，例如CPU；至少一个存储器3000；至少一个通信接口4000，上述输入设备1000、处理器 2000、存储器3000和通信接口4000通过总线连接。
应当理解，在本发明实施例中，上述输入设备1000可以为向终端输入信号的设备，可以包括触控面板，该触控面板中可以包括触摸屏和触控屏等，。上述通信接口4000可以包括无线通信接口和/或有线通信接口。
上述处理器2000可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor， DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
上述存储器3000可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器2000 提供指令和数据。存储器3000的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器3000还可以存储设备类型的信息。
具体的，该处理器2000，用于控制该通信接口4000检测当前网页中目标区域的有效内容；若上述有效内容的数量小于预设阈值，则获取除上述有效内容外的剩余内容的推荐参数；对上述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从上述剩余内容中选取目标内容；控制该通信接口4000将上述目标内容显示在上述目标区域中。
其中，上述加权值用于表示上述剩余内容的值得推荐程度。
可选的，上述处理器2000，具体用于控制上述输入设备1000接收输入的上述推荐参数对应的比例值，上述比例值用于表示上述推荐参数在当前时刻的重要程度；根据上述推荐参数以及上述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；将各个剩余内容按照上述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
可选的，上述处理器2000，具体用于控制上述通信接口4000从云端服务器中获取历史时刻上述推荐参数的重要程度值；根据接收到的上述历史时刻上述推荐参数的重要程度值来确定当前时刻上述推荐参数对应的比例值，其中，上述历史时刻与上述当前时刻具有对应关系；根据上述推荐参数以及上述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；将各个剩余内容按照上述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
可选的，上述推荐参数，包括：历史人气值、当前热度、历史关注度的任意一种或多种。
上述处理器2000，还用于当检测到至少一个用户行为类型时，根据上述至少一个用户行为类型和映射关系确定上述推荐参数，上述映射关系包括上述推荐参数与至少一个用户行为类型的对应关系；将上述推荐参数的原始数值进行累加处理得到当前数值，并根据上述当前数值更新上述推荐参数。
可选的，上述处理器2000，还用于若上述有效内容的数量大于或等于上述预设阈值，则选取预设阈值数量的上述有效内容显示在上述目标区域内；控制该通信接口4000将未被选取的上述有效内容显示在上述当前网页的其他区域中，上述其他区域为不同于上述目标区域的区域。
在本发明实施例中，首先根据用户行为类型实时更新对应的推荐参数，然后检测当前网页中目标区域的有效内容，如果该有效内容的数量小于预设阈值，就获取除该有效内容外的剩余内容的推荐参数，然后对该推荐参数进行加权处理，并按加权值从剩余内容中选取目标内容，最后将该目标内容显示在该目标区域中，如果该有效内容的数量大于或等于该预设阈值，就选取预设阈值数量的有效内容显示在该目标区域内，并将未被选取的有效内容显示在其他区域内，可以在有效内容数量小于预设阈值时，对推荐参数进行加权处理来选取目标内容，提高了内容推荐的智能性，同时推荐参数以及推荐参数对应的比例值可以根据时刻的不同而灵活选取和配置，也提高了内容推荐的灵活性；并且在有效内容数量大于或等于该预设阈值时，保证将该有效内容均显示在该当前页面中，提高了该有效内容的利用率，同时也进一步提高了内容推荐的智能性。
在本发明的另一实施例中提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，可以实现：检测当前网页中目标区域的有效内容；若所述有效内容的数量小于预设阈值，则获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数；对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，所述加权值用于表示所述剩余内容的值得推荐程度；将所述目标内容显示在所述目标区域中。
需要说明的是，该计算机可读存储介质被处理器执行的具体过程可参见第一实施例和第二实施例中所描述的方法，在此不再赘述。
所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card, SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (12)
1.一种内容推荐方法，其特征在于，包括：
检测当前网页中目标区域的有效内容；
若所述有效内容的数量小于预设阈值，则获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数；
对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，所述加权值用于表示所述剩余内容的值得推荐程度；
将所述目标内容显示在所述目标区域中。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，包括：
接收输入的所述推荐参数对应的比例值，所述比例值用于表示所述推荐参数在当前时刻的重要程度；
根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；
将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，包括：
从云端服务器中获取历史时刻所述推荐参数的重要程度值；
根据接收到的所述历史时刻所述推荐参数的重要程度值来确定当前时刻所述推荐参数对应的比例值，其中，所述历史时刻与所述当前时刻具有对应关系；
根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值；
将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述推荐参数，包括：历史人气值、当前热度、历史关注度的任意一种或多种；
所述获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数之前，还包括：
当检测到至少一个用户行为类型时，根据所述至少一个用户行为类型和映射关系确定所述推荐参数，所述映射关系包括所述推荐参数与至少一个用户行为类型的对应关系；
将所述推荐参数的原始数值进行累加处理得到当前数值，并根据所述当前数值更新所述推荐参数。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述有效内容的数量大于或等于所述预设阈值，则选取预设阈值数量的所述有效内容显示在所述目标区域内；
将未被选取的所述有效内容显示在所述当前网页的其他区域中，所述其他区域为不同于所述目标区域的区域。
6.一种内容推荐装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于检测当前网页中目标区域的有效内容；
获取模块，用于若所述有效内容的数量小于预设阈值，则获取除所述有效内容外的剩余内容的推荐参数；
处理模块，用于对所述推荐参数进行加权处理，并按照得到的加权值从所述剩余内容中选取目标内容，所述加权值用于表示所述剩余内容的值得推荐程度；
显示模块，用于将所述目标内容显示在所述目标区域中。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于接收输入的所述推荐参数对应的比例值，所述比例值用于表示所述推荐参数在当前时刻的重要程度，根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值，将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于从云端服务器中获取历史时刻所述推荐参数的重要程度值，根据接收到的所述历史时刻所述推荐参数的重要程度值来确定当前时刻所述推荐参数对应的比例值，其中，所述历史时刻与所述当前时刻具有对应关系，根据所述推荐参数以及所述推荐参数对应的比例值进行加权处理，得到加权值，将各个剩余内容按照所述加权值从高到低排序，选择排序结果靠前的预设数量的剩余内容作为目标内容。
9.如权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于，所述推荐参数，包括：历史人气值、当前热度、历史关注度的任意一种或多种；
所述装置还包括：
确定模块，用于当检测到至少一个用户行为类型时，根据所述至少一个用户行为类型和映射关系确定所述推荐参数，所述映射关系包括所述推荐参数与至少一个用户行为类型的对应关系；
累加模块，用于将所述推荐参数的原始数值进行累加处理得到当前数值；
更新模块，用于根据所述当前数值更新所述推荐参数。
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
选取模块，用于若所述有效内容的数量大于或等于所述预设阈值，则选取预设阈值数量的所述有效内容显示在所述目标区域内；
其中，所述显示模块，还用于将未被选取的所述有效内容显示在所述当前网页的其他区域中，所述其他区域为不同于所述目标区域的区域。
11.一种服务器，其特征在于，包括处理器、输入设备、通信接口和存储器，所述处理器、输入设备、通信接口和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储应用程序代码，所述处理器被配置用于调用所述程序代码，执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
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