CN107656938B - 一种推荐方法和装置、一种用于推荐的装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种推荐方法和装置、一种用于推荐的装置,其中的方法具体包括:获取用户的位置特征;依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;向用户推荐所述目标自媒体内容。本发明实施例能够通过推荐的自媒体内容给用户带来更多样化的阅读体验,有利于提升用户在例如阅读APP的阅读产品上花费的消费条数和消费时长,增加阅读产品的用户流量。

Description

一种推荐方法和装置、一种用于推荐的装置
技术领域
本发明涉及信息技术领域,特别是涉及一种推荐方法、一种推荐装置、及一种用于推荐的装置。
背景技术
随着互联网的迅猛发展,网络数据量不断增长,在给网络用户获取信息带来便利的同时也造成了信息过载问题,如何在海量的数据中快速有效地查找定位到需要的信息成为当前互联网发展中的突出问题。
为了解决上述问题,现有的新闻网站可以在主页或者频道首页上选出头条新闻,并放在比较醒目的位置,以帮助用户发现感兴趣的内容,从而可以有效帮助用户快速、准确地找到需要的资源。另外,为了满足用户在不同的位置存在的不同阅读内容需求,现有的新闻网站还可以依据用户的当前所在地查询对应当前地区的新闻,并将该当前地区的新闻推荐给用户,例如,可以向用户推荐当前地区发生的与社会热点事件相关的新闻、与民生相关的新闻等。然而随着微信等自媒体的发展,用户地点相关的内容形态趋于越来越丰富多样。除了地方相关的新闻资讯之外,地方相关的慢消类内容,即时效性并非特别强的内容,例如当地旅游景点推荐,美食推荐,地方文化相关的内容,在用户的阅读内容中也占着越来越高的比重。
然而,现有的新闻网站推荐的内容仅局限于当前地区对应的时效性较强的新闻,忽略了对自媒体内容的推荐,这导致用户的阅读内容较为单一,从而降低了用户在新闻网站中的停留时长和粘性,也即影响了新闻网站的流量。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的推荐方法、推荐装置及用于推荐的装置,本发明实施例例能够通过推荐的自媒体内容给用户带来更多样化的阅读体验,有利于提升用户在例如阅读APP的阅读产品上花费的消费条数和消费时长,增加阅读产品的用户流量。
为了解决上述问题,本发明公开了一种推荐方法,包括:
获取用户的位置特征;
依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;
获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;
从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;
向用户推荐所述目标自媒体内容。
另一方面,本发明公开了一种推荐装置,包括:
位置获取模块,用于获取用户的位置特征;
区域确定模块,用于依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;
区域对象获取模块,用于获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;
内容获取模块,用于从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;以及
内容推荐模块,用于向用户推荐所述目标自媒体内容。
再一方面,本发明公开了一种用于推荐的装置,包括有存储器,以及一个或者一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令:
获取用户的位置特征;
依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;
获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;
从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;
向用户推荐所述目标自媒体内容。
本发明实施例包括以下优点:
本发明实施例可以获取与用户的目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象,并从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中挖掘出待推荐的目标自媒体内容,进而向用户推荐该目标自媒体内容,因此可以在一定程度上满足用户对于自媒体内容的阅读需求。相对于传统的新闻推荐,本发明实施例能够给用户带来更多样化的阅读体验,有利于提升用户在例如阅读APP的阅读产品上花费的消费条数和消费时长,增加阅读产品的用户流量。
例如,当外地的用户来到北京后,客户端可以从微信的地方性公众号“老北京城”挖掘出关于老北京的旅游内容,并提供给用户。又如,当北京的用户的常住地是房山区,当其来到海淀区后时,可以从海淀区对应的自媒体内容中挖掘出海淀区的美食内容,供用户阅读。
附图说明
图1是本发明的一种推荐方法实施例一的步骤流程图;
图2是本发明的一种推荐方法实施例二的步骤流程图;
图3是本发明的一种推荐方法实施例三的步骤流程图;
图4是本发明的一种推荐方法实施例四的步骤流程图;
图5是本发明的一种推荐装置实施例的结构框图;
图6是本发明的一种用于推荐的装置900的框图;及
图7是本发明的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
随着博客、微博、微信、百度官方贴吧、论坛/BBS、搜狐自媒体等自媒体平台的发展,位置相关的内容越来越趋于多样化。除了传统的地区相关的时效性较强的新闻之外,位置相关的内容还可以包括:上述自媒体平台提供的区域相关的自媒体内容,上述自媒体内容不仅可以包括时效性较强的快消类内容,也可以包括时效性并非特别强的慢消类内容,例如区域的旅游景点、区域的美食、或者区域文化相关的内容,这些慢消类内容在用户的阅读内容中占着越来越高的比重。
本发明实施例针对用户的阅读内容的变化趋势,从区域相关的自媒体内容中挖掘出待推荐的目标自媒体内容,以向用户提供该目标自媒体内容,因此可以在一定程度上满足用户对于自媒体内容的阅读需求。相对于传统的新闻推荐,本发明实施例能够给用户带来更多样化的阅读体验,有利于提升用户在阅读APP上花费的消费条数和消费时长,增加阅读APP的用户流量。
在实际应用中,本发明实施例的目标自媒体内容可以单独向用户推荐目标自媒体内容,也可以将该目标自媒体内容与按照传统方式获得的目标新闻内容混合后推荐给用户,以给用户带来更多样化的阅读体验。
方法实施例一
参照图1,示出了本发明的一种推荐方法实施例一的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤101、获取用户的位置特征;
步骤102、依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;
步骤103、获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;
步骤104、从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;
步骤105、向用户推荐所述目标自媒体内容。
本发明实施例提供的推荐方法可以应用于浏览器、新闻APP(应用程序,Application)、微博APP、微信APP等各种阅读内容相关的APP中,且本发明实施例提供的推荐方法可应用于客户端与服务器对应的应用环境中,其中,客户端与服务器可以位于有线或无线网络中,通过该有线或无线网络,客户端与服务器进行数据交互。并且,本发明实施例的推荐方法所包括的步骤可由客户端或服务器中的任一执行,本发明实施例对于各步骤的具体执行主体不加以限制。
具体地,客户端可以运行在智能终端上,上述智能终端具体可以包括但不限于:智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(动态影像专家压缩标准音频层面3,Moving PictureExperts Group Audio Layer III)播放器、MP4(动态影像专家压缩标准音频层面4,MovingPicture Experts Group Audio Layer IV)播放器、膝上型便携计算机、车载电脑、台式计算机、机顶盒、智能电视机、可穿戴设备等等。
本发明实施例中,位置特征可用于表征地理位置,尤其地,其可用于表示用户当前所处的位置。在实际应用中,上述位置特征具体可以包括:经纬度信息、IP(网络之间互连的协议,Internet Protocol)信息、WIFI(无线保真,WIreless-FIdelity)信息等。其中,可以通过智能终端的GPS(全球定位系统,Global Positioning System)功能模块采集上述经纬度信息,可以通过智能终端的网络连接装置或者对应的预置查询接口获取上述IP信息,可以理解,本发明实施例对于具体的位置特征及其采集方式不加以限制。
本发明实施例的位置区域可用于表示根据不同的需求(如管理、规划、研究、描述等)在地表划出的认为有用的地理单元,其中,该地理单元可以为国家实施行政管理的行政单元;也可以为具有人类某种相同社会特征(语言、宗教、民族、文化)的聚居社区单元,也可以为自媒体平台实施管理的单元(如版块单元),也可以为用户自发创建的单元等。可以理解,本领域技术人员可以根据实际应用需求,灵活地采用对应的位置区域,可以理解,本发明实施例对于具体的位置区域不加以限制。
在本发明的一种可选实施例中,可以针对国家、省、市、城区等单位进行区域划分,以得到对应的预置位置区域;相应的划分方式具体可以包括如下方式中的至少一种:
方式1:依据经纬度信息进行区域划分;其中,每个预置位置区域可以具有对应的经纬度范围;
方式2:依据电子地图信息,获取每个大厦的位置特征的范围;其中,一个或多个大厦可以对应一个预置位置区域;
方式3:通过客户端采集多个用户的位置特征,并通过聚类算法得到对应的预置位置区域,其中,可以将多用户聚集的位置范围划分为一个预置位置区域,而区域边界可以为用户密度锐减的位置;
方式4、从自媒体平台挖掘对应的预置位置区域。
在此提供一种IP信息的聚类过程示例。假设IP信息为A.B.C.D,其中,A、B、C和D为IP信息的组成字符串,例如,在IP信息为192.168.1.1时,A、B、C和D分别为192、168、1和1;进一步,当两个IP信息的A、B和C相同时,则可以将该两个IP信息聚类至同一预置位置区域。在本发明的一种可选实施例中,还可以依据用户的IP信息和用户的关注行为所对应的网页共同应用于上述聚类过程,通过聚类算法,可以将关注行为所对应的网页相似且IP相近的用户划分为同一预置位置区域。进一步,还可以将该预置位置区域内用户所属的IP网段即作为对应的IP网段,并将属于该IP网段的用户聚类至该预置位置区域。
在此提供从自媒体平台挖掘对应的预置位置区域的示例。在一种示例中,可以将“微信”这一自媒体平台的地方性公众号所涉及的位置区域作为预置位置区域,例如,“老北京城”这一地方性公众号涉及的位置区域为“北京”,又如“海淀新闻”、“海淀教育”、“海淀北部资讯”等地方性公众号涉及的位置区域为“北京海淀”,再如“东阿你好”这一地方性公众号涉及的位置区域为“山东省东阿县”等。在另一种示例中,可以将“微博”、“腾讯”等自媒体平台的群组所涉及的位置区域作为预置位置区域。在再一种示例中,可以将“水木社区”的区域相关版块(如“山东”等省份区域、高校对应区域)、“山东人在北京”、“同城论坛”、“社区论坛”等自媒体平台及其版块涉及的位置区域作为预置位置区域。
可以理解,本发明实施例的预置位置区域的粒度可以为国家、省、市、城区、县等中的任一,上述通过划分得到预置位置区域的过程只是作为示例,本发明实施例对于预置位置区域的具体获取方式不加以限制。
在本发明的一种应用示例中,上述步骤102可以通过智能终端的GPS功能采集当前用户的当前经纬度信息,并将该当前经纬度信息与预置位置区域的经纬度范围进行匹配,以得到所述当前经纬度信息对应的目标位置区域。或者,上述步骤102还可以通过预置查询接口查询智能终端的当前IP信息,并将该当前IP信息与预置位置区域的IP信息范围(如IP网段)进行匹配,以得到所述当前IP信息对应的目标位置区域。可以理解,本发明实施例对于上述步骤102的具体实现过程不加以限制。
在步骤102确定目标位置区域后,步骤103和步骤104可以首先获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象,然后从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。例如,在目标位置区域为“北京”时,可以从“微信”的例如“老北京城”的地方性公众号所发布的文章中获取待推荐的目标文章,其中,这个地方性公众号发布的文章可能与“北京”这一位置区域的旅游景点、美食、或者区域文化等相关,由此可以使用户了解“北京”这一位置区域鲜为人知的一面,增加用户对于“北京”这一位置区域的了解。
本发明实施例中,自媒体对象可用于表示自媒体平台上设置的单元,该单元可以具有发布内容的功能,或者,该单元可以具有发布内容的接口,以使用户通过该接口进行内容的发布,其中,发布的内容可以包括:文本、图片和视频中的至少一种,其中这些内容可以承载在文章、视频等对应的页面中。在本发明的一种可选实施例中,上述自媒体对象具体可以包括如下对象中的至少一种:自媒体公众账户(如“微信”的公众号)、自媒体群组(如“微信”、“微博”、“腾讯”的群组)和自媒体版块(如“水木”、“天涯”等论坛的版块等)。可以理解,上述对象只是作为可选实施例,实际上本发明实施例对于具体的自媒体对象不加以限制。
区域性自媒体对象则表示与区域相关的自媒体对象,如“微信”的地方性公众号(如“老北京城”等),“微信”、“微博”、“腾讯”的群组(如“老北京大群”、“东阿人在北京”等),区域性的自媒体版块(如“水木”或者“天涯”论坛的“山东”、“北京”等相关版块、类似“牡丹园社区”的社区论坛的“资讯”版块等),可以理解,上述地方性公众号等只是作为示例,实际上,自媒体平台上设置的任意与区域相关的单元均在本发明实施例的区域性自媒体对象的保护范围之内。
在此提供一种从自媒体平台挖掘区域性自媒体对象的可选实施例,相应的挖掘过程具体可以包括:从自媒体对象中获取符合预置位置区域条件的区域性自媒体对象;上述预置位置区域条件具体可以包括:自媒体对象的信息中包括位置区域的关键词,和/或,位置区域的关键词在自媒体对象发布的自媒体内容中的出现信息符合预置出现条件。
位置区域的关键词可用于表征位置区域,其可通过任意方式收集得到。可选地,位置区域的关键词具体可以包括:例如位置区域的全称、别名和简称的位置区域的名称,例如,“北京”的全称、别名和简称分别为“北京”、“京城”和“京”,“上海”的全称、别名和简称分别为“上海”、“申城”和“沪”,“广州”的全称、别名和简称分别为“广州”、“羊城”和“穗”。当然,除了位置区域的名称为,位置区域的标志性建筑或者位置区域的特产等特色信息均可以作为位置区域的关键词,本发明实施例对于位置区域的具体关键词不加以限制。
在本发明的一种可选实施例中,上述自媒体对象的信息具体可以包括:自媒体对象的名称、描述等信息,例如,自媒体公众账户的名称和描述等,又如,自媒体群组的名称和描述等。在实际应用中,可以通过查找等方式判断自媒体对象的信息中是否包括位置区域的关键词,本发明实施例对于具体的判断方式不加以限制。
通常自媒体对象本身可以发布一定的内容,或者,自媒体对象的用户可以发布一定的内容,上述发布的内容可以统称为自媒体对象发布的自媒体内容。本发明实施例可以统计位置区域的关键词在自媒体对象发布的自媒体内容中的出现信息,并预置对应的预置出现条件,该预置出现条件可用于衡量自媒体对象的区域性程度,也即可以作为目标区域性自媒体对象的门槛。例如,在上述出现信息包括出现次数时,该预置出现条件可以为出现次数大于次数阈值。又如,在上述出现信息包括出现位置时,该预置出现条件可以为在预置位置(如文章标题、摘要等位置)的出现次数大于次数阈值。可选地,上述预置出现条件还可以考虑发布内容的发布时间,如位置区域的关键词在最近一个时间段内发布内容中的出现次数等。可以理解,本发明实施例对于具体的预置出现条件不加以限制。
通过上述挖掘区域性自媒体对象的过程可知,区域性自媒体对象与位置区域的关键词具有一定的关联,故可以建立区域性自媒体对象与位置区域的关键词之间的对应关系。这样,步骤103可以将目标位置区域的关键词(如名称等)与区域性自媒体对象对应位置区域的关键词进行匹配,以得到与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象。当然,本发明实施例对于与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象的具体获取过程不加以限制。
在实际应用中,目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容通常与位置区域的旅游景点、美食、或者区域文化等相关,其可以包括位置区域鲜为人知的特色内容。例如,地方性公众号“老北京城”的自媒体内容可以包括:老北京的胡同、手艺活儿等历史内容、老北京的特色小吃、老北京最近发生的变化等内容,这样,可以使处于“北京”区域的用户获得这些鲜为人知的特色内容。同理,可以从其他目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。
在本发明的一种可选实施例中,上述从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容的步骤104,具体可以包括:依据自媒体内容的发布时间与当前时间之间的差值,从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取所述差值小于差值阈值的自媒体内容,作为待推荐的目标自媒体内容。本可选实施例可以通过发布时间与当前时间之间的差值约束自媒体内容的发布时效,由此可以提高目标自媒体内容的时效性。例如,上述差值阈值可以为24小时、48小时等,由此可以保证目标自媒体内容的发布时效在24小时或者48小时之内。
在本发明的另一种可选实施例中,上述从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容的步骤104,具体可以包括:依据所述目标区域性自媒体对象的第一质量得分,对所述目标区域性自媒体对象进行筛选;从筛选后的目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。上述目标区域性自媒体对象的筛选能保证目标自媒体内容源自优质的目标区域性自媒体对象,也即能够提高目标自媒体内容的质量。第一质量得分的获取过程将在后续介绍。
在本发明的再一种可选实施例中,上述从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容的步骤104,具体可以包括:依据自媒体内容的类别特征与所述用户的偏好特征之间的匹配度,从所述目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。
在实际应用中,可以针对自媒体内容生成对应的类别标签,其中,可以采用人工标记方式或自动标记方式生成上述类别标签,例如,可以利用爬虫抓取自媒体平台的自媒体内容,并依据上述自媒体内容利用机器学习方法获得对应的类别标签。例如,上述类别标签可以包括:美食、汽车、社会、体育、娱乐、C语言、JAVA语言、母婴等,其中,体育对应的类别标签可以进一步包括:篮球、足球、羽毛球、武术、游泳等,娱乐对应的类别标签可以进一步包括:明星、电影、电视等,其中,明星对应的类别标签可以进一步包括:刘德华、范冰冰等。可以理解,本发明实施例对于自媒体内容的类别标签及其生成过程不加以限制。
本发明实施例中,用户的偏好特征可用于表示用户的独特性特征或者用户标签,由此可以向当前用户提供契合其个性化需求的关键内容。可选地,偏好特征通常具有动态性,其可以随着不断变化的用户行为而变化,这里的用户行为具体可以包括:用户的搜索行为、用户的阅读行为、用户的文字输入行为、用户的视频观看行为等用户在智能终端上产生的任意行为。在本发明的一种可选实施例中,所述偏好特征具体可以包括:用户对搜索词的搜索偏好特征、用户对于阅读内容的阅读偏好特征和用户所使用设备的设备偏好特征的至少一种。可以理解,本发明实施例对于具体的偏好特征不加以限制。在实际应用中,可以对用户的历史行为进行分析,以得到对应的偏好特征。
例如,可以通过阅读内容相关的APP获取用户在最近时间段(如最近一个月)内阅读过的历史阅读内容,并对该历史阅读内容进行统计分析,以得到对应的偏好特征。例如,可以获取该历史阅读内容的历史类别特征,并依据历史类别特征的出现次数获得用户的阅读偏好特征。例如用户A是一个美食爱好者,其在最近一个月频繁阅读关于“美食”的内容,故其阅读偏好特征中可以包括“美食”。又如用户B是一个旅游爱好者,其在最近一个月频繁阅读关于“旅游”的内容,故其阅读偏好特征中可以包括“旅游”。又如用户C是一个妈妈,其在最近一个月频繁阅读关于“母婴”的内容,故其阅读偏好特征中可以包括“母婴”。
可以理解,上述一个月的时间段长度只是作为示例,实际上本领域技术人员可以根据实际应用需求,采用任意长度的时间段,如两个月、半年等。另外,上述对于历史阅读内容进行分析以得到阅读偏好特征只是作为示例,实际上本发明实施例还可以对历史搜索词进行分析以得到对应的搜索偏好特征等。
上述获取待推荐的目标自媒体内容的过程可以依据自媒体内容的类别特征与所述用户的偏好特征之间的匹配度,从所述目标位置区域对应的自媒体内容中契合偏好特征的目标自媒体内容,尤其地在上述偏好特征为阅读偏好特征时,可以满足用户的个性化阅读需求。
在本发明的一种可选实施例中,可以计算自媒体内容的类别特征与所述用户的偏好特征之间的匹配度,在该匹配度大于匹配度阈值时,可以将该自媒体内容作为待推荐的目标自媒体内容,其中,该匹配度阈值可由本领域技术人员根据实际应用需求确定,例如,其可以为85%、90%等数值。
以上对从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容的过程进行了详细介绍,可以理解,本领域技术人员可以根据实际应用需求,采用上述两种可选实施例中中的任一或者组合,或者,还可以采用其他技术方案,本发明实施例对于从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容的具体过程不加以限制。
在步骤104获取目标自媒体内容后,步骤105可以向用户推荐所述目标自媒体内容。例如,当外地的用户来到北京后,客户端可以从微信的地方性公众号“老北京城”挖掘出关于老北京的旅游内容,并提供给用户。又如,当北京的用户的常住地是房山区,当其来到海淀区后时,可以从海淀区对应的自媒体内容中挖掘出海淀区的美食内容,供用户阅读。
在本发明的一种应用示例中,客户端可以向用户推送该目标自媒体内容,或者,客户端可以通过专门的频道或者版块等接口向用户提供该目标自媒体内容,或者,客户端可以将该目标自媒体内容发布至页面的预置位置,可以理解,本发明实施例对于客户端可以通过智能终端向用户推荐该目标自媒体内容的具体过程不加以限制。可选地,客户端可以通过智能终端向用户提供上述目标自媒体内容的入口,其中,该入口中可以展示有至少一种目标自媒体内容的特征信息,该特征信息具体可以包括目标自媒体内容的标题、摘要等信息,以使用户依据该特征信息进行目标自媒体内容的选择。进一步,本发明实施例可以依据用户对于目标自媒体内容的选择操作,进行目标自媒体内容的展现。
综上,本发明实施例可以获取与用户的目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象,并从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中挖掘出待推荐的目标自媒体内容,进而向用户提供该目标自媒体内容,因此可以在一定程度上满足用户对于自媒体内容的阅读需求。相对于传统的新闻推荐,本发明实施例能够给用户带来更多样化的阅读体验,有利于提升用户在阅读APP上花费的消费条数和消费时长,增加阅读APP的用户流量。
方法实施例二
参照图2,示出了本发明的一种推荐方法实施例一的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤201、获取用户的位置特征;
步骤202、依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;
步骤203、获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;
步骤204、从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;
步骤205、依据所述目标自媒体内容的质量得分,对所述目标自媒体内容进行排序;
步骤206、按照所述质量得分从高到低的顺序,向用户推荐所述目标自媒体内容。
相对于图1所示方法实施例一,本实施例还可以依据所述目标自媒体内容的质量得分,对所述目标自媒体内容进行排序,并按照所述质量得分从高到低的顺序,向用户推荐所述目标自媒体内容,由此可以向用户提供质量较高的目标自媒体内容。
在本发明的一种可选实施例中,可以通过如下步骤确定所述目标自媒体内容的质量得分:
步骤B1、依据所述目标自媒体内容对应目标区域性自媒体对象的历史关注特征,确定所述目标区域性自媒体对象的第一质量得分;
步骤B2、依据所述目标自媒体内容的历史关注特征,确定所述目标自媒体内容的第二质量得分;
步骤B3、依据所述第一质量得分和/或所述第二质量得分,得到所述目标自媒体内容的质量得分。
在实际应用中,步骤B1和步骤B2可以为并列执行的步骤,其可分别用于确定目标自媒体内容和目标区域性自媒体对象的质量得分。
在本发明的一种可选实施例中,步骤B1可以在一个位置区域的区域性自媒体对象集合中,对每一个区域性自媒体对象的所有自媒体内容的历史关注特征进行统计,以得到对应的第一质量得分。每一个区域性自媒体对象的所有自媒体内容的发布时间可以在预设时间段内,例如该预设时间段内可以为最近一年、或者最近两年、或者自区域性自媒体对象创建至今等。
在实际应用中,上述历史关注特征可以包括:阅读行为特征、点赞行为特征等。可选地,可以依据上述历史关注特征计算对应的至少一种第一质量属性,然后对所有第一质量属性进行加权平均,以得到对应的第一质量得分。例如,可以对微信某一位置区域的地方性公众号对应历史文章的阅读数量和点赞数量进行统计,计算第一质量属性:总点赞数量total_likecnt/总阅读数量total_readcnt,平均点赞数average_likecnt/平均阅读数量average_readcnt,并对上述两种第一质量属性进行加权平均,以得到地方性公众号的质量分数weixinid_score。通常,历史文章的阅读数量大于点赞数量,故点赞数量与阅读的比值越大,则历史文章的质量越佳。可以理解,上述第一质量属性只是作为可选实施例,实际上,总阅读数量、平均阅读数量、总点赞数量或者平均点赞数量可以分别作为对应的第一质量属性,本发明实施例对于具体的第一质量属性不加以限制。
在本发明的一种可选实施例中,步骤B2可以在一个位置区域的区域性自媒体对象集合中,对每一个区域性自媒体对象的单个自媒体内容的历史关注特征进行统计,以得到对应的第二质量得分。可选地,为了节省运算量和保证时效性,参与第二质量得分的统计过程的单个自媒体内容可以为发布时间与当前时间的差值小于差值阈值的内容。可选地,可以将阅读数量read_cnt和点赞数量like_cnt作为第二质量属性,并对上述两种第二质量属性进行加权平均,以得到单个历史文章的第一质量分数article_score。
在同时采用第一质量得分和第二质量得分时,可以通过加权平均等方式对二者进行融合,以得到最终的质量得分。例如,可以结合地方性公众号的第一质量分数weixinid_score和第二质量分数article_score,计算出历史文章的质量得分article_qualityscore。
需要说明的是,上述加权平均所使用的权重可以为经验值,也可以为依据点击率学习得到的值。对于发布过的历史文章,会有相应的点击率,则可以抽取历史文章的上述质量属性(包括第一质量属性和第二质量属性),将点击率作为学习目标生成对应的权重模型,这样,后续可以利用该权重模型确定各项质量属性的权重。
综上,本发明实施例可以依据所述目标自媒体内容的质量得分,对所述目标自媒体内容进行排序,并按照所述质量得分从高到低的顺序,向用户推荐所述目标自媒体内容,由此可以向用户提供质量较高的目标自媒体内容。
方法实施例三
参照图3,示出了本发明的一种推荐方法实施例三的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤301、获取用户的位置特征;
步骤302、依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;
步骤303、获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;
步骤304、从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;
步骤305、对所述目标自媒体内容和目标新闻内容进行混合;
步骤306、向用户推荐混合后的目标自媒体内容和目标新闻内容。
按照传统方式获得的目标新闻内容通常为时效性较强的时事性新闻,而按照本发明实施例获得的目标自媒体内容通常为区域性的慢消类内容推荐。在图1或图2所示实施例的基础上,本发明实施例可以将目标自媒体内容与按照传统方式获得的目标新闻内容混合后推荐给用户,以给用户带来更多样化的阅读体验。
需要说明的是,可以按照任意的传统方式获得上述目标新闻内容。例如,可以将新闻网站的头条内容作为上述目标新闻内容等,本发明实施例对于目标新闻内容的具体获取方式不加以限制。
在实际应用中,可以按照固定比例对目标自媒体内容和目标新闻内容进行混合。上述固定比例是指目标自媒体内容和目标新闻内容的比例固定,例如目标自媒体内容和目标新闻内容的比例均为50%等。然而,上述始终按照固定比例混合的方式,容易导致向用户推荐已经通过其他渠道看过的新闻,这将影响阅读内容推荐的准确度。例如,假设按照上述固定比例在晚上给用户推荐头条新闻,但其中有些头条新闻可能已被用户在当天的其他时间通过电视或者电脑等其他渠道看过了,也即有些头条新闻将不再是用户所需的新闻。
并且,本发明实施例的目标自媒体内容通常为慢消类内容,一方面,其时效性较弱导致用户观看的及时性并不特别强,另一方面,对于大多数上班族用户来说,用户通常在完全放松的休闲时间阅读目标自媒体内容,其在白天并没有太多的时间去观看阅读自媒体内容,因此,上述始终按照固定比例混合的方式与用户的休闲时间的匹配度并不高。
为了解决上述始终按照固定比例混合的方式的问题,在本发明的一种可选实施例中,上述对所述目标自媒体内容和目标新闻内容进行混合的步骤305,具体可以包括:
步骤C1、确定当前时间场景;
步骤C2、依据所述当前时间场景对应的内容比例,对所述目标自媒体内容和目标新闻内容进行混合。
申请人经研究发现,用户的阅读内容需求倾向往往与时间场景有关,也即,通过用户的历史行为数据的收集和积累及分析,在特定时间场景下的阅读内容需求倾向往往有规律可循;这样,可以依据用户的历史行为数据分析得到时间场景与内容比例之间的规律,并依据契合当前阅读内容需求倾向的内容比例向用户推荐阅读内容,从而能够提高阅读内容推荐的准确度。
例如,通过分析用户对于阅读内容的阅读行为数据,可以得到如下规律:用户在上午更加倾向看各种热点新闻内容,晚上则偏好阅读慢消类内容,则可以根据具体时间确定不同类型内容的比例。
因此,本发明实施例可以根据一天中不同的时刻将用户对阅读内容的浏览对应到不同的时间场景,并针对不同的时间场景采用不同的内容比例,例如,在晚上推荐的内容中,目标新闻内容所占的比例可以小于第一预设阈值,目标自媒体内容所占的比例可以大于第二预设阈值,该第一预设阈值可以为20%,该第二预设阈值可以为80%,这样,在用户已经从电视或电脑上看过相关的时事类别新闻的情况下,可以避免向用户推荐过多的冗余信息;而且,较大比例的目标自媒体内容可以较好地吸引用户,使用户在完全放松的休闲时间阅读目标自媒体内容,也即能够契合用户在当前时间场景下的阅读内容需求倾向,从而提高阅读内容推荐的准确度。
又如,在白天推荐的内容中,目标新闻内容所占的比例可以大于第三预设阈值,目标自媒体内容所占的比例可以小于第四预设阈值,该第三预设阈值可以为50%,该第四预设阈值可以为40%,这样,可以使用户及时地阅读时效性较强的目标新闻内容,并且可以提供目标自媒体内容与用户的休闲时间的匹配度之间的匹配度。
在本发明的一种可选实施例中,在当前时间位于第一时间区间时,可以将当前时间场景确定为第一时间场景;或者,在当前时间位于第二时间区间时,可以将当前时间场景确定为第二时间场景。
第一时间场景和第二时间场景的相似之处在于,二者可以由第一时间区间或第二时间区间决定,也即,在第一时间区间或第二时间区间内,用户的阅读内容需求倾向基本是固定的。
因此,在实际应用中,可以预先建立第一时间场景与第一时间区间之间的映射关系。例如,本发明的一种应用示例1中,第一时间场景可以为早上场景,则其对应的第一时间区间可以为(6:00,10:00)。在早上场景中,大多数用户更倾向于希望了解前一天发生的时事热点新闻,因此,虽然用户的阅读内容需求倾向具体可以包括:目标新闻内容和目标自媒体内容,但是,在早上场景中,用户对于目标新闻内容的阅读内容需求倾向远远大于用户对于目标自媒体内容的阅读内容需求倾向,这种阅读内容需求倾向在早上场景对应的第一时间区间内往往是固定的。
在实际应用中,可以预先建立第二时间场景与第二时间区间之间的映射关系。例如,本发明的一种应用示例2中,第二时间场景可以为晚上场景,则其对应的第二时间区间可以为(19:00,Tm),其中,Tm对应的时间可以小于24:00,即第二时间区间属于同一天中的一段时间,Tm也可以是大于等于0:00且小于6:00,即第二时间区间属于相邻两天中的一段连续时间,比如,Tm取3:00时,第二时间区间为当天19:00之后到第二天的凌晨3:00之间的连续时间段。本发明实施例对于上述第二时间区间的左端点或者右端点对应的具体时间不加以限制。在晚上场景中,大多数用户更倾向于观看目标自媒体内容,也即用户通常喜欢在完全放松的休闲时间内阅读一些小文艺的慢消类内容;因此,虽然用户的阅读内容需求倾向具体可以包括:目标新闻内容和目标自媒体内容,但是,在晚上场景中,用户对于目标自媒体内容的阅读内容需求倾向远远大于用户对于目标新闻内容的阅读内容需求倾向,这种阅读内容需求倾向在晚上场景对应的第二时间区间内往往是固定的。
在本发明实施例的另一种可选实施例中,可以依据时间场景对应的历史行为数据,获取所述当前时间场景对应的内容类别比例。其中,时间场景对应的历史行为数据相关的用户具体可以包括:当前用户、当前用户的好友用户、当前用户所在群组的用户、当前用户所在家庭的用户和所有用户中的至少一种,其中,当前用户可以指使用当前智能终端的用户,当前用户所在群组可以为契合当前用户的爱好的群组,如“篮球爱好者群组”、“编程发烧者群组”、“星座相关群组”等。也即,可以通过分析当前用户、与当前用户具有相同爱好的用户、或者所有用户对应的历史行为数据,以得到针对当前用户、与当前用户具有相同爱好的用户或者所有用户的内容类别比例。
另外,时间场景对应的历史行为数据可以跨应用程序或者跨网站,也即,时间场景对应的历史行为数据不仅可以包括:用户在该时间场景中通过新闻程序或者新闻网站产生的历史行为数据,还可以包括:用户在该时间场景中通过其他应用程序或者其他网站产生的历史行为数据,这里的其他应用程序具体可以包括:在用户的智能终端上运行的其他应用程序,如即时通讯程序、影音类程序、输入法程序等,这里的其他网站具体可以包括:在用户的信息设备上运行的其他网站,如搜索引擎等,具体地,可以通过浏览器采集用户通过网站产生的对应历史行为数据。
并且,上述历史行为数据相关的行为具体可以包括:输入、浏览(包括阅读)、搜索、推荐、分享、转发和评论中的至少一种,可以理解,本发明实施例对于上述历史行为数据相关的行为不加以限制。
另外,需要说明的是,上述历史行为数据可以为用户在最近一个预置时间段内产生的行为数据,其中,上述预置时间段的长度可以为一周、一个月、一个季度等,本发明实施例对于具体的预置时间段的长度不加以限制。
综上,本发明实施例对于时间场景对应的历史行为数据相关的具体用户、具体程序或者网站、或者具体行为、或者具体的时间段不加以限制。
在本发明的再一种可选实施例中,可以依据所述当前时间场景,在预先建立的预置时间场景与预置内容类别比例之间的映射关系中进行查找,以得到所述当前时间场景对应的内容类别比例;其中,所述映射关系可以为依据用户在预置时间场景下的历史行为数据得到。本可选实施例通过查找映射关系得到当前时间场景对应的内容类别比例,能够提高当前时间场景对应的内容类别比例的获取效率。
在本发明的一种可选实施例中,可以通过如下步骤建立预置时间场景与预置内容类别比例之间的映射关系:
步骤S1、对用户在预置时间场景下的历史行为数据进行分析,以得到用户在上述预置时间场景下对于新闻内容和自媒体内容的关注度;
步骤S2、依据上述关注度,确定目标新闻内容和目标自媒体内容之间的比例,作为所述预置时间场景对应的预置内容类别比例。
在实际应用中,预置时间场景具体可以包括:上述第一时间场景、第二时间场景等根据实际应用需求确定的时间场景。
在本发明的一种可选实施例中,假设历史行为数据中记录有新闻内容、自媒体内容及对应的行为等信息,则可以统计新闻内容和自媒体内容对应行为的第一数量,以作为上述关注度;并且,还可以依据第一数量在所有数量中的比例,确定所述预置时间场景对应的预置内容类别比例。
在本发明的另一种可选实施例中,假设历史行为数据中记录有网页及对应的行为等信息,则可以统计每种网页对应行为的第二数量,并依据上述第二数量、及网页与新闻内容或自媒体内容之间的映射关系,确定新闻内容和自媒体内容对应的关注度。可以理解,本发明实施例对于通过分析得到用户在上述预置时间场景下对于新闻内容和自媒体内容的关注度的具体过程不加以限制。
综上,本发明实施例依据当前时间场景对应的内容比例,对所述目标自媒体内容和目标新闻内容进行混合,能够契合用户在当前时间场景下的阅读内容需求倾向,因此能够提高阅读内容推荐的准确度。
在本发明的其他可选实施例中,还可以在混合排序的过程中选取多样性的目标自媒体内容和目标新闻内容,这里的多样性是指针对用户感兴趣的各个偏好特征,在排序结果中都选择一定数量的阅读内容作为待推荐的目标自媒体内容和目标新闻内容,使得用户的阅读体验更加丰富和多样化。也即,在选取目标自媒体内容和目标新闻内容的过程中,均可以选择符合用户的偏好特征的阅读内容,例如,用户的偏好特征包括:娱乐、羽毛球、母婴等,则可以选取契合上述偏好特征的目标自媒体内容和目标新闻内容。同时,为了保证多样化的推荐,还可以从自媒体内容和新闻内容中选择时效性较强的内容作为目标自媒体内容和目标新闻内容,例如,当前的头条自媒体内容和头条新闻内容等。
方法实施例四
参照图4,示出了本发明的一种推荐方法实施例四的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤401、针对预设区域列表中的每一个预设区域,从自媒体对象中获取符合预置位置区域条件的区域性自媒体对象;
在此提供从微信平台挖掘预设区域“北京”相关的微信公众号的示例,具体地,可以在候选微信公众号列表中选取名称或者描述中出现“北京”的微信,进一步对选取的微信公众号所发布的历史文章的标题进行统计,如果该标题出现“北京”的次数超出次数阈值、或该标题出现“北京”的次数相对于所有标题的数量的比例大于比例阈值,则认为该微信公众号是地方性公众号。
步骤402、针对该区域性自媒体对象,依据其发布的历史自媒体内容,计算其对应的第一质量得分;
例如,微信公众号“老北京城”被判断为地方性公众号,则可以通过该账号所发布历史文章的总阅读数,总点赞数,平均阅读数和平均点赞数,计算对应的第一质量得分。
步骤403、针对该区域性自媒体对象按照预设周期获取其发布的自媒体内容,并针对发布时间与当前时间的差值绝对值小于时间阈值的第一自媒体内容,计算对应的第二质量得分;
步骤404、对上述第一质量得分和第二质量得分进行融合,以得到第一自媒体内容对应的质量得分;
例如,对于地方性公众号在24小时之内发布的文章,可以按照阅读数和点赞数计算第一质量得分,并结合地方性公众号第二质量得分计算出最终的质量得分。
步骤405、将第一自媒体内容的质量得分、类别特征等信息存储至数据库;
例如,参照表1,示出了本发明的一种按照区域对自媒体内容进行聚合的示例,其具体可以包括序号、预设区域、桶内文章总数、今日新增文章数和今日新增文章比例等字段,其中,该桶内文章总数为预设区域的所有区域性自媒体对象发布的所有历史文章的数量,今日新增文章数为预设区域的所有区域性自媒体对象在24小时内发布的文章。
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在本发明的一种预设区域的地方性公众号的文章信息的示例中,该文章信息具体可以包括:序号、标题、得分、来源站点、来源分类也即类别特征、发布时间和入桶时间等字段。可选地,还可以依据文章的得分对文章进行排序,并按照排序结果进行存储。
上述步骤401-步骤405为离线状态下的处理流程,在此提供在线状态下的处理流程。
步骤406、获取用户的位置特征;
步骤407、依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;
步骤408、从预先存储的内容中读取所述目标位置区域对应的自媒体内容,并依据其类别特征与所述用户的偏好特征之间的匹配度,从其中选择待推荐的目标自媒体内容;
步骤409、从预先存储的内容中读取目标自媒体内容的质量得分,并按照所述质量得分从高到低的顺序,向用户推荐所述目标自媒体内容。
综上,本发明实施例向用户进行区域性慢消类内容的推荐,能够给用户带来更加多样化的阅读体验,有利于提升用户在阅读产品上的消费条数和消费时长。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的运动动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的运动动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的运动动作并不一定是本发明实施例所必须的。
装置实施例
参照图5,示出了本发明的一种推荐装置实施例的结构框图,具体可以包括如下模块:
位置获取模块501,用于获取用户的位置特征;
区域确定模块502,用于依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;
区域对象获取模块503,用于获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;
内容获取模块504,用于从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;以及
内容推荐模块505,用于向用户推荐所述目标自媒体内容。
可选地,所述自媒体对象具体可以包括如下对象中的至少一种:自媒体公众账户、自媒体群组和自媒体版块。
在本发明的另一种可选实施例中,所述装置还可以包括:
区域性对象挖掘模块,用于从自媒体对象中获取符合预置位置区域条件的区域性自媒体对象;
所述预置位置区域条件具体可以包括:自媒体对象的信息中包括位置区域的关键词,和/或,位置区域的关键词在自媒体对象发布的自媒体内容中的出现信息符合预置出现条件。
在本发明的再一种可选实施例中,所述内容获取模块504,具体可以包括:
内容获取单元,用于依据自媒体内容的发布时间与当前时间之间的差值,从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取所述差值小于差值阈值的自媒体内容,作为待推荐的目标自媒体内容。
在本发明的又一种可选实施例中,所述内容获取模块504,具体可以包括:
对象筛选子模块,用于依据所述目标区域性自媒体对象的第一质量得分,对所述目标区域性自媒体对象进行筛选;
内容获取子模块,用于从筛选后的目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。
在本发明的一种可选实施例中,所述内容获取模块504,具体可以包括:
第二内容获取子模块,用于依据自媒体内容的类别特征与所述用户的偏好特征之间的匹配度,从所述目标位置区域对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。
在本发明的一种可选实施例中,所述装置还可以包括:
排序模块,用于在所述内容推荐模块505向用户推荐所述目标自媒体内容之前,依据所述目标自媒体内容的质量得分,对所述目标自媒体内容进行排序;
则所述内容推荐模块505,具体可以包括:
顺序推荐子模块,用于按照所述质量得分从高到低的顺序,向用户推荐所述目标自媒体内容推荐。
在本发明的再一种可选实施例中,上述装置还可以包括:用于确定所述目标自媒体内容的质量得分的得分确定模块;
上述得分确定模块,具体可以包括:
第一得分确定子模块,用于依据所述目标自媒体内容对应目标区域性自媒体对象的历史关注特征,确定所述目标区域性自媒体对象的第一质量得分;
第二得分确定子模块,用于依据所述目标自媒体内容的历史关注特征,确定所述目标自媒体内容的第二质量得分;以及
第三得分确定子模块,用于依据所述第一质量得分和/或所述第二质量得分,得到所述目标自媒体内容的质量得分。
在本发明的再一种可选实施例中,上述装置还可以包括:
混合模块,用于对所述目标自媒体内容和目标新闻内容进行混合;
混合推荐模块,用于向用户推荐混合后的目标自媒体内容和目标新闻内容。
在本发明的又一种可选实施例中,上述混合模块具体可以包括:
时间场景确定子模块,用于确定当前时间场景;以及
比例混合子模块,用于依据所述当前时间场景对应的内容比例,对所述目标自媒体内容和所述目标新闻内容进行混合。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
图6是根据一示例性实施例示出的一种用于推荐的装置900的框图。例如,装置900可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
参照图6,装置900可以包括以下一个或多个组件:处理组件902,存储器904,电源组件906,多媒体组件908,音频组件910,输入/输出(I/O)的接口912,传感器组件914,以及通信组件916。
处理组件902通常控制装置900的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件902可以包括一个或多个处理器920来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件902可以包括一个或多个模块,便于处理组件902和其他组件之间的交互。例如,处理组件902可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件908和处理组件902之间的交互。
存储器904被配置为存储各种类型的数据以支持在设备900的操作。这些数据的示例包括用于在装置900上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器904可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电源组件906为装置900的各种组件提供电力。电源组件906可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为装置900生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件908包括在所述装置900和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动运动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件908包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备900处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件910被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件910包括一个麦克风(MIC),当装置900处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器904或经由通信组件916发送。在一些实施例中,音频组件910还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口912为处理组件902和外围接口模块之间提供接口,上述外围接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件914包括一个或多个传感器,用于为装置900提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件914可以检测到设备900的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为装置900的显示器和小键盘,传感器组件914还可以检测装置900或装置900一个组件的位置改变,用户与装置900接触的存在或不存在,装置900方位或加速/减速和装置900的温度变化。传感器组件914可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件914还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件914还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件916被配置为便于装置900和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置900可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信组件916经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信组件916还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,装置900可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器904,上述指令可由装置900的处理器920执行以完成上述方法。例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时,使得处理器能够执行一种推荐方法,所述方法包括:获取用户的位置特征;依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;向用户推荐所述目标自媒体内容。
图7是本发明实施例中服务器的结构示意图。该服务器1900可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units,CPU)1922(例如,一个或一个以上处理器)和存储器1932,一个或一个以上存储应用程序1942或数据1944的存储介质1930(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中,存储器1932和存储介质1930可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1930的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出),每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地,中央处理器1922可以设置为与存储介质1930通信,在服务器1900上执行存储介质1930中的一系列指令操作。
服务器1900还可以包括一个或一个以上电源1926,一个或一个以上有线或无线网络接口1950,一个或一个以上输入输出接口1958,一个或一个以上键盘1956,和/或,一个或一个以上操作系统1941,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM等等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
以上对本发明所提供的一种推荐方法、一种推荐装置和一种用于推荐的装置,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (25)

1.一种推荐方法,其特征在于,包括:
获取用户的位置特征;
依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;
获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;
从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;
依据所述目标自媒体内容的质量得分,对所述目标自媒体内容进行排序;
按照所述质量得分从高到低的顺序,向用户推荐所述目标自媒体内容;
通过如下步骤确定所述目标自媒体内容的质量得分:
依据所述目标自媒体内容对应目标区域性自媒体对象的历史关注特征,确定所述目标区域性自媒体对象的第一质量得分;
依据所述目标自媒体内容的历史关注特征,确定所述目标自媒体内容的第二质量得分;
依据所述第一质量得分和/或所述第二质量得分,得到所述目标自媒体内容的质量得分。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述自媒体对象包括如下对象中的至少一种:自媒体公众账户、自媒体群组和自媒体版块。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
从自媒体对象中获取符合预置位置区域条件的区域性自媒体对象;
所述预置位置区域条件包括:自媒体对象的信息中包括位置区域的关键词,和/或,位置区域的关键词在自媒体对象发布的自媒体内容中的出现信息符合预置出现条件。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容的步骤,包括:
依据自媒体内容的发布时间与当前时间之间的差值,从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取所述差值小于差值阈值的自媒体内容,作为待推荐的目标自媒体内容。
5.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容的步骤,包括:
依据所述目标区域性自媒体对象的第一质量得分,对所述目标区域性自媒体对象进行筛选;
从筛选后的目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容的步骤,包括:
依据自媒体内容的类别特征与所述用户的偏好特征之间的匹配度,从所述目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。
7.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述目标自媒体内容和目标新闻内容进行混合;
向用户推荐混合后的目标自媒体内容和目标新闻内容。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述对所述目标自媒体内容和目标新闻内容进行混合的步骤,包括:
确定当前时间场景;
依据所述当前时间场景对应的内容比例,对所述目标自媒体内容和所述目标新闻内容进行混合。
9.一种推荐装置,其特征在于,包括:
位置获取模块,用于获取用户的位置特征;
区域确定模块,用于依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;
区域对象获取模块,用于获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;
内容获取模块,用于从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;
排序模块,用于在所述内容推荐模块向用户推荐所述目标自媒体内容之前,依据所述目标自媒体内容的质量得分,对所述目标自媒体内容进行排序;以及
内容推荐模块,用于按照所述质量得分从高到低的顺序,向用户推荐所述目标自媒体内容;
得分确定模块,用于确定所述目标自媒体内容的质量得分;
所述得分确定模块,包括:
第一得分确定子模块,用于依据所述目标自媒体内容对应目标区域性自媒体对象的历史关注特征,确定所述目标区域性自媒体对象的第一质量得分;
第二得分确定子模块,用于依据所述目标自媒体内容的历史关注特征,确定所述目标自媒体内容的第二质量得分;以及
第三得分确定子模块,用于依据所述第一质量得分和/或所述第二质量得分,得到所述目标自媒体内容的质量得分。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述自媒体对象包括如下对象中的至少一种:自媒体公众账户、自媒体群组和自媒体版块。
11.根据权利要求9或10所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
区域性对象挖掘模块,用于从自媒体对象中获取符合预置位置区域条件的区域性自媒体对象;
所述预置位置区域条件包括:自媒体对象的信息中包括位置区域的关键词,和/或,位置区域的关键词在自媒体对象发布的自媒体内容中的出现信息符合预置出现条件。
12.根据权利要求9或10所述的装置,其特征在于,所述内容获取模块包括:
内容获取单元,用于依据自媒体内容的发布时间与当前时间之间的差值,从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取所述差值小于差值阈值的自媒体内容,作为待推荐的目标自媒体内容。
13.根据权利要求9或10所述的装置,其特征在于,所述内容获取模块包括:
对象筛选子模块,用于依据所述目标区域性自媒体对象的第一质量得分,对所述目标区域性自媒体对象进行筛选;
内容获取子模块,用于从筛选后的目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。
14.根据权利要求9或10所述的装置,其特征在于,所述内容获取模块包括:
第二内容获取子模块,用于依据自媒体内容的类别特征与所述用户的偏好特征之间的匹配度,从所述目标位置区域对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。
15.根据权利要求9或10所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
混合模块,用于对所述目标自媒体内容和目标新闻内容进行混合;
混合推荐模块,用于向用户推荐混合后的目标自媒体内容和目标新闻内容。
16.根据权利要求15所述的装置,其特征在于,所述混合模块包括:
时间场景确定子模块,用于确定当前时间场景;以及
比例混合子模块,用于依据所述当前时间场景对应的内容比例,对所述目标自媒体内容和所述目标新闻内容进行混合。
17.一种用于推荐的装置,其特征在于,包括有存储器,以及一个或者一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令:
获取用户的位置特征;
依据所述位置特征确定对应的目标位置区域;
获取与所述目标位置区域相匹配的目标区域性自媒体对象;
从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容;
依据所述目标自媒体内容的质量得分,对所述目标自媒体内容进行排序;
按照所述质量得分从高到低的顺序,向用户推荐所述目标自媒体内容;
通过如下步骤确定所述目标自媒体内容的质量得分:
依据所述目标自媒体内容对应目标区域性自媒体对象的历史关注特征,确定所述目标区域性自媒体对象的第一质量得分;
依据所述目标自媒体内容的历史关注特征,确定所述目标自媒体内容的第二质量得分;
依据所述第一质量得分和/或所述第二质量得分,得到所述目标自媒体内容的质量得分。
18.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述自媒体对象包括如下对象中的至少一种:自媒体公众账户、自媒体群组和自媒体版块。
19.根据权利要求17或18所述的装置,其特征在于,所述装置还经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令:
从自媒体对象中获取符合预置位置区域条件的区域性自媒体对象;
所述预置位置区域条件包括:自媒体对象的信息中包括位置区域的关键词,和/或,位置区域的关键词在自媒体对象发布的自媒体内容中的出现信息符合预置出现条件。
20.根据权利要求17或18所述的装置,其特征在于,所述从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容,包括:
依据自媒体内容的发布时间与当前时间之间的差值,从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取所述差值小于差值阈值的自媒体内容,作为待推荐的目标自媒体内容。
21.根据权利要求17或18所述的装置,其特征在于,所述从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容,包括:
依据所述目标区域性自媒体对象的第一质量得分,对所述目标区域性自媒体对象进行筛选;
从筛选后的目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。
22.根据权利要求17或18所述的装置,其特征在于,所述从目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容,包括:
依据自媒体内容的类别特征与所述用户的偏好特征之间的匹配度,从所述目标区域性自媒体对象对应的自媒体内容中获取待推荐的目标自媒体内容。
23.根据权利要求17或18所述的装置,其特征在于,所述装置还经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令:
对所述目标自媒体内容和目标新闻内容进行混合;
向用户推荐混合后的目标自媒体内容和目标新闻内容。
24.根据权利要求23所述的装置,其特征在于,所述对所述目标自媒体内容和目标新闻内容进行混合,包括:
确定当前时间场景;
依据所述当前时间场景对应的内容比例,对所述目标自媒体内容和所述目标新闻内容进行混合。
25.一个或多个机器可读介质,其特征在于,其上存储有指令,当由一个或多个处理器执行时,使得装置执行如权利要求1至8中一个或多个所述的方法。
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