CN108345630B - 数字内容推送的方法、装置、智能终端及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及涉及一种数字内容推送的方法、装置、智能终端及可读存储介质。所述方法包括获得基于推荐内容的质量等选定特性的分级信息；接收用户选定参数，并根据用户选定参数确定数字内容筛选策略；根据用户所述数字内容筛选策略及所述分级信息筛选待推送数字内容；执行选定数字内容的推送操作。通过本发明，在推荐平台进行内容推荐时，用户可选择不同的推荐质量干预策略，在不抬高推荐平台内容发布门槛的前提下，能够显著改善质量敏感用户的体验。

Description

数字内容推送的方法、装置、智能终端及可读存储介质

技术领域

本发明涉及互联网应用技术领域，特别是涉及一种数字内容推送的方法、装置、智能终端及可读存储介质。

背景技术

随着个性化推荐技术的发展，借助于个性化推荐能力，个性化内容推荐平台实现了用户量的飞速增长。

一般而言，个性化内容推荐平台上内容数量往往非常庞大，在质量上不免鱼龙混杂。为了兼容不同层次用户的内容消费需求，大多数内容推荐平台并不会对内容发布设置太高的质量门槛。对于质量敏感的用户往往会被推荐到相对低质的内容，造成不好的用户体验。

同样，用户可能会对于内容类型、领域等也有一定的偏好，不适当类型或领域内容的推送，也可能会影响用户体验。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用户干预内容推送的方法及装置，在不抬高推荐平台内容发布门槛或对内容形式、领域等进行限制的前提下显著改善敏感用户的体验。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

一种数字内容推送的方法，包括：

获得基于待推送数字内容的选定特性分级的分级信息；

接收用户选定参数，并根据用户选定参数确定数字内容筛选策略；

根据所述数字内容筛选策略及所述分级信息筛选待推送数字内容；

执行选定数字内容的推送操作。

其中所述选定特性包括待推送数字内容的质量特性，所述用户选定参数包括数字内容质量参数。

进一步地，所述方法还包括：

基于待推送数字内容的抽样分析结果设定质量分级标准；

根据所述质量分级标准对推荐内容进行质量分级，生成质量分级结果。

进一步地，所述方法还包括：

获取待推送数字内容发布者在相关领域的质量分级结果；

获取待推送数字内容基于领域的分类标签；

基于所述分类标签，以及所述待推送数字内容发布者在该领域的质量分级结果，生成待推送数字内容的质量分级结果。

进一步地，所述方法还包括：

建立数字内容质量识别模型；

根据所述数字内容质量识别模型，生成所述待推送数字内容的质量分级结果。

上述数字内容推送的方法中，所述数字内容筛选策略包括推荐质量干预策略，所述推荐质量干预策略包括：

对所述质量分级结果中质量级别高于一质量阈值的数字内容，分配一个第一权重；

对所述质量分级结果中质量级别低于该质量阈值的数字内容，分配一个第二权重，所述第二权重不同所述第一权重。

上述数字内容推送的方法中，所述推荐质量干预策略还包括：

基于所述第一权重及所述第二权重计算对应数字内容推荐值，并基于所述数字内容推荐值判断是否推送对应数字内容。

其中，所述第一权重高于所述第二权重，所述推荐值与对应数字内容权重成正比。

其中，所述推荐质量干预策略还包括：

将所述权重与一权重阈值相比较；

仅推荐所述权重高于该权重阈值的数字内容。

前述数字内容推送的方法，其中，所述接收用户参数包括：通过人机交互界面获取用户对数字内容的偏好设定。

上述数字内容推送的方法，其中，所述人机交互界面包括一提示窗口界面，所述提示窗口界面的弹出条件被设置为：

获取到用户连续刷新内容信息流动作达到设定次数且未执行点击内容动作的信息。

本发明另一方面提供了一种数字内容推送的装置，包括：

分级信息获得模块，用于获得基于待推送数字内容的选定特性分级的分级信息；

数字内容筛选策略生成模块，用于接收用户选定参数，并根据用户选定参数确定数字内容筛选策略；

数字内容筛选模块，用于根据所述数字内容筛选策略及所述分级信息筛选待推送数字内容；

数字内容推送模块，用于执行选定数字内容的推送操作。

上述数字内容推送的装置，还包括用于执行前述方法中所述步骤的相应模块。

本发明又一方面提供了一种数字内容推送的方法，包括：

提供用户数字内容偏好设定界面；

接收用户数字内容偏好设定参数；

将接收到的用户数字内容偏好设定参数发送至数字内容筛选端，用以确定数字内容筛选策略；

从数字内容筛选端接收根据所述数字内容筛选策略及数字内容分级信息选定的待推送数字内容。

上述数字内容推送的方法，其中，所述用户数字内容偏好设定界面包括一提示窗口界面，所述窗口界面的弹出条件设置为：

获取到用户连续刷新内容信息流动作达到设定次数且未执行点击内容动作的信息。

本发明再一方面提供了一种智能终端，包括：

处理器；以及

存储器，所述存储器存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据上述数字内容推送的方法。

本发明还一方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述任意一种数字内容推送的方法。

本发明的优点及其效果，在推荐平台进行内容推荐时，用户可根据自己对内容的偏好选择不同的推送干预策略，在不抬高推荐平台内容发布门槛的前提下，能够显著改善质量敏感用户的体验。

附图说明

图1是根据一示例性实施例示出的一种干预推荐质量的方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的第一种质量分级方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的第二种质量分级方法的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的第三种质量分级方法的流程图；

图5是根据一示例性实施例示出的执行推荐质量干预策略的流程图；

图6是根据一示例性实施例示出的设置推荐质量偏好的用户交互流程图；

图7是根据一示例性实施例示出的一种干预推荐质量的装置的框图；

图8是根据一示例性实施例示出的质量分级模块的框图；

图9是根据一示例性实施例示出的策略生成模块的框图；

图10是根据一示例性实施例示出的策略执行模块的框图；

图11是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。

具体实施方式

下面通过具体的实施例子并结合附图对本发明做进一步的详细描述。实施例中以待推送内容的质量作为用户偏好的判断标准，但本领域的普通技术人员可以理解，用户偏好可以基于其他标准确定，例如内容所属领域，相关主题，书写形式等等。

图1是根据一示例性实施例示出的一种干预推荐质量的方法的流程图。在一个示例性实施例中，该干预推荐质量的方法，参阅图1所示，可以包括以下步骤：

在步骤210中，获得基于推荐内容的质量分级结果。

在一个示例性实施例的具体实现中，质量分级结果可以通过下述方式生成，参阅图2所示，包括：

步骤110，基于推荐内容的抽样分析结果设定质量分级标准；

步骤130，根据质量分级标准对推荐内容进行质量分级，生成质量分级结果。

在一个具体实施例中，首先，通过抽样分析了解推荐平台的内容质量情况并制定分级标准。比如，假设分为5级，可以采用下面的定义：

5级内容：知名专业媒体或自媒体发布的内容，制作精良。

4级内容：专业性较强的媒体或自媒体发布的内容或知名媒体或自媒体发布的非专业内容。

3级内容：普通内容制作者发布的内容，无低俗，标题党嫌疑，有一定专业性。

2级内容：普通内容制作者发布的内容，涉及低俗，标题党，有错别字问题。

基于上述分级标准对推荐内容进行质量分级，即得到质量分级结果。

在一个示例性实施例的具体实现中，质量分级结果还可以通过下述方式生成，参阅图3所示，包括：

步骤150，获取推荐内容发布者在相关领域的质量分级结果；

步骤170，获取任一推荐内容基于领域的分类标签；

步骤190，基于分类标签，以及推荐内容发布者在该领域的质量分级结果，生成推荐内容的质量分级结果。

大型内容推荐平台的内容数量往往非常庞大(数百万到数千万)，而且每天新增内容数量也很大，人工为每项内容进行质量打分效率比较低。基于此，可以通过定期对内容发布者在各个领域的创作质量给出质量分级，比如虎嗅网，在科技，财经领域可以给5级，其它领域给4级。这样对于任何一篇文章或视频，可以先通过算法分类获得其分类标签(比如【科技】或【娱乐】)，再结合内容发布者在该领域的质量分级就可以推导出这篇文章或视频的质量分级。

在一个示例性实施例的具体实现中，质量分级结果还可以通过下述方式生成，参阅图4所示，包括：

步骤120，建立内容质量识别模型；

步骤140，根据内容质量识别模型，生成推荐内容的质量分级结果。

在一个具体实施例中，基于足够的标注数据，可以训练一个内容质量识别模型，该模型可以综合考虑发布者，内容专业度(由专业度识别模型给出)，标题党得分(由标题党识别模型给出)，错别字比例(由错别字识别模型给出)，(视频)画面清晰度，原创度等特征给出内容的质量分级。

在步骤230中，根据质量分级结果，生成与推荐质量参数对应的推荐质量干预策略；其中,推荐质量参数根据用户对推荐质量的偏好设置至少一个。

在一个示例性实施例的具体实现中，包括：

设置第一推荐质量参数，以及与第一推荐质量参数关联的第一推荐质量干预策略；第一推荐质量干预策略被设置为：

对质量分级结果中高质量的内容，分配一个大于1的权重；

对质量分级结果中低质量的内容，分配一个小于1的惩罚因子。

还包括：

设置第二推荐质量参数，以及与第二推荐质量参数关联的第二推荐质量干预策略；第二推荐质量干预策略被设置为：

仅推荐质量分级结果中高质量的内容。

在一个具体实施例中，推荐质量参数被设定为：【兴趣优先】、【质量优先】及【仅优质内容】三个可选参数。

如果用户选择了【兴趣优先】(推荐质量干预策略)，推荐结果不会被干预。

如果用户选择了【质量优先】，高质量内容在推荐的时候将获得一个大于1的权重，低质量内容将被分配一个小于1的惩罚因子，中等质量的内容不受影响，在效果上，高质量内容将获得更多的优势。策略生效后，高质量内容的得分计算方式如下：

score(I)＝F(I)*a；

其中F(I)代表内容I的原始打分，a是一个大于1的权重因子。

如果用户选择了【仅优质内容】，低质量内容和中等质量内容将被过滤，仅高质量内容被推荐。

在步骤250中，根据用户设定的任一所述推荐质量参数，执行相应的推荐质量干预策略。

参阅图5所示，在一个示例性实施例的具体实现中，包括：

步骤251，获取用户通过人机交互对所述推荐质量参数的设定结果；

步骤253，根据所述设定结果执行相应的推荐质量干预策略。

具体的，可以基于固定设置界面，获取用户对推荐质量参数的设定结果。

还可以基于提示窗口界面，获取获取用户对推荐质量参数的设定结果；并将提示窗口界面与固定设置界面关联；将提示窗口界面的弹出条件设置为：

获取到用户连续刷新内容信息流动作达到设定次数且未执行点击内容动作的信息。

在一个具体实施例中，通过主动引导和提供固定入口可以使用户主动选择不同的推荐质量干预策略。

用户可以在推荐app的【设置】tab里找到质量干预功能。但是考虑到【设置】tab的访问频次较低，为了防止用户不知道这个功能的存在，也可以在用户使用推荐APP的时候适时提示用户。

例如，参阅图6所示，可以在用户刷新内容信息流时检测用户动作，如果用户连续刷新N次但没有点击任何内容，有可能是对内容质量不满意，这时可以弹出通知卡片(提示窗口)，提示用户可以干预推荐质量，用户点击后跳转到【设置】页面。

在【设置】页面，用户可以看到【推荐质量设置】的选项，点击后可以在跳转页面看到系统默认的推荐质量控制策略并设定自己的推荐质量偏好，如【兴趣优先】，【质量优先】，【仅优质内容】。

通过该干预推荐质量的方法，能够根据用户对推荐质量参数的选择调用相应的推荐质量干预策略，在不抬高推荐平台内容发布门槛的前提下，显著改善了质量敏感用户的体验。

下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明上述干预推荐质量的方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明干预推荐质量的方法实施例。

参阅图7所示，一种干预推荐质量的装置，包括：

分级结果获得模块410，用于获得基于推荐内容的质量分级结果；

干预策略生成模块430，用于根据质量分级结果，生成与推荐质量参数对应的推荐质量干预策略；其中，推荐质量参数根据用户对推荐质量的偏好设置至少一个；

干预策略执行模块450，用于根据用户设定的任一推荐质量参数，执行相应的推荐质量干预策略。

图7所示干预推荐质量的装置可以与内容数据库装置一体配置，也可以通过网络与内容数据库连接。待推荐内容的质量分级信息可以由内容数据库或第三方获取，也可以由该干预推荐质量的装置自行生成、存储及维护。该干预推荐质量的装置可以通过网络获取来自智能手机等客户端的用户推荐质量参数等偏好选择，并基于该用户推荐质量参数等偏好选择生成干预策略，并由干预策略执行模块450执行。干预策略执行模块450在执行推荐质量干预时，可以采用主动从内容数据库获取满足用户推荐质量参数的内容，也可以采用设置相关门限并过滤待推送内容或其他类似的方式。

参阅图8所示，干预推荐质量的装置还包括第一质量分级单元311、第二质量分级单元313、第三质量分级单元315中的至少一个。其中，

第一质量分级单元311，用于基于推荐内容的抽样分析结果设定质量分级标准，根据质量分级标准对推荐内容进行质量分级，生成质量分级结果。

第二质量分级单元313，用于获取推荐内容发布者在相关领域的质量分级结果，获取任一推荐内容基于领域的分类标签，基于分类标签，以及推荐内容发布者在该领域的质量分级结果，生成推荐内容的质量分级结果。

第三质量分级单元315，用于建立内容质量识别模型，根据内容质量识别模型，生成推荐内容的质量分级结果。

参阅图9所示，干预策略生成模块430包括：

第一推荐质量参数单元431，设置有第一推荐质量参数；

第一推荐质量干预策略单元432，与第一推荐质量参数单元431关联，并设置为：

对质量分级结果中高质量的内容，分配一个大于1的权重；

对质量分级结果中低质量的内容，分配一个小于1的惩罚因子。

第二推荐质量参数单元433，设置有第二推荐质量参数；

第二推荐质量干预策略单元434，与第二推荐质量参数单元关联，并设置为：

仅推荐质量分级结果中高质量的内容。

第三推荐质量参数单元435，设置有第三推荐质量参数；

第二推荐质量干预策略单元436，与第三推荐质量参数单元435关联，并设置为不干预推荐质量的结果。

参阅图10所示，干预策略执行模块450包括：

设定结果获取单元451，用于获取用户通过人机交互对所述推荐质量参数的设定结果；

干预策略执行单元453，用于用于根据所述设定结果执行相应的推荐质量干预策略。

具体的，设定结果获取单元451还用于：

获取用户通过固定设置界面对所述推荐质量参数的设定结果。以及，

获取用户通过提示窗口界面对所述推荐质量参数的设定结果；提示窗口界面与固定设置界面关联；

提示窗口界面的弹出条件被设置为：

获取到用户连续刷新内容信息流动作达到设定次数且执行点击内容动作的信息。

图11是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。例如，装置500可以是智能终端。例如，智能终可以是智能手机、平板电脑等终端设备。

参照图11，装置500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电源组件506，多媒体组件508，音频组件510，传感器组件514以及通信组件516。处理组件502通常控制装置500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作以及记录操作相关联的操作等。处理组件502可以包括一个或多个处理器518来执行指令。存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在装置500的操作。这些数据的示例包括用于在装置500上操作的任何应用程序或方法的指令。电源组件506为装置500的各种组件提供电力。多媒体组件508包括在所述装置500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为装置500提供各个方面的状态评估。通信组件516被配置为便于装置500和其他设备之间有线或无线方式的通信。

可选的，本发明还提供一种智能终端，该智能终端可以用于图1所示实施环境中，执行图1、图2、图3、图4、图5所示的干预推荐质量的方法的全部或部分步骤。所述智能终端包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器：

其中，所述处理器被配置为执行：

获得基于推荐内容的质量分级结果；

根据所述质量分级结果，生成与推荐质量参数对应的推荐质量干预策略；其中，所述推荐质量参数根据用户对推荐质量的偏好设置至少一个；

根据用户设定的任一所述推荐质量参数，执行相应的推荐质量干预策略。

该实施例中的装置的处理器执行操作的具体方式已经在有关该智能终端的干预推荐质量的方法的实施例中执行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

在示例性实施例中，还提供了一种存储介质，该存储介质为计算机可读存储介质，例如可以为包括指令的临时性和非临时性计算机可读存储介质。该存储介指例如包括指令的存储器504，上述指令可由装置500的处理器518执行以完成上述方法。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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。

Claims (16)

1.一种数字内容推送的方法，其特征在于，所述方法包括：

获得基于待推送数字内容的选定特性分级的分级信息；其中，所述选定特性包括所述待推送数字内容的质量特性；

接收用户选定参数，并根据所述用户选定参数确定数字内容筛选策略；其中，所述用户选定参数包括用户从多个推荐质量参数中选定的一个，所述数字内容筛选策略包括与所述推荐质量参数关联的推荐质量干预策略，所述推荐质量干预策略包括：不干预推荐、根据所述质量特性的所述分级信息来优先推荐高质量的数字内容、根据所述质量特性的所述分级信息仅推荐高质量的数字内容中的一个或多个；

根据所述数字内容筛选策略及所述分级信息筛选所述待推送数字内容；

执行选定数字内容的推送操作。

2.根据权利要求1所述的数字内容推送的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于待推送数字内容的抽样分析结果设定质量分级标准；

根据所述质量分级标准对推荐内容进行质量分级，生成质量分级结果。

3.根据权利要求1所述的数字内容推送的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取待推送数字内容发布者在相关领域的质量分级结果；

获取待推送数字内容基于领域的分类标签；

基于所述分类标签，以及所述待推送数字内容发布者在该领域的质量分级结果，生成待推送数字内容的质量分级结果。

4.根据权利要求1所述的数字内容推送的方法，其特征在于，所述方法还包括：

建立数字内容质量识别模型；

根据所述数字内容质量识别模型，生成所述待推送数字内容的质量分级结果。

5.根据权利要求2-4中任一权利要求所述的数字内容推送的方法，其特征在于，所述推荐质量干预策略包括：

对所述质量分级结果中质量级别高于一质量阈值的数字内容，分配一个第一权重；

对所述质量分级结果中质量级别低于该质量阈值的数字内容，分配一个第二权重，所述第二权重不同所述第一权重。

6.根据权利要求5所述的数字内容推送的方法，其特征在于，所述推荐质量干预策略还包括：

基于所述第一权重及所述第二权重计算对应数字内容推荐值，并基于所述数字内容推荐值判断是否推送对应数字内容。

7.根据权利要求6所述的数字内容推送的方法，其特征在于，所述第一权重高于所述第二权重，所述推荐值与对应数字内容权重成正比。

8.根据权利要求5所述的数字内容推送的方法，其特征在于，所述推荐质量干预策略还包括：

将所述第一权重或所述第二权重与一权重阈值相比较；

仅推荐所述第一权重或所述第二权重高于该权重阈值的数字内容。

9.根据权利要求1所述的数字内容推送的方法，其特征在于，所述接收用户选定参数包括：通过人机交互界面获取用户对数字内容的偏好设定。

10.根据权利要求9所述的数字内容推送的方法，其特征在于，其中所述人机交互界面包括一提示窗口界面，所述提示窗口界面的弹出条件被设置为：

获取到用户连续刷新内容信息流动作达到设定次数且未执行点击内容动作的信息。

11.一种数字内容推送的方法，其特征在于，所述方法包括：

提供用户数字内容偏好设定界面；

接收用户数字内容偏好设定参数；

将接收到的所述用户数字内容偏好设定参数发送至数字内容筛选端，用以确定数字内容筛选策略；

从数字内容筛选端接收根据所述数字内容筛选策略及数字内容分级信息选定的待推送数字内容；

其中，所述分级信息包括质量特性的分级信息，所述用户数字内容偏好设定参数包括用户从多个推荐质量参数中选定的一个，所述数字内容筛选策略包括与所述推荐质量参数关联的推荐质量干预策略，所述推荐质量干预策略包括：不干预推荐、根据所述质量特性的所述分级信息来优先推荐高质量的数字内容、根据所述质量特性的所述分级信息仅推荐高质量的数字内容中的一个或多个。

12.根据权利要求11所述的数字内容推送的方法，其特征在于，其中所述用户数字内容偏好设定界面包括一提示窗口界面，所述窗口界面的弹出条件设置为：

获取到用户连续刷新内容信息流动作达到设定次数且未执行点击内容动作的信息。

13.一种数字内容推送的装置，其特征在于，所述装置包括：

分级信息获得模块，用于获得基于待推送数字内容的选定特性分级的分级信息；其中，所述选定特性包括所述待推送数字内容的质量特性；

数字内容筛选策略生成模块，用于接收用户选定参数，并根据所述用户选定参数确定数字内容筛选策略；其中，所述用户选定参数包括用户从多个推荐质量参数中选定的一个，所述数字内容筛选策略包括与所述推荐质量参数关联的推荐质量干预策略，所述推荐质量干预策略包括：不干预推荐、根据所述质量特性的所述分级信息来优先推荐高质量的数字内容、根据所述质量特性的所述分级信息仅推荐高质量的数字内容中的一个或多个；

数字内容筛选模块，用于根据所述数字内容筛选策略及所述分级信息筛选所述待推送数字内容；

数字内容推送模块，用于执行选定数字内容的推送操作。

14.根据权利要求13所述的数字内容推送的装置，其特征在于，还包括执行权利要求2-10中任一权利要求所述步骤的模块。

15.一种智能终端，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，所述存储器存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据权利要求11或12所述的数字内容推送的方法。

16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至12中任一项所述的数字内容推送的方法。