CN109543111A - 推荐信息筛选方法、装置、存储介质及服务器 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种推荐信息筛选方法、装置、存储介质及服务器，所述推荐信息筛选方法包括：根据各条待推荐内容的浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，得到包含若干条待推荐内容的第一集合；利用目标用户的浏览历史数据进行画像刻画，得到用户的画像标签；将所述画像标签与所述第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配，得到推荐给目标用户的推荐内容。本发明通过利用目标用户的浏览历史数据，准确地筛选出目标用户感兴趣的内容，以用于后续推荐。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，具体而言，本发明涉及一种推荐信息筛选方法、装置、存储介质及服务器。
背景技术
随着互联网的快速发展，用户每天都会在网站上接触海量的信息，如视频、音乐、文章、商品等，如何从大量的信息中筛选出用户真正感兴趣的内容是一个很大的挑战。
以短视频为例，当前的短视频推荐方法还无法精准地向用户推荐他们感兴趣的内容，每个用户浏览同一个视频网站所看到的信息基本都是一样的，用户不能快速找到自己感兴趣的视频内容，筛选效果差，导致用户对视频网站的粘性降低。
发明内容
本发明的目的旨在提供一种推荐信息筛选方法，以解决目前推荐信息筛选效果差，导致无法精准推荐的问题。
本发明提供的一种推荐信息筛选方法，包括：
根据各条待推荐内容的浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，得到包含若干条待推荐内容的第一集合；
利用目标用户的浏览历史数据进行画像刻画，得到用户的画像标签；
将所述画像标签与所述第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配，得到推荐给目标用户的推荐内容。
可选地，所述将所述画像标签与所述第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配之后，还包括：
从第一集合中提取内容标签与画像标签相匹配的待推荐内容，得到第二集合；
利用基于用户的协同过滤算法获取推荐给目标用户的待推荐内容，得到第三集合；
将第二集合与第三集合进行交集或并集，得到推荐给目标用户的推荐内容。
可选地，所述将所述画像标签与所述第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配之后，还包括：
根据匹配度对第一集合中的待推荐内容进行排序；
选择排名靠前的待推荐内容推荐给目标用户。
可选地，所述根据各条待推荐内容的浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，得到包含若干条待推荐内容的第一集合的步骤，包括：
获取待推荐内容的若干参考指标，并设置各参考指标对应的权重；
利用标准化算法将所述参考指标进行标准化处理，得到标准指标值；
将所述标准指标值乘以相应的权重，并进行加和后得到待推荐内容的评分值；
根据所述评分值选择若干条待推荐内容得到第一集合。
可选地，所述标准化算法为：
其中，所述max(X)为所有待推荐内容中某项参考指标的最大参考指标值，所述min(X)为所有待推荐内容中该项参考指标的最小参考指标值，所述X为当前待推荐内容的该项参考指标的参考指标值。
可选地，将所述标准指标值乘以相应的权重，并进行加和后得到待推荐内容的评分值之后，还包括：
根据所述评分值利用衰减算法进行衰减处理。
可选地，所述衰减算法为：
其中，S0为当前待推荐内容的评分值，Y为当前待推荐内容的浏览次数。
可选地，所述利用目标用户的浏览历史数据进行画像刻画，得到用户的画像标签，包括：
利用目标用户的浏览历史数据对用户的历史浏览内容进行评分；
提取历史浏览内容的历史浏览内容标签，根据各历史浏览内容的评分值计算同类历史浏览内容标签的总评分值；
根据所述总评分值对历史浏览内容标签进行筛选，得到用户的画像标签。
可选地，所述利用目标用户的浏览历史数据对用户的历史浏览内容进行评分，包括:
根据浏览历史数据的生成顺序划分时间段，并为每一时间段设置相应的权重；
利用目标用户各时间段的浏览历史数据及相应权重计算历史浏览内容各时间段的评分值；
根据各时间段的评分值计算各历史浏览内容的总评分值。
本发明提供的一种推荐信息筛选装置，包括：
筛选模块，用于根据各条待推荐内容的浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，得到包含若干条待推荐内容的第一集合；
画像刻画模块，用于利用目标用户的浏览历史数据进行画像刻画，得到用户的画像标签；
匹配模块，用于将所述画像标签与所述第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配，得到推荐给目标用户的推荐内容。
本发明提供的一种存储介质，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上述任意一项技术方案所述的推荐信息筛选方法。
本发明提供的一种服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述任意一项技术方案所述的推荐信息筛选方法。
相对于现有技术，本发明具有以下优势：
本发明提供的推荐信息筛选方法，利用待推荐内容的浏览数据对所述待推荐内容进行初步筛选，以获取通过筛选后的第一集合；再通过目标用户的浏览历史数据对目标用户进行画像刻画，得到目标用户的画像标签，以了解目标用户感兴趣的内容；最后将画像标签与第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配，以从第一集合中获取内容标签与画像标签相匹配的待推荐内容，作为推荐给目标用户的推荐内容，从而通过利用目标用户的浏览历史数据，准确地筛选出目标用户感兴趣的内容，以用于后续推荐。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明推荐信息筛选方法一种实施例的流程框图；
图2为本发明推荐信息筛选方法又一种实施例的流程框图；
图3为本发明推荐信息筛选装置一种实施例的模块框图；
图4为本发明一个实施例的服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本发明实施例所涉及到的名词：
视频标签：对视频的内容、形式、人为标注的词语，如幽默搞怪、时尚潮流、社会热点、街头采访、公益教育、广告创意、商业定制等。
内容作者：发布某内容的用户。
内容的观看次数：在某时段内某内容被观看的累计次数。
内容的分享次数：在某时段内某内容被分享的累计次数。
内容的点赞次数：在某时段内某内容被点赞的累计次数。
内容的弹幕条数：在某时段内某内容播放期间的弹幕累计条数。
内容的观看完成率：用户平均观看时长与内容总时长的百分比。
如图1所示，本发明提供了一种推荐信息筛选方法，以解决目前推荐信息筛选效果差，导致无法向用户精准地推荐信息的问题。所述推荐信息筛选方法包括：
S11、根据各条待推荐内容的浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，得到包含若干条待推荐内容的第一集合；
其中，所述待推荐内容包括音视频、文章、公众号、商品、广告等内容。所述浏览数据为用户在浏览内容后产生的用户行为数据，如用户的观看完成率、点赞次数、观看次数、分享次数等，可通过所述浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，如筛选出观看次数较多或点赞次数较高的待推荐内容，以此得到包含若干条待推荐内容的第一集合。
S12、利用目标用户的浏览历史数据进行画像刻画，得到用户的画像标签；
在本实施例中，若目标用户为老用户，已保存有该用户的浏览历史数据，可通过目标用户的浏览历史数据对目标用户进行画像刻画，得到目标用户的画像标签。其中，所述画像刻画为分析目标用户感兴趣的内容类型，可通过所述画像标签表征。在一实施例中，所述待推荐内容以视频为例进行说明，当获取到用户观看视频的行为数据后，如观看次数、观看时长、分享次数、评论、弹幕、点赞次数等数据，可通过对所述行为数据进行换算、排序的方式给用户刻画相应的偏好标签，如喜欢吃鸡、张三、刺激等内容类型，得到目标用户的标签集合。
S13、将画像标签与第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配，得到推荐给目标用户的推荐内容。
本实施例对用户的画像标签与内容标签进行相似度匹配，以从第一集合中获取内容标签与画像标签相匹配的待推荐内容，可经过进一步筛选后，得到得到推荐给目标用户的推荐内容。
其中，所述画像标签和待推荐内容的内容标签可包括以下几种：
内容时长分类：VERY_SHORT(0,1]分钟；SHORT(1,5]分钟；MIDDLE(5,30]分钟；LONG(30,50]分钟；VERY_LONG(50,240]分钟；
内容作者的性别：男、女；
内容作者的昵称：张三、李四、小王等等；
内容的标题：如搞笑、精彩瞬间、美少女、吃鸡等；
内容作者：是否为签约作者；
内容自身的一些标签：幽默搞怪、时尚潮流、社会热点、街头采访、公益教育、广告创意、商业定制等。
本发明提供的推荐信息筛选方法，利用待推荐内容的浏览数据对所述待推荐内容进行初步筛选，以获取通过筛选后的第一集合；再通过目标用户的浏览历史数据进行用户画像刻画，得到目标用户的画像标签，以了解目标用户感兴趣的内容；最后将画像标签与第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配，以从第一集合中获取内容标签与画像标签相匹配的待推荐内容，作为推荐给目标用户的推荐内容，从而通过利用目标用户的浏览历史数据，准确地筛选出目标用户感兴趣的内容，用于后续推荐。
在一实施例中，如图2所示，在所述S13步骤的分步骤S131中，所述将画像标签与第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配之后，还可包括：
S132、从第一集合中提取内容标签与画像标签相匹配的待推荐内容，得到第二集合；
在本实施例中，在将画像标签与内容标签进行匹配后，可从第一集合中获取包含画像标签与内容标签相匹配的待推荐内容，得到包含该待推荐内容的第二集合。此时，所述第二集合中基本涵盖了用户感兴趣、且经过筛选后的待推荐内容。
S133、利用基于用户的协同过滤算法获取推荐给目标用户的待推荐内容，得到第三集合；
其中，所述基于用户的协同过滤算法可根据用户的浏览历史数据分析出用户感兴趣的内容，在用户群中找到具有相似兴趣爱好的相似用户，并获取相似用户的浏览历史内容，从浏览历史内容中筛选出待推荐内容，作为第三集合。
S134、将第二集合与第三集合进行交集或并集，得到推荐给目标用户的推荐内容。
在一实施例中，通过对第二集合与第三集合进行交集处理，从第二集合中筛选出与第三集合相同的待推荐内容，作为推荐给目标用户的推荐内容，从而实现对待推荐内容的进一步筛选，提高筛选的准确性。
在另一实施例中，当待推荐内容较少时，在得到第二集合和第三集合之后，也可对第二集合与第三集合进行并集处理，得到包含第二集合和第三集合所有待推荐内容的第四集合，并根据浏览历史数据对第四集合中的待推荐内容进行评分，根据所述评分值对待推荐内容进行排序，选择排名靠前的待推荐内容推荐给目标用户。可选地，所述S13步骤的将画像标签与第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配之后，还可包括：
根据匹配度对第一集合中的待推荐内容进行排序；
选择排名靠前的待推荐内容推荐给用户。
在本实施例中，可进一步根据匹配度对待推荐内容进行筛选，所述待推荐内容以视频为例进行说明，将目标用户的画像标签{V1,V2,...Vm}与第一集合中各视频的内容标签{v1,v2,...vn}进行相似性匹配计算。如计算目标用户的画像标签组成的短文如“吃鸡、男、视频作者”与第一集合中每个视频对应的标签短文如“张三、短视频、搞笑”的相似性，可筛选出“吃鸡”和“张三”两个相似度较高的标签，然后根据相似度的高低进行排序，从第一集合中选择相似度排名靠前的视频推荐给目标用户。其中，所述相似性计算方法可以为：LDA、LTP、simhash等。
在一实施例中，所述S11步骤的根据各条待推荐内容的浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，得到包含若干条待推荐内容的第一集合的步骤，包括：
获取待推荐内容的若干参考指标，并设置各参考指标对应的权重；
利用标准化算法将所述参考指标进行标准化处理，得到标准指标值；
将所述标准指标值乘以相应的权重，并进行加和后得到待推荐内容的评分值；
根据所述评分值选择若干条待推荐内容得到第一集合。
在本实施例中，根据获取的待视频内容的参考指标，通过标准化算法对所述参考指标进行标准化处理，得到标准指标值X'(数值在0～1范围内)，将标准化后的参考指标值乘以相应的权重，再进行加和后得到待推荐内容的评分值:
S0＝∑Wi*Xi；
其中，Wi表示第i个指标的权重，Xi表示标准化后的第i个标准指标值。
最后可根据所述评分值对待推荐内容进行排序，选择排名靠前的若干条待推荐内容得到第一集合，从而从海量的内容中筛选出大众热衷的内容，推荐给目标用户。
其中，所述参考指标可以是统计时段在最近1个月的累计浏览数据，可包括如下几种：
内容作者是否是签约作者，相应的作者评分；
观看完成率＝用户平均单次观看时长/内容总时长；
累计观看次数；
累计分享、评论、弹幕、点赞次数等。
可选地，所述标准化算法为：
其中，所述max(X)为所有待推荐内容中某项参考指标的最大参考指标值，所述min(X)为所有待推荐内容中该项参考指标的最小参考指标值，所述X为当前待推荐内容的该项参考指标的参考指标值。
在一实施例中，所述将所述标准指标值乘以相应的权重，并进行加和后得到待推荐内容的评分值之后，还包括：
根据所述评分值利用衰减算法进行衰减处理。从而将推荐差的内容下榜。
可选地，所述衰减算法为：
其中，S0为当前待推荐内容的评分值，Y为当前待推荐内容的浏览次数。浏览次数越少，则当前待推荐内容衰减越严重，表示当前待推荐内容的关注度越低。当浏览次数为0时，则需要将浏览次数设置为最小值，如0.8。
可选地，所述利用目标用户的浏览历史数据进行画像刻画，得到用户的画像标签，包括：
利用目标用户的浏览历史数据对用户的历史浏览内容进行评分；
提取历史浏览内容的历史浏览内容标签，根据各历史浏览内容的评分值计算同类历史浏览内容标签的总评分值；
根据所述总评分值对历史浏览内容标签进行筛选，得到用户的画像标签。
以视频为例，可先获取目标用户最近3天的浏览历史数据，比如近3天观看了{N1,N2,...,Nm}个视频，那么该用户对视频的评分可根据各个参考指标进行换算，如视频Ni的评分Sni(A)＝观看次数+观看时长/视频时长+分享次数+是否评论(是为1，否为0)+是否发弹幕(是为1，否为0)+是否点赞(是为1，否为0)。需要说明的是，本发明对用于评分的参考指标的种类和数量不做具体限定，可根据需要选择。
其中，每一个视频Ni皆有相应的视频标签{V1,V2,...Vm}，则目标用户对视频标签Vi的总评分值SVi(A)＝∑niSni(A)，其中ni为带有标签vi的视频。最后可对各视频标签的总评分值进行降序排列，得到一个有序的画像标签集合{v1,...vn}。
可选地，所述利用目标用户的浏览历史数据对用户的历史浏览内容进行评分，包括:
根据浏览历史数据的生成顺序划分时间段，并为每一时间段设置相应的权重；
利用目标用户各时间段的浏览历史数据及相应权重计算历史浏览内容各时间段的评分值；
根据各时间段的评分值计算各历史浏览内容的总评分值。
通常来讲，越后生成的浏览历史数据越能反映用户的内容偏好。因此，本实施例对浏览历史数据进行分时间段处理，根据时间的先后顺序设置相应的权重，计算不同时间段内对应的评分值，以准确地反映用户当前的兴趣偏向，从而提高筛选的准确性。例如，可分别计算用户最近7天、30天、90天的视频行为，以得到相应的视频评分S，然后根据观看的先后顺序加权后得到该视频总评分值S＝1*S(最近3天)+0.7*S(最近7天，不包括前3天)+0.4*S(最近30天，不包括前7天)+0.1*S(最近90天，不包括前30天)，最后将所述总评分值进行排序，选择排名靠前的视频标签，得到有序标签集合V，即所述画像标签。
如图3所示，本发明提供的一种推荐信息筛选装置，包括：
筛选模块31，用于根据各条待推荐内容的浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，得到包含若干条待推荐内容的第一集合；
其中，所述待推荐内容包括音视频、文章、公众号、商品、广告等内容。所述浏览数据为用户在浏览内容后产生的用户行为数据，如用户的观看完成率、点赞次数、观看次数、分享次数等，可通过所述浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，如筛选出观看次数较多或点赞次数较高的待推荐内容，以此得到包含若干条待推荐内容的第一集合。
画像刻画模块32，用于利用目标用户的浏览历史数据进行画像刻画，得到用户的画像标签；
在本实施例中，若目标用户为老用户，已保存有该用户的浏览历史数据，可通过目标用户的浏览历史数据对目标用户进行画像刻画，得到目标用户的画像标签。其中，所述画像刻画为分析目标用户感兴趣的内容类型，可通过所述画像标签表征。在一实施例中，所述待推荐内容以视频为例进行说明，当获取到用户观看视频的行为数据后，如观看次数、观看时长、分享次数、评论、弹幕、点赞次数等数据，可通过对所述行为数据进行换算、排序的方式给用户刻画相应的偏好标签，如喜欢吃鸡、张三、刺激等内容类型，得到目标用户的标签集合。
匹配模块33，用于将画像标签与第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配，得到推荐给目标用户的推荐内容。
本实施例对用户的画像标签与内容标签进行相似度匹配，以从第一集合中获取内容标签与画像标签相匹配的待推荐内容，可经过进一步筛选后，得到得到推荐给目标用户的推荐内容。
其中，所述画像标签和待推荐内容的内容标签可包括以下几种：
内容时长分类：VERY_SHORT(0,1]分钟；SHORT(1,5]分钟；MIDDLE(5,30]分钟；LONG(30,50]分钟；VERY_LONG(50,240]分钟；
内容作者的性别：男、女；
内容作者的昵称：张三、李四、小王等等；
内容的标题：如搞笑、精彩瞬间、美少女、吃鸡等；
内容作者：是否为签约作者；
内容自身的一些标签：幽默搞怪、时尚潮流、社会热点、街头采访、公益教育、广告创意、商业定制等。
本发明提供的推荐信息筛选装置，利用待推荐内容的浏览数据对所述待推荐内容进行初步筛选，以获取通过筛选后的第一集合；再通过目标用户的浏览历史数据进行用户画像刻画，得到目标用户的画像标签，以了解目标用户感兴趣的内容；最后将画像标签与第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配，以从第一集合中获取内容标签与画像标签相匹配的待推荐内容，作为推荐给目标用户的推荐内容，从而通过利用目标用户的浏览历史数据，准确地筛选出目标用户感兴趣的内容，用于后续推荐。
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。
本发明提供的一种存储介质，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上述任意一项技术方案所述的推荐信息筛选方法。
其中，所述存储介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AcceSS Memory，随即存储器)、EPROM(EraSable Programmable Read-Only Memory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically EraSable Programmable Read-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，存储介质包括由设备(例如，计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
本发明提供的一种服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述任意一项技术方案所述的推荐信息筛选方法。
图4为本发明服务器的结构示意图，包括处理器420、存储装置430、输入单元440以及显示单元450等器件。本领域技术人员可以理解，图4示出的结构器件并不构成对所有服务器的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件。存储装置430可用于存储应用程序410以及各功能模块，处理器420运行存储在存储装置430的应用程序410，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理。存储装置430可以是内存储器或外存储器，或者包括内存储器和外存储器两者。内存储器可以包括只读存储器、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦写可编程ROM(EEPROM)、快闪存储器、或者随机存储器。外存储器可以包括硬盘、软盘、ZIP盘、U盘、磁带等。本发明所公开的存储装置包括但不限于这些类型的存储装置。本发明所公开的存储装置430只作为例子而非作为限定。
输入单元440用于接收信号的输入，以及用户输入的访问请求。输入单元440可包括触控面板以及其它输入设备。触控面板可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并根据预先设定的程序驱动相应的连接装置；其它输入设备可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如播放控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。显示单元450可用于显示用户输入的信息或提供给用户的信息以及计算机设备的各种菜单。显示单元450可采用液晶显示器、有机发光二极管等形式。处理器420是计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电脑的各个部分，通过运行或执行存储在存储装置430内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储装置内的数据，执行各种功能和处理数据。
在一实施方式中，服务器包括一个或多个处理器420，以及一个或多个存储装置430，一个或多个应用程序410，其中所述一个或多个应用程序410被存储在存储装置430中并被配置为由所述一个或多个处理器420执行，所述一个或多个应用程序410配置用于执行以上实施例所述的推荐信息筛选方法。
本发明提供的推荐信息筛选方法、装置、存储介质及服务器，利用待推荐内容的浏览数据对所述待推荐内容进行初步筛选，以获取通过筛选后的第一集合；再通过目标用户的浏览历史数据对目标用户进行画像刻画，得到目标用户的画像标签，以了解目标用户感兴趣的内容；最后将画像标签与第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配，以从第一集合中获取内容标签与画像标签相匹配的待推荐内容，作为推荐给目标用户的推荐内容，从而通过利用目标用户的浏览历史数据，准确地筛选出目标用户感兴趣的内容，用于后续推荐。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (12)
1.一种推荐信息筛选方法，其特征在于，包括：
根据各条待推荐内容的浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，得到包含若干条待推荐内容的第一集合；
利用目标用户的浏览历史数据进行画像刻画，得到用户的画像标签；
将所述画像标签与所述第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配，得到推荐给目标用户的推荐内容。
2.根据权利要求1所述的推荐信息筛选方法，其特征在于，所述将所述画像标签与所述第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配之后，还包括：
从第一集合中提取内容标签与画像标签相匹配的待推荐内容，得到第二集合；
利用基于用户的协同过滤算法获取推荐给目标用户的待推荐内容，得到第三集合；
将第二集合与第三集合进行交集或并集，得到推荐给目标用户的推荐内容。
3.根据权利要求1所述的推荐信息筛选方法，其特征在于，所述将所述画像标签与所述第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配之后，还包括：
根据匹配度对第一集合中的待推荐内容进行排序；
选择排名靠前的待推荐内容推荐给目标用户。
4.根据权利要求1所述的推荐信息筛选方法，其特征在于，所述根据各条待推荐内容的浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，得到包含若干条待推荐内容的第一集合的步骤，包括：
获取待推荐内容的若干参考指标，并设置各参考指标对应的权重；
利用标准化算法将所述参考指标进行标准化处理，得到标准指标值；
将所述标准指标值乘以相应的权重，并进行加和后得到待推荐内容的评分值；
根据所述评分值选择若干条待推荐内容得到第一集合。
5.根据权利要求4所述的推荐信息筛选方法，其特征在于，所述标准化算法为：
其中，所述max(X)为所有待推荐内容中某项参考指标的最大参考指标值，所述min(X)为所有待推荐内容中该项参考指标的最小参考指标值，所述X为当前待推荐内容的该项参考指标的参考指标值。
6.根据权利要求4所述的推荐信息筛选方法，其特征在于，将所述标准指标值乘以相应的权重，并进行加和后得到待推荐内容的评分值之后，还包括：
根据所述评分值利用衰减算法进行衰减处理。
7.根据权利要求6所述的推荐信息筛选方法，其特征在于，所述衰减算法为：
其中，S0为当前待推荐内容的评分值，Y为当前待推荐内容的浏览次数。
8.根据权利要求1所述的推荐信息筛选方法，其特征在于，所述利用目标用户的浏览历史数据进行画像刻画，得到用户的画像标签，包括：
利用目标用户的浏览历史数据对用户的历史浏览内容进行评分；
提取历史浏览内容的历史浏览内容标签，根据各历史浏览内容的评分值计算同类历史浏览内容标签的总评分值；
根据所述总评分值对历史浏览内容标签进行筛选，得到用户的画像标签。
9.根据权利要求8所述的推荐信息筛选方法，其特征在于，所述利用目标用户的浏览历史数据对用户的历史浏览内容进行评分，包括:
根据浏览历史数据的生成顺序划分时间段，并为每一时间段设置相应的权重；
利用目标用户各时间段的浏览历史数据及相应权重计算历史浏览内容各时间段的评分值；
根据各时间段的评分值计算各历史浏览内容的总评分值。
10.一种推荐信息筛选装置，其特征在于，包括：
筛选模块，用于根据各条待推荐内容的浏览数据对待推荐内容进行初步筛选，得到包含若干条待推荐内容的第一集合；
画像刻画模块，用于利用目标用户的浏览历史数据进行画像刻画，得到用户的画像标签；
匹配模块，用于将所述画像标签与所述第一集合中的待推荐内容的内容标签进行匹配，得到推荐给目标用户的推荐内容。
11.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：
所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任意一项所述的推荐信息筛选方法。
12.一种服务器，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至9中任意一项所述的推荐信息筛选方法。
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