CN110968783A

CN110968783A - 内容信息推荐的方法和装置

Info

Publication number: CN110968783A
Application number: CN201911147397.6A
Authority: CN
Inventors: 王熙; 吴峰; 郭伟
Original assignee: Shanghai Yidianshikong Network Co Ltd
Current assignee: Shanghai Yidianshikong Network Co Ltd
Priority date: 2019-11-20
Filing date: 2019-11-20
Publication date: 2020-04-07

Abstract

本发明提供一种内容信息推荐的方法和装置，其中该方法包括：获取预先设置的版式内的浏览对象信息，确定第一推荐信息；获取多个类型的热门信息，并对多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息；获取用户浏览对象信息的时间和其对应的浏览对象信息的内容；根据用户浏览对象信息的时间时序，提取不同时序下获取的浏览对象信息的内容，确定第三推荐信息；将第一推荐信息、第二推荐信息、第三推荐信息进行组合，作为浏览对象信息的推荐内容，发送至客户端。本发明实施例通过将设置的不同推荐信息进行组合，平衡了用户获取浏览内容的公平性和体验，提升用户浏览内容的效率和收获感。

Description

内容信息推荐的方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种内容信息推荐的方法和装置。

背景技术

如今网络技术飞速发展，信息和资源也随之迅猛增长。在网络方面这种趋势显得尤为突出。面对Web上如此庞大的信息资源，Web上的“信息迷航”和“信息过载”等问题也在加剧。为了防止此类问题的愈演愈烈，有必要为用户在Web上寻找更相关的信息以满足不同用户的个性化需求。

市面上不少内容信息流产品，将生产出来的各种内容以不同规则推荐给用户；目前大多产品采用个性化推荐算法，用户初次阅读时会点击自己认同、关心的信息，于是个性化推荐算法会越来越多地推荐该用户认同、关心的内容，而相反的内容会越来越少出现，这样虽然有助于用户留存的提升，但会限制用户的认知面和信息面。

发明内容

为了解决个性化推荐算法会越来越多地推荐该用户认同、关心的内容，而相反的内容会越来越少出现，会限制用户的认知面和信息面的问题，本发明提供一种内容信息推荐的方法和装置。

第一方面，本发明提供一种内容信息推荐的方法，该方法包括：

获取预先设置的版式内的浏览对象信息，确定第一推荐信息；

获取多个类型的热门信息，并对多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息；

获取用户浏览对象信息的时间和其对应的浏览对象信息的内容；

根据用户浏览对象信息的时间时序，提取不同时序下获取的浏览对象信息的内容，确定第三推荐信息；

将第一推荐信息、第二推荐信息、第三推荐信息进行组合，作为浏览对象信息的推荐内容，发送至客户端。

进一步地，获取多个类型的热门信息，并对多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息包括：

获取用户浏览对象信息的时间和用户浏览对象信息的内容；

记录用户浏览对象信息的内容中各类型阅读次数；

若阅读次数大于阈值，则将阅读次数对应的类型作为主要推荐类型，与阅读次数对应的类型之外的各类型做混合处理，确定第二推荐信息。

进一步地，根据用户浏览对象信息的时间时序，提取不同时序下获取的浏览对象信息的内容，确定第三推荐信息包括：

获取用户浏览对象信息的时间时序；

按照时间的新旧顺序，依次获取用户浏览的浏览对象信息的内容；

从获取的用户浏览的浏览对象信息的内容中随机抽取，作为第三推荐信息。

进一步地，该方法还包括：

获取用户的刷新请求信息；

判断刷新请求信息是否为首次下发；

若为首次下发，则获取大于预设阈值的浏览对象信息的推荐内容条数；

若为非首次下发，则获取小于预设阈值的浏览对象信息的推荐内容条数。

第二方面，本发明提供一种内容信息推荐的装置，该装置包括：

第一推荐信息确定模块，用于获取预先设置的版式内的浏览对象信息，确定第一推荐信息；

第二推荐信息确定模块，用于获取多个类型的热门信息，并对多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息；

获取时间和内容模块，用于获取用户浏览对象信息的时间和其对应的浏览对象信息的内容；

第三推荐信息确定模块，用于根据用户浏览对象信息的时间时序，提取不同时序下获取的浏览对象信息的内容，确定第三推荐信息；

推荐内容确定模块，用于将第一推荐信息、第二推荐信息、第三推荐信息进行组合，作为浏览对象信息的推荐内容，发送至客户端。

各类型阅读次数记录单元，用于记录用户浏览对象信息的内容中各类型阅读次数；

阈值比较单元，用于若阅读次数大于阈值，则将阅读次数对应的类型作为主要推荐类型，与阅读次数对应的类型之外的各类型做混合处理，确定第二推荐信息。

进一步地，第三推荐信息确定模块包括：

时序确定单元，用于获取用户浏览对象信息的时间时序；

网页内容获取单元，用于按照时间的新旧顺序，依次获取用户浏览的浏览对象信息的内容；

随机抽取单元，用于从获取的用户浏览的浏览对象信息的内容中随机抽取，作为第三推荐信息。

进一步地，该装置还包括：

刷新请求获取模块，用于获取用户的刷新请求信息；

判断模块，用于判断刷新请求信息是否为首次下发；

首次下发模块，用于若为首次下发，则获取大于预设阈值的浏览对象信息的推荐内容条数；

非首次下发模块，用于若为非首次下发，则获取小于预设阈值的浏览对象信息的推荐内容条数。

第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面提供的内容信息推荐的方法的步骤。

第四方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的内容信息推荐的方法的步骤。

本发明通过将设置的不同推荐信息进行组合，平衡了用户获取浏览内容的公平性和体验，提升用户浏览内容的效率和收获感。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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为本发明实施例提供的内容信息推荐的方法流程示意图；

图2为本发明另一实施例提供的内容信息推荐的方法流程示意图；

图3为本发明实施例提供的内容信息推荐的装置框图；

图4为本发明另一实施例提供的内容信息推荐的装置框图；

图5为本发明实施例提供的电子设备框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

面对Web上如此庞大的信息资源，Web上的“信息迷航”和“信息过载”等问题也在加剧。为了防止此类问题的愈演愈烈，有必要为用户在Web上寻找更相关的信息以满足不同用户的个性化需求，目前大多产品采用个性化推荐算法，用户初次阅读时会点击自己认同、关心的信息，于是个性化推荐算法会越来越多地推荐该用户认同、关心的内容，而相反的内容会越来越少出现，这样虽然有助于用户留存的提升，但会限制用户的认知面和信息面。为了解决上述问题，本发明实施例提供一种内容信息推荐的方法，如图1所示，该方法包括：

步骤S101，获取预先设置的版式内的浏览对象信息，确定第一推荐信息；

步骤S102，获取多个类型的热门信息，并对多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息；

步骤S103，获取用户浏览对象信息的时间和其对应的浏览对象信息的内容；

步骤S104，根据用户浏览对象信息的时间时序，提取不同时序下获取的浏览对象信息的内容，确定第三推荐信息；

步骤S105，将第一推荐信息、第二推荐信息、第三推荐信息进行组合，作为浏览对象信息的推荐内容，发送至客户端。

具体为，在客户端设置版式多样化模块，解决了传统信息流内容版式不够丰富的问题。比如，在客户端浏览载体中，预先设定信息流列表中内容的多个版式，包括但不限于：

1.运营位(背景图案+覆盖于背景图案上文字描述+链接)；

2.小视频(小视频第一帧/前2秒GIF+小视频文字描述+浏览数/赞数+链接)；

3.图文内容(图片+标题+发布者头像/昵称+评论数+点赞数+链接)；

4.商品(图片+名称+价格)；

5.车源(车系图片+车系名称+当前价格范围+浏览数+链接)；

6.广告(图片+链接)。

在服务器内事先设置上述客户端不同版式内的浏览对象信息，也即是设置推荐内容库，每个内容库包含1个或多个内容，每个内容包含发布时间、排序、标题、内容、封面图、浏览数、评论数、点赞数等等数据字段；从内容库拉取对应运营位内容，将该部分的信息作为第一推荐信息，放入服务器的运营位；比如每次按库中内容排序取2条放置在下发内容中的第1、4个推荐信息的位置。

将获取的多个类型的热门信息进行不同类型混合，例如1条小视频+2条图文内容热门位数据，将该部分混合后的信息作为第二推荐信息，放入服务器的热门位，例如最近7天浏览最多的小视频、最近14天点赞增量最多的商品等都可以作为热门信息，对这些信息进行类型混合后，放入热门位。

服务器获取用户浏览对象信息的时间和其对应的浏览对象信息的内容，比如记录不同用户在客户端浏览载体中拉取过的内容、拉取时间、不同用户在客户端浏览载体中拉取并查看过详情的内容、查看时间。将该部分内容作为新的列表并缓存至服务器内，根据用户浏览对象信息的时间时序，提取不同时序下获取的浏览对象信息的内容，比如按发布时间，先从当天内容中随机取，取完后再从前一天内容中随机取，以此类推。将该部分抽取的内容作为第三推荐信息。

将上述的第一推荐信息、第二推荐信息、第三推荐信息进行组合，可以为随机组合，比如，将第一推荐信息放入浏览信息的前3个位置，将第二推荐信息放入浏览信息的后3个位置等。将组合后的信息作为浏览对象信息的推荐内容，发送至客户端。其中，浏览对象信息包括网页浏览或手机界面浏览或其他形式的浏览，本发明实施例不对浏览对象作具体限定。另外，在播放浏览对象信息的推荐内容，若有视频等信息时，先判断用户当前网络环境，如果是Wifi环境，则小视频默认循环播放前2秒GIF；如果是流量环境，则小视频默认展示第一帧，这样根据用户网络环境提升了用户挑选小视频体验。

本发明实施例通过将设置的不同推荐信息进行组合，平衡了用户获取浏览内容的公平性和体验，提升用户浏览内容的效率和收获感。

基于上述各实施例的内容，作为一种可选实施例：获取多个类型的热门信息，并对多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息包括：

记录用户浏览对象信息的内容中各类型阅读次数；

具体为，在配置热门位时，是根据服务器记录下的用户浏览对象信息的内容中各类型阅读次数，将N天浏览的最多的类型作为主要推荐类型，也可设置为N天浏览的次数大于阈值，则将该类型作为主要推荐类型，比如N天内浏览的小视频类型最多，那么可在热门位上设置为：小视频+文字、小视频+图片、小视频+帖子等。此时热门位置可以设置为服务器下发结构的第2、3、5位置。

本发明实施例可根据用户常看内容里，获知感兴趣的类型，并将此类信息作为主要推荐的类型与别的类型进行混合配置，这样更能提高用户浏览体验。

基于上述各实施例的内容，作为一种可选实施例：根据用户浏览对象信息的时间时序，提取不同时序下获取的浏览对象信息的内容，确定第三推荐信息包括：

获取用户浏览对象信息的时间时序；

具体为，服务端记录不同用户在客户端浏览载体中拉取过的内容、拉取时间；服务端记录不同用户在客户端浏览载体中拉取并查看过详情的内容、查看时间；对于用户已拉取并查看过的内容，不再下发；用户当天已拉去过的内容，不再下发，保证每次下发的一批内容，互不重复。

按照时间的新旧顺序，也即是按发布最新与之前的时间顺序，依次获取用户浏览的对象信息的内容，从获取的用户浏览对象信息的内容中随机抽取，可以先从当天内容中随机取，取完后再从前一天内容中随机取，将这些信息作为第三推荐信息。

本发明实施例过滤用户已经看过的内容，减少内容重复以提升体验；且以最新浏览得到内容作为优先选取的推荐信息组成成分，更能及时跟踪当下用户感兴趣的内容，更贴近用户浏览需求。

基于上述各实施例的内容，作为一种可选实施例：如图2所示，该方法还包括：

步骤S201，获取用户的刷新请求信息；

步骤S202，判断刷新请求信息是否为首次下发；

步骤S203，若为首次下发，则获取大于预设阈值的浏览对象信息的推荐内容条数；

步骤S204，若为非首次下发，则获取小于预设阈值的浏览对象信息的推荐内容条数。

具体为，在客户端浏览载体中，用户首次进入内容列表，或下拉到内容列表顶部，或上滑内容列表底部，均视为刷新；在获取到用户操作刷新动作时，服务端接收客户端发起的请求加载内容；

在这里，根据首次和非首次刷新，可定制刷新条数，提升用户浏览效率：若为首次下发，则获取大于预设阈值的浏览对象信息的推荐内容条数；若为非首次下发，则获取小于预设阈值的浏览对象信息的推荐内容条数。比如，每天首次刷新，客户端请求取15条内容信息；第二次及以后刷新，每次请求取8条内容信息。

另外，在本发明实施例中，在完成一次T1刷新后、下一次T2刷新前，事先根据服务器上述结构内容下发的逻辑，计算下一次T2刷新若需要这批内容，存储在服务端高速缓存中；

当下一次T2刷新发生时，即可快速拉取这批内容，不需要临时计算；

为了减少服务端损耗，可设置在一次T1后N秒才开始服务端预加载，或用户在客户端滑动一次T1内容到一定比例后才开始服务端预加载。

本发明实施例根据首次和非首次刷新，可定制刷新条数，有效提升用户浏览效率；在每次刷新内容的基础上制作了一系列高速缓存，提升了服务端计算下发数据的速度。

根据本发明的再一个方面，本发明实施例提供一种内容信息推荐的装置，参见图3，图3为本发明实施例提供的内容信息推荐的装置框图。该装置用于在前述各实施例中完成本发明实施例提供的内容信息推荐。因此，在前述各实施例中的本发明实施例提供的内容信息推荐方法中的描述和定义，可以用于本发明实施例中各执行模块的理解。该装置包括：

第一推荐信息确定模块301，用于获取预先设置的版式内的浏览对象信息，确定第一推荐信息；

第二推荐信息确定模块302，用于获取多个类型的热门信息，并对多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息；

获取时间和内容模块303，用于获取用户浏览对象信息的时间和其对应的浏览对象信息的内容；

第三推荐信息确定模块304，用于根据用户浏览对象信息的时间时序，提取不同时序下获取的浏览对象信息的内容，确定第三推荐信息；

推荐内容确定模块305，用于将第一推荐信息、第二推荐信息、第三推荐信息进行组合，作为浏览对象信息的推荐内容，发送至客户端。

具体的，本实施例的装置中各模块实现其功能的具体过程可参见对应的方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。

基于上述各实施例的内容，作为一种可选实施例：第二推荐信息确定模块包括：

基于上述各实施例的内容，作为一种可选实施例：第三推荐信息确定模块包括：

时序确定单元，用于获取用户浏览对象信息的时间时序；

基于上述各实施例的内容，作为一种可选实施例：如图4所示，该装置还包括：

刷新请求获取模块401，用于获取用户的刷新请求信息；

判断模块402，用于判断刷新请求信息是否为首次下发；

首次下发模块403，用于若为首次下发，则获取大于预设阈值的浏览对象信息的推荐内容条数；

非首次下发模块404，用于若为非首次下发，则获取小于预设阈值的浏览对象信息的推荐内容条数。

图5为本发明实施例提供的电子设备框图，如图5所示，该设备包括：处理器501、存储器502和总线503；

其中，处理器501及存储器502分别通过总线503完成相互间的通信；处理器501用于调用存储器502中的程序指令，以执行上述实施例所提供的内容信息推荐的方法，例如包括：获取预先设置的版式内的浏览对象信息，确定第一推荐信息；获取多个类型的热门信息，并对多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息；获取用户浏览对象信息的时间和其对应的浏览对象信息的内容；根据用户浏览对象信息的时间时序，提取不同时序下获取的浏览对象信息的内容，确定第三推荐信息；将第一推荐信息、第二推荐信息、第三推荐信息进行组合，作为浏览对象信息的推荐内容，发送至客户端。

本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现内容信息推荐的方法的步骤。例如包括：获取预先设置的版式内的浏览对象信息，确定第一推荐信息；获取多个类型的热门信息，并对多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息；获取用户浏览对象信息的时间和其对应的浏览对象信息的内容；根据用户浏览对象信息的时间时序，提取不同时序下获取的浏览对象信息的内容，确定第三推荐信息；将第一推荐信息、第二推荐信息、第三推荐信息进行组合，作为浏览对象信息的推荐内容，发送至客户端。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。

最后，本发明中应用了具体实施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

1.一种内容信息推荐的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个类型的热门信息，并对所述多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息；

将所述第一推荐信息、第二推荐信息、第三推荐信息进行组合，作为浏览对象信息的推荐内容，发送至客户端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个类型的热门信息，并对所述多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息包括：

记录所述用户浏览对象信息的内容中各类型阅读次数；

若所述阅读次数大于阈值，则将所述阅读次数对应的类型作为主要推荐类型，与所述阅读次数对应的类型之外的各类型做混合处理，确定第二推荐信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户浏览对象信息的时间时序，提取不同时序下获取的浏览对象信息的内容，确定第三推荐信息包括：

获取用户浏览对象信息的时间时序；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户的刷新请求信息；

判断所述刷新请求信息是否为首次下发；

5.一种内容信息推荐的装置，其特征在于，所述装置包括：

第二推荐信息确定模块，用于获取多个类型的热门信息，并对所述多个类型的热门信息进行不同类型混合，确定第二推荐信息；

推荐内容确定模块，用于将所述第一推荐信息、第二推荐信息、第三推荐信息进行组合，作为浏览对象信息的推荐内容，发送至客户端。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二推荐信息确定模块包括：

各类型阅读次数记录单元，用于记录所述用户浏览对象信息的内容中各类型阅读次数；

阈值比较单元，用于若所述阅读次数大于阈值，则将所述阅读次数对应的类型作为主要推荐类型，与所述阅读次数对应的类型之外的各类型做混合处理，确定第二推荐信息。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第三推荐信息确定模块包括：

时序确定单元，用于获取用户浏览对象信息的时间时序；

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

刷新请求获取模块，用于获取用户的刷新请求信息；

判断模块，用于判断所述刷新请求信息是否为首次下发；

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一项所述内容信息推荐的方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述内容信息推荐的方法的步骤。