CN111415184A - 内容推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

内容推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质 Download PDF

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CN111415184A CN201910015919.0A CN201910015919A CN111415184A CN 111415184 A CN111415184 A CN 111415184A CN 201910015919 A CN201910015919 A CN 201910015919A CN 111415184 A CN111415184 A CN 111415184A
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Abstract

本申请提出一种内容推荐方法和装置，其中，方法包括：通过根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在地理位置周围设定范围内活动的目标用户端，对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比，对用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在用户端集合内的第二占比，最终根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向内容展示设备推荐展示内容。该方法将各兴趣标签的第一占比和第二占比之间差异程度较小的兴趣标签匹配的内容推荐给内容展示设备，使得展示设备展示的内容满足周围用户的兴趣爱好，进而实现精确的兴趣内容展示，提高了展示内容的投放效果。

Description

内容推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种内容推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
户外广告设备是在建筑物外表或街道、广场等室外公共场所设立的霓虹灯、广告牌、显示屏等具有联网功能的设备，户外广告是面向所有的公众，由于不同地理位置所面向的公共的兴趣爱好不同，因此，在户外广告设备上投放的广告内容也不相同。
现有技术中，户外广告投放时没有考虑受众观众的兴趣爱好，依然采用传统的盲目投放的方式，可能存在大量的无效投放，导致资源的浪费。
发明内容
本申请提出一种内容推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质，以实现根据内容展示设备所在地理位置设定的范围内的各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，将与差异程度较小的兴趣标签匹配的内容推荐给内容展示设备，使得展示设备展示的内容满足周围用户的兴趣爱好，进而实现精确的兴趣内容展示，提高了展示内容的投放效果。
本申请第一方面实施例提出了一种内容推荐方法，包括：
根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在所述地理位置周围设定范围内活动的目标用户端；
对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在所述目标用户端范围内的第一占比；
对所述用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在所述用户端集合内的第二占比；
根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向所述内容展示设备推荐展示内容。
本申请实施例的内容推荐方法，通过根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在地理位置周围设定范围内活动的目标用户端，对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比，对用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在用户端集合内的第二占比，最终根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向内容展示设备推荐展示内容。该方法根据内容展示设备所在地理位置设定的范围内的各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，将与差异程度较小的兴趣标签匹配的内容推荐给内容展示设备，使得展示设备展示的内容满足周围用户的兴趣爱好，进而实现精确的兴趣内容展示，提高了展示内容的投放效果。
本申请第二方面实施例提出了一种内容推荐装置，包括：
确定模块，用于根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在所述地理位置周围设定范围内活动的目标用户端；
第一统计模块，用于对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在所述目标用户端范围内的第一占比；
第二统计模块，用于对所述用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在所述用户端集合内的第二占比；
展示模块，用于根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向所述内容展示设备推荐展示内容。
本申请实施例的内容推荐装置，通过根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在地理位置周围设定范围内活动的目标用户端，对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比，对用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在用户端集合内的第二占比，最终根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向内容展示设备推荐展示内容。该方法根据内容展示设备所在地理位置设定的范围内的各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，将与差异程度较小的兴趣标签匹配的内容推荐给内容展示设备，使得展示设备展示的内容满足周围用户的兴趣爱好，进而实现精确的兴趣内容展示，提高了展示内容的投放效果。
本申请第三方面实施例提出了一种计算机设备，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，实现如上述实施例中所述的内容推荐方法。
本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的内容推荐方法。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/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为本申请实施例所提供的一种内容推荐方法的流程示意图；
图2为本申请实施例所提供的另一种内容推荐方法的流程示意图；
图3为本申请实施例所提供的一种内容推荐装置的结构示意图；
图4示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备的框图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，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，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
本申请针对现有技术中，电子屏广告投放效果差，不能实现根据周围用户的兴趣爱好精确定向投放的技术问题，提出了一种内容推荐方法，通过根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在地理位置周围设定范围内活动的目标用户端，对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比，对用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在用户端集合内的第二占比，最终根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向内容展示设备推荐展示内容。
下面参考附图描述本申请实施例的内容推荐方法、装置、计算机设备以及可读存储介质。
图1为本申请实施例所提供的一种内容推荐方法的流程示意图。
如图1所示，该内容推荐方法包括以下步骤：
步骤101，根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在所述地理位置周围设定范围内活动的目标用户端。
其中，用户端集合，是指服务器端存储的全网中使用终端设备的所有设备的ID集合。目标用户端，是指内容展示设备所在地理位置周围设定范围内使用终端设备的设备ID集合。
本申请实施例中，内容展示设备，为联网设备，均具有自身的设备ID信息和IP信息。作为一种示例，内容展示设备，可以是展示广告的设备，因此，内容展示设备可能处于车站、闹市街区、公交车广告位等位置。
本申请实施例中，根据内容展示设备所在地理位置，以及内容展示设备自身的设备ID信息和IP信息，向服务器端发送http post请求，可以从服务器端存储的用户端集合中，确定该内容展示设备所在地理位置周围设定范围内活动的目标用户端。
其中，设定范围，与内容展示设备所在地理位置的用户端密集度具有反向关系，也就是说，内容展示设备所在地理位置的用户端密集度越高，设定范围越小，内容展示设备所在地理位置的用户端密集度越低，设定范围越大，以获取足够多的目标用户端来提高内容展示设备中内容推荐的精确度。
步骤102，对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比。
本申请实施例中，根据各目标用户端的线上行为数据进行用户画像分析，获取各目标用户端所具有的所有的兴趣标签。其中，兴趣标签，可以为金融理财、教育学习、运动健身、汽车、餐饮美食等。
需要说明的是，用户画像，即用户信息标签化，是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础。
进一步的，对兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比。其中，第一占比，是具有相应兴趣标签的目标用户端的个数，占目标用户端的总数之比。
作为一种示例，假设目标用户端总数为100，兴趣标签为运动健身的目标用户端的个数为20，则运动健身这一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比为20/100，即为0.2。
步骤103，对用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在用户端集合内的第二占比。
本申请实施例中，根据用户端集合内各用户端的线上行为数据进行用户画像分析，获取用户端集合内各用户端所具有的所有的兴趣标签。具体获取兴趣标签的过程参考步骤102中所述的实现过程，在此不再赘述。
进一步的，对获取到的每一个兴趣标签进行统计，得到每一个兴趣标签在用户端集合内的第二占比。其中，第二占比，是具有相应兴趣标签的用户端的个数，占用户端集合的用户端总数之比。
作为一种示例，假设用户端集合的用户端总数为1000，兴趣标签为汽车的目标用户端的个数为40，则汽车这一兴趣标签在用户端集合内的第二占比为40/1000，即为0.04。
需要说明的是，上述步骤102和步骤103的实现过程可以不受限制，也可以先执行步骤103，再执行步骤103，本申请实施例的实现过程只是作为一种示例。
步骤104，根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向内容展示设备推荐展示内容。
本申请实施例中，通过上述步骤中得到的各兴趣标签的第一占比和第二占比，比较各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，若某一兴趣标签的差异程度较小，说明内容展示设备所在地理位置周围设定范围内的用户大多对该兴趣标签对应的内容感兴趣，则可以选定该兴趣标签对应的内容向内容展示设备推荐。以避免推荐的内容不受用户喜欢，浪费资源，甚至引起用户反感，带来负面的影响。
作为一种示例，假设内容展示设备所在的地理位置为闹市的街道上，通过对用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签以及各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计后，并计算各兴趣标签的第一占比和第二占比，发现餐饮美食这一比较各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度较小，则可以向内容展示设备推荐餐饮美食相关的展示内容。
本申请实施例的内容推荐方法，通过根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在地理位置周围设定范围内活动的目标用户端，对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比，对用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在用户端集合内的第二占比，最终根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向内容展示设备推荐展示内容。该方法根据内容展示设备所在地理位置设定的范围内的各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，将与差异程度较小的兴趣标签匹配的内容推荐给内容展示设备，使得展示设备展示的内容满足周围用户的兴趣爱好，进而实现精确的兴趣内容展示，提高了展示内容的投放效果。
为了清楚说明上一实施例，本实施例提供了另一种内容推荐方法，图2为本实施例提供了另一种内容推荐方法的流程示意图。
如图2所示，该内容推荐方法可以包括以下步骤：
步骤201，根据内容展示设备所在地理位置，确定地理位置周围的设定范围。
本申请实施例中，根据内容展示设备所在的地理位置的用户端密集度，可以确定地理位置周围的设定范围。
其中，设定范围的半径与地理位置的用户端密集度具有反向关系。可以理解为，内容展示设备所在的地理位置的用户端密集度越高，则设定范围的半径越小，内容展示设备所在的地理位置的用户端密集度越低，则设定范围的半径越大。
举例来说，由于火车站的用户端密集度高于郊区的用户端密集度，则内容展示设备处于火车站时的设定范围半径要小于处于郊区时的设定范围半径。
步骤202，对用户端集合中各用户端发送的线下位置进行分析，确定最近的设定时长内在设定范围活动的目标用户端。
本申请实施例中，由于用户使用各用户端时所处的位置不相同，因此用户端集合中各用户端的线下位置也不相同，可以根据接收的各用户端发送的线下位置，对用户端集合中各用户端发送的线下位置进行识别，将最近的设定时长内在设定范围活动的用户端确定为目标用户端。
步骤203，对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比。
步骤204，对用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在用户端集合内的第二占比。
本申请实施例中，步骤203和步骤204的实现过程，可以参考上述实施例中步骤102和步骤103的实现过程，在此不再赘述。
步骤205，对每一兴趣标签，计算第一占比和第二占比之间的比值。
本申请实施例中，根据得到的每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比，以及每一兴趣标签在用户端集合内的第二占比，计算每一兴趣标签的第一占比和第二占比之间的比值。
作为一种示例，假设兴趣标签为健身，其在在目标用户端范围内的第一占比为0.5，在用户端集合内的第二占比为0.02，则该兴趣标签的第一占比和第二占比之间的比值为25。
需要说明的是，每一兴趣标签的第一占比和第二占比中极大值和极小值对推荐内容精确度的可能产生影响，为了减小该影响，可以采用Tanh函数对第一占比和第二占比进行数据校正，从而得到各兴趣标签的加权值，进而计算各兴趣标签校正后的第一占比和第二占比的比值。
步骤206，根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的比值，选取目标标签。
具体地，根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的比值，按照比值从大到小的顺序对各兴趣标签进行排序，并将排序为前n个的兴趣标签作为目标标签。其中，n取值范围为自然数，且小于用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签总个数。
作为一种示例，假设兴趣标签为健身、餐饮美食、旅游的第一占比和第二占比之间的比值分别为25、30、20。根据比值从大到小的顺序对兴趣标签进行排序后为餐饮美食、健身、旅游。此时，可以选取前2个兴趣标签餐饮美食和健身作为目标标签。
需要说明的是，兴趣标签的第一占比和第二占比之间的比值越大，说明说明内容展示设备所在地理位置周围设定范围内的用户大多对该兴趣标签对应的内容感兴趣，则可以选定该兴趣标签为目标标签。因此，可以按照比值从大到小的顺序对各兴趣标签进行排序，并将排序为前n个的兴趣标签作为目标标签。
步骤207，向内容展示设备推荐与目标标签匹配的展示内容。
本申请实施例中，根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的比值，确定目标兴趣标签后，将与目标兴趣标签匹配的展示内容推荐给内容展示设备，以使推荐的展示内容与用户的兴趣相符合，从而提高展示效果。
继续以步骤206中的示例为例，在确定餐饮美食和健身为目标标签后，将与餐饮美食和健身匹配的展示内容推荐给内容展示设备，以对该展示内容进行展示。
本申请实施例的内容推荐方法，通过根据内容展示设备所在地理位置，确定地理位置周围的设定范围，对用户端集合中各用户端发送的线下位置进行分析，确定最近的设定时长内在设定范围活动的目标用户端，对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比，对用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在用户端集合内的第二占比，对每一兴趣标签，计算第一占比和第二占比之间的比值，根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的比值，选取目标标签，向内容展示设备推荐与目标标签匹配的展示内容。该方法根据确定的各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的比值，将比值较大的兴趣标签作为目标标签，并将与目标标签匹配的展示内容推荐给内容展示设备，通过精确获取到内容展示设备周围用户群体的兴趣爱好，大大提高了内容推荐的定向精确性，提高了内容推荐的效果。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种内容推荐装置。
图3为本申请实施例提供的一种内容推荐装置的结构示意图。
如图3所示，该内容推荐装置100包括：确定模块110、第一统计模块120、第二统计模块130以及展示模块140。
确定模块110，用于根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在所述地理位置周围设定范围内活动的目标用户端。
第一统计模块120，用于对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比。
第二统计模块130，用于对用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在用户端集合内的第二占比。
展示模块140，用于根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向内容展示设备推荐展示内容。
作为一种可能的实现方式，展示模块140，还可以包括：
计算单元，用于对每一兴趣标签，计算第一占比和第二占比之间的比值。
选取单元，用于根据各兴趣标签的比值，选取目标标签。
推荐单元，用于向内容展示设备推荐与目标标签匹配的展示内容。
作为另一种可能的实现方式，选取单元，具体用于根据各兴趣标签的比值，按照比值从大到小的顺序对各兴趣标签进行排序；
将排序为前n个的兴趣标签作为目标标签；其中，n取值范围为自然数，且小于用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签总个数。
作为另一种可能的实现方式，展示模块140，还可以包括：
校正单元，用于对第一占比和第二占比采用Tanh函数进行数据校正。
作为另一种可能的实现方式，兴趣标签是对相应用户端的线上行为数据进行用户画像分析得到的。
作为另一种可能的实现方式，确定模块110，可以具体用于：
根据内容展示设备所在地理位置，确定地理位置周围的设定范围；其中，设定范围的半径与地理位置的用户端密集度具有反向关系；
对用户端集合中各用户端发送的线下位置进行分析，确定最近的设定时长内在设定范围活动的目标用户端。
作为另一种可能的实现方式，第一占比，是具有相应兴趣标签的目标用户端的个数，占目标用户端的总数之比。
第二占比，是具有相应兴趣标签的用户端的个数，占用户端集合的用户端总数之比。
需要说明的是，前述对内容推荐方法实施例的解释说明也适用于该实施例的内容推荐装置，此处不再赘述。
本申请实施例的内容推荐装置，通过根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在地理位置周围设定范围内活动的目标用户端，对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在目标用户端范围内的第一占比，对用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在用户端集合内的第二占比，最终根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向内容展示设备推荐展示内容。该方法根据内容展示设备所在地理位置设定的范围内的各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，将与差异程度较小的兴趣标签匹配的内容推荐给内容展示设备，使得展示设备展示的内容满足周围用户的兴趣爱好，进而实现精确的兴趣内容展示，提高了展示内容的投放效果。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机设备，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，实现如上述实施例中所述的内容推荐方法。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的内容推荐方法。
图4示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备的框图。图4显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture；以下简称：ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture；以下简称：MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation；以下简称：VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection；以下简称：PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory；以下简称：CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory；以下简称：DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。系统存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如系统存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network；以下简称：LAN)，广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现前述实施例中提及的内容推荐方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在所述地理位置周围设定范围内活动的目标用户端；
对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在所述目标用户端范围内的第一占比；
对所述用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在所述用户端集合内的第二占比；
根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向所述内容展示设备推荐展示内容。
2.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向所述内容展示设备推荐展示内容，包括：
对每一兴趣标签，计算所述第一占比和所述第二占比之间的比值；
根据各兴趣标签的所述比值，选取目标标签；
向所述内容展示设备推荐与所述目标标签匹配的展示内容。
3.根据权利要求2所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据各兴趣标签的所述比值，选取目标标签，包括：
根据各兴趣标签的所述比值，按照所述比值从大到小的顺序对各兴趣标签进行排序；
将排序为前n个的兴趣标签作为所述目标标签；其中，n取值范围为自然数，且小于所述用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签总个数。
4.根据权利要求2所述的内容推荐方法，其特征在于，所述对每一兴趣标签，计算所述第一占比和所述第二占比之间的比值之前，还包括：
对所述第一占比和所述第二占比采用Tanh函数进行数据校正。
5.根据权利要求1-4任一项所述的内容推荐方法，其特征在于，所述兴趣标签是对相应用户端的线上行为数据进行用户画像分析得到的。
6.根据权利要求1-4任一项所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在所述地理位置周围设定范围内活动的目标用户端，包括：
根据内容展示设备所在地理位置，确定所述地理位置周围的设定范围；其中，所述设定范围的半径与所述地理位置的用户端密集度具有反向关系；
对所述用户端集合中各用户端发送的线下位置进行分析，确定最近的设定时长内在所述设定范围活动的目标用户端。
7.根据权利要求1-4任一项所述的内容推荐方法，其特征在于，
所述第一占比，是具有相应兴趣标签的目标用户端的个数，占所述目标用户端的总数之比；
所述第二占比，是具有相应兴趣标签的用户端的个数，占所述用户端集合的用户端总数之比。
8.一种内容推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
确定模块，用于根据内容展示设备所在地理位置，从用户端集合中，确定在所述地理位置周围设定范围内活动的目标用户端；
第一统计模块，用于对各目标用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在所述目标用户端范围内的第一占比；
第二统计模块，用于对所述用户端集合内各用户端所具有的兴趣标签进行统计，得到每一兴趣标签在所述用户端集合内的第二占比；
展示模块，用于根据各兴趣标签的第一占比和第二占比之间的差异程度，向所述内容展示设备推荐展示内容。
9.一种计算机设备，其特征在于，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，实现如权利要求1-7中任一所述的内容推荐方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的内容推荐方法。
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