CN113312521B - 内容检索方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开公开了一种内容检索方法、装置、设备、介质和产品，涉及智能搜索、智能推荐、自然语言处理、机器学习等领域。内容检索方法包括：针对接收到来自当前用户的检索请求，响应于当前用户属于用户集合，从第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据；将检索请求的特征数据和至少一个候选内容的特征数据分别进行比较，得到比较结果；基于比较结果，从至少一个候选内容中确定目标内容；输出目标内容。

Description

内容检索方法、装置、电子设备和介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及智能搜索、智能推荐、自然语言处理、机器学习等领域，更具体地，涉及一种内容检索方法、装置、电子设备、介质和程序产品。

背景技术

相关技术中，当用户在检索内容时，通常将用户输入的检索词和内容进行匹配得到检索结果，该检索方式的检索效率较低并且检索效果不佳。另外，相关技术的检索方式通常只能检索到包含检索词的内容，导致检索结果难以满足用户的检索需求。

发明内容

本公开提供了一种内容检索方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种内容检索方法，包括：针对接收到来自当前用户的检索请求，响应于所述当前用户属于用户集合，从第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据；将所述检索请求的特征数据和所述至少一个候选内容的特征数据分别进行比较，得到比较结果；基于所述比较结果，从所述至少一个候选内容中确定目标内容；输出所述目标内容。

根据本公开的另一方面，提供了一种内容检索装置，包括：第一获取模块、比较模块、确定模块以及输出模块。第一获取模块，用于针对接收到来自当前用户的检索请求，响应于所述当前用户属于用户集合，从第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据；比较模块，用于将所述检索请求的特征数据和所述至少一个候选内容的特征数据分别进行比较，得到比较结果；确定模块，用于基于所述比较结果，从所述至少一个候选内容中确定目标内容；输出模块，用于输出所述目标内容。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器和与所述至少一个处理器通信连接的存储器。其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的内容检索方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的内容检索方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的内容检索方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1示意性示出了根据本公开一实施例的内容检索方法和装置的系统架构；

图2示意性示出了根据本公开一实施例的内容检索方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开另一实施例的内容检索方法的流程图；

图4示意性示出了根据本公开一实施例的内容检索方法的原理图；

图5示意性示出了根据本公开一实施例的内容检索装置的框图；以及

图6是用来实现本公开实施例的用于执行内容检索的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

本公开的实施例提供了一种内容检索方法。内容检索方法包括：针对接收到来自当前用户的检索请求，响应于当前用户属于用户集合，从第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据。然后，将检索请求的特征数据和至少一个候选内容的特征数据分别进行比较，得到比较结果。接下来，基于比较结果，从至少一个候选内容中确定目标内容，并输出目标内容。

图1示意性示出了根据本公开一实施例的内容检索方法和装置的系统架构。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。

如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括客户端101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在客户端101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用客户端101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。客户端101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

客户端101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。本公开实施例的客户端101、102、103例如可以运行应用程序。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用客户端101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给客户端。另外，服务器105还可以是云服务器，即服务器105具有云计算功能。

需要说明的是，本公开实施例所提供的内容检索方法可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的内容检索装置可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的内容检索方法也可以由不同于服务器105且能够与客户端101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的内容检索装置也可以设置于不同于服务器105且能够与客户端101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。

例如，用户可以通过客户端101、102、103发送检索请求，当服务器105通过网络104接收到来自客户端101、102、103的检索请求之后，服务器105可以基于检索请求执行检索得到检索结果，然后服务器105通过网络104将检索结果发送给客户端101、102、103，实现向用户推荐检索结果。

应该理解，图1中的客户端、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的客户端、网络和服务器。

本公开实施例提供了一种内容检索方法，下面结合图1的系统架构，参考图2～图4来描述根据本公开示例性实施方式的内容检索方法。本公开实施例的内容检索方法例如可以由图1所示的服务器105来执行。

图2示意性示出了根据本公开一实施例的内容检索方法的流程图。

如图2所示，本公开实施例的内容检索方法200例如可以包括操作S210～操作S240。

在操作S210，针对接收到来自当前用户的检索请求，响应于当前用户属于用户集合，从第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据。

在操作S220，将检索请求的特征数据和至少一个候选内容的特征数据分别进行比较，得到比较结果。

在操作S230，基于比较结果，从至少一个候选内容中确定目标内容。

在操作S240，输出目标内容。

在本公开的实施例中，每个用户例如均具有对应的至少一个候选内容，即，每个用户的账户下均存储了至少一个候选内容，用户可以从自己账户下的候选内容中检索当前所需的内容。候选内容包括但不仅限于图片、文档、音视频、文件。用户集合中的多个用户例如是近期发起检索请求的用户，即该用户集合中的用户为活跃程度较高的用户。针对用户集合中的每个用户，将每个用户对应的候选内容的特征数据存储至第一特征存储空间中，第一特征存储空间例如包括内存。

当接收到当前用户发起的检索请求之后，将检索请求的特征数据和内存中存储的候选内容的特征数据进行比较以进行内容检索。可以理解，将活跃用户对应的候选内容的特征数据存储至内存中，在进行特征数据比较时，可以直接从内存中获取候选内容的特征数据，由于内存的读取速度快，因此提高了检索效率。

示例性地，检索请求例如包括检索词，检索请求的特征数据例如包括检索词的特征向量。候选内容的特征数据例如包括候选内容的特征向量。本公开的实施例可以通过自然语音处理技术对检索词和候选内容进行处理得到各自的特征向量。例如，通过自然语音处理技术对检索词进行处理，得到检索词的特征向量，利用自然语音处理技术对候选内容的内容名称、内容标题、内容简介、内容详情等信息进行处理，得到每个候选内容的特征向量。

在将检索词的特征向量和至少一个候选内容的特征向量进行比较时，可以计算检索词的特征向量和每个候选内容的特征向量之间的相似度(例如距离)，将相似度小于预设相似度的候选内容作为当前用户所需的目标内容，并将目标内容输出给当前用户。

在本公开的实施例中，通过用户集合来维护活跃的用户，将活跃用户对应的候选内容的特征数据存至内存中，便于在执行检索的过程中，直接从内存中提取特征数据进行相似度比较，从而提高了检索的效率，降低了检索的耗时。另外，相比于仅通过检索词和内容之间的文字匹配的方式进行检索，本公开实施例通过特征数据的比较来进行检索，使得得到的目标内容与检索请求之间存在特征相似性，得到的目标内容更加符合用户的检索需求。

图3示意性示出了根据本公开另一实施例的内容检索方法的流程图。

如图3所示，本公开实施例的内容检索方法例如可以包括操作S301～操作S309。

在操作S301，接收到来自当前用户的检索请求。

在操作S302，确定当前用户是否属于用户集合。如果是，则执行操作S303。如果否，则执行操作S307。

在操作S303，如果当前用户属于用户集合，从第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据。

在操作S304，将检索请求的特征数据和至少一个候选内容的特征数据分别进行比较，得到比较结果。

在操作S305，基于比较结果，从至少一个候选内容中确定目标内容。

在操作S306，输出目标内容。

在操作S307，如果当前用户不属于用户集合，从第二特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据。

示例性地，第二特征存储空间与第一特征存储空间不同。例如，第一特征存储空间包括内存，第二特征存储空间包括硬盘、磁盘等。第一特征存储空间的读取速度大于第二特征存储空间的读取速度。

在操作S308，如果当前用户不属于用户集合，将当前用户添加至用户集合。

在操作S309，将从第二特征存储空间中获取的特征数据添加至第一特征存储空间中。

例如，如果当前用户不属于用户集合，但是当前用户为当前发起检索请求的活跃用户，可以将当前用户添加至用户集合中，并将从第二特征存储空间中获取的针对该用户的候选内容的特征数据添加至第一特征存储空间中，便于该用户在后续发起检索请求时，可以直接从第一特征存储空间中获取针对该用户的候选内容的特征数据，以便提高检索速度。

根据本公开的实施例，用户集合例如包括双向链表。用户集合中的多个用户按照检索时间从近到远的顺序排列。例如，检索时间近的用户标识位于双向链表的表头，检索时间久远的用户标识位于双向链表的表尾。

当用户集合中的用户数量超过预设数量时，可以删除用户集合中检索时间排列在后的用户，即，可以将位于表尾的用户标识从双向链表中删除。

针对与被删除的用户对应的候选内容，可以从第一特征存储空间中删除候选内容的特征数据。即，位于表尾的用户标识对应的用户为活跃程度较低的用户，将该用户的用户标识从双向链表中删除之后，还可以将该用户的候选内容的特征数据从内存中删除，以节省内存资源。

在本公开的实施例中，第一特征存储空间和第二特征存储空间用于存储候选内容的特征数据，内容存储空间用于存储候选内容。示例性地，内容存储空间例如与第一存储空间不同。示例性地，内容存储空间与第二存储空间可以相同也可以不同。当确定当前用户所需的目标内容之后，可以从内容存储空间中获取目标内容输出给当前用户。

在本公开实施例中，可以对每个用户的候选内容的特征数据执行聚类操作。以当前用户的至少一个候选内容的特征数据为例，对当前用户的至少一个候选内容的特征数据进行聚类得到多个簇，每个簇内的特征数据相似。

针对每个簇，基于该簇内的所有特征数据得到针对该簇的中心特征数据，例如将该簇内所有特征数据进行加权平均得到中心特征数据。在将检索请求的特征数据和候选内容的特征数据进行比较时，可以将检索请求的特征数据和每个簇的中心特征数据进行比较，以从多个簇中确定至少一个目标簇，目标簇的中心特征数据与检索请求的特征数据相似程度较高。然后，将检索请求的特征数据和每个目标簇中的特征数据进行比较，将目标簇中与检索请求的特征数据相似的特征数据所对应的候选内容作为当前用户所需的目标内容。

在本公开的实施例中，通过将每个用户的候选内容的特征数据进行聚类得到多个簇，在进行特征数据比较时，将检索请求的特征数据和每个簇进行比较，以便从相似的簇中进一步确定目标内容，从而提升了检索效率。

在本公开实施例中，每个用户发起的检索请求例如落到同一个服务器。例如，以用户A、用户B、用户C和用户D为例，用户A发起的请求均由服务器a响应，用户B发起的请求均由服务器b响应，用户C发起的请求均由服务器a响应，用户D发起的请求均由服务器b响应。

示例性地，当接收到当前用户发起的检索请求之后，如果当前用户属于用户集合，则基于当前用户的用户标识，从多个服务器中确定与用户标识相关联的目标服务器，然后从与目标服务器对应的第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据。

示例性地，当接收到当前用户发起的检索请求之后，如果当前用户不属于用户集合，则基于当前用户的用户标识，从多个服务器中确定与用户标识相关联的目标服务器，然后从与目标服务器对应的第二特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据。

例如，多个服务器中的每个服务器具有哈希值范围。当接收到当前用户的检索请求之后，利用哈希算法计算当前用户的用户标识的哈希值。然后，从每个服务器具有的哈希值范围中确定用户标识的哈希值所属的哈希值范围，将用户标识的哈希值所属的哈希值范围对应的服务器作为目标服务器。

在本公开实施例中，通过哈希算法对用户进行分流，即，将多个用户的检索请求分配至对应的服务器中进行处理，提高了检索的并发性，降低了检索过程所耗费的资源。

图4示意性示出了根据本公开一实施例的内容检索方法的原理图。

如图4所示，当前用户例如为用户A，用户集合410例如包括双向链表。双向链表中例如包括多个用户标识，多个用户标识为“用户A”、“用户B”、“用户C”。其中，用户标识“用户G”例如为从双向链表中删除的用户标识。用户集合410中用户对应的候选内容的特征向量例如存储在服务器的内存中。

例如，以服务器a和服务器b为例。服务器a包括第一特征存储空间421和第二特征存储空间422。服务器b包括第一特征存储空间431和第二特征存储空间432。第一特征存储空间421和第一特征存储空间431例如为内存。

用户A、用户C和用户E的用户标识对应的哈希值例如落入服务器a对应的哈希值范围。用户B、用户D和用户F的用户标识对应的哈希值例如落入服务器b对应的哈希值范围。

当接收到用户A的检索请求之后，将检索请求携带的用户标识“用户A”输入哈希算法中计算哈希值，用户A的哈希值例如落入服务器a对应的哈希值范围。然后，从服务器a的第一特征存储空间421中获取针对用户A的候选内容的特征向量。针对用户A的候选内容的特征向量例如包括N₁₁～N₃₅。将用户A发起的检索请求对应的特征向量和特征向量N₁₁～N₃₅进行相似度比较以便从特征向量N₁₁～N₃₅中确定相似的特征向量，然后将确定的相似的特征向量所对应的候选内容作为目标内容输出给用户A。其中，针对用户A的候选内容可以存储在服务器a中，例如存储在服务器a的内容存储区域中，当然也可以存储在其他服务器的内容存储区域中。

示例性地，可以对每个用户对应的候选内容的特征向量进行聚类。以用户A对应的候选内容的特征向量N₁₁～N₃₅为例，将特征向量N₁₁～N₃₅进行聚类得到三个簇，第一个簇例如包括特征向量N₁₁～N₁₃，第二个簇例如包括特征向量N₂₁～N₂₄，第三个簇例如包括特征向量N₃₁～N₃₅。三个簇的中心特征向量分别为中心特征向量N₁、中心特征向量N₂、中心特征向量N₃。

将用户A发起的检索请求对应的特征向量分别和中心特征向量N₁、中心特征向量N₂、中心特征向量N₃进行相似度比较，确定出相似度最高的中心特征向量N₁。然后，将用户A发起的检索请求对应的特征向量分别和第一个簇中的每个候选内容的特征向量进行相似度比较，将相似度高的候选内容作为目标内容输出给用户A。

图5示意性示出了根据本公开一实施例的内容检索装置的框图。

如图5所示，本公开实施例的内容检索装置500例如包括第一获取模块510、比较模块520、确定模块530以及输出模块540。

第一获取模块510可以用于针对接收到来自当前用户的检索请求，响应于当前用户属于用户集合，从第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据。根据本公开实施例，第一获取模块510例如可以执行上文参考图2描述的操作S210，在此不再赘述。

比较模块520可以用于将检索请求的特征数据和至少一个候选内容的特征数据分别进行比较，得到比较结果。根据本公开实施例，比较模块520例如可以执行上文参考图2描述的操作S220，在此不再赘述。

确定模块530可以用于基于比较结果，从至少一个候选内容中确定目标内容。根据本公开实施例，确定模块530例如可以执行上文参考图2描述的操作S230，在此不再赘述。

输出模块540可以用于输出目标内容。根据本公开实施例，输出模块540例如可以执行上文参考图2描述的操作S240，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，装置500例如还可以包括：第二获取模块，用于响应于当前用户不属于用户集合，从第二特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据，其中，第二特征存储空间与第一特征存储空间不同。

根据本公开的实施例，装置500例如还可以包括：第一添加模块和第二添加模块。第一添加模块，用于响应于当前用户不属于用户集合，将当前用户添加至用户集合；第二添加模块，用于将从第二特征存储空间中获取的特征数据添加至第一特征存储空间中。

根据本公开的实施例，用户集合中的用户按照检索时间从近到远的顺序排列；装置500例如还可以包括：第一删除模块和第二删除模块。第一删除模块，用于响应于用户集合中的用户数量超过预设数量，删除用户集合中检索时间排列在后的用户；第二删除模块，用于针对与被删除的用户对应的候选内容，从第一特征存储空间中删除候选内容的特征数据。

根据本公开的实施例，输出模块540还用于：从内容存储空间中获取目标内容，并输出目标内容。

根据本公开的实施例，第一获取模块510包括：确定子模块和获取子模块。确定子模块，用于响应于当前用户属于用户集合，基于当前用户的用户标识，从多个服务器中确定与用户标识相关联的目标服务器；获取子模块，用于从与目标服务器对应的第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据。

根据本公开的实施例，多个服务器中的每个服务器具有哈希值范围；确定子模块包括：计算单元、第一确定单元和第二确定单元。计算单元，用于利用哈希算法计算用户标识的哈希值；第一确定单元，用于从每个服务器具有的哈希值范围中确定用户标识的哈希值所属的哈希值范围；第二确定单元，用于将用户标识的哈希值所属的哈希值范围对应的服务器，作为目标服务器。

根据本公开的实施例，针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据被聚类为多个簇；比较模块520包括：第一比较子模块和第二比较子模块。第一比较子模块，用于将检索请求的特征数据和每个簇的中心特征数据进行比较，以从多个簇中确定至少一个目标簇；第二比较子模块，用于将检索请求的特征数据和每个目标簇中的特征数据进行比较，得到比较结果。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取、存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图6是用来实现本公开实施例的用于执行内容检索的电子设备的框图。

图6示出了可以用来实施本公开实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备600旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如内容检索方法。例如，在一些实施例中，内容检索方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的内容检索方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行内容检索方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (8)

1.一种内容检索方法，包括：

针对接收到来自当前用户的检索请求，响应于所述当前用户属于用户集合，从第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据；

将所述检索请求的特征数据和所述至少一个候选内容的特征数据分别进行比较，得到比较结果；

基于所述比较结果，从所述至少一个候选内容中确定目标内容；以及

从内容存储空间中获取所述目标内容，并输出所述目标内容；

所述方法还包括：

响应于所述当前用户不属于用户集合，从第二特征存储空间中获取针对所述当前用户的至少一个候选内容的特征数据，其中，所述第二特征存储空间与所述第一特征存储空间不同；

将所述当前用户添加至所述用户集合；以及

将从所述第二特征存储空间中获取的特征数据添加至所述第一特征存储空间中；

其中，所述响应于所述当前用户属于用户集合，从第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据包括：

响应于所述当前用户属于用户集合，基于所述当前用户的用户标识，从多个服务器中确定与所述用户标识相关联的目标服务器；以及

从与所述目标服务器对应的第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据；

其中，所述多个服务器中的每个服务器具有哈希值范围；所述基于所述当前用户的用户标识，从多个服务器中确定与所述用户标识相关联的目标服务器包括：

利用哈希算法计算所述用户标识的哈希值；

从每个服务器具有的哈希值范围中确定用户标识的哈希值所属的哈希值范围；以及

将用户标识的哈希值所属的哈希值范围对应的服务器，作为所述目标服务器。

2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户集合中的用户按照检索时间从近到远的顺序排列；所述方法还包括：

响应于所述用户集合中的用户数量超过预设数量，删除所述用户集合中检索时间排列在后的用户；以及

针对与被删除的用户对应的候选内容，从所述第一特征存储空间中删除所述候选内容的特征数据。

3. 根据权利要求1-2中任意一项所述的方法，其中，针对所述当前用户的至少一个候选内容的特征数据被聚类为多个簇；所述将所述检索请求的特征数据和所述至少一个候选内容的特征数据分别进行比较，得到比较结果包括：

将所述检索请求的特征数据和每个簇的中心特征数据进行比较，以从所述多个簇中确定至少一个目标簇；以及

将所述检索请求的特征数据和每个目标簇中的特征数据进行比较，得到比较结果。

4.一种内容检索装置，包括：

第一获取模块，用于针对接收到来自当前用户的检索请求，响应于所述当前用户属于用户集合，从第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据；

比较模块，用于将所述检索请求的特征数据和所述至少一个候选内容的特征数据分别进行比较，得到比较结果；

确定模块，用于基于所述比较结果，从所述至少一个候选内容中确定目标内容；以及

输出模块，用于从内容存储空间中获取所述目标内容，并输出所述目标内容；所述装置还包括：

第二获取模块，用于响应于所述当前用户不属于用户集合，从第二特征存储空间中获取针对所述当前用户的至少一个候选内容的特征数据，其中，所述第二特征存储空间与所述第一特征存储空间不同；

第一添加模块，用于响应于所述当前用户不属于用户集合，将所述当前用户添加至所述用户集合；以及

第二添加模块，用于将从所述第二特征存储空间中获取的特征数据添加至所述第一特征存储空间中；

其中，所述第一获取模块包括：

确定子模块，用于响应于所述当前用户属于用户集合，基于所述当前用户的用户标识，从多个服务器中确定与所述用户标识相关联的目标服务器；以及

获取子模块，用于从与所述目标服务器对应的第一特征存储空间中获取针对当前用户的至少一个候选内容的特征数据；

其中，所述多个服务器中的每个服务器具有哈希值范围；所述确定子模块包括：

计算单元，用于利用哈希算法计算所述用户标识的哈希值；

第一确定单元，用于从每个服务器具有的哈希值范围中确定用户标识的哈希值所属的哈希值范围；以及

第二确定单元，用于将用户标识的哈希值所属的哈希值范围对应的服务器，作为所述目标服务器。

5. 根据权利要求4所述的装置，其中，所述用户集合中的用户按照检索时间从近到远的顺序排列；所述装置还包括：

第一删除模块，用于响应于所述用户集合中的用户数量超过预设数量，删除所述用户集合中检索时间排列在后的用户；以及

第二删除模块，用于针对与被删除的用户对应的候选内容，从所述第一特征存储空间中删除所述候选内容的特征数据。

6. 根据权利要求4-5中任意一项所述的装置，其中，针对所述当前用户的至少一个候选内容的特征数据被聚类为多个簇；所述比较模块包括：

第一比较子模块，用于将所述检索请求的特征数据和每个簇的中心特征数据进行比较，以从所述多个簇中确定至少一个目标簇；以及

第二比较子模块，用于将所述检索请求的特征数据和每个目标簇中的特征数据进行比较，得到比较结果。

7. 一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-3中任一项所述的方法。

8.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-3中任一项所述的方法。