CN113382310B - 信息推荐方法及装置、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种信息推荐方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及计算机领域，尤其涉及智能推荐技术领域。实现方案为：获取第一预定时间段内的第一候选信息的第一用户留存率；获取第二预定时间段内的第一候选信息所对应的类目的第二用户留存率；以及响应于确定第一用户留存率大于类目的留存率阈值，将第一候选信息确定为类目中的待推荐信息。类目的留存率阈值基于第二用户留存率确定。

Description

信息推荐方法及装置、电子设备和介质

技术领域

本公开涉及计算机领域，尤其涉及智能推荐技术领域，具体涉及一种信息推荐方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

在直播推荐场景中，存在多种不同类型的直播资源。为了提高用户的体验，直播平台会筛选用户可能喜欢的主播以将该主播的信息推送至用户，方便用户快速进去该主播开设的直播间观看直播。

目前直播推荐系统中，召回方式主要包括显示召回、隐式召回等，以召回与用户历史行为相关的直播资源(例如主播)。但直播是一种带有交互属性的资源形态，用户对主播容易形成依赖感。上述方式召回的直播资源虽然可能与用户的历史兴趣点类似，但其质量却无法保障。

发明内容

本公开提供了一种信息推荐方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种信息推荐方法，包括：获取第一预定时间段内的第一候选信息的第一用户留存率；获取第二预定时间段内的第一候选信息所对应的类目的第二用户留存率；以及响应于确定第一用户留存率大于类目的留存率阈值，将第一候选信息确定为该类目中的待推荐信息。类目的留存率阈值基于第二用户留存率确定。

根据本公开的另一方面，提供了一种信息推荐装置，包括：第一获取单元，配置为获取第一预定时间段内的第一候选信息的第一用户留存率；第二获取单元，配置为获取第二预定时间段内的第一候选信息所对应的类目的第二用户留存率；以及确定单元，配置为响应于确定第一用户留存率大于类目的留存率阈值，将第一候选信息确定为该类目中的待推荐信息。类目的留存率阈值基于第二用户留存率确定。

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；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据本公开的信息推荐方法。

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，该计算机指令用于使计算机执行根据本公开的信息推荐方法。

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，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开的信息推荐方法。

根据本公开的一个或多个实施例，基于用户留存率对候选信息进行筛选，以将筛选得到的候选信息作为后续推荐给用户的待推荐信息，从而提高了推荐给用户的信息的质量，能够进一步提高用户对产品的依赖性。

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

附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。

图1示出了根据本公开的实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；

图2示出了根据本公开一个实施例的信息推荐方法的流程图；

图3示出了根据本公开的实施例的获取第一候选信息的第一用户留存率的流程图；

图4示出了根据本公开的实施例的获取类目的第二用户留存率的流程图；

图5示出了根据本公开另一个实施例的信息推荐方法的流程图；

图6示出了根据本公开的实施例的确定用户请求所对应的类目的流程图；

图7示出了根据本公开又一个实施例的信息推荐方法的流程图；

图8示出了根据本公开的实施例的信息推荐装置的结构框图；以及

图9示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。

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。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。

在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。

在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。

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。

下面将结合附图详细描述本公开的实施例。

图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括一个或多个客户端设备101、102、103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、105和106可以被配置为执行一个或多个应用程序。

在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够执行信息推荐方法的一个或多个服务或软件应用。

在某些实施例中，服务器120还可以提供可以包括非虚拟环境和虚拟环境的其他服务或软件应用。在某些实施例中，这些服务可以作为基于web的服务或云服务提供，例如在软件即服务(SaaS)模型下提供给客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户。

在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。操作客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。

客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以用来接收用户信息浏览请求、获取其他用户输入等等。客户端设备可以提供使客户端设备的用户能够与客户端设备进行交互的接口。客户端设备还可以经由该接口向用户输出信息。尽管图1仅描绘了六种客户端设备，但是本领域技术人员将能够理解，本公开可以支持任何数量的客户端设备。

客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以包括各种类型的计算机设备，例如便携式手持设备、通用计算机(诸如个人计算机和膝上型计算机)、工作站计算机、可穿戴设备、游戏系统、瘦客户端、各种消息收发设备、传感器或其他感测设备等。这些计算机设备可以运行各种类型和版本的软件应用程序和操作系统，例如Microsoft Windows、AppleiOS、类UNIX操作系统、Linux或类Linux操作系统(例如Google Chrome OS)；或包括各种移动操作系统，例如Microsoft Windows Mobile OS、iOS、Windows Phone、Android。便携式手持设备可以包括蜂窝电话、智能电话、平板电脑、个人数字助理(PDA)等。可穿戴设备可以包括头戴式显示器和其他设备。游戏系统可以包括各种手持式游戏设备、支持互联网的游戏设备等。客户端设备能够执行各种不同的应用程序，例如各种与Internet相关的应用程序、通信应用程序(例如电子邮件应用程序)、短消息服务(SMS)应用程序，并且可以使用各种通信协议。

网络110可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于TCP/IP、SNA、IPX等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络110可以是局域网(LAN)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(WAN)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(VPN)、内部网、外部网、公共交换电话网(PSTN)、红外网络、无线网络(例如蓝牙、WIFI)和/或这些和/或其他网络的任意组合。

服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如PC(个人计算机)服务器、UNIX服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。

服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括HTTP服务器、FTP服务器、CGI服务器、JAVA服务器、数据库服务器等。

在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从客户端设备101、102、103、104、105和106的用户接收的数据馈送和/或事件更新。服务器120还可以包括一个或多个应用程序，以经由客户端设备101、102、103、104、105和106的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件。

在一些实施方式中，服务器120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。服务器120也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。云服务器是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS，Virtual Private Server)服务中存在的管理难度大、业务扩展性弱的缺陷。

系统100还可以包括一个或多个数据库130。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库130中的一个或多个可用于存储诸如待推荐信息、类目、用户与待推荐信息的交互行为等数据。数据存储库130可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据存储库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据存储库130可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据存储库可以是数据库，例如关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。

在某些实施例中，数据库130中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。

图1的系统100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法和装置。

目前直播推荐系统中，存在多种不同类型资源，如秀场直播、咨询直播、带货直播、媒体直播等，其中咨询直播主要是为了解决用户在不同方面的诉求。当前包括显示召回、隐式召回的召回方式对直播资源(例如主播)没有针对性筛选。而直播是一种带有交互属性的资源形态，用户对主播容易形成依赖感，尤其是咨询直播。如何快速地为用户找到优质的直播资源成为关键。

因此，根据本公开的实施例提供了一种信息推荐方法200，如图2所示，包括：获取第一预定时间段内的第一候选信息的第一用户留存率(步骤210)；获取第二预定时间段内的第一候选信息所对应的类目的第二用户留存率(步骤220)；以及响应于确定第一用户留存率大于该类目的留存率阈值，将第一候选信息确定为该类目中的待推荐信息(步骤230)。类目的留存率阈值可以基于第二用户留存率确定。

根据本公开的实施例，基于用户留存率对候选信息进行筛选，以将筛选得到的候选信息作为后续推荐给用户的待推荐信息，从而提高了推荐给用户的信息的质量，能够进一步提高用户对产品的依赖性。

在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，则可以被认为是该引用的留存用户。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。在本公开中，可以基于留存用户和留存率的概念表征用户对某个或某类信息的依赖感。

在步骤210和220中，分别获取第一候选信息以及类目的用户留存率。

根据一些实施例，如图3所示，步骤210可以包括：获取第一预定时间段内观看过第一候选信息的第一用户数量，第一预定时间段包括多个子预定时间段(步骤310)；确定第一预定时间段的最后一个子预定时间段内观看过第一候选信息且其他子预定时间段也观看过第一候选信息的第二用户数量(步骤320)；以及基于第一用户数量和第二用户数量确定第一候选信息的第一用户留存率(步骤330)。

根据一些实施例，如图4所示，步骤220可以包括：获取第二预定时间段内观看过该类目的第三用户数量，第二预定时间段包括多个子预定时间段(步骤410)；确定第二预定时间段的最后一个子预定时间段内观看过该类目且其他子预定时间段也观看过该类目的第四用户数量(步骤420)；以及基于第三用户数量和第四用户数量确定该类目的第二用户留存率(步骤430)。

类目可以表示为候选信息的分类和类别，例如娱乐类、电商类、情感类、体育类等。

根据一些实施例，第一候选信息可以包括主播信息。在该实施例中，类目可以表示为主播所直播内容的类别信息。

示例地，每个候选信息可以预先标记有与其内容相匹配的类目标签。所述类目标签可以为一个或多个。在一些示例中，该类目标签可以为相应的用户标记的，也可以为系统根据信息内容自动确定的，在此不作限制。

在一些示例中，基于用户与主播的交互行为数据，统计观看过该主播的直播内容的用户。示例地，可以将浏览时长大于预设值(例如10秒)的用户作为观看过该主播的用户，即有效用户。

在一些示例中，可以以天、周、月等单位来统计预定时间段内的用户留存率。即，子预定时间段可以以天、周、月等为单位。示例地，在以天为单位统计第一候选信息的用户留存率的情况下，可以将统计当天观看过第一候选信息的用户中、过去预定天数(例如过去6天)中也观看过该第一候选信息的用户，作为该第一候选信息的留存用户。然后，基于该第一候选信息该预定时间段内(7天)的留存用户(keep_users)以及预定时间段内(7天)的观看用户量(click_users)，计算该第一候选信息的留存率：keep_ratio＝keep_users/click_users。

在以周为单位统计第一候选信息的用户留存率的情况下，可以将本周内观看过第一候选信息的用户中、过去预定几周(例如过去三周)内也观看过该第一候选信息的用户，作为该第一候选信息的留存用户；以月为单位统计第一候选信息的用户留存的情况同上所述，在此不再赘述。

另外，统计类目的留存用户方法与统计第一候选信息的留存用户的方法类似。例如，在以天为单位统计类目的用户留存率的情况下，可以将当天观看过该类目中的信息的用户中、过去预定天数(例如过去6天)中也观看过该类目中的信息的用户，作为该类目的留存用户。然后，基于该类目该预定时间段内(7天)的留存用户(keep_users)以及预定时间段内(7天)的观看用户量(click_users)，计算该类目最近7天的留存率：cate_ratio＝keep_users/click_users。

应当理解，第一候选信息也可以为其他信息，例如视频信息、图文信息等，在此不作限制。

根据一些实施例，第一预定时间段和第二预定时间段相等。即，在相同的统计周期内确定第一候选信息与其类目的用户留存率。统计时间段相同，第一用户留存率和第二用户留存率将更有比较性，因此能够更好地得到第一候选消息在相应类目中的用户留存水平。

在步骤230中，确定第一候选信息是否为待推荐信息。

在一些示例中，类目的留存率阈值可以基于第二用户留存率确定，即基于该类目的用户留存率确定。

因此，根据一些实施例，方法200还可以包括：确定类目的留存率阈值的步骤。例如，在步骤220之后、步骤230之前，确定该类目的留存率阈值。

在一些实施例中，确定类目的留存率阈值可以包括：确定所述类目的阈值百分比；以及基于所述阈值百分比和所述第二用户留存率确定所述类目的留存率阈值。

示例地，设置该类目的留存率阈值百分比为40％，即top60分位作为阈值。假设该类目的用户留存率(即第二用户留存率)为0.8，则该类目的留存率阈值为：0.8*0.4＝0.32。如果第一候选信息的用户留存率(即第一用户留存率)大于32％，则将该第一候选信息确定为待推荐信息。

待推荐信息即为用户留存率较高的候选信息。在候选信息为主播信息的情况下，用户留存率是评价主播直播效果的一个重要指标。

在一些实施例中，可以获得所有候选信息的用户留存率以及其所对应的所有类目的用户留存率，以分别针对每一个类目，确定该类目下的每一个候选信息是否为待推荐信息，从而确定出该类目下的所有待推荐信息。

所有待推荐信息构成待召回的信息集合，以在接收到用户请求时基于用户请求在待召回的信息集合中选择性召回相应的待推荐信息。

根据一些实施例，将所述第一候选信息确定为所述类目中的待推荐信息之后，还可以包括：基于倒排索引将所确定的待推荐信息与所述类目建立映射关系的步骤。例如，以类目为键值(key)建立待推荐信息的倒排索引。应当理解，其他将所确定的待推荐信息与所述类目建立映射关系的方法也是可能的，例如正排索引等，在此不作限制。

在直播平台中，一般注册有大量的主播，形成主播池。在待推送主播给观众用户时，可从按照不同的业务需求(如召回优质的主播用户、召回符合主播用户个性化需求的主播用户等)，使用不同的召回策略从主播池中召回部分主播。在本公开的候选信息为主播信息场景下，首先通过用户留存率对主播池进行筛选，以筛选后的主播池为基础进行后续主播的召回操作。

根据一些实施例，在步骤230之后，方法200还可以包括：响应于接收到用户信息浏览请求，召回所述请求所对应的类目中的一个或多个待推荐信息的步骤。在上述包括：基于倒排索引将所确定的待推荐信息与所述类目建立映射关系的步骤实施例中，召回一个或多个待推荐信息的步骤可以在建立映射关系的步骤之后。

从而，基于用户请求，可以召回用户留存率较高的优质信息，提高用户的体验。

因此，根据一些实施例，方法200还可以包括：响应于接收到用户信息浏览请求，确定所述请求所对应的类目的步骤。示例地，可以在接收到用户信息浏览请求之后、执行召回操作之前，确定所述请求所对应的类目。

根据本公开的一个实施例的信息推荐方法的流程图可以如图5所示。根据本公开的方法200在步骤230之后，可以包括：基于倒排索引将所确定的待推荐信息与相应的类目建立映射关系(步骤510)；响应于接收到用户信息浏览请求，确定该请求所对应的类目(步骤520)；以及召回该请求所对应的类目中的一个或多个待推荐信息(步骤530)。

在一些实施例中，确定所述请求所对应的类目可以包括：确定发出该请求的用户的类目信息，例如该用户历史浏览信息的类目信息。

因此，在一些实施例中，如图6所示，确定请求所对应的类目的步骤可以包括：获取该请求所对应的用户在预设平台上所浏览信息的类目数据(步骤610)；计算该类目数据中的一个或多个类目的权重(步骤620)；基于权重对该一个或多个类目进行排序(步骤630)；以及基于排序确定权重最高的预定个数的类目，以作为该请求所对应的类目(步骤640)。

在一些示例中，可以预先获取用户在预设平台上的所浏览信息的类目数据并存储，以在接收到用户信息浏览请求时，获取该存储的类目数据。从而，基于该类目数据计算其所包含的一个或多个类目的权重，以基于权重筛选得到该用户所对应的类目信息。

在一些示例中，可以获取预定时间段内(例如最近半年)用户在预设平台上的所浏览信息的类目数据，从而基于获取的预定时间段内的类目数据计算其相应的权重。

在一些示例中，也可以获取用户在预设平台上的浏览量最高的一个或多个类目的数据。例如，统计用户在预设平台上的浏览行为数据，统计出其他的浏览量最高的一个或多个类目的数据。

在一些示例中，也可以获取用户在预设平台上的浏览量达到预定阈值的类目的数据。

应当理解，其他获取用户在预设平台上所浏览信息的类目数据的方式也是可能的，在此不作限制。

在一些示例中，在获取到用户在预设平台上的类目数据之后，可以基于所获取的类目数据计算其中所包含的每一个类目的权重，也可以计算用户浏览次数达到一定阈值的类目的权重，从而实现基于权重筛选得到该用户的类目信息。

示例地，该预设平台可以包括但不限于：搜索引擎、电商平台、直播平台等，在此不作限制。

在一些实施例中，确定所述请求所对应的类目可以包括：基于该请求的内容(例如键入的关键字等)确定该请求所对应的类目。或者，确定所述请求所对应的类目也可以包括：基于该请求的内容(例如键入的关键字等)以及发出该请求的用户历史行为(例如用户在预设平台上的所浏览信息)确定该请求所对应的类目，在此不作限制。

在一些实施例中，可以根据以下公式计算每一个类目的权重：

其中，cate_click为该类目在预设统计时间段内的点击量，max_click为所获取的用户所有类目中的最大点击量，now_time为当前时间，last_click_time为该类目的最近一次点击时间。

在一些示例中，可以针对不同的预设平台，分别计算用户所对应类目的权重并进行排序，以针对每一个预设平台分别选取权重值最高的一个或多个类目，作为用户在当前预设平台上的类目信息。或者，也可以在获取不同预设平台上的用户浏览数据并计算得到权重之后，将所有平台上的类目按照权重一同进行排序，以选取权重值最高的一个或多个类目作为用户的类目信息。

在进行主播召回的示例中，基于用户的类目信息召回该类目下的待推荐的主播信息，即高用户留存率的主播信息，增大了高用户留存率的主播的分发，提高了召回质量。有助于提升用户对主播的依赖性，从而显著增加直播的点展、留存效果。

根据一些实施例，步骤530之后，如图7所示，方法200还可以包括：基于召回的待推荐信息所对应的第一用户留存率以及召回的待推荐信息所对应类目的权重，确定召回的待推荐信息的权重(步骤710)；基于所确定的权重对召回的待推荐信息进行排序(步骤720)；以及基于排序确定权重最高的预定个数的召回的待推荐信息，以进行显示(步骤730)。在该实施例中，如图5所示的步骤510和步骤520均存在、只存在其中一个、均不存在都是可能的，在此不作限制。

在一些实施例中，对于召回的高用户留存率的待推荐信息基于权重进行进一步地筛选。可以根据以下公式计算待推荐信息的权重：

ratio2＝(1+keep_ratio)*(1+ratio1)

其中，keep_ratio为该推荐信息的用户留存率，ratio1为该待推荐信息所对应类目的权重。

通过确定召回的待推荐信息的权重，可以进一步筛选出更优质的待推荐信息。在直播推荐场景中，可以进一步增大用户留存率较高的主播的分发，进一步提升用户对主播的依赖性，从而进一步显著增加直播的点展、留存效果。

根据本公开的实施例，如图8所示，还提供了一种信息推荐装置800，包括：第一获取单元810，配置为获取第一预定时间段内的第一候选信息的第一用户留存率；第二获取单元820，配置为获取第二预定时间段内的所述第一候选信息所对应的类目的第二用户留存率；以及确定单元830，配置为响应于确定所述第一用户留存率大于所述类目的留存率阈值，将所述第一候选信息确定为所述类目中的待推荐信息。类目的留存率阈值基于第二用户留存率确定。

这里，信息推荐装置800的上述各单元810～830的操作分别与前面描述的步骤210～230的操作类似，并且信息推荐装置800还可以包括用于实现前面描述任意一个步骤的单元，在此不再赘述。

根据本公开的示例性实施例还提供了一种电子设备，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上述信息推荐方法。

根据本公开的示例性实施例还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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述信息推荐方法。

根据本公开的示例性实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述信息推荐方法。

参考图9，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备900的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，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9所示，设备900包括计算单元901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的计算机程序或者从存储单元908加载到随机访问存储器(RAM)903中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM X03中，还可存储设备900操作所需的各种程序和数据。计算单元901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。

设备900中的多个部件连接至I/O接口905，包括：输入单元906、输出单元907、存储单元908以及通信单元909。输入单元906可以是能向设备900输入信息的任何类型的设备，输入单元906可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元907可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元908可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元909允许设备900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，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、1302.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。

计算单元901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901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901执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法200。例如，在一些实施例中，方法200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908。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 902和/或通信单元909而被载入和/或安装到设备900上。当计算机程序加载到RAM903并由计算单元901执行时，可以执行上文描述的方法200的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元901可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法200。

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、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。

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、也可以顺序地或以不同的次序执行，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。

虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。

Claims (15)

1.一种信息推荐方法，包括：

获取第一预定时间段内的第一候选信息的第一用户留存率；

获取第二预定时间段内的所述第一候选信息所对应的类目的第二用户留存率；

响应于确定所述第一用户留存率大于所述类目的留存率阈值，将所述第一候选信息确定为所述类目中的待推荐信息；以及

响应于接收到用户信息浏览请求，确定所述请求所对应的类目，以召回所述请求所对应的类目中的一个或多个待推荐信息，其中确定所述请求所对应的类目包括：

获取所述请求所对应的用户在预设平台上所浏览信息的类目数据；

计算所述类目数据中的一个或多个类目的权重；

基于所述权重对所述一个或多个类目进行排序；以及

基于所述排序确定权重最高的预定个数的类目，以作为所述请求所对应的类目，

其中，所述类目的留存率阈值基于所述第二用户留存率确定。

2.如权利要求1所述的方法，其中，获取第一预定时间段内的第一候选信息的第一用户留存率包括：

获取所述第一预定时间段内观看过所述第一候选信息的第一用户数量，其中所述第一预定时间段包括多个子预定时间段；

确定所述第一预定时间段的最后一个子预定时间段内观看过所述第一候选信息且其他子预定时间段也观看过所述第一候选信息的第二用户数量；以及

基于所述第一用户数量和所述第二用户数量确定所述第一候选信息的第一用户留存率。

3.如权利要求1所述的方法，其中，获取第二预定时间段内的所述第一候选信息所对应的类目的第二用户留存率包括：

获取所述第二预定时间段内观看过所述类目的第三用户数量，其中所述第二预定时间段包括多个子预定时间段；

确定所述第二预定时间段的最后一个子预定时间段内观看过所述类目且其他子预定时间段也观看过所述类目的第四用户数量；以及

基于所述第三用户数量和所述第四用户数量确定所述类目的第二用户留存率。

4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述第一预定时间段和所述第二预定时间段相等。

5.如权利要求1所述的方法，还包括：

基于所述召回的待推荐信息所对应的第一用户留存率以及所述召回的待推荐信息所对应类目的权重，确定所述召回的待推荐信息的权重；

基于所确定的权重对所述召回的待推荐信息进行排序；以及

基于所述排序确定权重最高的预定个数的所述召回的待推荐信息，以进行显示。

6.如权利要求1所述的方法，其中，将所述第一候选信息确定为所述类目中的待推荐信息之后，还包括：

基于倒排索引将所确定的待推荐信息与所述类目建立映射关系。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一候选信息包括主播信息。

8.如权利要求1所述的方法，还包括：确定所述类目的留存率阈值，其中，

确定所述类目的留存率阈值包括：

确定所述类目的阈值百分比；以及

基于所述阈值百分比和所述第二用户留存率确定所述类目的留存率阈值。

9.一种信息推荐装置，包括：

第一获取单元，配置为获取第一预定时间段内的第一候选信息的第一用户留存率；

第二获取单元，配置为获取第二预定时间段内的所述第一候选信息所对应的类目的第二用户留存率；

确定单元，配置为响应于确定所述第一用户留存率大于所述类目的留存率阈值，将所述第一候选信息确定为所述类目中的待推荐信息；

响应于接收到用户信息浏览请求，确定所述请求所对应的类目的单元以及召回所述请求所对应的类目中的一个或多个待推荐信息的单元，其中，确定所述请求所对应的类目的单元包括：

获取所述请求所对应的用户在预设平台上所浏览信息的类目数据的单元；

计算所述类目数据中的一个或多个类目的权重的单元；

基于所述权重对所述一个或多个类目进行排序的单元；以及

基于所述排序确定权重最高的预定个数的类目，以作为所述请求所对应的类目的单元，

其中，所述类目的留存率阈值基于所述第二用户留存率确定。

10.如权利要求9所述的装置，其中，所述第一获取单元包括：

获取所述第一预定时间段内观看过所述第一候选信息的第一用户数量的单元，其中所述第一预定时间段包括多个子预定时间段；

确定所述第一预定时间段的最后一个子预定时间段内观看过所述第一候选信息且其他子预定时间段也观看过所述第一候选信息的第二用户数量的单元；以及

基于所述第一用户数量和所述第二用户数量确定所述第一候选信息的第一用户留存率的单元。

11.如权利要求9所述的装置，其中，所述第二获取单元包括：

获取所述第二预定时间段内观看过所述类目的第三用户数量的单元，其中所述第二预定时间段包括多个子预定时间段；

确定所述第二预定时间段的最后一个子预定时间段内观看过所述类目且其他子预定时间段也观看过所述类目的第四用户数量的单元；以及

基于所述第三用户数量和所述第四用户数量确定所述类目的第二用户留存率的单元。

12.如权利要求9所述的装置，还包括：

基于所述召回的待推荐信息所对应的第一用户留存率以及所述召回的待推荐信息所对应类目的权重，确定所述召回的待推荐信息的权重的单元；

基于所确定的权重对所述召回的待推荐信息进行排序的单元；以及

基于所述排序确定权重最高的预定个数的所述召回的待推荐信息，以进行显示的单元。

13.如权利要求9所述的装置，还包括：确定所述类目的留存率阈值的单元，其中，

确定所述类目的留存率阈值的单元包括：

确定所述类目的阈值百分比的单元；以及

基于所述阈值百分比和所述第二用户留存率确定所述类目的留存率阈值的单元。

14.一种电子设备，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1-8中任一项所述的方法。

15.一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根据权利要求1-8中任一项所述的方法。

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