社区中帖子的推荐方法、装置及设备与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种社区中帖子的推荐方法、装置及设备。


背景技术：

2.随着互联网技术的不断发展，综合办公平台-社区系统(后简称社区)已成为常用的用户沟通交流平台，社区中的任何用户都可以在社区中发表帖子，并设置该帖子的标签，标签可以是畅聊、交友和回家等能够反映帖子主题的标签，一个标签可以对应多个帖子。实际中，为了增加社区的趣味性，提高用户对社区的黏性，往往需要主动向用户推荐社区中的帖子。
3.目前，针对某标签对应的各帖子，根据帖子的发帖时间和用户对帖子的投票数据来计算帖子的热度得分，热度得分越高，说明热度得分对应的帖子越受用户关注，然后将热度得分较高的帖子推荐给用户。
4.然而，社区中大部分用户是不活跃的，他们往往只是浏览社区中的帖子，而不对帖子进行投票等操作，进而若只根据帖子的发帖时间和用户对帖子的投票数据来计算帖子的热度得分，将使得计算出的热度得分与帖子的实际热度不符，进而使得现有技术存在帖子推荐结果不准确的技术问题。


技术实现要素：

5.为了解决现有技术存在的帖子推荐结果不准确的问题，本发明提供了一种社区中帖子的推荐方法、装置及设备。
6.本发明实施例的技术方案如下：
7.本发明实施例提供了一种社区中帖子的推荐方法，包括：
8.获取社区中各用户的标签集合；所述标签集合中包含多个标签；每个所述标签均对应至少一个帖子；
9.针对所述各用户中的第一目标用户，基于所述各用户的标签集合，分别计算所述第一目标用户与所述各用户中的其他用户之间的共同标签数量；
10.基于所述共同标签数量，分别计算所述第一目标用户与所述其他用户之间的相似度；
11.在所述其他用户中选取出相似度最高的第二目标用户；
12.获取所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分；所述第一热度得分根据所述第一热度得分对应的帖子的第一热度数据计算得到；所述第一热度数据包括浏览次数和发帖时间；
13.根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第二目标用户的标签对应的帖子中选取第一目标帖子；
14.将所述第一目标帖子推送给所述第一目标用户。
15.本发明实施例还提供了一种社区中帖子的推荐装置，包括：
16.用户标签获取模块，用于获取社区中各用户的标签集合；所述标签集合中包含多个标签；每个所述标签均对应至少一个帖子；
17.共同标签数量计算模块，用于针对所述各用户中的第一目标用户，基于所述各用户的标签集合，分别计算所述第一目标用户与所述各用户中的其他用户之间的共同标签数量；
18.相似度计算模块，用于基于所述共同标签数量，分别计算所述第一目标用户与所述其他用户之间的相似度；
19.第二目标用户选取模块，用于在所述其他用户中选取出相似度最高的第二目标用户；
20.第一热度得分获取模块，用户获取所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分；所述第一热度得分根据所述第一热度得分对应的帖子的第一热度数据计算得到；所述第一热度数据包括浏览次数和发帖时间；
21.第一目标帖子选取模块，用于根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第二目标用户的标签对应的帖子中选取第一目标帖子；
22.第一目标帖子推送模块，用于将所述第一目标帖子推送给所述第一目标用户。
23.本发明实施例还提供了一种社区中帖子的推荐设备，包括：
24.至少一个处理器；以及，
25.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
26.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：
27.获取社区中各用户的标签集合；所述标签集合中包含多个标签；每个所述标签均对应至少一个帖子；
28.针对所述各用户中的第一目标用户，基于所述各用户的标签集合，分别计算所述第一目标用户与所述各用户中的其他用户之间的共同标签数量；
29.基于所述共同标签数量，分别计算所述第一目标用户与所述其他用户之间的相似度；
30.在所述其他用户中选取出相似度最高的第二目标用户；
31.获取所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分；所述第一热度得分根据所述第一热度得分对应的帖子的第一热度数据计算得到；所述第一热度数据包括浏览次数和发帖时间；
32.根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第二目标用户的标签对应的帖子中选取第一目标帖子；
33.将所述第一目标帖子推送给所述第一目标用户。
34.本发明实施例采用上述技术方案，针对社区中的第一目标用户，在社区中确定出与该第一目标用户相似度最高的第二目标用户后，获取所述第二目标用户的标签对应的各帖子的第一热度得分；所述第一热度得分根据所述第一热度得分对应的帖子的第一热度数据计算得到；所述第一热度数据包括浏览次数和发帖时间；根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第二目标用户的标签对应的各帖子中选取第一目标帖
子；将所述第一目标帖子推送给所述第一目标用户。基于此，由于根据帖子的浏览次数和发帖时间来计算帖子的第一热度得分，使得计算出的第一热度得分与帖子的实际热度更相符，进而在根据各帖子的第一热度得分向用户推荐帖子时，能够提高帖子的推荐结果的准确性。
附图说明
35.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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
36.图1是本发明实施例提供的一种社区中帖子的推荐方法的应用场景示意图；
37.图2是本发明实施例提供的一种社区中帖子的推荐方法的流程示意图；
38.图3是本发明实施例提供的一种社区中帖子的推荐装置的结构示意图；
39.图4是本发明实施例提供的一种社区中帖子的推荐设备结构示意图。
具体实施方式
40.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
41.图1是本发明实施例提供的一种社区中帖子的推荐方法的应用场景示意图。如图1所示，社区中的每个用户均维护有自己的标签，一个用户可以维护多个标签，某用户维护的各标签组成该用户的标签集合。在为社区中的第一目标用户推荐帖子的场景下，首先，社区中帖子的推荐装置11获取社区中各用户的标签集合，根据该标签集合统计社区中除第一目标用户之外的其他各用户分别与第一目标用户之间的共同标签，并根据该共同标签计算该其他各用户分别与第一目标用户之间的共同标签数量。两用户之间的共同标签数量越多，说明该两用户的兴趣爱好越相似，因此，可以根据两用户之间的共同标签数量来计算该两用户之间的相似度。
42.接下来，在社区中帖子的推荐装置11根据该其他各用户分别与第一目标用户之间的共同标签数量，计算该其他各用户分别与第一目标用户之间的相似度后，在该其他用户中选取出相似度最高的第二目标用户；获取所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分；所述第一热度得分根据所述第一热度得分对应的帖子的第一热度数据计算得到；所述第一热度数据包括浏览次数和发帖时间；社区中帖子的推荐装置11可以按照得分由高到低的顺序对所述第二目标用户的标签对应的各帖子进行排序，然后从排序结果中选取前预设名次的帖子作为第一目标帖子，并将所述第一目标帖子推送给第一目标用户终端12。第一目标用户可以通过第一目标用户终端12获取到社区中帖子的推荐装置11推送的帖子。本方案中，由于根据帖子的浏览次数和发帖时间来计算帖子的第一热度得分，使得计算出的第一热度得分与帖子的实际热度更相符，进而在根据各帖子的第一热度得分向用户推荐帖子时，能够提高帖子的推荐结果的准确性。
43.图2是本发明实施例提供的一种社区中帖子的推荐方法的流程示意图。如图2所示，该流程包括：
44.步骤201：获取社区中各用户的标签集合；所述标签集合中包含多个标签；每个所述标签均对应至少一个帖子。
45.本说明书实施例中，某用户的标签集合由该用户的各标签组成。标签用于反映帖子的主题，每个标签均对应至少一个帖子。
46.步骤202：针对所述各用户中的第一目标用户，基于所述各用户的标签集合，分别计算所述第一目标用户与所述各用户中的其他用户之间的共同标签数量。
47.本说明书实施例中，第一目标用户可以是各用户中的任意一个用户，也可以是各用户中的由工作人员指定的一个用户。各用户中的其他用户为各用户中除第一目标用户之外的其他用户。
48.在获取各用户的标签集合后，针对其他用户中的每一个用户，首先确定该每一个用户与第一目标用户之间的共同标签，然后统计该共同标签的数量，得到每一个用户与第一目标用户之间的共同标签数量。
49.步骤203：基于所述共同标签数量，分别计算所述第一目标用户与所述其他用户之间的相似度。
50.本说明书实施例中，某其他用户与第一目标用户之间的相似度可以由该其他用户与第一目标用户之间的共同标签数量，这一个因素决定，此时，某其他用户与第一目标用户之间的相似度可以等于其他用户与第一目标用户之间的共同标签数量。
51.此外，某其他用户与第一目标用户之间的相似度还可以由该其他用户与第一目标用户之间的共同标签数量，以及预设因素共同决定，例如，预设因素为性别，具体的，若某其他用户与第一目标用户性别相同，则该其他用户与第一目标用户之间的相似度等于该其他用户与第一目标用户之间的共同标签数量乘以第一预设系数；若某其他用户与第一目标用户性别不相同，则该其他用户与第一目标用户之间的相似度等于该其他用户与第一目标用户之间的共同标签数量乘以第二预设系数。
52.步骤204：在所述其他用户中选取出相似度最高的第二目标用户。
53.步骤205：获取所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分；所述第一热度得分根据所述第一热度得分对应的帖子的第一热度数据计算得到；所述第一热度数据包括浏览次数和发帖时间。
54.本说明书实施例中，第二目标用户可以对应多个标签，第二目标用户对应的每个标签可以对应多个帖子，第二目标用户的标签对应的帖子具体为第二目标用户的每个标签对应的各帖子。例如，假定第二目标用户对应的标签有标签1、标签2和标签3；标签1对应的帖子有帖子1、帖子2和帖子3；标签2对应的帖子有帖子4和帖子5；标签3对应的帖子有帖子6。那么，第二目标用户的标签对应的帖子包括：帖子1、帖子2、帖子3、帖子4、帖子5和帖子6。
55.本说明书实施例中，由于社区中，大部分用户是不活跃的，他们往往只是浏览社区中的帖子，而不对帖子进行投票等操作，因此，根据帖子的浏览次数计算帖子的第一热度得分，能够提高计算出的帖子的第一热度得分的准确性。
56.在实际应用过程中，可以是定时去计算社区中各帖子的第一热度得分，并将各帖子的第一热度得分存储至预设数据库。后续，在需要获取某帖子的第一热度得分时，可以直
接从预设数据库中获取该帖子的第一热度得分。
57.其次，若未预先将各帖子的第一热度得分存储至预设数据库，后续，在需要获取某帖子的第一热度得分时，可以通过获取该帖子的第一热度数据，根据该第一热度数据计算该帖子的第一热度得分。
58.步骤206：根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第二目标用户的标签对应的帖子中选取第一目标帖子。
59.本说明书实施例中，在获取第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分后，可以按照得分由高到低的顺序对各帖子进行排序，然后根据排序结果，选取前预设名次的帖子作为第一目标帖子。
60.步骤207：将所述第一目标帖子推送给所述第一目标用户。
61.本说明书实施例中，具体可以通过将所述第一目标帖子推送给第一目标用户终端，例如第一目标用户的智能手机，以使第一目标用户通过该第一目标用户终端获取到第一目标帖子。
62.本说明书实施例采用上述技术方案，针对社区中的第一目标用户，在社区中确定出与该第一目标用户相似度最高的第二目标用户后，获取所述第二目标用户的标签对应的各帖子的第一热度得分；所述第一热度得分根据所述第一热度得分对应的帖子的第一热度数据计算得到；所述第一热度数据包括浏览次数和发帖时间；根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第二目标用户的标签对应的各帖子中选取第一目标帖子；将所述第一目标帖子推送给所述第一目标用户。基于此，由于根据帖子的浏览次数和发帖时间来计算帖子的第一热度得分，使得计算出的第一热度得分与帖子的实际热度更相符，进而在根据各帖子的第一热度得分向用户推荐帖子时，能够提高帖子的推荐结果的准确性。
63.优选的，所述第一热度数据还可以包括：投票数据、转发次数、收藏次数和评论次数。
64.本说明书实施例中，投票数据可以包括点赞次数和点踩次数，某帖子的点赞次数和点踩次数之和，称为该帖子的总投票次数。
65.优选的，本说明书实施例的方法中，可以是至少两种第一热度数据对所述第一热度得分的影响程度不同。
66.本说明书实施例中，某帖子的不同第一热度数据的数据量之间可能存在巨大差异，例如某帖子的浏览次数和转发次数之间往往存在巨大差异，此时，若设定浏览次数和转发次数对该帖子的第一热度得分的影响程度相同的话，将会造成浏览次数主导该帖子的第一热度得分。因此，为了避免某第一热度数据主导对应帖子的第一热度得分，提高帖子的第一热度得分的准确性，采用设置至少两种第一热度数据对所述第一热度得分的影响程度不同的方案。
67.优选的，步骤205：获取所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分之前，本说明书实施例的方法还可以包括：
68.针对所述第二目标用户的标签对应的任一帖子，获取所述任一帖子的第一热度数据。
69.令通过将所述投票数据代入威尔逊区间修正公式的下限后得到数值，乘以第一预
设系数，得到所述任一帖子的投票得分。
70.将所述浏览次数代入预设对数函数，得到所述任一帖子的浏览次数得分；所述预设对数函数的底数大于1。
71.令所述转发次数乘以第二预设系数，得到所述任一帖子的转发次数得分；所述第二预设系数小于所述第一预设系数；所述第二预设系数大于0。
72.令所述收藏次数乘以所述第二预设系数，得到所述任一帖子的收藏次数得分。
73.令所述评论次数除以第三预设系数，得到所述任一帖子的评论次数得分；所述第三预设系数大于所述第二预设系数。
74.根据所述投票数据，确定所述任一帖子的投票方向；所述投票数据包括点赞次数和点踩次数，若所述点赞次数大于所述点踩次数，则所述投票方向为1，若所述点赞次数等于所述点踩次数，则所述投票方向为0，若所述点赞次数小于所述点踩次数，则所述投票方向为-1。
75.计算所述发帖时间与预设时间的差值。
76.将所述投票方向和所述差值之积，与预设系数相乘，得到所述任一帖子的发帖时间得分。
77.计算所述投票得分、所述浏览次数得分、所述转发次数得分、所述收藏次数得分、所述评论次数得分与所述发帖时间得分之和，得到所述任一帖子的第一热度得分。
78.本说明书实施例中，可以采用如下计算公式计算帖子的第一热度得分：
[0079][0080]
其中，wb
score
为帖子的投票得分，其计算公式如下：
[0081][0082]
其中，该公式的用于乘以100的部分为威尔逊区间修正公式的下限，100为第一预设系数；为帖子的点赞次数与总投票次数之商，即该帖子的赞成比例；n为第二目标用户的标签对应的帖子的总数量；z
1-α
/2为对应预设置信水平的统计量，为常数，本说明书实施例中，预设置信水平可以取95％，此时，z
1-α
/2为1.96。
[0083]
其中，wb
views
为帖子的浏览次数，log
10
wb
views
为帖子的浏览次数得分；wb
forwards
为帖子的转发次数，帖子的转发次数得分等于该帖子的转发次数；wb
stars
为帖子的收藏次数，帖子的收藏次数得分等于该帖子的收藏次数；wb
comments
为帖子的评论次数，为帖子的评论次数得分；y为帖子的投票方向，ts为帖子的发帖时间与预设时间的差值，为帖子的发帖时间得分。
[0084]
优选的，所述标签集合中的标签分为第一类型标签和第二类型标签；所述第一类型标签为所述第一类型标签对应的用户发表的各帖子的标签；所述第二类型标签为所述第二类型标签对应的用户的个人标签。
[0085]
步骤206：根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第二目标用户的标签对应的帖子中选取第一目标帖子，具体可以包括：
[0086]
根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第一类型标签对应的帖子中选取第一帖子。
[0087]
根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第二类型标签对应的帖子中选取第二帖子。
[0088]
生成由所述第一帖子和所述第二帖子构成的所述第一目标帖子。
[0089]
本说明书实施例中，用户在社区中发表帖子时，可以从社区的标签库中为该帖子选择对应的标签，也可以从其他用户或社区管理员对应的标签中为该帖子选择对应的标签，还可以为该帖子自定义标签。用户为其发表的帖子设置的标签即为该用户的第一类型标签。
[0090]
以及，用户在首次登陆社区时，可以在该用户的个人主页的标签选择区域选择自己感兴趣的标签，也可以自定义自己感兴趣的标签，这些标签成为了该用户的个人标签。后续，用户再次登录社区时，可以在该用户的个人主页中更改自己的个人标签。
[0091]
本说明书实施例中，在选取第一目标帖子的具体过程中，可以首先将第二目标用户的标签按照第一类型标签和第二类型标签进行分类，然后，获取各第一类型标签对应的帖子，按照第一热度得分由高到低的顺序对第一类型标签对应的帖子进行排序，根据排序结果，从第一类型标签对应的帖子选取指定名次之前的帖子作为第一帖子。接下来，按照同样的方法选取出二帖子，各第一帖子和第二帖子便组成了第一目标帖子。
[0092]
优选的，本说明书实施例的方法，可以还包括：
[0093]
获取所述社区的各标签的第二热度得分。
[0094]
根据所述第二热度得分，在所述社区的各标签中选取目标标签。
[0095]
获取所述目标标签对应的帖子的第一热度得分。
[0096]
根据所述目标标签对应的帖子的第一热度得分，从所述目标标签对应的帖子中选取第二目标帖子。
[0097]
将所述第二目标帖子推送给所述第一目标用户。
[0098]
本说明书实施例中，标签的第二热度得分用于反映该标签的热度。在获取社区的各标签的第二热度得分后，可以选取第二热度得分最高的标签作为目标标签，也可以按照第二热度得分由高到低的顺序对社区的各标签进行排序，然后选取前预设名次的标签作为目标标签。若目标标签的数量是一个，可以按照第二目标帖子选取规则，在目标标签对应的各帖子中选取第二目标帖子；若目标标签的数量是多个，可以是按照第二目标帖子选取规则，在各目标标签对应的帖子中选取第二目标帖子，例如目标标签包括标签1、标签2和标签3，标签1对应的帖子有帖子1和帖子2，标签2对应的帖子有帖子3，标签3对应的帖子有帖子4和帖子5，因此，可以按照第二目标帖子选取规则，在帖子1-帖子5，这五个帖子中选取第二目标帖子；以及，若目标标签的数量是多个，还可以是针对每个目标标签对应的各帖子，按照第二目标帖子选取规则，分别进行第二目标帖子的选取，例如，假定目标标签包括标签1、标签2和标签3，则按照第二目标帖子选取规则，在标签1对应的各帖子中选取第二目标帖子，然后，按照第二目标帖子选取规则，在标签2对应的各帖子中选取第二目标帖子，最后，按照第二目标帖子选取规则，在标签3对应的各帖子中选取第二目标帖子。
[0099]
其中，第二目标帖子选取规则具体可以是按照第一热度得分由高到低的顺序对各帖子进行排序，然后选取前预设名次的帖子作为第二目标帖子；第二目标帖子选取规则具体还可以是选取第一热度得分最高的帖子作为第二目标帖子。
[0100]
本发明实施例采用上述方案，通过将社区中的热门标签下的帖子推荐给用户，使得用户能够获取到除符合自己兴趣之外的其他推荐信息，提高了用户获取信息的丰富性。
[0101]
优选的，所述获取所述社区的各标签的第二热度得分，具体可以包括：
[0102]
针对所述社区的各标签中的任一标签，获取所述任一标签在预设时间段内的第二热度数据；所述第二热度数据包括新增帖子数量、新增评论次数、新增投票数据和新增浏览次数。
[0103]
获取各第二热度数据分别对应的权重值。
[0104]
根据所述权重值和所述第二热度数据，计算所述任一标签的第二热度得分。
[0105]
本说明书实施例中，所述新增投票数据具体可以包括新增点赞次数和新增点踩次数。
[0106]
所述根据所述权重值和所述第二热度数据，计算所述任一标签的第二热度得分，具体可以包括：
[0107]
将所述第二热度数据代入如下计算公式，得到所述任一标签的第二热度得分：
[0108]
第二热度得分＝6*新增帖子数量+2*新增评论次数+新增点赞次数+新增点踩次数+新增浏览次数。
[0109]
图3是本发明实施例提供的一种社区中帖子的推荐装置的结构示意图。如图3所示，本装置包括：
[0110]
用户标签获取模块31，用于获取社区中各用户的标签集合；所述标签集合中包含多个标签；每个所述标签均对应至少一个帖子。
[0111]
共同标签数量计算模块32，用于针对所述各用户中的第一目标用户，基于所述各用户的标签集合，分别计算所述第一目标用户与所述各用户中的其他用户之间的共同标签数量。
[0112]
相似度计算模块33，用于基于所述共同标签数量，分别计算所述第一目标用户与所述其他用户之间的相似度。
[0113]
第二目标用户选取模块34，用于在所述其他用户中选取出相似度最高的第二目标用户。
[0114]
第一热度得分获取模块35，用户获取所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分；所述第一热度得分根据所述第一热度得分对应的帖子的第一热度数据计算得到；所述第一热度数据包括浏览次数和发帖时间。
[0115]
第一目标帖子选取模块36，用于根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第二目标用户的标签对应的帖子中选取第一目标帖子。
[0116]
第一目标帖子推送模块37，用于将所述第一目标帖子推送给所述第一目标用户。
[0117]
优选的，所述第一热度数据还可以包括：投票数据、转发次数、收藏次数和评论次数。
[0118]
优选的，本说明书实施例的装置中，可以是至少两种第一热度数据对所述第一热度得分的影响程度不同。
[0119]
优选的，本说明书实施例的装置还可以包括：第一热度得分计算模块，用于：
[0120]
针对所述第二目标用户的标签对应的任一帖子，获取所述任一帖子的第一热度数据；
[0121]
令通过将所述投票数据代入威尔逊区间修正公式的下限后得到数值，乘以第一预设系数，得到所述任一帖子的投票得分。
[0122]
将所述浏览次数代入预设对数函数，得到所述任一帖子的浏览次数得分；所述预设对数函数的底数大于1。
[0123]
令所述转发次数乘以第二预设系数，得到所述任一帖子的转发次数得分；所述第二预设系数小于所述第一预设系数；所述第二预设系数大于0。
[0124]
令所述收藏次数乘以所述第二预设系数，得到所述任一帖子的收藏次数得分。
[0125]
令所述评论次数除以第三预设系数，得到所述任一帖子的评论次数得分；所述第三预设系数大于所述第二预设系数。
[0126]
根据所述投票数据，确定所述任一帖子的投票方向；所述投票数据包括点赞次数和点踩次数，若所述点赞次数大于所述点踩次数，则所述投票方向为1，若所述点赞次数等于所述点踩次数，则所述投票方向为0，若所述点赞次数小于所述点踩次数，则所述投票方向为-1。
[0127]
计算所述发帖时间与预设时间的差值。
[0128]
将所述投票方向和所述差值之积，与预设系数相乘，得到所述任一帖子的发帖时间得分。
[0129]
计算所述投票得分、所述浏览次数得分、所述转发次数得分、所述收藏次数得分、所述评论次数得分与所述发帖时间得分之和，得到所述任一帖子的第一热度得分。
[0130]
优选的，所述标签集合中的标签分为第一类型标签和第二类型标签；所述第一类型标签为所述第一类型标签对应的用户发表的各帖子的标签；所述第二类型标签为所述第二类型标签对应的用户的个人标签。
[0131]
第一目标帖子选取模块36，具体可以用于：
[0132]
根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第一类型标签对应的帖子中选取第一帖子。
[0133]
根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第二类型标签对应的帖子中选取第二帖子。
[0134]
生成由所述第一帖子和所述第二帖子构成的所述第一目标帖子。
[0135]
优选的，本说明书实施例的装置还可以包括：
[0136]
第二热度得分获取模块，用于获取所述社区的各标签的第二热度得分。
[0137]
目标标签选取模块，用于根据所述第二热度得分，在所述社区的各标签中选取目标标签。
[0138]
第一热度得分获取模块，用于获取所述目标标签对应的帖子的第一热度得分。
[0139]
第二目标帖子选取模块，用于根据所述目标标签对应的帖子的第一热度得分，从所述目标标签对应的帖子中选取第二目标帖子。
[0140]
第二目标帖子推送模块，用于将所述第二目标帖子推送给所述第一目标用户。
[0141]
优选的，第二热度得分获取模块，具体包括：
[0142]
第二热度数据获取子模块，用于针对所述社区的各标签中的任一标签，获取所述任一标签在预设时间段内的第二热度数据；所述第二热度数据包括新增帖子数量、新增评论次数、新增投票数据和新增浏览次数。
[0143]
权重值获取子模块，用于获取各第二热度数据分别对应的权重值。
[0144]
第二热度得分计算子模块，用于根据所述权重值和所述第二热度数据，计算所述任一标签的第二热度得分。
[0145]
优选的，所述新增投票数据包括新增点赞次数和新增点踩次数。第二热度得分计算子模块，具体用于：
[0146]
将所述第二热度数据代入如下计算公式，得到所述任一标签的第二热度得分：
[0147]
第二热度得分＝6*新增帖子数量+2*新增评论次数+新增点赞次数+新增点踩次数+新增浏览次数。
[0148]
图4是本发明实施例提供的一种社区中帖子的推荐设备结构示意图。如图4所示，设备400可以包括：
[0149]
至少一个处理器410；以及，
[0150]
与所述至少一个处理器通信连接的存储器430；其中，
[0151]
所述存储器430存储有可被所述至少一个处理器410执行的指令420，所述指令被所述至少一个处理器410执行，以使所述至少一个处理器410能够：
[0152]
获取社区中各用户的标签集合；所述标签集合中包含多个标签；每个所述标签均对应至少一个帖子；
[0153]
针对所述各用户中的第一目标用户，基于所述各用户的标签集合，分别计算所述第一目标用户与所述各用户中的其他用户之间的共同标签数量；
[0154]
基于所述共同标签数量，分别计算所述第一目标用户与所述其他用户之间的相似度；
[0155]
在所述其他用户中选取出相似度最高的第二目标用户；
[0156]
获取所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分；所述第一热度得分根据所述第一热度得分对应的帖子的第一热度数据计算得到；所述第一热度数据包括浏览次数和发帖时间；
[0157]
根据所述第二目标用户的标签对应的帖子的第一热度得分，从所述第二目标用户的标签对应的帖子中选取第一目标帖子；
[0158]
将所述第一目标帖子推送给所述第一目标用户。
[0159]
对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
[0160]
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0161]
本发明各实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，各
实施例中记载的技术特征可以进行替换或者组合。
[0162]
本发明各实施例种装置及终端中的模块和子模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
[0163]
本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或子模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个子模块或模块可以结合或者可以集成到另一个模块，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0164]
作为分离部件说明的模块或子模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块或子模块的部件可以是或者也可以不是物理模块或子模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块或子模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块或子模块来实现本实施例方案的目的。
[0165]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或子模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块或子模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块或子模块集成在一个模块中。上述集成的模块或子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或子模块的形式实现。
[0166]
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0167]
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件单元，或者二者的结合来实施。软件单元可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0168]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0169]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。