内容推荐方法、作者模型的生成方法、装置及电子设备与流程

本公开涉及人工智能中的数据处理、深度学习，尤其涉及一种内容推荐方法、作者模型的生成方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、相关技术中，推荐系统在对新发布的内容进行推荐时通常采用显式关注、隐式关注两种方式进行试探，需要用到显式关注信息以及内容消费共现信息，寻找对当前作者或内容感兴趣的用户进行内容推荐。但对于新作者，由于推荐系统无法收集到显式关注信息以及内容消费共现信息等历史信息，因此导致新作者发布的新资源无法准确曝光给用户，存在曝光不足和准确性问题。

技术实现思路

1、提供了一种内容推荐方法、作者模型的生成方法、装置及电子设备。

2、根据第一方面，提供了一种内容推荐方法，包括：获取目标用户关注的作者的第一作者向量；获取待推荐作者的第二作者向量；根据所述第一作者向量和所述第二作者向量，将与所述目标用户关注的作者相似的所述待推荐作者确定为目标待推荐作者；以及将所述目标待推荐作者发布的内容推荐给所述目标用户。

3、根据第二方面，提供了一种作者模型的生成方法，包括：获取相同垂类样本作者发布的内容的样本特征向量；获取相同垂类样本作者之间的相似度；以及根据所述样本特征向量和所述相同垂类样本作者之间的相似度，对待训练的作者模型进行训练，以生成作者模型，所述作者模型用于生成目标用户关注的作者的第一作者向量和待推荐作者的第二作者向量，所述第一作者向量和所述第二作者向量用于在所述待推荐作者中确定与所述目标用户关注的作者相似的目标待推荐作者。

4、根据第三方面，提供了一种内容推荐装置，包括：第一获取模块，用于获取目标用户关注的作者的第一作者向量；第二获取模块，用于获取待推荐作者的第二作者向量；确定模块，用于根据所述第一作者向量和所述第二作者向量，将与所述目标用户关注的作者相似的所述待推荐作者确定为目标待推荐作者；以及推荐模块，用于将所述目标待推荐作者发布的内容推荐给所述目标用户。

5、根据第四方面，提供了一种作者模型的生成装置，包括：第五获取模块，用于获取相同垂类样本作者发布的内容的样本特征向量；第六获取模块，用于获取相同垂类样本作者之间的相似度；以及第二训练模块，用于根据所述样本特征向量和所述相同垂类样本作者之间的相似度，对待训练的作者模型进行训练，以生成作者模型，所述作者模型用于生成目标用户关注的作者的第一作者向量和待推荐作者的第二作者向量，所述第一作者向量和所述第二作者向量用于在所述待推荐作者中确定与所述目标用户关注的作者相似的目标待推荐作者。

6、根据第五方面，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本公开第一方面所述的内容推荐方法，或者执行本公开第二方面所述的作者模型的生成方法。

7、根据第六方面，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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据本公开第一方面所述的内容推荐方法，或者执行本公开第二方面所述的作者模型的生成方法。

8、根据第七方面，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根据本公开第一方面所述内容推荐方法的步骤，或者实现根据本公开第二方面所述作者模型的生成方法的步骤。

9、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。

技术特征：

1.一种内容推荐方法，包括：

2.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其中，所述获取目标用户关注的作者的第一作者向量，包括：

3.根据权利要求2所述的内容推荐方法，其中，所述根据所述第一特征向量获取所述第一作者向量，包括：

4.根据权利要求3所述的内容推荐方法，还包括：

5.根据权利要求4所述的内容推荐方法，其中，所述获取相同垂类样本作者之间的相似度，包括：

6.根据权利要求5所述的内容推荐方法，其中，所述根据所述正反馈行为生成所述相同垂类样本作者之间的相似度，包括：

7.一种作者模型的生成方法，包括：

8.根据权利要求7所述的生成方法，其中，所述获取相同垂类样本作者之间的相似度，包括：

9.根据权利要求8所述的生成方法，其中，所述根据所述正反馈行为生成所述相同垂类样本作者之间的相似度，包括：

10.一种内容推荐装置，包括：

11.根据权利要求10所述的内容推荐装置，其中，所述第一获取模块包括：

12.根据权利要求11所述的内容推荐装置，其中，所述第二获取单元进一步用于：

13.根据权利要求12所述的内容推荐装置，还包括：

14.根据权利要求13所述的内容推荐装置，其中，所述第四获取模块包括：

15.根据权利要求14所述的内容推荐装置，其中，所述第一生成单元进一步用于：

16.一种作者模型的生成装置，包括：

17.根据权利要求16所述的内容推荐装置，其中，所述第六获取模块包括：

18.根据权利要求17所述的内容推荐装置，其中，所述第二生成单元进一步用于：

19.一种电子设备，包括：

20.一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1-6中任一项所述的方法，或者执行根据权利要求7-9中任一项所述的方法。

21.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述方法的步骤，或者实现根据权利要求7-9中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开提供了内容推荐方法、作者模型的生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域中的数据处理、深度学习技术领域。其中方法为：获取目标用户关注的作者的第一作者向量；获取待推荐作者的第二作者向量；根据所述第一作者向量和所述第二作者向量，将与所述目标用户关注的作者相似的所述待推荐作者确定为目标待推荐作者；以及将所述目标待推荐作者发布的内容推荐给所述目标用户。通过确定与目标用户关注的作者相似的待推荐作者，进而确定了目标用户可能感兴趣的新作者，并将该新作者发布的新内容推荐给目标用户，使得新作者发布的新资源可以准确曝光给用户，解决了曝光不足和准确性问题。

技术研发人员：尹华西,卢玉奇
受保护的技术使用者：百度在线网络技术（北京）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12