CN107122397A - 内容推荐方法及装置 - Google Patents

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李天赐
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Abstract

本发明提供一种内容推荐方法及装置,该方法包括:接收根据用户搜索行为生成的内容分类推荐信息;该内容分类推荐信息包括至少一项内容分类;为当前用户订阅该内容分类。本发明通过订阅根据用户搜索行为所推荐的内容分类,使得产品可以主动持续地在订阅页面向用户推荐根据用户搜索行为优化推荐的资讯内容,提高推荐准确率的同时保障了推荐的频率,从而大幅提升了产品的资讯分发量。

Description

内容推荐方法及装置
技术领域
本申请涉及搜索技术领域,具体涉及一种内容推荐方法及装置。
背景技术
目前搜索产品中的搜索业务和资讯业务通常是完全割裂的,搜索业务是独立的用户主动行为模式,资讯业务是独立的产品主动行为模式,两者相互独立。
资讯内容的推荐仅依赖于后台的兴趣推荐算法,用户偏好的建立需要很长时间,推荐内容并不准确,没有利用搜索业务所获得的用户相关的信息。并且由于现有资讯的分类方式是根据资讯内容划分类型,是用同一种分类方式适用到所有用户的方法,划分颗粒非常粗,不能准确覆盖用户个人的需求,难以提升用户对内容的接受度。
对于上述问题,一种解决的思路是在显示搜索结果的同时显示根据本次搜索所推荐的资讯内容,但该类解决方案的缺陷在于仅能在用户每进行一次搜索时才能对用户推荐一次资讯内容,并且在搜索结果显示页面中,用户对搜索结果的关注度显著高于对推荐内容的关注度,因此该类解决方案对产品资讯分发量的提升非常有限,无法充分利用搜索业务所获得的用户相关的信息。
发明内容
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足,期望提供一种充分利用搜索业务获得的用户相关的信息提升资讯业务中个性化内容推荐的准确度,以提升产品的资讯分发量的内容推荐方法及装置。
第一方面,本发明提供一种内容推荐方法,该方法包括:
接收根据用户搜索行为生成的内容分类推荐信息;该内容分类推荐信息包括至少一项内容分类;
为当前用户订阅该内容分类。
第二方面,本发明提供一种内容推荐装置,该装置包括:
搜索单元,配置用于进行搜索,以供服务端获取当前用户的搜索行为;
搜索反馈信息接收单元,配置用于接收服务端根据用户搜索行为生成的内容分类推荐信息;该内容分类推荐信息包括至少一项内容分类;
内容推荐单元,配置用于为当前用户订阅该内容分类;
内容显示单元,配置用于获取所订阅的内容分类的相关内容并显示。
第三方面,本发明还提供一种设备,包括一个或多个处理器和存储器,其中存储器包含可由该一个或多个处理器执行的指令以使得该一个或多个处理器执行根据本发明各实施例提供的内容推荐方法。
第四方面,本发明还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质,该计算机程序使计算机执行根据本发明各实施例提供的内容推荐方法。
本发明诸多实施例提供的内容推荐方法及装置通过订阅根据用户搜索行为所推荐的内容分类,使得产品可以主动持续地在订阅页面向用户推荐根据用户搜索行为优化推荐的资讯内容,提高推荐准确率的同时保障了推荐的频率(远高于在搜索结果页面显示的频率),从而大幅提升了产品的资讯分发量;
本发明一些实施例提供的内容推荐方法及装置进一步提供了两种订阅模式:一种在搜索结果页面中显示推荐订阅所推荐内容分类的推荐订阅组件,为用户保留了选择权的同时也可以令用户自行订阅其感兴趣但后台分析算法可能认为优先级相对不高的内容分类;另一种直接为用户订阅后台分析算法认为优先级较高的内容分类,减少了用户订阅的手动操作;
本发明一些实施例提供的内容推荐方法及装置进一步通过推荐根据各类不同用户搜索行为得到的内容分类,全方位覆盖用户可能感兴趣的内容分类;
本发明一些实施例提供的内容推荐方法及装置进一步通过将用户对内容分类的编辑行为发送至服务端以供优化用户画像,进一步提高对用户推荐策略的准确性;
本发明一些实施例提供的内容推荐方法及装置进一步通过在产品首页以标签作为所有内容的切换单位显示所推荐的内容,进一步提高了推荐的频率,以及产品的资讯分发量;
本发明一些实施例提供的内容推荐方法及装置进一步通过以聚合卡片的模块化组件聚合推荐同一内容分类的多元化类别的内容,进一步提升了推荐的频率,以及产品的资讯分发量。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1为本发明一实施例提供的内容推荐方法的流程图。
图2为图1所示方法的一种优选实施方式的流程图。
图3为图1所示方法的一种优选实施方式的流程图。
图4为图2或图3所示方法的优选实施方式中产品首页的框架示意图。
图5为图1所示方法的一种优选实施方式的流程图。
图6为图1所示方法的一种优选实施方式的流程图。
图7为本发明一实施例提供的内容推荐装置的结构示意图。
图8为本发明一实施例提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1为本发明一实施例提供的内容推荐方法的流程图。
如图1所示,在本实施例中,本发明提供的内容推荐方法包括:
S10:接收根据用户搜索行为生成的内容分类推荐信息。其中,该内容分类推荐信息包括至少一项内容分类。
S30:为当前用户订阅该内容分类。
在步骤S10中,用户搜索行为可以是以下任意的一种或多种:当前用户的本次搜索行为;当前用户的历史搜索行为;当前用户所属用户分类下各用户的搜索行为,例如,中老年用户的搜索行为等;与当前用户具备同一属性的各用户的搜索行为,例如,对军事感兴趣的用户的搜索行为等;当前时段所有用户的热门搜索行为。在更多实施例中,也可以配置为根据不同需求所筛选的不同类型的用户搜索行为。
内容分类推荐信息可以仅包括一项推荐优先级最高的内容分类,也可以包括多项内容分类,具体数量可根据实际需求进行配置。内容分类的种类与上述用户搜索行为相关。例如,当用户搜索行为包括当前用户的本次搜索行为,以及当前时段所有用户的热门搜索行为时,根据当前用户搜索的“胡歌”,则可能会向当前用户推荐与“胡歌”相关且当前热门的“琅琊榜”作为一项内容分类。
在步骤S30中,可以根据实际需求配置各种不同的订阅方式对步骤S10中所获取的内容分类进行订阅,或选择性订阅。以下将结合图2具体介绍一种由当前用户选择订阅的被动订阅模式,以及结合图3具体介绍一种直接为当前用户订阅的主动订阅模式,在更多实施例中,还可根据不同的需求配置更多不同方式的订阅模式,可实现相同的技术效果。
上述实施例通过订阅根据用户搜索行为所推荐的内容分类,使得产品可以主动持续地在订阅页面向用户推荐根据用户搜索行为优化推荐的资讯内容,提高推荐准确率的同时保障了推荐的频率(远高于在搜索结果页面显示的频率),从而大幅提升了产品的资讯分发量。
图2为图1所示方法的一种优选实施方式的流程图。
如图2所示,在一优选实施例中,步骤S30包括:
S301:在搜索结果页面中显示推荐订阅内容分类的推荐订阅组件;
S302:响应于点击该推荐订阅组件,在订阅页面中添加对应内容分类的分类订阅组件;
S305:响应于点击或滑动至该分类订阅组件,获取该内容分类的相关内容并显示。
具体地,在本实施例中,推荐订阅组件为订阅按钮,订阅页面为产品首页,分类订阅组件为标签(tag),在更多实施例中可根据实际需求将推荐订阅组件配置为其它本领域常用的交互组件,将订阅页面配置为产品中不同位置或路径的页面,以及,将分类订阅组件配置为其它本领域常用的选择性切换组件。
在上述被动订阅模式中,前述步骤S10所接收的内容分类推荐信息通常包括多项内容分类(也可以仅包括一项内容分类),从而在步骤S301中显示所推荐的多项内容分类的订阅按钮以供用户选择,提高用户订阅的几率。
例如,在步骤S301中,在搜索结果页面中分别显示推荐订阅“金融”、“房产”、“汽车”的订阅按钮;
步骤S302中,当用户点击任一订阅按钮时,例如内容分类为“汽车”的订阅按钮,响应于该点击操作,在首页中添加“汽车”的标签;
步骤S305中,当用户在首页中点击或滑动至“汽车”标签时,响应于该点击或滑动操作,获取“汽车”分类的相关内容,并在内容显示框架中进行显示。
上述实施例提供了一种被动订阅模式,在搜索结果页面中显示推荐订阅所推荐内容分类的推荐订阅组件,为用户保留了选择权的同时也可以令用户自行订阅其感兴趣但后台分析算法可能认为优先级相对不高的内容分类。
上述实施例还进一步通过推荐根据各类不同用户搜索行为得到的内容分类,全方位覆盖用户可能感兴趣的内容分类。
图3为图1所示方法的另一种优选实施方式的流程图。
如图3所示,在另一种优选实施方式中,步骤S30包括:
S304:在订阅页面中添加该内容分类的分类订阅组件;
S305:响应于点击或滑动至该分类订阅组件,获取该内容分类的相关内容并显示。
在本实施例中,订阅页面同样为产品首页,分类订阅组件同样为标签(tag),在更多实施例中可根据实际需求采用不同配置。
在上述主动订阅模式中,前述步骤S10所接收的内容分类推荐信息通常包括较少项数的内容分类(例如1-2项,但根据实际需求也可配置更多项数的内容分类),从而避免在步骤S304中主动为当前用户订阅数量过多、推荐类别不够精准的内容分类而降低用户体验。
例如,在步骤S10所接收的内容分类推荐信息中仅包括“金融”一项内容分类,在步骤S304中,直接为当前用户在主页中添加“金融”标签,在步骤S305中,当用户在首页中点击或滑动至“金融”标签时,响应于该点击或滑动操作,获取“金融”分类的相关内容,并在内容显示框架中进行显示。
上述实施例提供了一种主动订阅模式,直接为用户订阅后台分析算法认为优先级较高的内容分类,减少了用户订阅的手动操作。
图4为图2或图3所示方法的优选实施方式中产品首页的框架示意图。
如图4所示,在本实施例中,作为订阅页面的产品首页仅包括搜索栏、分类标签栏和内容显示栏。内容显示栏所显示的所有内容均以分类标签栏中的各标签作为分类的切换显示单元。
搜索栏作为搜索功能入口供用户进行搜索,分类标签栏用于切换内容显示栏所显示的内容分类。响应于当前用户的点击标签操作或滑动操作,执行上述步骤S305,即可显示根据用户搜索行为所推荐的内容。
本领域技术人员可知晓图4所示框架仅为示例性框架,在更多实施例中,可根据实际需求配置不同形状、布局的框架,只要框架中各组件的功能不变即可实现相同的技术效果。
图5为图1所示方法的一种优选实施方式的流程图。
如图5所示,在一优选实施例中,步骤S30之前还包括:
S20:根据预配置的策略在该内容分类推荐信息包括的各内容分类中进行筛选。
具体地,该预配置的策略可根据实际需求选择性配置,例如去除与用户主动添加标签的内容分类相同的内容分类,或,根据当前用户目前订阅的内容分类的数量筛选在步骤S30中为当前用户订阅的内容分类的数量。
例如,步骤S10所接收的内容分类推荐信息包括三项内容分类,当前用户目前订阅的内容分类的数量不超过3项时,不作筛选;当前用户目前订阅的内容分类的数量为4-6项时,筛选出推荐优先级较高的两项;当前用户目前订阅的内容分类的数量超过6项时,筛选出推荐优先级最高的一项,等。
上述策略仅作为示例性筛选策略,在更多实施例中可根据实际需求配置不同种类、根据不同类型属性进行筛选的策略,可实现相同的技术效果。
上述实施例进一步通过在产品首页以标签作为所有内容的切换单位显示所推荐的内容,进一步提高了推荐的频率,以及产品的资讯分发量。
图6为图1所示方法的一种优选实施方式的流程图。
如图6所示,在一优选实施例中,步骤S30之后进一步还包括:
S40:记录当前用户对该分类订阅组件的编辑操作并发送至服务端,以供优化用户画像及进行相关运营操作。
具体地,当前用户可以对图4所示分类标签栏(或其它类型的框架)中的各标签进行重新排序、删除、添加等不同编辑操作,将该编辑操作发送至服务端,可供服务端通过各类算法进一步优化当前用户的用户画像,从而为当前用户推荐更为精准的内容分类,以及进行其它与用户感兴趣相关的各类运营操作。
上述实施例进一步通过将用户对内容分类的编辑行为发送至服务端以供优化用户画像,进一步提高对用户推荐策略的准确性。
在一优选实施例中,上述步骤S305中,获取该内容分类的相关内容并显示具体包括:获取该内容分类的相关的若干类别的内容入口,并聚合在同一聚合组件中显示。
具体地,如图4所示的内容显示栏,不适用于显示多种不同类别的内容,并且所显示的内容数量有限,用户需要滑动显示列表逐步获取更多的内容。
在本实施例中,聚合组件为聚合卡片,上述若干类别包括以下至少两项类别:百科、视频、小说、贴吧、关键词,从而可以将各类别的内容入口集成在最便捷的位置以供用户访问。
在更多实施例中,可根据实际需求配置不同类型的聚合组件,并在其中集成不同种类的类别作为内容入口。
上述实施例进一步通过以聚合卡片的模块化组件聚合推荐同一内容分类的多元化类别的内容,进一步提升了推荐的频率,以及产品的资讯分发量。
图7为本发明一实施例提供的内容推荐装置的结构示意图。图7所示的内容推荐装置可对应执行图1-6所示的任一方法。
如图7所示,在本实施例中,本发明提供的一种内容推荐装置10包括搜索单元11、搜索反馈信息接收单元13、内容推荐单元15和内容显示单元17。
搜索单元11配置用于进行搜索,以供服务端20获取当前用户的搜索行为。服务端20汇集若干用户的搜索行为,可以得到上述图1所示方法中所描述的各不同种类的用户搜索行为。
搜索反馈信息接收单元13配置用于接收服务端20根据用户搜索行为生成的内容分类推荐信息。该内容分类推荐信息包括至少一项内容分类。
内容推荐单元15配置用于为当前用户订阅该内容分类。
内容显示单元17配置用于获取所订阅的内容分类的相关内容并显示。
在一优选实施例中,内容推荐单元15进一步配置用于在搜索结果页面中显示推荐订阅该内容分类的推荐订阅组件;以及,响应于点击该推荐订阅组件,在订阅页面中添加对应内容分类的分类订阅组件。
内容显示单元17进一步配置用于响应于点击或滑动至该分类订阅组件,获取该内容分类的相关内容并显示。
本实施例中内容推荐单元15和内容显示单元17所执行的被动订阅模式可参考上述图2所示的方法,此处不再赘述。
在一优选实施例中,内容推荐单元15进一步配置用于在订阅页面中添加该内容分类的分类订阅组件。
内容显示单元17进一步配置用于响应于点击或滑动至该分类订阅组件,获取该内容分类的相关内容并显示。
本实施例中内容推荐单元15和内容显示单元17所执行的主动订阅模式可参考上述图3所示的方法,此处不再赘述。
在一优选实施例中,内容推荐单元15进一步配置用于根据预配置的策略在该内容分类推荐信息包括的各内容分类中进行筛选。本实施例中内容推荐单元15所执行的筛选机制可参考上述图5所示的方法,此处不再赘述。
在一优选实施例中,内容显示单元17进一步配置用于记录当前用户对该分类订阅组件的编辑操作并发送至服务端,以供优化用户画像及进行相关运营操作。本实施例中内容推荐单元17所执行的反馈机制可参考上述图6所示的方法,此处不再赘述。
在一优选实施例中,内容显示单元17进一步配置用于将产品首页中的所有内容均以标签(tag)作为分类的切换显示单元。
在一优选实施例中,内容显示单元17进一步配置用于获取该内容分类的相关的若干类别的内容入口,并聚合在聚合卡片组件中显示。
图8为本发明一实施例提供的一种设备的结构示意图。
如图8所示,作为另一方面,本申请还提供了一种设备800,包括一个或多个中央处理单元(CPU)801,其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM803中,还存储有设备800操作所需的各种程序和数据。CPU801、ROM802以及RAM803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
以下部件连接至I/O接口805:包括键盘、鼠标等的输入部分806;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807;包括硬盘等的存储部分808;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器810上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。
特别地,根据本公开的实施例,上述任一实施例描述的内容推荐方法可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序,所述计算机程序包含用于执行内容推荐方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质811被安装。
作为又一方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是上述实施例的装置中所包含的计算机可读存储介质;也可以是单独存在,未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序,该程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的内容推荐方法。
附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这根据所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以通过执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以通过专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中,例如,各所述单元可以是设置在计算机或移动智能设备中的软件程序,也可以是单独配置的硬件装置。其中,这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离本申请构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (19)

1.一种内容推荐方法,其特征在于,所述方法包括:
接收根据用户搜索行为生成的内容分类推荐信息;所述内容分类推荐信息包括至少一项内容分类;
为当前用户订阅所述内容分类。
2.根据权利要求1所述的内容推荐方法,其特征在于,所述为当前用户订阅所述内容分类包括:
在搜索结果页面中显示推荐订阅所述内容分类的推荐订阅组件;
响应于点击所述推荐订阅组件,在订阅页面中添加对应内容分类的分类订阅组件;
响应于点击或滑动至所述分类订阅组件,获取所述内容分类的相关内容并显示。
3.根据权利要求1所述的内容推荐方法,其特征在于,所述为当前用户订阅所述内容分类包括:
在订阅页面中添加所述内容分类的分类订阅组件;
响应于点击或滑动至所述分类订阅组件,获取所述内容分类的相关内容并显示。
4.根据权利要求1-3任一项所述的内容推荐方法,其特征在于,所述用户搜索行为包括以下至少一项:当前用户的本次搜索行为,当前用户的历史搜索行为,当前用户所属用户分类下各用户的搜索行为,与当前用户具备同一属性的各用户的搜索行为,当前时段所有用户的热门搜索行为。
5.根据权利要求1-3任一项所述的内容推荐方法,其特征在于,所述为当前用户订阅所述内容分类之前还包括:
根据预配置的策略在所述内容分类推荐信息包括的各内容分类中进行筛选。
6.根据权利要求2或3所述的内容推荐方法,其特征在于,所述为当前用户订阅所述内容分类之后还包括:
记录当前用户对所述分类订阅组件的编辑操作并发送至服务端,以供优化用户画像及进行相关运营操作。
7.根据权利要求2或3所述的内容推荐方法,其特征在于,所述订阅页面为产品首页,所述分类订阅组件为标签(tag)。
8.根据权利要求7所述的内容推荐方法,其特征在于,所述产品首页中的所有内容均以标签(tag)作为分类的切换显示单元。
9.根据权利要求2或3所述的内容推荐方法,其特征在于,所述获取所述内容分类的相关内容并显示包括:
获取所述内容分类的相关的若干类别的内容入口,并聚合在同一聚合组件中显示。
10.根据权利要求9所述的内容推荐方法,其特征在于,所述聚合组件为聚合卡片,所述类别包括以下至少两项:百科、视频、小说、贴吧、关键词。
11.一种内容推荐装置,其特征在于,所述装置包括:
搜索单元,配置用于进行搜索,以供服务端获取当前用户的搜索行为;
搜索反馈信息接收单元,配置用于接收所述服务端根据用户搜索行为生成的内容分类推荐信息;所述内容分类推荐信息包括至少一项内容分类;
内容推荐单元,配置用于为当前用户订阅所述内容分类;
内容显示单元,配置用于获取所订阅的内容分类的相关内容并显示。
12.根据权利要求11所述的内容推荐装置,其特征在于,所述内容推荐单元进一步配置用于在搜索结果页面中显示推荐订阅所述内容分类的推荐订阅组件;以及,响应于点击所述推荐订阅组件,在订阅页面中添加对应内容分类的分类订阅组件;
所述内容显示单元进一步配置用于响应于点击或滑动至所述分类订阅组件,获取所述内容分类的相关内容并显示。
13.根据权利要求11所述的内容推荐装置,其特征在于,所述内容推荐单元进一步配置用于在订阅页面中添加所述内容分类的分类订阅组件;
所述内容显示单元进一步配置用于响应于点击或滑动至所述分类订阅组件,获取所述内容分类的相关内容并显示。
14.根据权利要求11-13任一项所述的内容推荐装置,其特征在于,所述内容推荐单元进一步配置用于根据预配置的策略在所述内容分类推荐信息包括的各内容分类中进行筛选。
15.根据权利要求12或13所述的内容推荐装置,其特征在于,所述内容显示单元进一步配置用于记录当前用户对所述分类订阅组件的编辑操作并发送至服务端,以供优化用户画像及进行相关运营操作。
16.根据权利要求12或13所述的内容推荐装置,其特征在于,所述订阅页面为产品首页,所述分类订阅组件为标签(tag),所述内容显示单元进一步配置用于将所述产品首页中的所有内容均以标签(tag)作为分类的切换显示单元。
17.根据权利要求12或13所述的内容推荐装置,其特征在于,所述内容显示单元进一步配置用于获取所述内容分类的相关的若干类别的内容入口,并聚合在聚合卡片组件中显示;所述类别包括以下至少两项:百科、视频、小说、贴吧、关键词。
18.一种设备,其特征在于,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1-10中任一项所述的方法。
19.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108924034A (zh) * 2018-06-20 2018-11-30 郑州村村联网络技术有限公司 用于即时通讯应用软件的联系人推荐方法及装置
CN109241404A (zh) * 2018-08-13 2019-01-18 中国平安人寿保险股份有限公司 一种信息分享方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN109788322A (zh) * 2019-01-03 2019-05-21 百度在线网络技术(北京)有限公司 视频信息推送方法、装置、设备及存储介质
CN111163324A (zh) * 2019-12-14 2020-05-15 北京字节跳动网络技术有限公司 信息处理方法、装置和电子设备
CN113839987A (zh) * 2021-08-24 2021-12-24 广州市瑞立德信息***有限公司 一种基于消息队列的消息分发方法、门禁***及存储介质
WO2023109323A1 (zh) * 2021-12-16 2023-06-22 北京字节跳动网络技术有限公司 一种订阅内容处理方法、装置、计算机设备及存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102129452A (zh) * 2011-03-04 2011-07-20 李丽平 未来信息获取***及获取方法
CN102831543A (zh) * 2012-09-19 2012-12-19 河南锐之旗信息技术有限公司 一种电子商务推荐方法
US20130262431A1 (en) * 2012-03-27 2013-10-03 Roku, Inc. Method and Apparatus for Identifying and Recommending Content
CN103618668A (zh) * 2013-12-18 2014-03-05 清华大学 微博推送、接收方法及装置
CN105045837A (zh) * 2015-06-30 2015-11-11 百度在线网络技术(北京)有限公司 信息搜索方法和装置
CN105740481A (zh) * 2016-04-08 2016-07-06 北京百度网讯科技有限公司 搜索推荐方法和装置
CN105930539A (zh) * 2016-06-27 2016-09-07 北京百度网讯科技有限公司 话题订阅方法和装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102129452A (zh) * 2011-03-04 2011-07-20 李丽平 未来信息获取***及获取方法
US20130262431A1 (en) * 2012-03-27 2013-10-03 Roku, Inc. Method and Apparatus for Identifying and Recommending Content
CN102831543A (zh) * 2012-09-19 2012-12-19 河南锐之旗信息技术有限公司 一种电子商务推荐方法
CN103618668A (zh) * 2013-12-18 2014-03-05 清华大学 微博推送、接收方法及装置
CN105045837A (zh) * 2015-06-30 2015-11-11 百度在线网络技术(北京)有限公司 信息搜索方法和装置
CN105740481A (zh) * 2016-04-08 2016-07-06 北京百度网讯科技有限公司 搜索推荐方法和装置
CN105930539A (zh) * 2016-06-27 2016-09-07 北京百度网讯科技有限公司 话题订阅方法和装置

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108924034A (zh) * 2018-06-20 2018-11-30 郑州村村联网络技术有限公司 用于即时通讯应用软件的联系人推荐方法及装置
CN109241404A (zh) * 2018-08-13 2019-01-18 中国平安人寿保险股份有限公司 一种信息分享方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN109241404B (zh) * 2018-08-13 2023-04-07 中国平安人寿保险股份有限公司 一种信息分享方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN109788322A (zh) * 2019-01-03 2019-05-21 百度在线网络技术(北京)有限公司 视频信息推送方法、装置、设备及存储介质
US11218776B2 (en) 2019-01-03 2022-01-04 Baidu Online Network Technology (Beijing ) Co., Ltd. Method for pushing video information, apparatus, device and storage medium
CN111163324A (zh) * 2019-12-14 2020-05-15 北京字节跳动网络技术有限公司 信息处理方法、装置和电子设备
CN113839987A (zh) * 2021-08-24 2021-12-24 广州市瑞立德信息***有限公司 一种基于消息队列的消息分发方法、门禁***及存储介质
CN113839987B (zh) * 2021-08-24 2024-04-30 广州市瑞立德信息***有限公司 一种基于消息队列的消息分发方法、门禁***及存储介质
WO2023109323A1 (zh) * 2021-12-16 2023-06-22 北京字节跳动网络技术有限公司 一种订阅内容处理方法、装置、计算机设备及存储介质

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