本公開涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種內(nèi)容推薦方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、對(duì)內(nèi)容進(jìn)行推薦時(shí)可以通過點(diǎn)擊率、觀看時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行推薦。相關(guān)技術(shù)中，對(duì)樣本數(shù)據(jù)中的噪音數(shù)據(jù)可以通過人工確定的固定閾值進(jìn)行截?cái)嗷虿捎闷骄^看時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行替換的修改方式進(jìn)行處理，但是這種方式?jīng)]有顧及內(nèi)容自身以及不同用戶自身導(dǎo)致的差異，導(dǎo)致訓(xùn)練的針對(duì)觀看時(shí)長(zhǎng)的內(nèi)容推薦模型的準(zhǔn)確性較低，進(jìn)而導(dǎo)致內(nèi)容推薦的準(zhǔn)確性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本公開提供了一種內(nèi)容推薦方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

2、本公開實(shí)施例提供了一種內(nèi)容推薦方法，所述方法包括：

3、獲取樣本數(shù)據(jù)集，其中，所述樣本數(shù)據(jù)集包括多個(gè)樣本數(shù)據(jù)，每個(gè)所述樣本數(shù)據(jù)包括一個(gè)內(nèi)容及其對(duì)應(yīng)的觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽；

4、確定所述樣本數(shù)據(jù)集中各所述樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)；

5、基于各所述樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)、觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽以及置信區(qū)間參數(shù)，對(duì)所述樣本數(shù)據(jù)集中的噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正處理，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)集；

6、基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到觀看時(shí)長(zhǎng)模型，并基于所述觀看時(shí)長(zhǎng)模型在多個(gè)內(nèi)容中確定推薦內(nèi)容。

7、本公開實(shí)施例還提供了一種內(nèi)容推薦裝置，所述裝置包括：

8、獲取模塊，用于獲取樣本數(shù)據(jù)集，其中，所述樣本數(shù)據(jù)集包括多個(gè)樣本數(shù)據(jù)，每個(gè)所述樣本數(shù)據(jù)包括一個(gè)內(nèi)容及其對(duì)應(yīng)的觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽；

9、標(biāo)準(zhǔn)模塊，用于確定所述樣本數(shù)據(jù)集中各所述樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)；

10、樣本糾正模塊，用于基于各所述樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)、觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽以及置信區(qū)間參數(shù)，對(duì)所述樣本數(shù)據(jù)集中的噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正處理，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)集；

11、模型模塊，用于基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到觀看時(shí)長(zhǎng)模型，并基于所述觀看時(shí)長(zhǎng)模型在多個(gè)內(nèi)容中確定推薦內(nèi)容。

12、本公開實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：處理器；用于存儲(chǔ)所述處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；所述處理器，用于從所述存儲(chǔ)器中讀取所述可執(zhí)行指令，并執(zhí)行所述指令以實(shí)現(xiàn)如本公開實(shí)施例提供的內(nèi)容推薦方法。

13、本公開實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序用于執(zhí)行如本公開實(shí)施例提供的內(nèi)容推薦方法。

14、本公開實(shí)施例提供的技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下優(yōu)點(diǎn)：本公開實(shí)施例提供的內(nèi)容推薦方案，獲取樣本數(shù)據(jù)集，其中，樣本數(shù)據(jù)集包括多個(gè)樣本數(shù)據(jù)，每個(gè)樣本數(shù)據(jù)包括一個(gè)內(nèi)容及其對(duì)應(yīng)的觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽；確定樣本數(shù)據(jù)集中各樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)；基于各樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)、觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽以及置信區(qū)間參數(shù)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)集中的噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正處理，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)集；基于目標(biāo)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到觀看時(shí)長(zhǎng)模型，并基于觀看時(shí)長(zhǎng)模型在多個(gè)內(nèi)容中確定推薦內(nèi)容。采用上述技術(shù)方案，對(duì)樣本數(shù)據(jù)中的各樣本數(shù)據(jù)可以先確定標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)，之后可以根據(jù)各樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)、觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽以及預(yù)設(shè)的置信區(qū)間參數(shù)，利用統(tǒng)計(jì)方式對(duì)其中的噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正處理，利用糾正處理后的目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練得到觀看時(shí)長(zhǎng)模型，基于觀看時(shí)長(zhǎng)模型進(jìn)行推薦內(nèi)容的確定，實(shí)現(xiàn)了基于定義的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)和正態(tài)分布的置信區(qū)間參數(shù)統(tǒng)計(jì)方式對(duì)噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正，這種糾正噪音數(shù)據(jù)的方式顧及了內(nèi)容自身的差異以及不同用戶群體的差異，能夠更加有效表達(dá)噪音數(shù)據(jù)的觀看時(shí)長(zhǎng)，進(jìn)而利用糾正后的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型能夠更好地優(yōu)化噪音帶來的模型預(yù)估偏差問題，提升模型的準(zhǔn)確性，進(jìn)而有效提升基于該模型的內(nèi)容推薦的準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.一種內(nèi)容推薦方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述樣本數(shù)據(jù)集中各所述樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)與所述文本長(zhǎng)度、所述圖像數(shù)量正相關(guān)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于各所述樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)、觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽以及置信區(qū)間參數(shù)，對(duì)所述樣本數(shù)據(jù)集中的噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正處理，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)集，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，根據(jù)多個(gè)所述標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)將所述樣本數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)樣本集合，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，確定各所述樣本集合的觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽的預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)參數(shù)，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，針對(duì)每個(gè)所述樣本集合，基于該樣本集合的預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)參數(shù)和置信區(qū)間參數(shù)提取并糾正噪音數(shù)據(jù)，得到糾正后的樣本集合，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1-7中任一所述的方法，其特征在于，所述置信區(qū)間參數(shù)表征所述樣本數(shù)據(jù)集的觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽的正態(tài)分布的置信區(qū)間，所述置信區(qū)間參數(shù)越大，所述置信區(qū)間越大。

9.一種內(nèi)容推薦裝置，其特征在于，包括：

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括：

11.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序用于執(zhí)行上述權(quán)利要求1-8中任一所述的內(nèi)容推薦方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開實(shí)施例涉及一種內(nèi)容推薦方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中該方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)集，其中，樣本數(shù)據(jù)集包括多個(gè)樣本數(shù)據(jù)，每個(gè)樣本數(shù)據(jù)包括一個(gè)內(nèi)容及其對(duì)應(yīng)的觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽；確定樣本數(shù)據(jù)集中各樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)；基于各樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)、觀看時(shí)長(zhǎng)標(biāo)簽以及置信區(qū)間參數(shù)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)集中的噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正處理，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)集；基于目標(biāo)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到觀看時(shí)長(zhǎng)模型，并基于觀看時(shí)長(zhǎng)模型在多個(gè)內(nèi)容中確定推薦內(nèi)容。本公開實(shí)現(xiàn)了基于定義的標(biāo)準(zhǔn)觀看時(shí)長(zhǎng)和正態(tài)分布的置信區(qū)間參數(shù)統(tǒng)計(jì)方式對(duì)噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正，顧及內(nèi)容的差異以及不同用戶群體的差異，進(jìn)而利用糾正后的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型有效提升基于該模型的內(nèi)容推薦的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：喻鋼
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京火山引擎科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/5