内容分发方法、介质、装置和计算设备制造方法及图纸

本公开的实施方式提供了一种内容分发方法、介质、装置和计算设备。该方法包括：响应于接收到的内容推送请求，获取至少一个待分发内容，再将至少一个待分发内容的信息输入到第一内容召回模型，输出至少一个待分发内容的第一评分，并将至少一个待分发内容的信息输入到第二内容召回模型，输出至少一个待分发内容的第二评分，最后基于第一评分和第二评分，从至少一个待分发内容中确定推送到推送场景中的待分发内容。通过多目标训练得到内容召回模型的对待分发内容的评估，解决相关技术中内容分发过程会降低用户体验的问题。过程会降低用户体验的问题。过程会降低用户体验的问题。

【技术实现步骤摘要】
内容分发方法、介质、装置和计算设备


[0001]本公开的实施方式涉及计算机
，更具体地，本公开的实施方式涉及一种内容分发方法、介质、装置和计算设备。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]现有音视频媒体平台，为了提升平台在行业内的影响力，通常会扶持自有独家的优质内容，如自制的视频节目、独家版权的歌曲等。为提高这些独家优质内容的影响力，需要平台对这些独家优质内容进行流量分发，即通过控制这些独家内容推送的频率，使其被更多用户接收。而流量分发控制的好坏会影响到平台用户的使用体验，也可能会影响这些内容在后续的发展。
[0004]相关技术中，内容分发主要通过随机试探的方式来找到最合适的分发方式，但随机试探过程通常会损害用户体验，既不利于优质内容的发展，也会影响平台的口碑，降低用户体验。

技术实现思路

[0005]本公开提供一种内容分发方法、介质、装置和计算设备，以解决相关技术中内容分发过程会降低用户体验的问题。
[0006]在本公开实施方式的第一方面中，提供了一种内容分发方法，包括：
[0007]响应于接收到的内容推送请求，获取至少一个待分发内容，内容推送请求包括请求对应推送场景；
[0008]将至少一个待分发内容的信息输入到第一内容召回模型，输出至少一个待分发内容的第一评分，第一内容召回模型基于待分发内容是否被完整播放为目标训练得到，第一评分用于表示至少一个待分发内容被完整播放的概率；
[0009]将至少一个待分发内容的信息输入到第二内容召回模型，输出至少一个待分发内容的第二评分，第二内容召回模型基于待分发内容对应的推送场景是否会被再次访问为目标训练得到，第二评分用于表示待分发内容对应的推送场景被再次访问的概率；
[0010]基于第一评分和第二评分，从至少一个待分发内容中确定推送到推送场景中的待分发内容。
[0011]在本公开实施方式的第二方面中，提供了一种内容召回模型训练方法，包括：
[0012]基于设定的热度范围，确定用于训练的样本内容；
[0013]基于样本内容的日志，得到模型训练的训练样本；
[0014]将训练样本输入到内容召回模型中，基于设定目标，对内容召回模型进行训练，设定目标为样本内容是否被完整播放，或者，设定目标为样本内容对应的推送场景是否会在设定时间内被再次访问。
[0015]在本公开实施方式的第三方面中，提供了一种计算机可读存储介质，包括：
[0016]计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如本公开第一方面中的内容分发方法；和/或，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如本公开第二方面中的内容召回模型训练方法。
[0017]在本公开实施方式的第四方面中，提供了一种内容分发装置，包括：
[0018]获取模块，用于响应于接收到的内容推送请求，获取至少一个待分发内容，内容推送请求包括请求对应推送场景；
[0019]第一评分模块，用于将至少一个待分发内容的信息输入到第一内容召回模型，输出至少一个待分发内容的第一评分，第一内容召回模型基于待分发内容是否被完整播放为目标训练得到，第一评分用于表示至少一个待分发内容被完整播放的概率；
[0020]第二评分模块，用于将至少一个待分发内容的信息输入到第二内容召回模型，输出至少一个待分发内容的第二评分，第二内容召回模型基于待分发内容对应的推送场景是否会被再次访问为目标训练得到，第二评分用于表示待分发内容对应的推送场景被再次访问的概率；
[0021]推送模块，用于基于第一评分和第二评分，从至少一个待分发内容中确定推送到推送场景中的待分发内容。
[0022]在本公开实施方式的第五方面中，提供了一种内容召回模型训练装置，包括：
[0023]内容确定模块，用于基于设定的热度范围，确定用于训练的样本内容；
[0024]样本确定模块，用于基于样本内容的日志，得到模型训练的训练样本；
[0025]训练模块，用于将训练样本输入到内容召回模型中，基于设定目标，对内容召回模型进行训练，设定目标为样本内容是否被完整播放，或者，设定目标为样本内容对应的推送场景是否会在设定时间内被再次访问。
[0026]在本公开实施方式的第六方面中，提供了一种计算设备，包括：至少一个处理器；
[0027]以及与至少一个处理器通信连接的存储器；
[0028]其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使计算设备执行如本公开第一方面中的内容分发方法；和/或，以使计算设备执行如本公开第二方面中的以使计算设备执行如本公开第二方面中的内容召回模型训练方法。
[0029]根据本公开实施方式的内容分发方法、介质、装置和计算设备，通过响应于接收到的内容推送请求，获取至少一个待分发内容，再将至少一个待分发内容的信息输入到第一内容召回模型，输出至少一个待分发内容的第一评分，并将至少一个待分发内容的信息输入到第二内容召回模型，输出至少一个待分发内容的第二评分，最后基于第一评分和第二评分，从至少一个待分发内容中确定推送到推送场景中的待分发内容。由此，可以通过基于不同目标训练得到的内容召回模型，共同评估待分发内容的接受度，既能提高待分发内容与用户的匹配度，又能提高用户对待分发内容的接受度，从而实现在内容分发和用户体验之间的平衡，同时能够将待分发内容投放到最匹配的推送场景中，使内容分发更加精准，提高分发效果。
附图说明
[0030]通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目
的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：
[0031]图1示意性地示出了根据本公开实施方式的应用场景图；
[0032]图2示意性地示出了根据本公开另一实施例的内容分发方法的流程图；
[0033]图3a示意性地示出了根据本公开又一实施例的内容分发方法的流程图；
[0034]图3b示意性地示出了图3a所示实施例中对特征数据的处理流程图；
[0035]图3c示意性地示出了图3a所示实施例中共享差异网络对特征向量的处理流程图；
[0036]图4a示意性地示出了根据本公开再一实施例的内容分发方法的流程图；
[0037]图4b示意性地示出了图4a所示实施例中当前分发速度计算流程图；
[0038]图5示意性地示出了根据本公开再一实施例的内容召回模型训练方法的流程图；
[0039]图6示意性地示出了根据本公开再一实施例的内容召回模型训练方法的流程图；
[0040]图7示意性地示出了根据本公开再一实施例的计算机可读存储介质的结构示意图；
[0041]图8示意性地示出了根据本公开再一实施例的内容分发装置的结构示意图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种内容分发方法，包括如下步骤：响应于接收到的内容推送请求，获取至少一个待分发内容，所述内容推送请求包括请求对应推送场景；将所述至少一个待分发内容的信息输入到第一内容召回模型，输出所述至少一个待分发内容的第一评分，所述第一内容召回模型基于待分发内容是否被完整播放为目标训练得到，所述第一评分用于表示所述至少一个待分发内容被完整播放的概率；将所述至少一个待分发内容的信息输入到第二内容召回模型，输出所述至少一个待分发内容的第二评分，所述第二内容召回模型基于待分发内容对应的推送场景是否会被再次访问为目标训练得到，所述第二评分用于表示所述待分发内容对应的推送场景被再次访问的概率；基于所述第一评分和所述第二评分，从所述至少一个待分发内容中确定推送到所述推送场景中的待分发内容。2.根据权利要求1所述的内容分发方法，所述内容推送请求还包括对应用户信息，所述将所述至少一个待分发内容的信息输入到第一内容召回模型，输出所述至少一个待分发内容的第一评分，包括：基于所述内容推送请求中的用户信息和待分发内容的信息，获取日志记录中的对应特征数据，所述特征数据包括用户侧特征、内容侧特征和用户行为序列；将所述特征数据输入到所述第一内容召回模型的特征处理层，输出所述特征数据对应的特征向量；将所述特征向量输入到所述第一内容召回模型的共享差异网络中，输出所述特征向量对应的特征分数，所述共享差异网络包括至少一个全连接层；将所述特征分数输入到所述第一内容召回模型的激活函数，输出所述第一评分。3.根据权利要求2所述的内容分发方法，所述特征数据包括：所述用户侧特征包括以下至少一种：用户基本信息，所述用户基本信息包括用户性别、年龄及是否为会员，用户设备信息，用户内容偏好特征；所述内容侧特征包括以下至少一种：内容基本信息，所述内容基本信息包括歌曲的语种、歌名，或者视频的制作者和分类，内容特征信息，所述内容特征信息包括歌曲的歌词、音频，或者视频的码率和时长，内容播放信息，所述内容播放信息包括内容在设定时间段内的完整播放率、被交互率；所述用户行为序列包括以下至少一种：用户最近在推送场景中完整播放的内容序列，用户主动完整播放的内容序列。4.根据权利要求2所述的内容分发方法，所述将所述特征数据输入到所述第一内容召回模型的特征处理层，输出所述特征数据对应的特征向量，包括：对所述用户侧特征和所述内容侧特征进行表征嵌入处理，分别得到所述用户侧特征和所述内容侧特征对应的拼接向量；基于注意力算法，通过所述内容侧特征，对所述用户行为序列进行加权处理，得到所述
用户行为序列对应的拼接向量；将所述用户侧特征、所述内容侧特征和所述用户行为序列对应的拼接向量结合，得到所述特征向量。5.根据权利要求4所述的内容分发方法，所述对所述用户侧特征和所述内容侧特征进行表征嵌入处理，分别得到所述用户侧特征和所述内容侧特征对应的拼接向量，包括：对所述用户侧特征和所述内...

【专利技术属性】
技术研发人员：章莺，肖强，
申请(专利权)人：杭州网易云音乐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：