【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息处理领域，特别涉及一种文章推荐方法及系统。
技术介绍
1、文章推荐系统是一种可以向用户推荐文章的推荐系统，其可以帮助用户从大量文章中快速获取所需的文章。
2、目前，用户在浏览文章时，文章推荐系统通常会记录文章的浏览量，文章推荐系统根据文章的浏览量向用户推荐浏览量较高的文章。但是，目前的文章推荐系统向不同用户推荐的文章相同，导致推荐文章的针对性较差。
技术实现思路
1、本申请提供一种文章推荐方法及系统，结合文章知识图谱向用户推荐该用户感兴趣的文章，推荐文章的针对性较强。本申请的技术方案如下。
2、第一方面，提供一种文章推荐方法，所述方法包括：
3、获取第一用户对应的文章标签，所述第一用户对应的文章标签用于表征所述第一用户感兴趣的文章内容；
4、获取文章知识图谱，所述文章知识图谱包括文章实体和文章实体之间的连接关系，所述文章知识图谱中的文章实体的类型包括文章和文章标签，所述文章知识图谱中的文章标签用于表征文章内容；
5、根据所述第一用户对应的文章标签和所述文章知识图谱获取至少一篇目标文章，所述至少一篇目标文章的文章标签与所述第一用户对应的文章标签匹配；
6、向所述第一用户推荐所述至少一篇目标文章。
7、可选的，所述文章知识图谱中的文章实体的类型还包括文章热度，所述根据所述第一用户对应的文章标签和所述文章知识图谱获取至少一篇目标文章，包括：
8、根据所述第一用户对应的文章标签和所
9、根据所述文章知识图谱获取所述多篇文章中的每篇文章的文章热度；
10、根据所述多篇文章的文章热度，从所述多篇文章中获取所述至少一篇目标文章，所述至少一篇目标文章的文章热度大于预设热度。
11、可选的，所述获取文章知识图谱，包括：
12、获取多篇文章；
13、根据所述多篇文章中的每篇文章的文章内容，获取用于表征所述每篇文章的文章内容的至少一个文章标签；
14、根据所述多篇文章和所述多篇文章的文章标签获取多个文章实体和所述多个文章实体之间的关系；
15、根据所述多个文章实体和所述多个文章实体之间的关系生成所述文章知识图谱。
16、可选的，所述获取文章知识图谱，还包括：根据所述多篇文章中的每篇文章对应的交互行为数据，获取所述每篇文章的文章热度，所述每篇文章对应的交互行为数据是用户与所述每篇文章进行交互行为所产生的数据，所述交互行为数据包括浏览数据、点赞数据、收藏数据、分享数据和打分数据中的至少一种；
17、所述根据所述多篇文章和所述多篇文章的文章标签获取多个文章实体和所述多个文章实体之间的关系，包括：根据所述多篇文章、所述多篇文章的文章标签和所述多篇文章的文章热度，获取所述多个文章实体和所述多个文章实体之间的关系。
18、可选的，所述多篇文章中的每篇文章对应多条交互行为数据，所述多条交互行为数据中的每条交互行为数据对应的交互类型包括浏览、点赞、收藏、分析和打分中的任意一种；所述根据所述多篇文章中的每篇文章对应的交互行为数据，获取所述每篇文章的文章热度，包括：
19、对于所述多篇文章中的每篇文章对应的每条交互行为数据：根据所述每条交互行为数据对应的交互时间获取所述每条交互行为数据的时间衰减得分；以及，根据所述每条交互行为数据对应的交互类型获取所述每条交互行为数据的得分权重，所述每条交互行为数据的得分权重用于表征产生所述每条交互行为数据的交互行为的重要程度；
20、根据所述多篇文章中的每篇文章对应的所述多条交互行为数据的时间衰减得分和所述多条交互行为数据的得分权重，获取所述每篇文章的文章热度。
21、可选的，所述获取第一用户对应的文章标签，包括：获取所述第一用户的用户画像，所述用户画像包括所述第一用户对应的文章标签。
22、可选的，所述获取所述第一用户的用户画像，包括：
23、获取所述第一用户的交互行为数据，所述第一用户的交互行为数据是所述第一用户与文章进行交互行为所产生的数据，所述第一用户的交互行为数据包括浏览数据、点赞数据、收藏数据、分享数据和打分数据中的至少一种；
24、根据所述第一用户的交互行为数据获取所述第一用户兴趣的文章内容；
25、根据所述第一用户兴趣的文章内容获取所述第一用户对应的文章标签；
26、根据所述第一用户对应的文章标签生成所述第一用户的用户画像。
27、可选的，所述向所述第一用户推荐所述至少一篇目标文章，包括：
28、对于所述至少一篇目标文章中的每篇目标文章，根据与所述第一用户强关联的至少一个第二用户与所述每篇目标文章的交互行为数据以及所述第一用户与所述至少一个第二用户的关联度获取所述每篇目标文章针对所述第一用户的预估评分，所述每篇目标文章针对所述第一用户的预估评分用于表征所述每篇目标文章的文章内容与所述第一用户感兴趣的文章内容的匹配程度，所述第一用户与任一所述第二用户的关联度根据所述第一用户与至少一篇文章的交互行为数据和所述第二用户与所述至少一篇文章的交互行为数据确定；
29、根据所述至少一篇目标文章针对所述第一用户的预估评分对所述至少一篇目标文章进行排序；
30、按照排序顺序向所述第一用户推荐所述至少一篇目标文章。
31、第二方面，提供一种文章推荐系统，所述系统包括：
32、第一获取模块，用于获取第一用户对应的文章标签，所述第一用户对应的文章标签用于表征所述第一用户感兴趣的文章内容；
33、第二获取模块，用于获取文章知识图谱，所述文章知识图谱包括文章实体和文章实体之间的连接关系，所述文章知识图谱中的文章实体的类型包括文章和文章标签，所述文章知识图谱中的文章标签用于表征文章内容；
34、第三获取模块，用于根据所述第一用户对应的文章标签和所述文章知识图谱获取至少一篇目标文章，所述至少一篇目标文章的文章标签与所述第一用户对应的文章标签匹配；
35、推荐模块，用于向所述第一用户推荐所述至少一篇目标文章。
36、可选的，所述文章知识图谱中的文章实体的类型还包括文章热度，所述第三获取模块，用于：
37、根据所述第一用户对应的文章标签和所述文章知识图谱获取多篇文章，所述多篇文章的文章标签与所述第一用户对应的文章标签匹配；
38、根据所述文章知识图谱获取所述多篇文章中的每篇文章的文章热度；
39、根据所述多篇文章的文章热度，从所述多篇文章中获取所述至少一篇目标文章，所述至少一篇目标文章的文章热度大于预设热度。
40、可选的，所述第二获取模块，用于：
41、获取多篇文章；
42、根据所述多篇文章中的每篇文章的文章内容，获取用于表征所述每篇文章的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种文章推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文章知识图谱中的文章实体的类型还包括文章热度，所述根据所述第一用户对应的文章标签和所述文章知识图谱获取至少一篇目标文章，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取文章知识图谱，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多篇文章中的每篇文章对应多条交互行为数据，所述多条交互行为数据中的每条交互行为数据对应的交互类型包括浏览、点赞、收藏、分析和打分中的任意一种；所述根据所述多篇文章中的每篇文章对应的交互行为数据，获取所述每篇文章的文章热度，包括：
6.一种文章推荐系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述文章知识图谱中的文章实体的类型还包括文章热度，所述第三获取模块，用于：
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第二获取模块，用于：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述多篇文章中的每篇文章对应多条交互行为数据，所述多条交互行为数据中的每条交互行为数据对应的交互类型包括浏览、点赞、收藏、分析和打分中的任意一种；所述第二获取模块，用于：
...【技术特征摘要】
1.一种文章推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文章知识图谱中的文章实体的类型还包括文章热度，所述根据所述第一用户对应的文章标签和所述文章知识图谱获取至少一篇目标文章，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取文章知识图谱，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多篇文章中的每篇文章对应多条交互行为数据，所述多条交互行为数据中的每条交互行为数据对应的交互类型包括浏览、点赞、收藏、分析和打分中的任意一种；所述根据所述多篇文章中的每篇文章对应的交互行为...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙筱，杨德志，侯士超，刘锋，赵鹏，崔鹏，刘大为，师晓玉，张金蓉，罗琛，
申请(专利权)人：昆仑数智科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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