推送内容的预测方法、装置、存储介质以及电子设备与流程

本技术涉及网络电视，具体而言，涉及一种推送内容的预测方法、装置、存储介质以及电子设备。

背景技术：

1、iptv(internet protocol television，互联网协议电视)又称交互式网络电视，是一种利用宽带有线电视网，集互联网、多媒体、通讯等多种技术于一体，向家庭用户提供包括数字电视在内的多种交互式服务的崭新技术，用户在家中便可以通过接收器或者智能电视等设备，使用互联网连接观看各种电视节目、视频点播和直播节目。

2、随着互联网技术的不断发展，iptv也变得越来智能化，不少相关系统已经能够结合用户的历史访问记录来编排用户个人的展示界面和推荐内容，以使用户有更好的使用体验。但是，由于相对于传统的模拟式有线电视和经典的数字电视而言，用户使用iptv平台的访问数据更加稀疏，即访问频率低且访问数据维度少；同时，用户使用iptv平台的时间对于内容推荐的影响更大，因而，无法采用相关序列推荐算法针对性提取iptv平台用户实际兴趣爱好，导致最终向用户推荐的内容准确性较差，从而影响用户的使用体验。

3、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种推送内容的预测方法、装置、存储介质以及电子设备，以至少解决由于无法采用相关序列推荐算法针对性提取iptv平台用户实际兴趣爱好造成的最终向用户推荐的内容准确性较差的技术问题。

2、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种推送内容的预测方法，包括：获取业务平台中的访问序列，其中，所述访问序列用于指示包含不同对象对所述业务平台上不同业务的访问信息；对所述访问序列进行预处理，得到所述访问序列对应的用户集、所述用户集中不同对象使用不同业务的兴趣点集、所述访问序列对应的时间信息；基于所述用户集、所述兴趣点集、所述时间信息确定不同对象分别对应的访问兴趣轨迹；根据所述不同对象对应的不同访问兴趣轨迹之间的相似性预测所述业务平台待推送信息的推送内容。

3、可选地，基于所述用户集、所述兴趣点集、所述时间信息确定不同对象分别对应的访问兴趣轨迹，包括：根据预设时间处理流程对所述时间信息进行平滑处理，得到所述访问序列对应的时间表达数据，并将所述兴趣点集、所述用户集在预设有向图中进行标注，得到所述访问序列对应的兴趣表达数据；根据所述时间表达数据和所述兴趣表达数据的关联信息确定不同对象分别对应的访问兴趣轨迹。

4、可选地，根据预设时间处理流程对所述时间信息进行平滑处理，得到所述访问序列对应的时间表达数据，包括：分别提取所述访问序列中不同对象对应的时间信息，得到多个原始时间序列；计算每一个原始时间序列中不同时间节点之间的时间差；根据所述时间差从所述预设时间处理流程对应多个运算符中选择出与所述每一个原始时间序列匹配的目标运算符；使用所述目标运算符对所述每一个原始时间序列进行运算处理，并根据运算结果对所述每一个原始时间序列进行编码映射，得到所述访问序列对应的时间表达数据。

5、可选地，根据所述时间表达数据和所述兴趣表达数据的关联信息确定不同对象分别对应的访问兴趣轨迹之后，所述方法还包括：确定所述访问兴趣轨迹在预设时间段内对应的多个目标点，其中，每一个目标点对应一组时间与兴趣的特征关系；提取所述多个目标点对应的特征信息；根据预设注意力机制和所述特征信息确定所述访问兴趣轨迹上的其他点与所述多个目标兴趣点之间的相似数据；根据所述相似数据确定上下文信息。

6、可选地，根据所述相似数据确定上下文信息之后，所述方法还包括：对基于每一个对象的访问兴趣轨迹确定多个上下文信息进行平均处理，得到所述每一个对象的访问兴趣轨迹对应的轨迹表征数据。

7、可选地，根据所述不同对象对应的不同访问兴趣轨迹之间的相似性预测所述业务平台待推送信息的推送内容，包括：确定待预测的目标对象对应的预测点，以及所述预测点对应的目标上下文信息；根据所述轨迹表征数据和所述目标上下文信息确定出预测上下文信息；对所述预测上下文信息进行解析，得到所述待预测的目标对象对应的最终预测结果，并根据所述最终预测结果包含的内容确定所述待推送信息的推送内容。

8、可选地，对所述访问序列进行预处理，得到所述用户集中不同对象使用不同业务的兴趣点集，包括：在确定所述访问序列中用户集的情况下，从所述访问序列中提取所述用户集中不同对象的第一类兴趣点，并获取所述业务平台对应的数据库中保存的不同对象的第二类兴趣点，其中，所述第二类兴趣点为根据不同对象的历史业务访问情况确定出的兴趣点；汇总所述第一类兴趣点和所述第二类兴趣点，得到所述用户集中不同对象使用不同业务的兴趣点集。

9、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种推送内容的预测装置，包括：获取模块，用于获取业务平台中的访问序列，其中，所述访问序列用于指示包含不同对象对所述业务平台上不同业务的访问信息；处理模块，用于对所述访问序列进行预处理，得到所述访问序列对应的用户集、所述用户集中不同对象使用不同业务的兴趣点集、所述访问序列对应的时间信息；确定模块，用于基于所述用户集、所述兴趣点集、所述时间信息确定不同对象分别对应的访问兴趣轨迹；预测模块，用于根据所述不同对象对应的不同访问兴趣轨迹之间的相似性预测所述业务平台待推送信息的推送内容。

10、可选地，上述确定模块，还用于根据预设时间处理流程对所述时间信息进行平滑处理，得到所述访问序列对应的时间表达数据，并将所述兴趣点集、所述用户集在预设有向图中进行标注，得到所述访问序列对应的兴趣表达数据；根据所述时间表达数据和所述兴趣表达数据的关联信息确定不同对象分别对应的访问兴趣轨迹。

11、可选地，上述确定模块，还用于分别提取所述访问序列中不同对象对应的时间信息，得到多个原始时间序列；计算每一个原始时间序列中不同时间节点之间的时间差；根据所述时间差从所述预设时间处理流程对应多个运算符中选择出与所述每一个原始时间序列匹配的目标运算符；使用所述目标运算符对所述每一个原始时间序列进行运算处理，并根据运算结果对所述每一个原始时间序列进行编码映射，得到所述访问序列对应的时间表达数据。

12、可选地，上述确定模块还包括：确定单元，用于根据所述时间表达数据和所述兴趣表达数据的关联信息确定不同对象分别对应的访问兴趣轨迹之后，确定所述访问兴趣轨迹在预设时间段内对应的多个目标点，其中，每一个目标点对应一组时间与兴趣的特征关系；提取所述多个目标点对应的特征信息；根据预设注意力机制和所述特征信息确定所述访问兴趣轨迹上的其他点与所述多个目标兴趣点之间的相似数据；根据所述相似数据确定上下文信息。

13、可选地，上述确定模块，还包括：处理单元，用于根据所述相似数据确定上下文信息之后，对基于每一个对象的访问兴趣轨迹确定多个上下文信息进行平均处理，得到所述每一个对象的访问兴趣轨迹对应的轨迹表征数据。

14、可选地，上述预测模块，还用于确定待预测的目标对象对应的预测点，以及所述预测点对应的目标上下文信息；根据所述轨迹表征数据和所述目标上下文信息确定出预测上下文信息；对所述预测上下文信息进行解析，得到所述待预测的目标对象对应的最终预测结果，并根据所述最终预测结果包含的内容确定所述待推送信息的推送内容。

15、可选地，上述处理模块，还用于在确定所述访问序列中用户集的情况下，从所述访问序列中提取所述用户集中不同对象的第一类兴趣点，并获取所述业务平台对应的数据库中保存的不同对象的第二类兴趣点，其中，所述第二类兴趣点为根据不同对象的历史业务访问情况确定出的兴趣点；汇总所述第一类兴趣点和所述第二类兴趣点，得到所述用户集中不同对象使用不同业务的兴趣点集。

16、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，该非易失性存储介质包括存储的计算机程序，其中，非易失性存储介质所在设备通过运行该计算机程序执行上述的推送内容的预测方法。

17、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，该电子设备包括：存储器和处理器，其中，存储器中存储有计算机程序，处理器被配置为通过计算机程序执行上述的推送内容的预测方法。

18、在本技术实施例中，采用基于时间序列和兴趣轨迹的推荐方式，通过获取业务平台中的访问序列，其中，所述访问序列用于指示包含不同对象对所述业务平台上不同业务的访问信息；对所述访问序列进行预处理，得到所述访问序列对应的用户集、所述用户集中不同对象使用不同业务的兴趣点集、所述访问序列对应的时间信息；基于所述用户集、所述兴趣点集、所述时间信息确定不同对象分别对应的访问兴趣轨迹；根据所述不同对象对应的不同访问兴趣轨迹之间的相似性预测所述业务平台待推送信息的推送内容，达到了考虑访问序列内的相关和兴趣轨迹的相关性的目的，从而实现了增加预测准确性的技术效果，进而解决了由于无法采用相关序列推荐算法针对性提取iptv平台用户实际兴趣爱好造成的最终向用户推荐的内容准确性较差技术问题。