本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，尤其涉及一種內(nèi)容推薦方法及服務(wù)器。
背景技術(shù)：
：互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和普及給用戶帶來(lái)了大量的信息，滿足了用戶在信息時(shí)代對(duì)信息的需求，但是隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，信息量也在大幅增長(zhǎng)，這會(huì)導(dǎo)致用戶在面對(duì)大量信息時(shí)無(wú)法從中獲得自己真正需要的信息，從而降低了對(duì)信息的使用效率。解決這一問(wèn)題較好的辦法就是推薦系統(tǒng)，它可以在大量的信息中為用戶推薦合適的內(nèi)容，以便用戶從推薦的內(nèi)容中獲取自己需要的信息。并且，在推薦系統(tǒng)為用戶推薦內(nèi)容的過(guò)程中，為了保證用戶體驗(yàn)，降低推薦請(qǐng)求的響應(yīng)時(shí)間，通常情況下，在服務(wù)器端會(huì)預(yù)先根據(jù)用戶行為生成推薦列表，以便在接收到用戶的推薦請(qǐng)求時(shí)，可以根據(jù)預(yù)先生成推薦列表實(shí)時(shí)將內(nèi)容推薦給用戶。但是，在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，會(huì)存在一個(gè)用戶行為隱含多個(gè)用戶興趣的情況，假設(shè)此處將多個(gè)用戶興趣定義為家庭興趣，在這種情況下，服務(wù)器端根據(jù)用戶行為生成推薦列表時(shí)，往往依據(jù)的是家庭興趣對(duì)應(yīng)的觀影歷史，這樣會(huì)使得推薦列表中包含了用戶不感興趣的內(nèi)容，從而導(dǎo)致推薦內(nèi)容時(shí)資源的浪費(fèi)，并會(huì)影響推薦效果。例如，現(xiàn)有的互聯(lián)協(xié)議電視(英文：internetprotocoltelevision，簡(jiǎn)稱：iptv)機(jī)頂盒會(huì)被家庭中的多人使用。假設(shè)某個(gè)家庭中包括老人、小孩和青年人，且不同人對(duì)應(yīng)不同的用戶興趣，即該iptv機(jī)頂盒對(duì)應(yīng)的用戶行為會(huì)隱含三個(gè)用戶興趣，再假設(shè)，老人喜歡觀看歷史劇，小孩喜歡觀看動(dòng)畫片，青年人喜歡觀看動(dòng)作片，且在某時(shí)間段內(nèi)每個(gè)人觀看對(duì)應(yīng)內(nèi)容的次數(shù)均為50次，這樣，在服務(wù)器端(該服務(wù)器端為該iptv機(jī)頂盒提供服務(wù))依據(jù)該iptv機(jī)頂盒對(duì)應(yīng)的用戶行為生成推薦列表時(shí)，會(huì)同時(shí)根據(jù)這三個(gè)用戶對(duì)應(yīng)的觀影歷史，那么生成的推薦列表中會(huì)既包含歷史劇，還包含動(dòng)畫片和動(dòng)作片，且三者之間的比重還很接近，這樣在老人觀看電視 時(shí)，就會(huì)為其大量的動(dòng)畫片和動(dòng)作片，從而會(huì)浪費(fèi)大量的推薦資源，且推薦效果也不好。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明提供一種內(nèi)容推薦方法及服務(wù)器，解決了由于推薦列表中包含有用戶不感興趣的內(nèi)容，導(dǎo)致的推薦內(nèi)容資源的浪費(fèi)，推薦效果不好的問(wèn)題。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：本發(fā)明的第一方面，提供一種內(nèi)容推薦方法，應(yīng)用于服務(wù)器，該內(nèi)容推薦方法包括：在第一用戶對(duì)終端設(shè)備進(jìn)行操作之后，服務(wù)器由終端設(shè)備處獲取該第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，然后根據(jù)獲取到的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，從包括至少兩個(gè)興趣主題的興趣主題集合中確定該第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題，即確定出目標(biāo)興趣主題，在該興趣主題集合中，不同的興趣主題對(duì)應(yīng)不同的用戶興趣，最后將確定出的目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表通過(guò)終端設(shè)備提供給第一用戶。其中，目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表包括的可以是該第一用戶的目標(biāo)興趣主題中預(yù)設(shè)數(shù)量的第二類內(nèi)容(第一用戶對(duì)第二類內(nèi)容的喜好程度未知)，也可以是與該目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)得到的第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容的近鄰。當(dāng)根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)確定出兩個(gè)目標(biāo)興趣主題時(shí)，可以按照一定的比例選取兩個(gè)目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表中內(nèi)容組成一個(gè)新的推薦列表提供給第一用戶。例如，根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)確定出興趣主題1(興趣主題1對(duì)應(yīng)的推薦列表中包括10個(gè)內(nèi)容)和興趣主題2(興趣主題2對(duì)應(yīng)的推薦列表中包括10個(gè)內(nèi)容)均為第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題，則可以從興趣主題1對(duì)應(yīng)的推薦列表中選取6個(gè)內(nèi)容，從興趣主題2對(duì)應(yīng)的推薦列表中選取4個(gè)內(nèi)容組成一個(gè)新的推薦列表提供給用戶。示例性的，第一用戶對(duì)終端設(shè)備的操作，可以是第一用戶對(duì)終端設(shè)備的顯示器中顯示的某個(gè)內(nèi)容的點(diǎn)擊、收藏、評(píng)分、觀看等中的至少一種。相應(yīng)的，服務(wù)器獲取到的第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)即為用戶對(duì)某個(gè)內(nèi)容進(jìn)行了點(diǎn)擊、收藏、評(píng)分、觀看等等中的至少一種。其中，所述的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)可以包括：第一用戶有過(guò)操作的內(nèi)容的標(biāo)識(shí)、第一用戶對(duì)有過(guò)操作的內(nèi)容的操作次數(shù)、第一用戶對(duì)所述有過(guò)操作的內(nèi)容的評(píng)分；所述的第一用戶有過(guò)操作的內(nèi)容包括：第一用戶收藏的內(nèi)容、第一用戶點(diǎn)擊的內(nèi)容、第一用戶評(píng)分的內(nèi)容中的至少一種。本發(fā)明提供的內(nèi)容推薦方法，服務(wù)器獲取到第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)之后，可以根據(jù)該當(dāng)前行為數(shù)據(jù)從對(duì)應(yīng)不同用戶興趣的至少兩個(gè)興趣主題中確定第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題，然后將該第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給第一用戶。通過(guò)將根據(jù)用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)確定的興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給用戶，使得推薦給用戶的推薦列表中包括的內(nèi)容均是該用戶感興趣的內(nèi)容，從而解決了由于生成的推薦列表中包含有用戶不感興趣的內(nèi)容，導(dǎo)致的推薦內(nèi)容資源的浪費(fèi)，推薦效果不好的問(wèn)題。結(jié)合第一方面，在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，為了能夠根據(jù)用戶的反饋實(shí)時(shí)的更新對(duì)應(yīng)的推薦列表，所述的內(nèi)容推薦方法還可以包括：服務(wù)器根據(jù)獲取到的第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)更新目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，以便通過(guò)終端設(shè)備為第一用戶提供更新后的推薦列表。結(jié)合第一方面和上述可能的實(shí)現(xiàn)方式，在另一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在本發(fā)明中，服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，從興趣主題集合中確定目標(biāo)興趣主題具體的可以是：服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，依據(jù)建模算法確定出第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率，然后根據(jù)確定出的第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率確定目標(biāo)興趣主題。示例性的，服務(wù)器可以確定概率最大的興趣主題為目標(biāo)興趣主題，也可以選取概率大于預(yù)設(shè)閾值的興趣主題作為目標(biāo)興趣主題。結(jié)合第一方面和上述可能的實(shí)現(xiàn)方式，在另一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在服務(wù)器獲取第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)之前，所述的內(nèi)容推薦方法還可以包括：服務(wù)器獲取包括至少一個(gè)用戶有過(guò)操作的至少一個(gè)內(nèi)容的歷史行為數(shù)據(jù)，所述的至少一個(gè)用戶中包括第一用戶，然后根據(jù)獲取到的歷史行為數(shù)據(jù)，依據(jù)建模算法，識(shí)別出興趣主題集合，以及興趣主題集合中包括的每個(gè)興趣主題包括的內(nèi)容。其中，服務(wù)器識(shí)別出的興趣主題集合以及興趣主題集合中包括的每個(gè) 興趣主題包括的內(nèi)容，是適用于至少一個(gè)用戶中的每個(gè)用戶的。第一用戶是至少一個(gè)用戶中的任意一個(gè)。結(jié)合第一方面和上述可能的實(shí)現(xiàn)方式，在另一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，服務(wù)器識(shí)別出的興趣主題包括的內(nèi)容中包括第一類內(nèi)容和第二類內(nèi)容，所述第一用戶對(duì)所述第一類內(nèi)容的喜好程度已知，所述第一用戶對(duì)所述第二類內(nèi)容的喜好程度未知。在服務(wù)器根據(jù)歷史行為數(shù)據(jù)，依據(jù)建模算法，識(shí)別出興趣主題集合以及興趣主題集合中包括的每個(gè)興趣主題包括的內(nèi)容之后，服務(wù)器可以根據(jù)第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率，從興趣主題集合中選取概率大于預(yù)設(shè)閾值的興趣主題作為第一用戶的家庭興趣主題，并可以獲取第一用戶的家庭興趣主題中每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，以便將推薦列表提供給第一用戶。示例性的，假設(shè)興趣主題集合包括：興趣主題1、興趣主題2、興趣主題3、興趣主題4、興趣主題5，且第一用戶偏好每個(gè)興趣主題的概率分布為：第一用戶偏好興趣主題1的概率為0.4，第一用戶偏好興趣主題2的概率為0.03，第一用戶偏好興趣主題3的概率為0.5，第一用戶偏好興趣主題4的概率為0.01，第一用戶偏好興趣主題5的概率為0.07，那么選擇出的第一用戶的家庭興趣主題則包括興趣主題1和興趣主題3。第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率可以是服務(wù)器預(yù)先根據(jù)獲取到的歷史行為數(shù)據(jù)，依據(jù)建模算法，如隱含狄利克雷分布(英文：latentdirichletallocation，簡(jiǎn)稱：lda)主題模型得到的。其中，在本發(fā)明的一種可能實(shí)現(xiàn)方式中，針對(duì)第一用戶，與興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表中包括的可以是預(yù)設(shè)數(shù)量的第二類內(nèi)容，此時(shí)，服務(wù)器獲取家庭興趣主題中每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表具體的可以是，服務(wù)器針對(duì)家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題包括的每個(gè)第二類內(nèi)容，獲取該興趣主題中包括的第二類內(nèi)容的包括第一類內(nèi)容和第二類內(nèi)容的近鄰，然后，根據(jù)第一用戶對(duì)該第二類內(nèi)容的近鄰中包括的第一類內(nèi)容的喜好程度，預(yù)測(cè)第一用戶對(duì)該第二類內(nèi)容的喜好程度，以得到第一用戶對(duì)興趣主題中包括的所有第二類內(nèi)容的喜好程度，最后根據(jù)第一用戶對(duì)興趣主題中包括的所有第二類內(nèi)容的喜好程度，選取預(yù)設(shè)數(shù)量的第二類內(nèi)容作為與興趣主題對(duì) 應(yīng)的推薦列表，以便最終得到家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。這樣，當(dāng)接收到用戶的推薦請(qǐng)求之后，可以根據(jù)家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表為用戶返回推薦內(nèi)容。當(dāng)然，針對(duì)至少一個(gè)用戶中的每個(gè)用戶，服務(wù)器可以執(zhí)行上述過(guò)程以獲得每個(gè)用戶的家庭興趣主題包括的每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。結(jié)合第一方面和上述可能的實(shí)現(xiàn)方式，在另一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，當(dāng)與興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表中包括的是預(yù)設(shè)數(shù)量的第二類內(nèi)容時(shí)，相應(yīng)的，服務(wù)器根據(jù)獲取到的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)更新目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，具體的可以是：服務(wù)器根據(jù)獲取到的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，確定第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度，然后根據(jù)確定出的第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度，更新目標(biāo)興趣主題包括的各個(gè)內(nèi)容的近鄰，最后，便可以根據(jù)第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看內(nèi)容的喜好程度、第一用戶對(duì)所述目標(biāo)興趣主題中包括的所述第一類內(nèi)容的喜好程度，以及目標(biāo)興趣主題中包括的各個(gè)內(nèi)容更新后的近鄰，更新第一用戶對(duì)目標(biāo)興趣主題中包括的所有第二類內(nèi)容的喜好程度，進(jìn)而就可以更新目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。結(jié)合第一方面和上述可能的實(shí)現(xiàn)方式，在另一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在服務(wù)器根據(jù)歷史行為數(shù)據(jù)，依據(jù)建模算法，識(shí)別出興趣主題集合以及興趣主題集合中包括的每個(gè)興趣主題包括的內(nèi)容之后，服務(wù)器可以根據(jù)第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率，從興趣主題集合中選取概率大于預(yù)設(shè)閾值的興趣主題作為第一用戶的家庭興趣主題(第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率是服務(wù)器根據(jù)歷史行為數(shù)據(jù)得到的)，并可以獲取第一用戶的家庭興趣主題中每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。其中，在本發(fā)明的另一種可能實(shí)現(xiàn)方式中，與興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表中包括的可以是第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容的近鄰，所述第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容是根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)確定的內(nèi)容，此時(shí)，服務(wù)器獲取家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表具體的可以是，服務(wù)器針對(duì)家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題包括的每個(gè)內(nèi)容，生成該內(nèi)容的近鄰，以便將內(nèi)容的近鄰作為推薦列表提供給第一用戶；其中，家庭興趣主題中的興趣主題包括的內(nèi)容中包括第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容。結(jié)合第一方面和上述可能的實(shí)現(xiàn)方式，在另一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，當(dāng)與興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表中包括的是第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容的近鄰時(shí)，相應(yīng)的，服務(wù)器根據(jù)獲取到的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)更新目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，具體的可以是：服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，確定第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度，然后根據(jù)確定出的第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度和目標(biāo)興趣主題中包括的內(nèi)容，更新第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容的近鄰，將更新后的所述第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容的近鄰作為所述推薦列表。本發(fā)明的第二方面，提供一種服務(wù)器，包括：獲取單元，用于獲取第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)；確定單元，用于根據(jù)所述獲取單元獲取到的所述當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，從興趣主題集合中確定目標(biāo)興趣主題；所述興趣主題集合中包括至少兩個(gè)興趣主題，且不同的興趣主題對(duì)應(yīng)不同的用戶興趣，所述目標(biāo)興趣主題為所述第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題；反饋單元，用于將所述確定單元確定出的所述目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給所述第一用戶。結(jié)合第二方面，在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述服務(wù)器還包括：更新單元，用于根據(jù)所述獲取單元獲取到的所述當(dāng)前行為數(shù)據(jù)更新所述目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，以便為所述第一用戶提供更新后的推薦列表。具體的實(shí)現(xiàn)方式可以參考第一方面或第一方面的可能的實(shí)現(xiàn)方式提供的內(nèi)容推薦方法中服務(wù)器的行為功能。本發(fā)明的第三方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中存儲(chǔ)有可執(zhí)行的程序代碼，該程序代碼用以實(shí)現(xiàn)第一方面或第一方面的可能實(shí)現(xiàn)方式所述的方法。本發(fā)明的第四方面，提供了一種服務(wù)器，包括至少一個(gè)處理器，存儲(chǔ)器，至少一個(gè)通信接口和通信總線，至少一個(gè)處理器與存儲(chǔ)器、至少一個(gè)通信接口通過(guò)通信總線連接。存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)指令，處理器用于執(zhí)行該指令。當(dāng)處理器執(zhí)行存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的指令時(shí)，使得處理器執(zhí)行第一方面或第一方面的可能實(shí)現(xiàn)方式所述的方法。附圖說(shuō)明為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種應(yīng)用本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的簡(jiǎn)化示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種服務(wù)器組成示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種內(nèi)容推薦方法的流程示意圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種內(nèi)容推薦方法的流程示意圖；圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種服務(wù)器的組成示意圖；圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種服務(wù)器的組成示意圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。本發(fā)明的基本原理是：在第一用戶對(duì)終端設(shè)備進(jìn)行操作之后，服務(wù)器可以由終端設(shè)備處獲取該第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，然后服務(wù)器根據(jù)獲取到的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，從對(duì)應(yīng)不同用戶興趣的至少兩個(gè)興趣主題中確定該第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題，最后將確定出的第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表通過(guò)終端設(shè)備提供給第一用戶。通過(guò)將根據(jù)用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)確定的興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給用戶，使得推薦給用戶的推薦列表中包括的內(nèi)容均是該用戶感興趣的內(nèi)容，從而解決了由于生成的推薦列表中包含有用戶不感興趣的內(nèi)容，導(dǎo)致的推薦內(nèi)容資源的浪費(fèi)，推薦效果不好的問(wèn)題。下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)描述。如圖1所示，圖1示出的是可以應(yīng)用本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的簡(jiǎn)化示意圖。該網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可以包括至少一個(gè)服務(wù)器01、至少一個(gè)終端設(shè)備02、電子程 序向?qū)?英文：electronicprogramguide，簡(jiǎn)稱：epg)03。其中，至少一個(gè)服務(wù)器01用于為至少一個(gè)終端設(shè)備02提供服務(wù)，且至少一個(gè)服務(wù)器01處注冊(cè)有至少一個(gè)用戶，一個(gè)用戶可以對(duì)應(yīng)一個(gè)賬戶，用戶可以通過(guò)終端設(shè)備02登錄該賬戶。在具體實(shí)現(xiàn)中，作為一種實(shí)施例，例如圖1中所示的本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括五個(gè)服務(wù)器，分別為服務(wù)器01、服務(wù)器04、服務(wù)器05、服務(wù)器06和服務(wù)器07。至少一個(gè)終端設(shè)備02為對(duì)應(yīng)用戶提供至少一個(gè)服務(wù)器01推薦給用戶的內(nèi)容。在具體的實(shí)現(xiàn)中，該終端設(shè)備02可以是機(jī)頂盒、電腦、便攜機(jī)、智能手機(jī)(如，安卓手機(jī)、蘋果手機(jī)等)等。作為一種實(shí)施例，如圖1中所示，本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括兩個(gè)終端設(shè)備，分別為終端設(shè)備02、終端設(shè)備08，例如，在圖1中所示的終端設(shè)備02和終端設(shè)備08均為電腦。且在服務(wù)器01、服務(wù)器04、服務(wù)器05、服務(wù)器06和服務(wù)器07處注冊(cè)有兩個(gè)用戶，如用戶1和用戶2，一個(gè)用戶分別對(duì)應(yīng)一個(gè)賬戶，且用戶1通過(guò)終端設(shè)備02登錄自己的賬戶，用戶2通過(guò)終端設(shè)備08登錄自己的賬戶。epg03，用于向終端設(shè)備02提供界面，該界面中包括服務(wù)器01推薦給用戶的內(nèi)容。在本發(fā)明實(shí)施例中，可以通過(guò)信息收集模塊、流引擎處理模塊、興趣識(shí)別模塊、離線數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、模型存儲(chǔ)模塊、推薦列表更新模塊、推薦列表生成模塊以及推薦投放模塊的配合實(shí)現(xiàn)本發(fā)明提供的推薦方法。且上述模塊以分布式的方式部署在至少一個(gè)服務(wù)器01中。在具體實(shí)現(xiàn)中，作為一種實(shí)施例，例如圖1中所示，服務(wù)器01中部署有信息收集模塊，服務(wù)器04中部署有流引擎處理模塊和興趣識(shí)別模塊，服務(wù)器05中部署有離線數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊和模型存儲(chǔ)模塊，服務(wù)器06中部署有推薦列表更新模塊和推薦列表生成模塊，服務(wù)器07中部署有推薦投放模塊。當(dāng)然，本發(fā)明實(shí)施例在此僅是對(duì)服務(wù)器01、服務(wù)器04、服務(wù)器05、服務(wù)器06和服務(wù)器07中部署的模塊進(jìn)行了舉例說(shuō)明，在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，服務(wù)器01、服務(wù)器04、服務(wù)器05、服務(wù)器06和服務(wù)器07中可以部 署有信息收集模塊、流引擎處理模塊、興趣識(shí)別模塊、離線數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、模型存儲(chǔ)模塊、推薦列表更新模塊、推薦列表生成模塊以及推薦投放模塊中的一個(gè)或多個(gè)的組合，以便互相配合實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的推薦方法。其中，信息收集模塊，用于收集外部數(shù)據(jù)，可以包括用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)以及歷史行為數(shù)據(jù)，該歷史行為數(shù)據(jù)包括至少一個(gè)用戶有過(guò)操作的至少一個(gè)內(nèi)容。且，信息收集模塊在收集到外部數(shù)據(jù)之后會(huì)將收集到的數(shù)據(jù)依據(jù)數(shù)據(jù)特性存放到離線數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊以及流處理引擎模塊中。例如，信息收集模塊可以將歷史行為數(shù)據(jù)存放到離線數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊中，將用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)存放到流處理引擎中。流處理引擎模塊，用于實(shí)時(shí)接收信息收集模塊收集到的信息，并將信息進(jìn)行格式化處理，且將格式化處理后的信息傳輸至興趣識(shí)別模塊。例如，流處理引擎接收的用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)為內(nèi)容的標(biāo)識(shí)，那么流處理引擎模塊將該內(nèi)容的標(biāo)識(shí)進(jìn)行格式化處理后，可以得到該內(nèi)容對(duì)應(yīng)的興趣主題、該內(nèi)容的類別等等，然后可以將得到的內(nèi)容的標(biāo)識(shí)、內(nèi)容對(duì)應(yīng)的興趣主題以及內(nèi)容的類別傳輸至興趣識(shí)別模塊。興趣識(shí)別模塊，用于接收流處理引擎模塊格式化處理后的信息，并依據(jù)格式化后的信息，識(shí)別出用戶的當(dāng)前興趣。例如，興趣識(shí)別模塊可以接收流處理引擎格式化后的用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，然后可以根據(jù)格式化后的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)確定出用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題。離線數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，用于存儲(chǔ)信息收集模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，其中可以包括歷史行為數(shù)據(jù)，用以支持后續(xù)推薦列表的生成。模型存儲(chǔ)模塊，用于保存根據(jù)建模算法(如lda主題模型)和數(shù)據(jù)構(gòu)建的推薦列表。推薦列表更新模塊，用于依據(jù)獲取的實(shí)時(shí)反饋數(shù)據(jù)更新模型存儲(chǔ)模塊中存儲(chǔ)的推薦列表，如根據(jù)興趣識(shí)別模塊得到的用戶的當(dāng)前興趣更新模型存儲(chǔ)模塊中存儲(chǔ)的推薦列表。推薦列表生成模塊，用于依據(jù)離線數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊中保存的歷史行為數(shù)據(jù)識(shí)別出興趣主題集合，并生成興趣主題集合中每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，且存放到模型存儲(chǔ)模塊中。推薦投放模塊，用于接收外部應(yīng)用推薦請(qǐng)求，并根據(jù)興趣識(shí)別模塊得 到的用戶的當(dāng)前興趣，從模型存儲(chǔ)模塊中存儲(chǔ)的推薦列表中選擇對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給用戶，或者，根據(jù)興趣識(shí)別模塊得到的用戶的當(dāng)前興趣，直接從模型存儲(chǔ)模塊中存儲(chǔ)的推薦列表中選擇對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給用戶。如圖2所示，圖1中所示的服務(wù)器01可以包括：至少一個(gè)處理器101、存儲(chǔ)器102、至少一個(gè)通信接口103、通信總線104。下面結(jié)合圖2對(duì)服務(wù)器01的各個(gè)構(gòu)成部件進(jìn)行具體的介紹：處理器101是服務(wù)器01的控制中心，可以是一個(gè)處理器，也可以是多個(gè)處理元件的統(tǒng)稱。例如，處理器101是一個(gè)中央處理器(英文：centralprocessingunit，簡(jiǎn)稱：cpu)，也可以是特定集成電路(英文：applicationspecificintegratedcircuit，簡(jiǎn)稱：asic)，或者是被配置成實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)或多個(gè)集成電路，例如：一個(gè)或多個(gè)微處理器(英文：digitalsignalprocessor，簡(jiǎn)稱：dsp)，或，一個(gè)或者多個(gè)現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(英文：fieldprogrammablegatearray，簡(jiǎn)稱：fpga)。其中，處理器101可以通過(guò)運(yùn)行或執(zhí)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器102內(nèi)的軟件程序，以及調(diào)用存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器102內(nèi)的數(shù)據(jù)，執(zhí)行服務(wù)器01的各種功能。在具體的實(shí)現(xiàn)中，作為一種實(shí)施例，處理器101可以包括一個(gè)或多個(gè)cpu，例如圖2中所示的cpu0和cpu1。在具體實(shí)現(xiàn)中，作為一種實(shí)施例，服務(wù)器01可以包括多個(gè)處理器，例如圖2中所示的處理器101和處理器105。這些處理器中的每一個(gè)可以是一個(gè)單核(single-cpu)處理器，也可以是一個(gè)多核(multi-cpu)處理器。這里的處理器可以指一個(gè)或多個(gè)設(shè)備、電路、和/或用于處理數(shù)據(jù)(例如計(jì)算機(jī)程序指令)的處理核。存儲(chǔ)器102可以是只讀存儲(chǔ)器(英文：read-onlymemory，英文：rom)或可存儲(chǔ)靜態(tài)信息和指令的其他類型的靜態(tài)存儲(chǔ)設(shè)備，隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(英文：randomaccessmemory，英文：ram)或者可存儲(chǔ)信息和指令的其他類型的動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)設(shè)備，也可以是電可擦可編程只讀存儲(chǔ)器(英文：electricallyerasableprogrammableread-onlymemory，英文：eeprom)、只讀光盤(英文：compactdiscread-onlymemory，英文：cd-rom)或其他光盤存儲(chǔ)、光碟存儲(chǔ)(包括壓縮光碟、激光碟、光碟、數(shù)字通用光碟、藍(lán)光光碟等)、磁盤存儲(chǔ)介質(zhì)或者其他磁存儲(chǔ)設(shè)備、 或者能夠用于攜帶或存儲(chǔ)具有指令或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式的期望的程序代碼并能夠由計(jì)算機(jī)存取的任何其他介質(zhì)，但不限于此。存儲(chǔ)器可以是獨(dú)立存在，通過(guò)總線與處理器相連接。存儲(chǔ)器也可以和處理器集成在一起。其中，所述存儲(chǔ)器102用于存儲(chǔ)執(zhí)行本發(fā)明方案的軟件程序，并由處理器101來(lái)控制執(zhí)行。通信接口103，使用任何收發(fā)器一類的裝置，用于與其他設(shè)備或通信網(wǎng)絡(luò)通信，如以太網(wǎng)，無(wú)線接入網(wǎng)(英文：radioaccessnetwork，簡(jiǎn)稱：ran)，無(wú)線局域網(wǎng)(英文：wirelesslocalareanetworks，英文：wlan)等。通信接口103可以包括接收單元實(shí)現(xiàn)接收功能，以及發(fā)送單元實(shí)現(xiàn)發(fā)送功能。通信總線104，可以是工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)(英文：industrystandardarchitecture，簡(jiǎn)稱：isa)總線、外部設(shè)備互連(英文：peripheralcomponent，英文：pci)總線或擴(kuò)展工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)(英文：extendedindustrystandardarchitecture，英文：eisa)總線等。該總線可以分為地址總線、數(shù)據(jù)總線、控制總線等。為便于表示，圖2中僅用一條粗線表示，但并不表示僅有一根總線或一種類型的總線。圖2中示出的設(shè)備結(jié)構(gòu)并不構(gòu)成對(duì)服務(wù)器的限定，可以包括比圖示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者不同的部件布置。在具體實(shí)現(xiàn)中：所述通信接口103，用于接收第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)。所述處理器101，用于獲取第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，從興趣主題集合中確定目標(biāo)興趣主題。其中，該興趣主題集合中包括至少兩個(gè)興趣主題，且不同的興趣主題對(duì)應(yīng)不同的用戶興趣，目標(biāo)興趣主題為第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題。所述通信接口103，還用于將目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給第一用戶。進(jìn)一步的，處理器101，還用于根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)更新目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，以便通過(guò)所述通信接口103為第一用戶提供更新后的推薦列表。圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種內(nèi)容推薦方法的流程圖，該方法應(yīng)用 于服務(wù)器01中，如圖3所示，該內(nèi)容推薦方法可以包括以下步驟：201、服務(wù)器獲取第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)。其中，在第一用戶對(duì)終端設(shè)備進(jìn)行了操作之后，終端設(shè)備可以將獲取到的第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給服務(wù)器，此時(shí)服務(wù)器便可以由終端設(shè)備處獲取到第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)。第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)可以包括但不限于以下至少一種：第一用戶有過(guò)操作的內(nèi)容的標(biāo)識(shí)，第一用戶對(duì)有過(guò)操作的內(nèi)容的操作次數(shù)，第一用戶對(duì)有過(guò)操作的內(nèi)容的評(píng)分。第一用戶有過(guò)操作的內(nèi)容可以包括但不限于以下至少一種：第一用戶收藏的內(nèi)容、第一用戶點(diǎn)擊的內(nèi)容、第一用戶評(píng)分的內(nèi)容。202、服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，從興趣主題集合中確定目標(biāo)興趣主題。其中，所述的興趣主題集合中包括至少兩個(gè)興趣主題，且不同的興趣主題對(duì)應(yīng)不同的用戶興趣，所述的目標(biāo)興趣主題為第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題。具體的，在服務(wù)器獲取到第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)之后，便可以根據(jù)該當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，從對(duì)應(yīng)不同用戶興趣的至少兩個(gè)興趣主題中選擇第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題作為目標(biāo)興趣主題。203、服務(wù)器將目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給第一用戶。其中，在服務(wù)器確定出目標(biāo)興趣主題之后，便可以將目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給第一用戶。步驟203具體的可以是，服務(wù)器將根據(jù)歷史行為數(shù)據(jù)得到的目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給第一用戶。在本發(fā)明實(shí)施例中，為了能夠根據(jù)用戶的反饋實(shí)時(shí)的更新對(duì)應(yīng)的推薦列表，以為用戶提供更合適的推薦列表，步驟203具體的還可以是，服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表進(jìn)行更新(其中更新前的推薦列表可以是根據(jù)歷史行為數(shù)據(jù)得到的)，并將更新后的推薦列表提供給第一用戶。需要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例中為用戶提供推薦列表，具體的可以是在接收到用戶的請(qǐng)求或反饋之后，向用戶返回推薦列表，也可以是在未接收到用戶的請(qǐng)求或反饋的情況下，主動(dòng)向用戶推送推薦列表。本發(fā)明實(shí)施例在此對(duì)為用戶提供推薦列表的具體實(shí)現(xiàn)方式并不做具體限定。本發(fā)明提供的內(nèi)容推薦方法，服務(wù)器獲取到第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)之后，可以根據(jù)該當(dāng)前行為數(shù)據(jù)從對(duì)應(yīng)不同用戶興趣的至少兩個(gè)興趣主題中確定第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題，然后將該第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給第一用戶。通過(guò)將根據(jù)用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)確定的興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給用戶，使得推薦給用戶的推薦列表中包括的內(nèi)容均是該用戶感興趣的內(nèi)容，從而解決了由于生成的推薦列表中包含有用戶不感興趣的內(nèi)容，導(dǎo)致的推薦內(nèi)容資源的浪費(fèi)，推薦效果不好的問(wèn)題。圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種內(nèi)容推薦方法的流程圖，該方法應(yīng)用于服務(wù)器01中，如圖4所示，該內(nèi)容推薦方法可以包括以下步驟：需要說(shuō)明的是，在本發(fā)明實(shí)施例中以建模算法為lda主題模型為例對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的方法進(jìn)行具體介紹。301、服務(wù)器獲取歷史行為數(shù)據(jù)。其中，歷史行為數(shù)據(jù)包括至少一個(gè)用戶有過(guò)操作的至少一個(gè)內(nèi)容。用戶有過(guò)操作的內(nèi)容可以包括但不限于以下至少一種：用戶收藏的內(nèi)容、用戶點(diǎn)擊的內(nèi)容、用戶評(píng)分的內(nèi)容。服務(wù)器可以收集服務(wù)器中所有已注冊(cè)用戶(一個(gè)已注冊(cè)用戶可以對(duì)應(yīng)一個(gè)賬號(hào)，用戶可以通過(guò)終端設(shè)備登錄該賬號(hào))的有過(guò)操作的至少一個(gè)內(nèi)容。其中進(jìn)一步的，服務(wù)器可以獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的歷史行為數(shù)據(jù)。該預(yù)設(shè)時(shí)間段可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求進(jìn)行設(shè)置，本發(fā)明實(shí)施例在此并不做具體限制。示例性的，假設(shè)終端設(shè)備為iptv機(jī)頂盒，賬號(hào)為登錄iptv機(jī)頂盒所需的用戶認(rèn)證信息，服務(wù)器是為該iptv機(jī)頂盒提供服務(wù)的設(shè)備，用戶有過(guò)操作的內(nèi)容是用戶觀看過(guò)的影片，且在服務(wù)器側(cè)有三個(gè)已注冊(cè)用戶，那么服務(wù)器可以收集這三個(gè)已注冊(cè)用戶中每個(gè)用戶觀看過(guò)的所有影片作為歷史行為數(shù)據(jù)。再假設(shè)，預(yù)設(shè)時(shí)間段為2個(gè)月，那么進(jìn)一步的，服務(wù)器可以收集這三個(gè)用戶兩個(gè)月內(nèi)觀看過(guò)的所有影片作為歷史行為數(shù)據(jù)。302、服務(wù)器根據(jù)歷史行為數(shù)據(jù)，依據(jù)lda主題模型，識(shí)別出興趣主題集合，以及興趣主題集合中包括的每個(gè)興趣主題包括的內(nèi)容。其中，興趣主題集合中包括至少兩個(gè)興趣主題，且不同興趣主題對(duì)應(yīng) 不同的用戶興趣。具體的，在服務(wù)器獲取到包括至少一個(gè)用戶有過(guò)操作的至少一個(gè)內(nèi)容的歷史行為數(shù)據(jù)之后，可以根據(jù)該歷史行為數(shù)據(jù)，依據(jù)lda主題模型，(其中，lda主題模型是本領(lǐng)域的成熟技術(shù)，對(duì)于lda主題模型的具體描述，本發(fā)明實(shí)施例在此不再詳細(xì)贅述)將用戶當(dāng)作文檔，內(nèi)容當(dāng)作詞，識(shí)別出對(duì)應(yīng)不同用戶興趣的至少兩個(gè)興趣主題以及每個(gè)興趣主題包括的內(nèi)容。依據(jù)lda主題模型得到興趣主題集合以及每個(gè)興趣主題包括的內(nèi)容的具體過(guò)程可以是：首先，針對(duì)每一個(gè)用戶，根據(jù)歷史行為數(shù)據(jù)從一個(gè)狄利克雷分布中采樣得到所有的興趣主題，即得到興趣主題集合，以及用戶偏好每個(gè)興趣主題的概率分布。示例性的，執(zhí)行上述操作之后得到的興趣主題集合中包括的興趣主題為：興趣主題1、興趣主題2、…、興趣主題n。假設(shè)按照步驟301中的例子，執(zhí)行上述操作之后得到的三個(gè)用戶中每個(gè)用戶偏好每個(gè)興趣主題的概率分布如表1所示。表1興趣主題1興趣主題2興趣主題3…興趣主題n用戶10.40.50.02…0.05用戶20.20.30.3…0.01用戶30.70.040.2…0.08然后，針對(duì)每一個(gè)用戶的每一個(gè)有過(guò)操作的內(nèi)容，從用戶偏好每個(gè)興趣主題的概率分布中采樣出一個(gè)興趣主題，并從采樣得到的興趣主題在內(nèi)容上的多項(xiàng)分布中采樣出一個(gè)內(nèi)容，最終得到每個(gè)興趣主題包括的內(nèi)容。示例性的，針對(duì)每一個(gè)用戶的每一個(gè)有過(guò)操作的內(nèi)容執(zhí)行上述過(guò)程之后可以得到：興趣主題1包括的內(nèi)容1-1、內(nèi)容1-2、…、內(nèi)容1-n，興趣主題2包括的內(nèi)容2-1、內(nèi)容2-2、…、內(nèi)容2-n，…，興趣主題n包括的內(nèi)容n-1、內(nèi)容n-2、…、內(nèi)容n-n。其中，每個(gè)興趣主題可以隱含包括傳統(tǒng)分類的多個(gè)類別，如針對(duì)用戶觀看影片的場(chǎng)景，興趣主題1可以隱含包括傳統(tǒng)分類中的戰(zhàn)爭(zhēng)片、古裝片、愛(ài)情片等等中的多種，當(dāng)然，每個(gè)興趣主題也可以僅包含傳統(tǒng)分類的一個(gè)類別。例如，在興趣主題1中，內(nèi) 容1-1、內(nèi)容1-2屬于傳統(tǒng)分類中的戰(zhàn)爭(zhēng)片，內(nèi)容1-4、內(nèi)容1-7、內(nèi)容1-9屬于傳統(tǒng)分類中的愛(ài)情片。303、服務(wù)器根據(jù)第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率，從興趣主題集合中選取概率大于預(yù)設(shè)閾值的興趣主題作為第一用戶的家庭興趣主題。其中，為了能夠減小生成推薦列表時(shí)的計(jì)算量，服務(wù)器可以根據(jù)步驟302中確定出的第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率分布，從興趣主題集合中選取概率大于預(yù)設(shè)閾值的興趣主題作為第一用戶的家庭興趣主題。需要說(shuō)明的是，選取用戶的家庭興趣主題時(shí)采用的預(yù)設(shè)閾值可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求進(jìn)行設(shè)置，本發(fā)明實(shí)施例在此并不做具體限定。示例性的，根據(jù)步驟302中的表1所示，且預(yù)設(shè)閾值為0.1，那么可以得到用戶1的家庭興趣主題包括興趣主題1和興趣主題2，用戶2的家庭興趣主題包括興趣主題1、興趣主題2和興趣主題3，用戶3的家庭興趣主題包括興趣主題1和興趣主題3。304、服務(wù)器確定家庭興趣主題中每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。其中，在服務(wù)器識(shí)別出興趣主題集合以及興趣主題集合中包括的每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的內(nèi)容，并確定出第一用戶的家庭興趣主題之后，可以繼續(xù)確定出家庭興趣主題中每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。確定家庭興趣主題中每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表可以有如下兩種方式：針對(duì)方式一，具體的，針對(duì)第一用戶(第一用戶為服務(wù)器端中所有已注冊(cè)用戶中的任意一個(gè))，可以通過(guò)執(zhí)行以下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)：其中，服務(wù)器確定出的興趣主題包括的內(nèi)容中可以包括第一類內(nèi)容和第二類內(nèi)容，第一用戶對(duì)所述的第一類內(nèi)容的喜好程度已知，第一用戶對(duì)所述的第二類內(nèi)容的喜好程度未知。步驟1：針對(duì)家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題包括的每個(gè)第二類內(nèi)容，服務(wù)器獲取該興趣主題中包括的第二類內(nèi)容的近鄰，并根據(jù)第一用戶對(duì)該第二類內(nèi)容的近鄰中包括的第一類內(nèi)容的喜好程度，預(yù)測(cè)第一用戶對(duì)該第二類內(nèi)容的喜好程度，從而得到第一用戶對(duì)該興趣主題中包括的所有第二類內(nèi)容的喜好程度。示例性的，可以采用協(xié)同過(guò)濾的方法獲取每個(gè)第二類內(nèi)容的近鄰，按照步驟302中的例子，假設(shè)用戶1對(duì)興趣主題2中的內(nèi)容2-4的喜好程度未知，那么可以確定該內(nèi)容2-4的近鄰，具體的，可以根據(jù)公式(1)確定出內(nèi)容2-4與興趣主題2中包括的除內(nèi)容2-4外其他內(nèi)容的相似度，然后取相似度大于預(yù)設(shè)閾值的內(nèi)容作為內(nèi)容2-4的近鄰，或者，可以按照相似度對(duì)除內(nèi)容2-4外其他內(nèi)容進(jìn)行排序，然后取排在前k位的內(nèi)容作為內(nèi)容2-4的近鄰。其中，sim(ip,iq)表示內(nèi)容ip和內(nèi)容iq的相似度。表示服務(wù)器端的所有已注冊(cè)用戶(按照步驟301中的例子，此處指的就是用戶1、用戶2和用戶3)對(duì)內(nèi)容ip的評(píng)分之和。表示服務(wù)器端的所有已注冊(cè)用戶對(duì)內(nèi)容ip、內(nèi)容iq的corating之和，其中表示用戶u對(duì)內(nèi)容ip的喜好程度和用戶u對(duì)內(nèi)容iq的喜好程度的最小值。在計(jì)算出每個(gè)內(nèi)容和其它內(nèi)容的相似度之后，便可以取相似度最高的k個(gè)內(nèi)容，作內(nèi)容的近鄰。如nk(ip)為例，表示與內(nèi)容ip相似度最高的k個(gè)內(nèi)容。其中，在確定出的第二類內(nèi)容的近鄰中，會(huì)包含第一類內(nèi)容和第二類內(nèi)容。這是由于歷史行為數(shù)據(jù)包括的內(nèi)容是服務(wù)器端所有已注冊(cè)用戶有過(guò)操作的內(nèi)容，這樣會(huì)存在某個(gè)內(nèi)容用戶1有過(guò)操作，但是用戶2沒(méi)有過(guò)操作，進(jìn)而針對(duì)所有已注冊(cè)用戶中的某個(gè)用戶來(lái)說(shuō)，根據(jù)歷史行為數(shù)據(jù)，依據(jù)lda主題模型得到的每個(gè)興趣主題包括的內(nèi)容中會(huì)包含該用戶未操作過(guò)的內(nèi)容和該用戶有過(guò)操作的內(nèi)容，也就是說(shuō)，興趣主題包括的內(nèi)容中會(huì)包含第一類內(nèi)容和第二類內(nèi)容，因此在確定出的第二類內(nèi)容的近鄰中，同樣也會(huì)包含第一類內(nèi)容和第二類內(nèi)容。示例性的，按照步驟301和步驟302中的例子，假設(shè)服務(wù)器端注冊(cè)的用戶1、用戶2和用戶3對(duì)興趣主題2中包括的內(nèi)容的喜好程度如表2所示。表2內(nèi)容2-1內(nèi)容2-2內(nèi)容2-3內(nèi)容2-4…內(nèi)容2-n用戶1-興趣主題25.03.22.0-…-用戶2-興趣主題22.14.0--…3.7用戶3-興趣主題23.8-4.92.6…-其中，表2中的“-”表示用戶未觀看過(guò)此內(nèi)容，數(shù)值表示用戶對(duì)內(nèi)容的喜好程度。需要說(shuō)明的是，該數(shù)值可以是用戶對(duì)內(nèi)容的評(píng)分，也可以是服務(wù)器根據(jù)用戶的隱式反饋估計(jì)得到的數(shù)值，如用戶完整的觀看完一部影片，則服務(wù)器可以認(rèn)為該用戶對(duì)該影片的喜好程度為5.0，用戶僅觀看了某部影片的1/3，則服務(wù)器可以認(rèn)為該用戶對(duì)該影片的喜好程度為1.7。示例性的，假設(shè)針對(duì)用戶1，根據(jù)公式(1)確定出內(nèi)容2-4的近鄰為內(nèi)容2-2、內(nèi)容2-3、內(nèi)容2-7、內(nèi)容2-12、內(nèi)容2-15，且內(nèi)容2-2和內(nèi)容2-3為第一類內(nèi)容，內(nèi)容2-7、內(nèi)容2-12和內(nèi)容2-15為第二類內(nèi)容。在服務(wù)器得到內(nèi)容的近鄰之后，示例性的，可以采用協(xié)同過(guò)濾的方法預(yù)測(cè)第一用戶對(duì)第二類內(nèi)容的喜好程度：假設(shè)已知用戶u對(duì)內(nèi)容iq的喜好程度根據(jù)公式(2)就可以預(yù)測(cè)出用戶u對(duì)內(nèi)容ip的喜好程度。其中，nk(ip)表示內(nèi)容ip的k近鄰，示例性的，按照步驟1中的例子，可以根據(jù)用戶1對(duì)內(nèi)容2-2和內(nèi)容2-3的喜好程度，預(yù)測(cè)出用戶1對(duì)內(nèi)容2-4的喜好程度，當(dāng)然，針對(duì)興趣主題2中包括的其他第二類內(nèi)容，可以重復(fù)執(zhí)行上述過(guò)程，以得到用戶1對(duì)該興趣主題中包括的其他第二類內(nèi)容的喜好程度，最終得到用戶1對(duì)該興趣主題中包括的所有第二類內(nèi)容的喜好程度。步驟2：服務(wù)器根據(jù)第一用戶對(duì)興趣主題中包括的所有第二類內(nèi)容的喜好程度，選取預(yù)設(shè)數(shù)量的第二類內(nèi)容作為與興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，以得到第一用戶的家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。其中，在服務(wù)器預(yù)測(cè)出第一用戶對(duì)興趣主題中包括的所有第二類內(nèi)容的喜好程度之后，便可以根據(jù)預(yù)測(cè)出的第一用戶對(duì)興趣主題中包括的所有第二類內(nèi)容的喜好程度，選取預(yù)設(shè)數(shù)量的第二類內(nèi)容作為與興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，以得到第一用戶的家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推 薦列表。需要說(shuō)明的是，在本發(fā)明實(shí)施例中，選取的興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表中包括的內(nèi)容的數(shù)量可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求進(jìn)行設(shè)置，本發(fā)明實(shí)施例在此并不做具體限制。需要說(shuō)明的是，服務(wù)器可以針對(duì)所有已注冊(cè)用戶中的每個(gè)用戶，通過(guò)執(zhí)行上述步驟1-步驟2，以得到各個(gè)用戶的家庭興趣主題中包括的每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。示例性的，執(zhí)行上述步驟1-步驟2之后，得到的推薦列表可以如表3和表4所示。且表3和表4僅示出了家庭興趣主題中的部分興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，對(duì)于家庭興趣主題中包括的其他興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表與表3和表4所示的類似，本發(fā)明實(shí)施例在此不再一一贅述。表3推薦列表用戶1-興趣主題1內(nèi)容1-4、內(nèi)容1-7、…用戶2-興趣主題1內(nèi)容1-3、內(nèi)容1-5、內(nèi)容1-9、…用戶3-興趣主題1內(nèi)容1-2、內(nèi)容1-6、…表4推薦列表用戶1-興趣主題2內(nèi)容2-5、內(nèi)容2-14、內(nèi)容2-17、…用戶2-興趣主題2內(nèi)容2-4、內(nèi)容2-6、…針對(duì)方式二，具體的，可以通過(guò)執(zhí)行以下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)：針對(duì)家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題包括的每個(gè)內(nèi)容，服務(wù)器生成內(nèi)容的近鄰；其中，家庭興趣主題中的興趣主題包括的內(nèi)容中包括第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容，將第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容的近鄰作為推薦列表。其中，服務(wù)器獲取內(nèi)容的近鄰的方法可以參考上述方式一中獲取近鄰的方法，本發(fā)明實(shí)施例在此不再一一贅述。305、服務(wù)器獲取第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)。其中，當(dāng)?shù)谝挥脩粲袑?duì)內(nèi)容進(jìn)行操作(如收藏、點(diǎn)擊、評(píng)分、觀看)的需求時(shí)，可以通過(guò)終端設(shè)備對(duì)需操作的內(nèi)容進(jìn)行操作處理，這樣，在第一用戶對(duì)終端設(shè)備進(jìn)行了操作之后，終端設(shè)備可以將獲取到的第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給服務(wù)器，此時(shí)服務(wù)器便可以獲取第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)。進(jìn)一步的，服務(wù)器可以獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)第一用戶的行為數(shù)據(jù)作為當(dāng)前行為數(shù)據(jù)。該預(yù)設(shè)時(shí)間段可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求進(jìn)行設(shè)置，本發(fā)明實(shí)施例在此并不做具體限制。示例性的，假設(shè)終端設(shè)備為iptv機(jī)頂盒，服務(wù)器是為該iptv機(jī)頂盒服務(wù)的設(shè)備，當(dāng)?shù)谝挥脩敉ㄟ^(guò)對(duì)iptv機(jī)頂盒的操作，點(diǎn)擊了某個(gè)電影時(shí)，iptv機(jī)頂盒可以獲取第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，且獲取到的第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)包括該電影的標(biāo)識(shí)和第一用戶對(duì)該電影的評(píng)分，并將獲取到的該當(dāng)前行為數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器，此時(shí)服務(wù)器便可以獲取到第一用戶的包括電影的標(biāo)識(shí)和第一用戶對(duì)該電影的評(píng)分的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)。例如，獲取到的第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)是內(nèi)容1-4的標(biāo)識(shí)，且第一用戶對(duì)該內(nèi)容1-4的評(píng)分3.8。其中，需要說(shuō)明的是，在第一用戶剛打開終端設(shè)備時(shí)，服務(wù)器可以從預(yù)先獲取到的興趣主題集合中隨機(jī)選擇一興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給用戶，也可以根據(jù)第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率，將概率最大的興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給用戶。在服務(wù)器獲取到第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)之后，可以根據(jù)該當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，從興趣主題集合中確定出目標(biāo)興趣主題，其中，在本發(fā)明實(shí)施例中，服務(wù)器根據(jù)該當(dāng)前行為數(shù)據(jù)從興趣主題集合中確定目標(biāo)興趣主題具體的可以包括以下步驟306-步驟307：306、服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，依據(jù)lda主題模型確定第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率。其中，服務(wù)器可以根據(jù)獲取到的第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)獲取第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容，然后將第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容組成向量，向量的值可以表示用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的操作次數(shù)，然后，將第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容組成的向量作為lda主題模型的輸入，以得到第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率。需要說(shuō)明的是，在本發(fā)明實(shí)施例中，可以獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)第一用戶的行為數(shù)據(jù)作為當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，也就是說(shuō)，獲取到的第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)可以包括一個(gè)或多個(gè)第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容。且該預(yù)設(shè)時(shí)間段可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求進(jìn)行設(shè)置，本發(fā)明實(shí)施例在此并不做具體限制。示例性的，根據(jù)步驟305中的例子，第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)是內(nèi)容1-4的標(biāo)識(shí)，且第一用戶對(duì)內(nèi)容1-4的操作次數(shù)為1，那么將第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容組成的向量如表5所示。表5將表5所示的向量作為lda主題模型的輸入，得到的第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率如表6所示。表6興趣主題1興趣主題2興趣主題3…興趣主題n第一用戶0.70.10.05…0.06307、服務(wù)器根據(jù)第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率確定目標(biāo)興趣主題。其中，目標(biāo)興趣主題為第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題，目標(biāo)興趣主題包括至少一個(gè)第一類內(nèi)容，即目標(biāo)興趣主題包括至少一個(gè)已知喜好程度的內(nèi)容。服務(wù)器可以根據(jù)步驟306中確定出的第一用戶偏好興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率，將概率大于預(yù)設(shè)閾值的興趣主題或者將概率最大的興趣主題確定為目標(biāo)興趣主題，以得到第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題。示例性的，根據(jù)步驟306中的例子，選取概率最大的興趣主題為目標(biāo)興趣主題，則確定出的目標(biāo)興趣主題為興趣主題1。進(jìn)一步的，在服務(wù)器根據(jù)第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)確定出目標(biāo)興趣主題之后，可以執(zhí)行以下步驟308或步驟309，以為第一用戶提供推薦列表。其中，步驟308或步驟309的執(zhí)行可以是在再次獲取到第一用戶的行為數(shù)據(jù)之后執(zhí)行的，也可以是在獲取到第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)之后執(zhí)行的，本發(fā)明實(shí)施例在此并不做具體限制。308、服務(wù)器將目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給第一用戶。示例性的，假設(shè)第一用戶為用戶2，按照步驟307中的例子目標(biāo)興趣主題為主題1，并參考表3，可以得到提供給第一用戶的推薦列表為表7所示。表7推薦列表用戶2-興趣主題1內(nèi)容1-3、內(nèi)容1-5、內(nèi)容1-9、…309、服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)更新目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，以便為第一用戶提供更新后的推薦列表。其中，為了能夠根據(jù)用戶的反饋實(shí)時(shí)的更新對(duì)應(yīng)的推薦列表，在確定出目標(biāo)興趣主題之后，可以根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)更新目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，并為第一用戶提供更新后的推薦列表。具體的，對(duì)應(yīng)于步驟304中的方式一，可以通過(guò)以下步驟更新目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表：步驟1：根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，確定第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度。示例性的，按照步驟305中的例子，可以確定出第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度為：對(duì)內(nèi)容1-4的評(píng)分3.8。步驟2：根據(jù)第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度，更新目標(biāo)興趣主題包括的各個(gè)內(nèi)容的近鄰。其中具體的可以是，根據(jù)第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度，更新目標(biāo)興趣主題中每?jī)蓚€(gè)內(nèi)容之間的相似度，然后根據(jù)更新后的相似度，更新目標(biāo)興趣主題包括的各個(gè)內(nèi)容的近鄰。步驟3：根據(jù)第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看內(nèi)容的喜好程度、第一用戶對(duì)目標(biāo)興趣主題中包括的第一類內(nèi)容的喜好程度，以及目標(biāo)興趣主題中包括的各個(gè)內(nèi)容更新后的近鄰，更新第一用戶對(duì)目標(biāo)興趣主題中包括的所有第二類內(nèi)容的喜好程度，以便更新目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。其中，根據(jù)獲取到的第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看內(nèi)容的喜好程度，以及第一用戶對(duì)目標(biāo)興趣主題中已知喜好程度的內(nèi)容(即第一類內(nèi)容)的喜好程度，根據(jù)步驟304中的公式(1)和公式(2)，便可以更新目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。示例性的，假設(shè)第一用戶為用戶2，按照步驟307中的例子，目標(biāo)興趣主題為興趣主題1，且用戶2-興趣主題1中包括的所有內(nèi)容為：內(nèi)容1-1，內(nèi)容1-2，內(nèi)容1-3，已知用戶2對(duì)內(nèi)容1-1的喜好程度和用戶2對(duì)內(nèi)容1-2的喜好程度，那么此時(shí)，在用戶2觀看了內(nèi)容1-4之后，根據(jù)步驟304 所述，會(huì)新產(chǎn)生相應(yīng)的，paircount便會(huì)改變，itemcount也會(huì)隨著改變，進(jìn)而根據(jù)公式(1)興趣主題1中包括的每個(gè)內(nèi)容的近鄰也會(huì)發(fā)生改變，根據(jù)公式(2)預(yù)測(cè)出的第二類內(nèi)容的喜好程度也會(huì)隨之改變，這樣在根據(jù)預(yù)測(cè)出的第二類內(nèi)容的喜好程度確定出的推薦列表也會(huì)發(fā)生改變，也就更新了目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。具體的，對(duì)應(yīng)于步驟304中的方式二，可以通過(guò)以下步驟更新目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表：步驟1：根據(jù)當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，確定第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度。步驟2：根據(jù)第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度和目標(biāo)興趣主題中包括內(nèi)容，更新第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容的近鄰，將更新后的第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容的近鄰作為推薦列表。假設(shè)在向第一用戶推薦了興趣主題1對(duì)應(yīng)的推薦列表之后，第一用戶未對(duì)推薦列表中的內(nèi)容進(jìn)行操作，而是通過(guò)查找的方式操作了內(nèi)容2-9，那么此時(shí)服務(wù)器可以根據(jù)終端設(shè)備返回的行為數(shù)據(jù)得知第一用戶操作了內(nèi)容2-9，然后服務(wù)器可以通過(guò)執(zhí)行步驟306-步驟307，確定目標(biāo)興趣主題為興趣主題2，并可以更新興趣主題2對(duì)應(yīng)的推薦列表。若在步驟305中，確定出第一用戶既操作了內(nèi)容1-4，又操作了內(nèi)容2-9，那么此時(shí)服務(wù)器可以通過(guò)執(zhí)行步驟306-步驟307，確定目標(biāo)興趣主題為興趣主題1和興趣主題2，并可以更新興趣主題1和興趣主題2對(duì)應(yīng)的推薦列表。并且，進(jìn)一步的，服務(wù)器還可以根據(jù)第一用戶操作興趣主題1和興趣主題2中內(nèi)容的比重，向用戶返回推薦列表。例如，用戶在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，觀看了興趣主題1中的兩部影片，觀看了興趣主題2中的一部影片，假設(shè)服務(wù)器給用戶提供的推薦列表中包括10部影片，此時(shí)服務(wù)器可以從興趣主題1對(duì)應(yīng)的推薦列表中選擇6部影片，并從興趣主題2對(duì)應(yīng)的推薦列表中選擇4部影片，提供給用戶。本發(fā)明提供的內(nèi)容推薦方法，服務(wù)器獲取到第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)之后，可以根據(jù)該當(dāng)前行為數(shù)據(jù)從對(duì)應(yīng)不同用戶興趣的至少兩個(gè)興趣主題中確定第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題，然后將該第一用戶當(dāng)前感興趣的 興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給第一用戶。通過(guò)將根據(jù)用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)確定的興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給用戶，使得推薦給用戶的推薦列表中包括的內(nèi)容均是該用戶感興趣的內(nèi)容，從而解決了由于生成的推薦列表中包含有用戶不感興趣的內(nèi)容，導(dǎo)致的推薦內(nèi)容資源的浪費(fèi)，推薦效果不好的問(wèn)題。并且，在更新推薦列表時(shí)，僅根據(jù)的是目標(biāo)興趣主題中包括的內(nèi)容，而非所有興趣主題對(duì)應(yīng)的內(nèi)容，降低了更新推薦列表時(shí)的計(jì)算量，從而節(jié)省了計(jì)算資源和更新推薦列表的時(shí)間，提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，提升了推薦效果。本發(fā)明另一實(shí)施例提供一種服務(wù)器，如圖5所示，該服務(wù)器可以包括：獲取單元41、確定單元42、反饋單元43。獲取單元41，用于獲取第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)。確定單元42，用于根據(jù)所述獲取單元41獲取到的所述當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，從興趣主題集合中確定目標(biāo)興趣主題；所述興趣主題集合中包括至少兩個(gè)興趣主題，且不同的興趣主題對(duì)應(yīng)不同的用戶興趣，所述目標(biāo)興趣主題為所述第一用戶當(dāng)前感興趣的興趣主題。反饋單元43，用于將所述確定單元42確定出的所述目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表提供給所述第一用戶。在本發(fā)明實(shí)施例中，進(jìn)一步的，所述確定單元42，具體用于根據(jù)所述當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，依據(jù)建模算法確定所述第一用戶偏好所述興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率；根據(jù)所述第一用戶偏好所述興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率確定所述目標(biāo)興趣主題。在本發(fā)明實(shí)施例中，進(jìn)一步的，所述獲取單元41，還用于在所述獲取第一用戶的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)之前，獲取歷史行為數(shù)據(jù)，所述歷史行為數(shù)據(jù)包括至少一個(gè)用戶有過(guò)操作的至少一個(gè)內(nèi)容，所述至少一個(gè)用戶中包括所述第一用戶。如圖6所示，所述的服務(wù)器還可以包括：識(shí)別單元44。識(shí)別單元44，用于根據(jù)所述獲取單元41獲取到的所述歷史行為數(shù)據(jù)，依據(jù)建模算法，識(shí)別出所述興趣主題集合，以及所述興趣主題集合中包括的每個(gè)興趣主題包括的內(nèi)容。在本發(fā)明實(shí)施例中，進(jìn)一步的，所述識(shí)別單元44得到的所述興趣主題包括的內(nèi)容中包括第一類內(nèi)容和第二類內(nèi)容，所述第一用戶對(duì)所述第一類內(nèi)容的喜好程度已知，所述第一用戶對(duì)所述第二類內(nèi)容的喜好程度未知。所述服務(wù)器還包括：選取單元45。選取單元45，用于在所述識(shí)別單元44根據(jù)所述歷史行為數(shù)據(jù)，依據(jù)建模算法，識(shí)別出所述興趣主題集合，以及所述興趣主題集合中包括的每個(gè)興趣主題包括的內(nèi)容之后，根據(jù)所述第一用戶偏好所述興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率，從所述興趣主題集合中選取概率大于預(yù)設(shè)閾值的興趣主題作為所述第一用戶的家庭興趣主題；所述第一用戶偏好所述興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率是根據(jù)所述歷史行為數(shù)據(jù)得到的。針對(duì)所述第一用戶，所述獲取單元41，還用于針對(duì)所述家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題包括的每個(gè)第二類內(nèi)容，獲取所述興趣主題中包括的第二類內(nèi)容的近鄰。所述的服務(wù)器還可以包括：預(yù)測(cè)單元46。預(yù)測(cè)單元46，用于根據(jù)所述第一用戶對(duì)所述第二類內(nèi)容的近鄰中包括的所述第一類內(nèi)容的喜好程度，預(yù)測(cè)所述第一用戶對(duì)所述第二類內(nèi)容的喜好程度，以得到所述第一用戶對(duì)所述興趣主題中包括的所有所述第二類內(nèi)容的喜好程度。所述選取單元45，還用于根據(jù)所述預(yù)測(cè)單元46得到的所述第一用戶對(duì)所述興趣主題中包括的所有所述第二類內(nèi)容的喜好程度，選取預(yù)設(shè)數(shù)量的所述第二類內(nèi)容作為與所述興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，以得到所述家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，以便將所述推薦列表提供給所述第一用戶。在本發(fā)明實(shí)施例中，進(jìn)一步的，所述的服務(wù)器還可以包括：更新單元47。更新單元47，用于根據(jù)所述獲取單元41獲取到的所述當(dāng)前行為數(shù)據(jù)更新所述目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，以便為所述第一用戶提供更新后的推薦列表。所述更新單元47，具體用于根據(jù)所述當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，確定所述第一 用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度；根據(jù)所述第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度，更新所述目標(biāo)興趣主題包括的各個(gè)內(nèi)容的近鄰；根據(jù)所述第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看內(nèi)容的喜好程度、所述第一用戶對(duì)所述目標(biāo)興趣主題中包括的所述第一類內(nèi)容的喜好程度，以及所述目標(biāo)興趣主題中包括的各個(gè)內(nèi)容更新后的近鄰，更新所述第一用戶對(duì)所述目標(biāo)興趣主題中包括的所有所述第二類內(nèi)容的喜好程度，以便更新所述目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表。在本發(fā)明實(shí)施例中，進(jìn)一步的，所述目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表是所述第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容的近鄰，所述第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容是根據(jù)所述當(dāng)前行為數(shù)據(jù)確定的內(nèi)容。選取單元45，用于在所述識(shí)別單元44根據(jù)所述歷史行為數(shù)據(jù)，依據(jù)建模算法，識(shí)別出所述興趣主題集合，以及所述興趣主題集合中包括的每個(gè)興趣主題包括的內(nèi)容之后，根據(jù)所述第一用戶偏好所述興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率，從所述興趣主題集合中選取概率大于預(yù)設(shè)閾值的興趣主題作為所述第一用戶的家庭興趣主題；所述第一用戶偏好所述興趣主題集合中每個(gè)興趣主題的概率是根據(jù)所述歷史行為數(shù)據(jù)得到的。所述獲取單元41，還用于針對(duì)所述家庭興趣主題中的每個(gè)興趣主題包括的每個(gè)內(nèi)容，生成所述內(nèi)容的近鄰，以便將所述內(nèi)容的近鄰作為推薦列表提供給所述第一用戶。其中，所述家庭興趣主題中的興趣主題包括的內(nèi)容中包括所述第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容。在本發(fā)明實(shí)施例中，進(jìn)一步的，所述服務(wù)器還包括：更新單元47。更新單元47，用于根據(jù)所述獲取單元41獲取到的所述當(dāng)前行為數(shù)據(jù)更新所述目標(biāo)興趣主題對(duì)應(yīng)的推薦列表，以便為所述第一用戶提供更新后的推薦列表。所述更新單元47，具體用于根據(jù)所述當(dāng)前行為數(shù)據(jù)，確定所述第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度；根據(jù)所述第一用戶對(duì)當(dāng)前觀看的內(nèi)容的喜好程度和所述目標(biāo)興趣主題中包括的內(nèi)容，更新所述第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容的近鄰，將更新后的所述第一用戶當(dāng)前觀看的內(nèi)容的近鄰作為所述推薦列表。在本發(fā)明實(shí)施例中，進(jìn)一步的，所述獲取單元41獲取到的所述當(dāng)前行為數(shù)據(jù)包括：所述第一用戶有過(guò)操作的內(nèi)容的標(biāo)識(shí)、所述第一用戶對(duì)有過(guò)操作的內(nèi)容的操作次數(shù)、所述第一用戶對(duì)所述有過(guò)操作的內(nèi)容的評(píng)分；所述第一用戶有過(guò)操作的內(nèi)容包括：所述第一用戶收藏的內(nèi)容、所述第一用戶點(diǎn)擊的內(nèi)容、所述第一用戶評(píng)分的內(nèi)容中的至少一種。其中，需要說(shuō)明的是，本實(shí)施例中的獲取單元41，可以為服務(wù)器上具備接收功能的接口電路。反饋單元43，可以為服務(wù)器上具備發(fā)送功能的接口電路。確定單元42、識(shí)別單元44、選取單元45、預(yù)測(cè)單元46、和更新單元47可以分別為單獨(dú)設(shè)立的處理器，也可以集成在服務(wù)器的某一個(gè)處理器中實(shí)現(xiàn)，此外，也可以以程序代碼的形式存儲(chǔ)于服務(wù)器的存儲(chǔ)器中，由服務(wù)器的某一個(gè)處理器調(diào)用并執(zhí)行以上確定單元42、識(shí)別單元44、選取單元45、預(yù)測(cè)單元46和更新單元47的功能。這里所述的處理器可以是一個(gè)cpu，或者是asic，或者是被配置成實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)或多個(gè)集成電路。需要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例提供的服務(wù)器中各功能模塊的具體工作過(guò)程可以參考方法實(shí)施例中對(duì)應(yīng)過(guò)程的具體描述，本發(fā)明實(shí)施例在此不再詳細(xì)贅述。本發(fā)明實(shí)施例提供的服務(wù)器，用于執(zhí)行上述內(nèi)容推薦方法，因此可以達(dá)到與上述內(nèi)容推薦方法相同的效果。通過(guò)以上的實(shí)施方式的描述，所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡(jiǎn)潔，僅以上述各功能模塊的劃分進(jìn)行舉例說(shuō)明，實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊完成，即將裝置的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置和方法，可以通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述模塊或單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)裝置，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過(guò)一些接口，裝置或單元 的間接耦合或通信連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是一個(gè)物理單元或多個(gè)物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)不同地方。可以根據(jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一個(gè)設(shè)備(可以是單片機(jī)，芯片等)或處理器(processor)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：u盤、移動(dòng)硬盤、rom、ram、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。當(dāng)前第1頁(yè)12