一种智能内容推荐系统的制作方法

1.本发明涉及互联网技术领域，具体为一种智能内容推荐系统。


背景技术：

2.传统的推荐系统通常采用离线计算和在线推荐两个阶段。
3.在离线计算阶段，系统会根据用户历史行为数据、物品特征等信息进行离线计算，得到每个用户的推荐列表，一般使用协同过滤、基于内容的推荐、矩阵分解等算法。计算出来的推荐列表会存储在数据库或者缓存中。
4.在线推荐阶段，当用户请求推荐列表时，系统会从存储的推荐列表中找到与用户最匹配的推荐列表，并进行排序和过滤等操作，最终向用户推荐一定数量的物品。
5.当前普遍采用的传统的ai算法推荐的方法存在以下缺点：推荐结果的解释性较差，难以让用户理解推荐的原因和依据；对于新用户或冷启动情况，无法提供准确的个性化推荐结果；传统的推荐系统往往需要离线计算，无法做到实时推荐，响应速度慢；冷启动问题：常规的推荐系统往往需要大量用户行为数据才能进行推荐，因此新用户和新物品的推荐准确性较低；缺乏个性化：基于协同过滤、内容过滤等算法的推荐系统往往缺乏个性化推荐，不能充分满足用户个性化需求；一旦模型训练好了，调整推荐策略和内容比较困难，需要重新训练模型，成本较高。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于克服现有的缺陷而提供的一种智能内容推荐系统，为用户提供更加准确、高效的推荐服务，并为企业提供更加高效的业务推广手段。
7.实现上述目的的技术方案是：
8.一种智能内容推荐系统，包括：
9.用于根据业务需求和用户行为，定义需要进行推荐的场景的场景模块；
10.用于根据所述场景模块中场景的需求，设计一系列规则的规则模块
11.用于映射下游数据源的内容池模块；
12.用于管理所述规则模块和所述内容池模块的后台管理模块；
13.用于处理推荐请求、历史行为及偏好获得推荐结果，并返回推荐结果的规则引擎模块；
14.用于根据所述规则引擎模块的推荐结果，从相应的所述内容池模块中获取数据，并将数据返回给用户的推荐服务模块。
15.优选的，所述规则模块中的每个规则对应所述内容池模块中的一个内容池。
16.优选的，所述内容池模块中的每个内容池需要指定一个参数，以便程序可以拿到参数去访问指定的下游。
17.优选的，所述后台管理模块可以对所述场景模块中的场景、所述规则模块中的规则和所述内容池模块中的内容池进行添加、编辑和删除。
18.优选的，所述推荐服务模块根据从多个数据源中获取的数据组合拼接，按照规则指定的顺序填充到相应的推荐位置中，生成最终的推荐结果，推荐给用户。
19.优选的，所述内容池模块中的每个内容池对应大于等于一个数据源。
20.优选的，用户可以根据实际需求选择对应的数据源，并设置数据源的参数。
21.优选的，可以根据业务需要对规则的执行顺序进行优先级设置。
22.本发明的有益效果是：
23.1)可灵活定制，基于规则引擎模块实现，通过编写规则来灵活定制推荐逻辑，满足不同业务场景的需求，采用场景+规则+内容池的组合方式，可以根据不同的业务场景定制推荐规则。
24.2)支持多种数据源，推荐系统可以支持多种数据源，不仅可以扩大数据源范围，也能提升推荐准确性。
25.3)解决冷启动问题，通过灵活的规则配置，可以对新用户和新物品进行定制化推荐，解决了常规推荐系统的冷启动问题，除此之外还使用了缓存技术，能够在较短时间内生成推荐结果，并且能够快速响应用户请求。
26.4)实现个性化推荐，可以根据用户的历史行为和偏好进行个性化推荐，提升推荐准确性和用户满意度。
27.5)可扩展性，可以集成多个数据源作为内容池，具有较高的可扩展性和可定制性。
28.6)可维护性，场景、规则、内容池的修改和维护较为容易，只需要修改相应的代码或配置即可，维护成本较低。
29.本发明可以通过规则和内容池的组合，快速、灵活地为用户推荐相关的内容；该系统基于对多维度数据的分析和理解，通过对规则的优先级和内容池的选择进行组合，以满足用户的个性化需求；该系统可以广泛应用于各种推荐场景，为用户提供更加准确、高效的推荐服务。
附图说明
30.图1是本发明的一种智能内容推荐系统模块图；
31.图2是本发明的一种智能内容推荐系统的架构图；
32.图3是本发明的一种智能内容推荐系统的业务架构图。
具体实施方式
33.下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相正对地重要性。
34.下面将结合附图对本发明作进一步说明。
35.如图1-2所示，一种智能内容推荐系统，包括：
36.场景模块1，用于根据业务需求和用户行为，定义需要进行推荐的场景，例如购物、
阅读、娱乐等；每个场景对应一组推荐规则。
37.规则模块2，用于根据场景模块中场景的需求，设计一系列规则，规则可以通过配置文件等方式进行管理和调整，可以根据业务需要对规则的执行顺序进行优先级设置，通过灵活的规则配置，可以对新用户和新物品进行定制化推荐，解决了常规推荐系统的冷启动问题；其中，一个规则对应一个内容池。
38.内容池模块3，用于映射下游数据源；内容池模块3内的每个内容池都映射了下游的数据源，可以使用多种不同的数据存储技术来实现，例如关系型数据库、nosql数据库、内存数据库、分布式缓存等；还可以定义一些内容池映射的下游服务，如数据中台api、算法推荐api等；如下图3所示，对于每个内容池，需要指定一个参数，以便程序可以拿到参数去访问指定的下游，例如ai算法；每个内容池对应多个数据源，也支持多种数据源，数据源可以是内存缓存数据库、关系型数据库、数据中台等传统数据源，也可以是人工智能算法等新型数据源，不仅可以扩大数据源范围，也能提升推荐准确性；在配置过程中，用户可以根据实际需求选择对应的数据源，并设置数据源的参数。
39.后台管理模块4，用于管理规则模块2和内容池模块3；后台管理模块4可以对场景模块1中的场景、规则模块2中的规则和内容池模块3中的内容池进行添加、编辑和删除；可以基于web应用程序来实现，修改和维护都较为容易，只需要修改相应的代码或配置即可。
40.规则引擎模块5，用于处理推荐请求、历史行为及偏好获得推荐结果，并返回推荐结果，是用来处理推荐请求的核心组件，规则引擎模块5能够解析请求，并根据请求的内容，使用指定的规则来从不同的内容池中获取数据，规则引擎模块5负责具体执行开发人员在后台编写的业务代码，并返回最终的推荐结果至推荐服务模块6；规则引擎模块5可以使用现有的开源规则引擎；规则引擎模块5也可以根据用户的历史行为和偏好进行个性化推荐，提升了推荐准确性和用户满意度，除此之外，还使用了缓存技术，能够在较短时间内生成推荐结果，并且能够快速响应用户请求。
41.推荐服务模块6，用于根据规则引擎模块5的推荐结果从相应的内容池模块中获取数据，并将结果返回给用户；推荐服务模块6根据从多个数据源中获取的数据组合拼接，按照规则指定的顺序填充到相应的推荐位置中，生成最终的推荐结果，推荐给用户。
42.首先根据用户请求的场景，会有对应的一组推荐规则，每个推荐规则都对应一个内容池，根据规则和内容池，从数据源中获取相关数据，获取到的数据组合拼接后，按照规则指定的顺序填充到相应的推荐位置中，生成最终的推荐结果，推荐给用户。通过编写规则来灵活定制推荐逻辑，满足不同业务场景的需求，采用场景+规则+内容池的组合方式，可以根据不同的业务场景定制推荐规则。
43.以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

技术特征：
1.一种智能内容推荐系统，其特征在于，包括：用于根据业务需求和用户行为，定义需要进行推荐的场景的场景模块；用于根据所述场景模块中场景的需求，设计一系列规则的规则模块；用于映射下游数据源的内容池模块；用于管理所述规则模块和所述内容池模块的后台管理模块；用于处理推荐请求、历史行为及偏好获得推荐结果，并返回推荐结果的规则引擎模块；用于根据所述规则引擎模块的推荐结果，从相应的所述内容池模块中获取数据，并将数据返回给用户的推荐服务模块。2.根据权利要求1所述的一种智能内容推荐系统，其特征在于，所述规则模块中的每个规则对应所述内容池模块中的一个内容池。3.根据权利要求1所述的一种智能内容推荐系统，其特征在于，所述内容池模块中的每个内容池需要指定一个参数，以便程序可以拿到参数去访问指定的下游。4.根据权利要求1所述的一种智能内容推荐系统，其特征在于，所述后台管理模块可以对所述场景模块中的场景、所述规则模块中的规则和所述内容池模块中的内容池进行添加、编辑和删除。5.根据权利要求1所述的一种智能内容推荐系统，其特征在于，所述推荐服务模块根据从多个数据源中获取的数据组合拼接，按照规则指定的顺序填充到相应的推荐位置中，生成最终的推荐结果，推荐给用户。6.根据权利要求1所述的一种智能内容推荐系统，其特征在于，所述内容池模块中的每个内容池对应大于等于一个数据源。7.根据权利要求1所述的一种智能内容推荐系统，其特征在于，用户可以根据实际需求选择对应的数据源，并设置数据源的参数。8.根据权利要求1所述的一种智能内容推荐系统，其特征在于，可以根据业务需要对规则的执行顺序进行优先级设置。

技术总结
本发明涉及互联网技术领域，且公开了一种智能内容推荐系统，包括：用于根据业务需求和用户行为，定义需要进行推荐的场景的场景模块；用于根据所述场景模块中场景的需求，设计一系列规则的规则模块用于映射下游数据源的内容池模块；用于管理所述规则模块和所述内容池模块的后台管理模块；用于处理推荐请求、历史行为及偏好获得推荐结果，并返回推荐结果的规则引擎模块；用于根据所述规则引擎模块的推荐结果，从相应的所述内容池模块中获取数据，并将数据返回给用户的推荐服务模块。本发明能为用户提供更加准确、高效的推荐服务，并为企业提供更加高效的业务推广手段。业提供更加高效的业务推广手段。业提供更加高效的业务推广手段。


技术研发人员：方宇翾 李勋宏
受保护的技术使用者：上海优咔网络科技有限公司
技术研发日：2023.04.21
技术公布日：2023/7/25