本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种内容推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
背景技术：
为了使得人们在互联网中进行各种操作的时候，可以获取更多的内容信息，例如新闻信息，越来越多的网站或者应用程序都具备内容推荐功能。但是在进行内容推荐的时候，如果向用户推荐的内容是用户不感兴趣的，则无法实现内容推荐的目的，又或者推荐的内容恰好是用户不喜欢的，则不仅会无法实现内容推荐的目的，还会导致用户失去使用该网站或应用程序的兴趣，降低用户的使用体验，严重的情况下会导致用户的流失。
技术实现要素：
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的内容推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。依据本发明的一个方面，提供了一种内容推荐方法，其中，该方法包括：
为待推荐内容库中的待推荐内容生成各自对应的话题关键字，并对应保存到推荐内容库中；
确定与指定用户匹配的目标话题关键字；
根据所述目标话题关键字，从所述内容推荐库中选取对应的推荐内容；
将所选取的推荐内容推荐给所述指定用户。
可选地，该方法进一步包括：
获取话题关键字的层次结构信息；
从所述话题关键字的层次结构信息中，查找出与所述目标话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字；
根据查找出的兄弟话题关键字，从所述内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给所述指定用户。
可选地，所述为待推荐内容库中的待推荐内容生成各自对应的话题关键字包括：
对于一个待推荐内容，从该待推荐内容中提取关键字，将提取的各关键字与话题关键字库进行匹配，如果存在匹配项，则该匹配的关键字即为该推荐内容对应的话题关键字，称为第一话题关键字。
可选地，所述为待推荐内容库中的待推荐内容生成各自对应的话题关键字进一步包括：
获取话题关键字的层次结构信息；
从所述话题关键字的层次结构信息中，查找出与所述第一话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字，将兄弟话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字；和/或，从所述话题关键字的层次结构信息中，查找出处于所述第一话题关键字的上一层次的父话题关键字，将父话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字。
可选地，所述确定与指定用户匹配的目标话题关键字包括：
从该指定用户浏览的内容中提取关键字，将提取的各关键字与话题关键字库进行匹配，如果存在匹配项，则该匹配的关键字即为与该指定用户匹配的目标话题关键字。
根据本发明的另一方面，提供了一种内容推荐装置，其中，该装置包括：
存储单元，适于保存推荐内容库；
话题确定单元，适于为待推荐内容库中的待推荐内容确定各自对应的话题关键字并对应保存到推荐内容库中；以及适于确定与指定用户匹配的目标话题关键字；
内容推荐单元，适于根据所述目标话题关键字，从所述内容推荐库中选取对应的推荐内容，将所选取的推荐内容推荐给所述指定用户。
可选地，
所述存储单元，进一步适于保存话题关键字的层次结构信息；
所述话题确定单元，进一步适于从所述话题关键字的层次结构信息中，查找出与所述目标话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字；
所述内容推荐单元，进一步适于根据查找出的兄弟话题关键字，从所述内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给所述指定用户。
可选地，
所述存储单元，进一步适于保存话题关键字库；
所述话题确定单元，适于对一个待推荐内容，从该待推荐内容中提取关键字，将提取的各关键字与话题关键字库进行匹配，如果存在匹配项，则该匹配的关键字即为该推荐内容对应的话题关键字，称为第一话题关键字。
可选地，
所述存储单元，进一步适于保存话题关键字的层次结构信息；
所述话题确定单元，进一步适于从所述话题关键字的层次结构信息中，查找出与所述第一话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字，将兄弟话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字；和/或，从所述话题关键字的层次结构信息中，查找出处于所述第一话题关键字的上一层次的父话题关键字，将父话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字。
可选地，
所述话题确定单元，适于从该指定用户浏览的内容中提取关键字，将提取的各关键字与话题关键字库进行匹配，如果存在匹配项，则该匹配的关键字即为与该指定用户匹配的目标话题关键字。
根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据前述的方法。
根据本发明的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现前述的方法。
根据本发明的技术方案，为待推荐内容库中的待推荐内容生成各自对应的话题关键字，并对应保存到推荐内容库中；确定与指定用户匹配的目标话题关键字；根据目标话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容；将所选取的推荐内容推荐给指定用户。可见，通过本技术方案，获得与指定用户匹配的推荐内容，达到内容推荐的目的，还可以提升用户的使用体验，避免用户的反感情绪，防止用户流失。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例的内容推荐方法的流程示意图；
图2示出了根据本发明一个实施例的内容推荐装置的结构示意图；
图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图；
图4示出了根据本发明一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图；
图5示出了根据本发明一个实施例的话题关键字的层次结构信息的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了根据本发明一个实施例的内容推荐方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
步骤S110，为待推荐内容库中的待推荐内容生成各自对应的话题关键字，并对应保存到推荐内容库中。
步骤S120，确定与指定用户匹配的目标话题关键字。
步骤S130，根据目标话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容。
步骤S140，将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
在本实施例中，待推荐内容通常是比较具体的，在进行内容的推荐时，并不能说将待推荐的内容逐个去进行推荐，这样对应推荐内容的运营来说并不可行，所以在本实施例中，首先是为待推荐内容库中的待推荐内容生成各自对应的话题关键字，并对应保存到推荐内容库中。这里的同一个话题关键字可以对应多个待推荐内容，一个待推荐内容也可能对应多个话题关键字，这样在进行推荐的时候，可以仅根据话题关键字，将与话题关键字对应的推荐内容一并推荐，符合推荐内容运营的实际要求。
同时，在本实施例中，在向指定用户推荐内容时，先获取指定用户匹配的目标话题关键字，根据目标话题关键字进行推荐，则推荐的内容可以符合指定用户的需求，不至于让指定用户产生反感的情绪，避免用户流失。表1列出了推荐内容库对应保存的推荐内容和对应的话题关键字。
表1
如表1所示，根据待推荐内容“少女时代超精彩的现场歌舞串烧”生成的话题关键字是“韩国流行音乐、少女时代和韩国流行音乐团体”，那么就将该推荐内容和生成的话题关键字对应保存；根据待推荐内容“为什么猫吃鱼不会被刺卡到喉咙？看完算是涨知识了”生成的话题关键字是“冷知识和生活常识”，那么就将该推荐内容和生成的话题关键字对应保存。
在一个例子中，如果获取与指定用户匹配的目标话题关键字是“少女时代”，则从所述内容推荐库中选取对应“少女时代”的推荐内容“少女时代超精彩的现场歌舞串烧”推荐给该指定用户。
可见，通过本技术方案，获得与指定用户匹配的推荐内容，达到内容推荐的目的，还可以提升用户的使用体验，避免用户的反感情绪，防止用户流失。
在本发明的一个实施例中，图1所示的方法进一步包括：获取话题关键字的层次结构信息；从话题关键字的层次结构信息中，查找出与目标话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字；根据查找出的兄弟话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
在本实施例中，获取的话题关键字的层次结构信息是认为预设的，和/或，根据神经网络训练的数据结果，生成的话题关键字的层次结构信息，例如，话题关键字“少女时代”作为话题关键字的层次结构信息中的一个节点，处于同一层次的兄弟话题关键字是“T-ara”、“EXO”、“SJM”等；“少女时代”的上一层节点，即父话题关键字是“韩国流行音乐团体”，“韩国流行音乐团体”的父话题关键字是“韩国流行音乐”；“少女时代”的下一层节点，即子话题关键字有“再次重逢的世界”、“金泰妍”等。也就是说，在话题关键字的层次结构信息中，一个话题关键字对应有兄弟话题关键字、父话题关键字以及子话题关键字。
在本实施例中，为了可以获得与指定用户匹配的更多的推荐内容推荐给指定用户，在获取了与指定用户匹配的目标话题关键字后，从获取的话题关键字的层次结构信息中，查找出与目标话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字；根据查找出的兄弟话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
例如，获取的指定用户匹配的目标话题关键字“少女时代”后，查找出与“少女时代”同一层次的兄弟话题关键字是“T-ara”，则将与“T-ara”对应的推荐内容也推荐给该指定用户。
在本发明的一个实施例中，图1所示的方法进一步包括：获取话题关键字的层次结构信息；从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于目标话题关键字的上一层次的父话题关键字；根据查找出的父话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
例如，获取的指定用户匹配的目标话题关键字“少女时代”后，查找出与“少女时代”上一层次的父话题关键字是“韩国流行音乐团体”，则将与“韩国流行音乐团体”对应的推荐内容也推荐给该指定用户。
在一个具体的例子中，图5示出了根据本发明一个实施例的话题关键字的层次结构信息的示意图。以图5所示的话题关键字的层次结构信息为基础，如果指定用户感兴趣的话题关键字为“《唐伯虎点秋香》”，那么根据图5显示的话题关键字的层次结构信息，向话题关键字的父话题关键字(父节点)扩展，话题关键字“《唐伯虎点秋香》”的父话题关键字为“香港电影”、“周星驰电影”，则可以向指定用户推荐包含此父话题关键字的内容；和/或，向话题关键字的兄弟话题关键字(兄弟节点)扩展，话题关键字“《唐伯虎点秋香》”的兄弟话题关键字有“《大话西游》”、“《少林足球》”等，则可以向指定用户推荐包含这些兄弟话题关键字的内容。
通过上述的实施例，在内容推荐中，根据用户的浏览行为实时对用户推荐感兴趣的内容，不仅需要推荐和用户观看历史相似的内容，还需要对用户的兴趣做进一步扩展，防止用户兴趣收敛，导致用户流失。
进一步地，在上述实施例的基础上，图1所述的方法进一步包括：从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于父话题关键字的父话题关键字；根据父话题关键字的父话题关键字从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户；和/或，从话题关键字的层次结构信息中，查找出父话题关键字的兄弟话题关键字，根据父话题关键字的兄弟话题关键字从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
例如，指定用户感兴趣的目标话题关键字为“《唐伯虎点秋香》”，那么根据话题关键字的层次结构信息，向目标话题关键字的父话题的父话题关键字扩展，目标话题关键字“《唐伯虎点秋香》”的父话题为“香港电影”，而父话题关键字的父话题关键字是“喜剧电影”，则可以向指定用户推荐包含话题关键字“喜剧电影”的内容；和/或，向目标话题关键字的父话题关键字的兄弟话题关键字扩展，目标话题关键字“《唐伯虎点秋香》”的父话题为“香港电影”，而父话题关键字的兄弟题关键字是“大陆电影”，则可以像指定用户推荐包含话题关键字“大陆电影”的内容。
需要对用户的兴趣做进一步地扩展，可以进一步提高用户体验。
在本发明的一个实施例中，图1所示的方法进一步包括：获取话题关键字的层次结构信息；从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于目标话题关键字的下一层次的子话题关键字；根据查找出的子话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户；或者，根据查找出的子话题关键字以及该子话题关键字的兄弟话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
例如，指定用户感兴趣的目标话题关键字为“《唐伯虎点秋香》”，那么根据话题关键字的层次结构信息，向目标话题关键字的子话题扩展，目标话题关键字“《唐伯虎点秋香》”子话题为“周星驰版本《唐伯虎点秋香》”，则可以向指定用户推荐包含话题关键字“周星驰版本《唐伯虎点秋香》”的内容。
在本发明的一个实施例中，步骤S110中的为待推荐内容库中的待推荐内容生成各自对应的话题关键字包括：对于一个待推荐内容，从该待推荐内容中提取关键字，将提取的各关键字与话题关键字库进行匹配，如果存在匹配项，则该匹配的关键字即为该推荐内容对应的话题关键字，称为第一话题关键字。
这里的话题关键字库是人工生成，和/或，从神经网络数据库中选取生成的。
例如，待推荐内容是“少女时代超精彩的现场歌舞串烧”，从中提取的关键字是“少女时代”、“歌曲串烧”、“现场”，根据话题关键字库，相匹配的话题关键字是“少女时代”，则将“少女时代”作为该待推荐内容的话题关键字，作为第一话题关键字。
进一步地，步骤S110中的为待推荐内容库中的待推荐内容生成各自对应的话题关键字进一步包括：获取话题关键字的层次结构信息；从话题关键字的层次结构信息中，查找出与第一话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字，将兄弟话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字；和/或，从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于第一话题关键字的上一层次的父话题关键字，将父话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字；和/或，从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于第一话题关键字的下一层次的子话题关键字，将子话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字。
本实施例中的话题关键字的层次结构信息同上述说明中的话题关键字的层次结构信息，在此不在赘述。
在本实施例中，如果仅仅将从推荐内容确定话题关键字会使得该推荐内容失去很多被推荐的机会，为了增加其被推荐的机会，在获取到第一话题关键字时，将与第一话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字也作为该推荐内容对应的话题关键字，和/或，将处于第一话题关键字的上一层次的父话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字。
例如，在上个例子中，将“少女时代”作为该待推荐内容第一话题关键字，根据话题关键字的层次结构信息，查找出与“少女时代”处于同一层次的兄弟话题关键字是“T-ara”，将“T-ara”作为该推荐内容对应的话题关键字；和/或，从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于“少女时代”的上一层次的父话题关键字“韩国流行音乐团体”，将“韩国流行音乐团体”作为该推荐内容对应的话题关键字。这样，该待推荐内容“少女时代超精彩的现场歌舞串烧”的话题关键字则是“少女时代”、“T-ara”和“韩国流行音乐团体”。
在进行内容推荐时，命中该待推荐内容的话题关键字较多，则该待推荐内容被推荐的机会就越大，符合推荐内容运营的要求。
在本发明的一个实施例中，步骤S120中的确定与指定用户匹配的目标话题关键字包括：从该指定用户浏览的内容中提取关键字，将提取的各关键字与话题关键字库进行匹配，如果存在匹配项，则该匹配的关键字即为与该指定用户匹配的目标话题关键字。
在本实施例中，根据用户的浏览历史记录，就可以确定该指定用户比较感兴趣的话题，进而可以将用户感兴趣的内容推荐给用户，进一步增强用户的使用体验。
例如，确定的指定用户的浏览内容的关键字是“生活常识”，则将该关键字“生活常识”可以从话题关键字库中的话题关键字匹配，则将该“生活常识”作为该指定用户的目标话题关键字。在内容推荐时，根据“生活常识”将推荐内容库中相对应的推荐内容，例如“为什么猫吃鱼不会被刺卡到喉咙？看完算是涨知识了”推荐给用户。
图2示出了根据本发明一个实施例的内容推荐装置的结构示意图。如图2所示，该内容推荐装置200包括：
存储单元210，适于保存推荐内容库。
话题确定单元220，适于为待推荐内容库中的待推荐内容确定各自对应的话题关键字并对应保存到推荐内容库中；以及适于确定与指定用户匹配的目标话题关键字。
内容推荐单元230，适于根据目标话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容，将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
在本实施例中，待推荐内容通常是比较具体的，在进行内容的推荐时，并不能说将待推荐的内容逐个去进行推荐，这样对应推荐内容的运营来说并不可行，所以在本实施例中，首先是为待推荐内容库中的待推荐内容生成各自对应的话题关键字，并对应保存到推荐内容库中。这里的同一个话题关键字可以对应多个待推荐内容，一个待推荐内容也可能对应多个话题关键字，这样在进行推荐的时候，可以仅根据话题关键字，将与话题关键字对应的推荐内容一并推荐，符合推荐内容运营的实际要求。
同时，在本实施例中，在向指定用户推荐内容时，先获取指定用户匹配的目标话题关键字，根据目标话题关键字进行推荐，则推荐的内容可以符合指定用户的需求，不至于让指定用户产生反感的情绪，避免用户流失。表1列出了推荐内容库对应保存的推荐内容和对应的话题关键字。
表1
如表1所示，根据待推荐内容“少女时代超精彩的现场歌舞串烧”生成的话题关键字是“韩国流行音乐、少女时代和韩国流行音乐团体”，那么就将该推荐内容和生成的话题关键字对应保存；根据待推荐内容“为什么猫吃鱼不会被刺卡到喉咙？看完算是涨知识了”生成的话题关键字是“冷知识和生活常识”，那么就将该推荐内容和生成的话题关键字对应保存。
在一个例子中，如果获取与指定用户匹配的目标话题关键字是“少女时代”，则从所述内容推荐库中选取对应“少女时代”的推荐内容“少女时代超精彩的现场歌舞串烧”推荐给该指定用户。
可见，通过本技术方案，获得与指定用户匹配的推荐内容，达到内容推荐的目的，还可以提升用户的使用体验，避免用户的反感情绪，防止用户流失。
在本发明的一个实施例中，
存储单元210，进一步适于保存话题关键字的层次结构信息。
话题确定单元220，进一步适于从话题关键字的层次结构信息中，查找出与目标话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字。
内容推荐单230元，进一步适于根据查找出的兄弟话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
在本实施例中，获取的话题关键字的层次结构信息是认为预设的，和/或，根据神经网络训练的数据结果，生成的话题关键字的层次结构信息，例如，话题关键字“少女时代”作为话题关键字的层次结构信息中的一个节点，处于同一层次的兄弟话题关键字是“T-ara”、“EXO”、“SJM”等；“少女时代”的上一层节点，即父话题关键字是“韩国流行音乐团体”，“韩国流行音乐团体”的父话题关键字是“韩国流行音乐”；“少女时代”的下一层节点，即子话题关键字有“再次重逢的世界”、“金泰妍”等。也就是说，在话题关键字的层次结构信息中，一个话题关键字对应有兄弟话题关键字、父话题关键字以及子话题关键字。
在本实施例中，为了可以获得与指定用户匹配的更多的推荐内容推荐给指定用户，在获取了与指定用户匹配的目标话题关键字后，从获取的话题关键字的层次结构信息中，查找出与目标话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字；根据查找出的兄弟话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
例如，获取的指定用户匹配的目标话题关键字“少女时代”后，查找出与“少女时代”同一层次的兄弟话题关键字是“T-ara”，则与“T-ara”对应的推荐内容也推荐给该指定用户。
在本发明的一个实施例中，
存储单元210，进一步适于保存话题关键字的层次结构信息。
话题确定单元220，进一步适于从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于目标话题关键字的上一层次的父话题关键字。
内容推荐单元230，进一步适于根据查找出的父话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
例如，获取的指定用户匹配的目标话题关键字“少女时代”后，查找出与“少女时代”上一层次的父话题关键字是“韩国流行音乐团体”，则将与“韩国流行音乐团体”对应的推荐内容也推荐给该指定用户。
在一个具体的例子中，图5示出了根据本发明一个实施例的话题关键字的层次结构信息的示意图。以图5所示的话题关键字的层次结构信息为基础，如果指定用户感兴趣的话题关键字为“《唐伯虎点秋香》”，那么根据图5显示的话题关键字的层次结构信息，向话题关键字的父话题关键字(父节点)扩展，话题关键字“《唐伯虎点秋香》”的父话题关键字为“香港电影”、“周星驰电影”，则可以向指定用户推荐包含此父话题关键字的内容；和/或，向话题关键字的兄弟话题关键字(兄弟节点)扩展，话题关键字“《唐伯虎点秋香》”的兄弟话题关键字有“《大话西游》”、“《少林足球》”等，则可以向指定用户推荐包含这些兄弟话题关键字的内容。
通过上述的实施例，在内容推荐中，根据用户的浏览行为实时对用户推荐感兴趣的内容，不仅需要推荐和用户观看历史相似的内容，还需要对用户的兴趣做进一步扩展，防止用户兴趣收敛，导致用户流失。
进一步地，在上述实施例的基础上，话题确定单元220，适于从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于父话题关键字的父话题关键字；和/或，从话题关键字的层次结构信息中，查找出父话题关键字的兄弟话题关键字。
内容推荐单元230，适于根据父话题关键字的父话题关键字从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户；和/或，根据父话题关键字的兄弟话题关键字从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
例如，指定用户感兴趣的目标话题关键字为“《唐伯虎点秋香》”，那么根据话题关键字的层次结构信息，向目标话题关键字的父话题的父话题关键字扩展，目标话题关键字“《唐伯虎点秋香》”的父话题为“香港电影”，而父话题关键字的父话题关键字是“喜剧电影”，则可以向指定用户推荐包含话题关键字“喜剧电影”的内容；和/或，向目标话题关键字的父话题关键字的兄弟话题关键字扩展，目标话题关键字“《唐伯虎点秋香》”的父话题为“香港电影”，而父话题关键字的兄弟题关键字是“大陆电影”，则可以像指定用户推荐包含话题关键字“大陆电影”的内容。
需要对用户的兴趣做进一步地扩展，可以进一步提高用户体验。
在本发明的一个实施例中，
存储单元210，进一步适于获取话题关键字的层次结构信息。
话题确定单元220，进一步适于从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于目标话题关键字的下一层次的子话题关键字。
内容推荐单元230，进一步适于根据查找出的子话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户；或者，根据查找出的子话题关键字以及该子话题关键字的兄弟话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容，并将所选取的推荐内容推荐给指定用户。
例如，指定用户感兴趣的目标话题关键字为“《唐伯虎点秋香》”，那么根据话题关键字的层次结构信息，向目标话题关键字的子话题扩展，目标话题关键字“《唐伯虎点秋香》”子话题为“周星驰版本《唐伯虎点秋香》”，则可以向指定用户推荐包含话题关键字“周星驰版本《唐伯虎点秋香》”的内容。
在本发明的一个实施例中，存储单元210，进一步适于保存话题关键字库。
话题确定单元220，适于对一个待推荐内容，从该待推荐内容中提取关键字，将提取的各关键字与话题关键字库进行匹配，如果存在匹配项，则该匹配的关键字即为该推荐内容对应的话题关键字，称为第一话题关键字。
这里的话题关键字库是人工生成，和/或，从神经网络数据库中选取生成的。
例如，待推荐内容是“少女时代超精彩的现场歌舞串烧”，从中提取的关键字是“少女时代”、“歌曲串烧”、“现场”，根据话题关键字库，相匹配的话题关键字是“少女时代”，则将“少女时代”作为该待推荐内容的话题关键字，作为第一话题关键字。
进一步地，存储单元210，进一步适于保存话题关键字的层次结构信息；
话题确定单元220，进一步适于从话题关键字的层次结构信息中，查找出与第一话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字，将兄弟话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字；和/或，从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于第一话题关键字的上一层次的父话题关键字，将父话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字；和/或，从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于第一话题关键字的下一层次的子话题关键字，将子话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字。
本实施例中的话题关键字的层次结构信息同上述说明中的话题关键字的层次结构信息，在此不在赘述。
在本实施例中，如果仅仅将从推荐内容确定话题关键字会使得该推荐内容失去很多被推荐的机会，为了增加其被推荐的机会，在获取到第一话题关键字时，将与第一话题关键字处于同一层次的兄弟话题关键字也作为该推荐内容对应的话题关键字，和/或，将处于第一话题关键字的上一层次的父话题关键字作为该推荐内容对应的话题关键字。
例如，在上个例子中，将“少女时代”作为该待推荐内容第一话题关键字，根据话题关键字的层次结构信息，查找出与“少女时代”处于同一层次的兄弟话题关键字是“T-ara”，将“T-ara”作为该推荐内容对应的话题关键字；和/或，从话题关键字的层次结构信息中，查找出处于“少女时代”的上一层次的父话题关键字“韩国流行音乐团体”，将“韩国流行音乐团体”作为该推荐内容对应的话题关键字。这样，该待推荐内容“少女时代超精彩的现场歌舞串烧”的话题关键字则是“少女时代”、“T-ara”和“韩国流行音乐团体”。
在进行内容推荐时，命中该待推荐内容的话题关键字较多，则该待推荐内容被推荐的机会就越大，符合推荐内容运营的要求。
在本发明的一个实施例中，话题确定单元220，适于从该指定用户浏览的内容中提取关键字，将提取的各关键字与话题关键字库进行匹配，如果存在匹配项，则该匹配的关键字即为与该指定用户匹配的目标话题关键字。
在本实施例中，根据用户的浏览历史记录，就可以确定该指定用户比较感兴趣的话题，进而可以将用户感兴趣的内容推荐给用户，进一步增强用户的使用体验。
例如，确定的指定用户的浏览内容的关键字是“生活常识”，则将该关键字“生活常识”可以从话题关键字库中的话题关键字匹配，则将该“生活常识”作为该指定用户的目标话题关键字。在内容推荐时，根据“生活常识”将推荐内容库中相对应的推荐内容，例如“为什么猫吃鱼不会被刺卡到喉咙？看完算是涨知识了”推荐给用户。
本发明还提供了一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，可执行指令在被执行时使处理器执行根据图1所示的及其各实施例中的内容推荐方法。
图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。如图3所示，该电子设备300包括：
处理器310；以及被安排成存储计算机可执行指令(程序代码)的存储器320，在存储器320中，有存储程序代码的存储空间330，用于执行根据本发明的方法步骤的程序代码340存储在存储空间330中，该程序代码在被执行时使处理器310执行根据图1所示的及其各实施例中的内容推荐方法。
图4示出了根据本发明一个实施例的一种计算机可读存储介质的结构示意图。如图4所示，该计算机可读存储介质400存储一个或多个程序(程序代码)410，一个或多个程序(程序代码)410当被处理器执行时，实现图1所示的及其各实施例中的内容推荐方法。
需要说明的是，图3所示的电子设备和图4所示的计算机可读存储介质的各实施例与图1所示的方法的各实施例对应相同，上文已有详细说明，在此不再赘述。
综上所述，根据本发明的技术方案，为待推荐内容库中的待推荐内容生成各自对应的话题关键字，并对应保存到推荐内容库中；确定与指定用户匹配的目标话题关键字；根据目标话题关键字，从内容推荐库中选取对应的推荐内容；将所选取的推荐内容推荐给指定用户。可见，通过本技术方案，获得与指定用户匹配的推荐内容，达到内容推荐的目的，还可以提升用户的使用体验，避免用户的反感情绪，防止用户流失。
需要说明的是：
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的内容推荐装置、电子设备和计算机可读存储介质中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
例如，图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。该电子设备300传统上包括处理器310和被安排成存储计算机可执行指令(程序代码)的存储器320。存储器320可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。存储器320具有存储用于执行图1所示的以及各实施例中的任何方法步骤的程序代码340的存储空间330。例如，用于程序代码的存储空间330可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个程序代码340。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘，紧致盘(CD)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。这样的计算机程序产品通常为例如图4所述的计算机可读存储介质400。该计算机可读存储介质400可以具有与图3的电子设备中的存储器320类似布置的存储段、存储空间等。程序代码可以例如以适当形式进行压缩。通常，存储单元存储有用于执行根据本发明的方法步骤的程序代码410，即可以由诸如310之类的处理器读取的程序代码，当这些程序代码由电子设备运行时，导致该电子设备执行上面所描述的方法中的各个步骤。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。