本公开涉及数据处理领域，尤其涉及一种媒体内容推荐方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、随着计算机技术的不断发展，内容推荐类的应用程序越来越多，用户对于内容推荐的需求也越来越多样化。
2、因此，如何进一步丰富内容推荐的实现方式，以满足用户多样化的内容推荐需求，已经成为目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种媒体内容推荐方法、装置、设备及存储介质。
2、第一方面，本公开提供了一种媒体内容推荐方法，所述方法包括：
3、接收媒体内容推荐请求；其中，所述媒体内容推荐请求中携带目标媒体内容的标识，所述目标媒体内容为响应于针对目标通知消息的触发操作确定，所述目标通知消息用于针对所述目标媒体内容进行通知；
4、计算所述目标媒体内容的特征向量与候选媒体内容的特征向量之间的相似度值，并基于所述候选媒体内容对应的相似度值确定推荐媒体内容；
5、响应于所述媒体内容推荐请求，返回所述推荐媒体内容。
6、一种可选的实施方式中，所述计算所述目标媒体内容的特征向量与候选媒体内容的特征向量之间的相似度值之前，还包括：
7、基于所述目标媒体内容的多模态信息，确定所述目标媒体内容的特征向量；其中，所述目标媒体内容的多模态信息包括从所述目标媒体内容中提取到的多个目标维度的信息；
8、以及，基于所述候选媒体内容的多模态信息，确定所述候选媒体内容的特征向量；其中，所述候选媒体内容的多模态信息包括从所述候选媒体内容中提取到的多个所述目标维度的信息。
9、一种可选的实施方式中，所述计算所述目标媒体内容的特征向量与候选媒体内容的特征向量之间的相似度值之前，还包括：
10、基于所述目标媒体内容的标识，从目标数据库中获取所述目标媒体内容的特征向量；其中，所述目标媒体内容的特征向量为预先基于所述目标媒体内容的多模态信息确定，所述目标数据库中还存储有基于候选媒体内容的多模态信息确定的特征向量；
11、相应的，所述计算所述目标媒体内容的特征向量与候选媒体内容的特征向量之间的相似度值，包括：
12、计算所述目标媒体内容的特征向量分别与所述目标数据库中的候选媒体内容的特征向量之间的相似度值。
13、一种可选的实施方式中，所述多模态信息包括以下至少两种：媒体内容标题、媒体内容正文、媒体内容图片、媒体内容视频帧。
14、一种可选的实施方式中，所述基于所述候选媒体内容对应的相似度值确定推荐媒体内容，包括：
15、将所述相似度值不小于预设第一阈值的候选媒体内容加入目标数据池；其中，所述目标数据池中至少还包括基于目标用户数据确定的候选媒体内容，所述目标用户数据包括用户交互数据和/或用户感兴趣标签；
16、计算所述目标媒体内容的特征向量分别与所述目标数据池中的候选媒体内容的特征向量之间的相似度值；
17、将所述目标数据池中所述相似度值不小于预设第二阈值的候选媒体内容确定为推荐媒体内容。
18、一种可选的实施方式中，所述将所述目标数据池中所述相似度值不小于预设第二阈值的候选媒体内容确定为推荐媒体内容之前，还包括：
19、确定所述目标用户数据分别与所述目标数据池中的候选媒体内容之间的匹配程度值；
20、相应的，所述将所述目标数据池中所述相似度值不小于预设第二阈值的候选媒体内容确定为推荐媒体内容，包括：
21、基于所述目标数据池中的候选媒体内容对应的所述相似度值和所述匹配程度值，确定所述候选媒体内容对应的融合分数值；
22、将所述目标数据池中所述融合分数值不小于预设第三阈值的候选媒体内容确定为推荐媒体内容。
23、一种可选的实施方式中，所述候选媒体内容属于以下任一内容题材：文章题材、视频题材、图文题材。
24、第二方面，本公开还提供了一种媒体内容推荐装置，所述装置包括：
25、接收模块，用于接收媒体内容推荐请求；其中，所述媒体内容推荐请求中携带目标媒体内容的标识，所述目标媒体内容为响应于针对目标通知消息的触发操作确定，所述目标通知消息用于针对所述目标媒体内容进行通知；
26、第一确定模块，用于计算所述目标媒体内容的特征向量与候选媒体内容的特征向量之间的相似度值，并基于所述候选媒体内容对应的相似度值确定推荐媒体内容；
27、返回模块，用于响应于所述媒体内容推荐请求，返回所述推荐媒体内容。
28、第三方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备实现上述的方法。
29、第四方面，本公开提供了一种媒体内容推荐设备，包括：存储器，处理器，及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述的方法。
30、第五方面，本公开提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述的方法。
31、本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比至少具有如下优点：
32、本公开实施例提供了一种媒体内容推荐方法，具体的，首先，接收媒体内容推荐请求，其中，媒体内容推荐请求中携带目标媒体内容的标识，目标媒体内容为响应于针对目标通知消息的触发操作确定，目标通知消息用于针对所述目标媒体内容进行通知，然后，计算目标媒体内容的特征向量与候选媒体内容的特征向量之间的相似度值，并基于候选媒体内容对应的相似度值确定推荐媒体内容，进而响应于媒体内容推荐请求，返回所述推荐媒体内容。
33、可见，本公开实施例通过目标通知消息查看目标媒体内容进入媒体内容推荐场景后，基于该目标媒体内容与候选媒体内容的相似度确定推荐媒体内容，丰富了媒体内容的推荐方式，满足了用户多样化的内容推荐需求，提升了用户体验。
1.一种媒体内容推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标媒体内容的特征向量与候选媒体内容的特征向量之间的相似度值之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标媒体内容的特征向量与候选媒体内容的特征向量之间的相似度值之前，还包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述多模态信息包括以下至少两种：媒体内容标题、媒体内容正文、媒体内容图片、媒体内容视频帧。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选媒体内容对应的相似度值确定推荐媒体内容，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标数据池中所述相似度值不小于预设第二阈值的候选媒体内容确定为推荐媒体内容之前，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述候选媒体内容属于以下任一内容题材：文章题材、视频题材、图文题材。
8.一种媒体内容推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种媒体内容推荐设备，其特征在于，包括：存储器，处理器，及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
