摘要：本发明公开了一种网站监控方法，包括收集网站运行时产生的数据，并将收集到的数据按照监控项类型进行分类得到多种类型的监控项；分别读取各监控项类型对应的目标数据，并记录读取目标数据的时刻；当目标数据存在异常或相邻两次读取目标数据的时间间隔超过第一阈值时，则报警。因此，本方法可以自主的将网站运行时产生的数据按照监控项类型进行分类得到多种类型的监控项，从而将不同类型的数据分开，得到多种类型的监控项，而不像现有技术中需要在服务器上部署监控参数，而且当目标数据存在异常或相邻两次读取目标数据的时间间隔超过第一阈值时，可以及时报警，提高了时效性。此外，本发明还提供了一种网站监控装置，效果如上。

摘要：本发明是关于确定热点话题的方法和装置，方法包括：获取社区内容中每个标签的第一正向行为数据，以及每个标签下的每个话题的第二正向行为数据；根据话题对应的标签的第一正向行为数据，对每个话题的第二正向行为数据进行归一化处理，得到归一化得分相对值；根据预设周期计算每个话题的归一化得分相对值的涨幅和涨幅加速度；将涨幅和涨幅加速度符合预设条件的话题确定为热点话题。本发明分标签计算不同标签的内容中潜在的热点话题内容，可以服务不同兴趣的人群，并且根据预设周期进行话题的归一化得分相对值的涨幅、涨幅的加速度的计算，提高了发现潜在热点话题的实时性和准确性。

摘要：本发明是关于确定用户标签的方法和装置，方法包括：获取目标用户对电商商品的正向行为数据；当目标用户的正向行为数据高于预设值时，从其他用户中确定出目标用户的相似用户；根据相似用户的社区标签，确定目标用户的社区标签。实现了通过确定相似用户获取相似用户的社区标签，从而得到目标用户的社区标签，补充完善用户画像。

摘要：本发明是关于确定用户偏好的方法及装置，方法包括：基于视频的历史观看数据，统计得到各个用户的用户观看分位数和对应时长的第一对应关系，以及各个视频的视频观看分位数和对应时长的第二对应关系；基于目标用户观看的目标视频和对应时长，以及所述第一对应关系和第二对应关系，确定所述目标用户对于目标视频的用户观看分位数和视频观看分位数；根据确定的用户观看分位数和视频观看分位数，确定所述目标用户对于目标视频的偏好，准确地判断用户对不同视频的喜好程度。

摘要：本发明是关于推荐方法及装置。该方法包括：基于用户对商品的正向行为数据，确定正向商品对所对应的多个用户，并且按照正向行为发生时间对用户进行排序；根据预设数量对排序的用户进行截选，将截选后的用户两两组合形成至少一个用户对，根据每个用户对的权重值以及预设的截选补偿因子，得到正向商品对中的两个商品之间的相似值；其中，用户对的权重值与用户对中两个用户具有相同的正向商品对的个数有关；基于正向商品对的相似值，对各商品的相似商品进行排序获得相似商品数据集；根据所述相似商品数据集，向目标用户推荐目标用户的正向行为商品的相似商品。实现了精准地为用户推荐感兴趣的商品。

摘要：本发明是关于用户偏好评估方法及装置。该方法包括：获取预设周期内目标用户在多场景应用中每个场景的数据，所述数据至少包括以下两项：消费行为数据、页面访问数据以及画像数据；根据每个场景的至少两项数据，确定目标用户的每个场景的场景得分；通过比较目标用户的每个场景的场景得分，确定多场景应用中目标用户对场景的偏好。本发明可以全面评估目标用户在不同场景下的活跃度和参与程度，准确获取目标用户对场景的偏好信息。

摘要：本公开是关于曝光方法及装置。该方法包括：获取各个用户群体针对每一内容类别的Beta分布函数；根据待曝光的内容对应的内容类别和待曝光的群体获取对应的目标Beta分布函数；根据目标Beta分布函数对应的概率密度函数获取待曝光的内容的预估点击率；根据待曝光的内容对应的重复曝光时间间隔获取待曝光的内容基于时间衰减的阈值；在阈值大于预估点击率时，曝光待曝光的内容；在阈值小于预估点击率时，过滤待曝光的内容。由于是基于事实数据的反馈，以及时间衰减的考虑，随着重复曝次数的增加，曝光过滤判断的置信度不断提升，从而提升了曝光的准确性。

摘要：本公开是关于社区内容的探测方法及装置。该方法包括：在接收到当前用户的推荐请求后，获取当前用户的第一偏好标签；获取多个在第一预设时长内未完成探测的第一内容标签；获取完成各个第一标签探测还需要的第一流量，以及，在第二预设时长内完成探测所需要的离线的流量预估；第一标签为第一偏好标签和第一内容标签中的标签；将第一内容标签作为第一曝光组，并将第一组曝光组中的标签按照时间从远到近排序；将流量预估小于第一流量的标签作为第二曝光组，并将第二曝光组中的标签按照时间从远到近排序；将其他偏好标签和其他第一内容标签作为第三曝光组，并将第三曝光组中的标签按照点击率从高到低排序；依次曝光每一个曝光组中的各个标签。

摘要：本发明是关于流量扶持方法及装置。该方法包括：获取请求流量扶持的用户输入的待扶持内容的配置项，所述配置项包括：待扶持内容的标识、待扶持内容的标签、目标曝光数；获取请求流量扶持的用户输入的预期精准扶持参数或者预期扶持完成时间；基于输入的预期精准扶持参数，确定扶持完成预估时间；或者，基于输入的预期扶持完成时间，确定精准扶持预估参数；获取请求流量扶持的用户基于扶持完成预估时间或精准扶持预估参数确定的精准扶持参数；基于所述配置项、精准扶持参数对待扶持内容进行流量扶持。本发明使业务方根据扶持的效果和速度确定相关扶持参数。

摘要：本公开是关于音乐推荐方法及装置。该方法包括对歌曲进行切割，得到多个歌曲片段，其中，每个歌曲片段的长度相同；在歌曲片段中存在重复的歌曲片段时，删除重复的歌曲片段以使重复的歌曲片段保留一份；提取整理后的各个歌曲片段的声学信号；根据各个歌曲片段的声学信号获取每两个歌曲片段的相似度；获取相似度最小的N个歌曲片段；将N个歌曲片段推荐给不同的目标用户，以获取每个目标用户的反馈数据；根据歌曲片段对应的正样本数量和负样本数量，获取每个歌曲片段对应的正样本概率；确定正样本概率最大的歌曲片段为歌曲的代表推荐片段；在推荐歌曲时输出代表推荐片段。