CN117688246A - 基于用户情绪的内容推荐方法、装置及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于用户情绪的内容推荐方法、装置及可读存储介质，包括：首先，系统响应目标用户登录预设页面，推送情绪评估任务至预设页面。然后，根据用户对情绪评估任务的操作结果，收集情绪基础数据，并将这些数据加工转化为情绪标签数据。接着，系统根据情绪标签数据，从预设规则库中匹配相应的页面推荐规则。最后，根据这些推荐规则，生成并展示对应的推荐内容至预设页面。此技术的有益效果在于，通过实时反映和理解用户的情绪状态，能够提供更精准、个性化的内容推荐，从而提高用户体验，增强用户黏性。

Description

基于用户情绪的内容推荐方法、装置及可读存储介质

技术领域

本发明涉及内容推荐技术领域，具体而言，涉及一种基于用户情绪的内容推荐方法、装置及可读存储介质。

背景技术

当前的内容推荐系统主要依赖用户的历史行为和兴趣进行推荐，很少考虑到用户的实时情绪状态。然而，用户的情绪可能会对他们的选择产生重大影响。例如，当用户处于不同的情绪状态时，他们的内容偏好可能会有所不同。因此，传统的推荐方式可能无法准确捕捉到这些变化，导致推荐效果下降。因此，如何将用户的情绪状态纳入推荐系统的决策过程可以使推荐结果更加精准和个性化，从而提高用户满意度和参与度，是本领域技术人员需要解决的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于用户情绪的内容推荐方法、装置及可读存储介质。

第一方面，本发明实施例提供一种基于用户情绪的内容推荐方法，包括：

响应于目标用户登录预设页面，推送情绪评估任务至所述预设页面；

基于所述目标用户针对所述情绪评估任务的操作结果，采集所述目标用户对应的情绪基础数据；

将所述情绪基础数据进行加工转化，得到所述情绪基础数据对应的情绪标签数据；

根据所述情绪标签数据，从预设规则库中匹配到与所述情绪标签数据对应的页面推荐规则；

根据所述页面推荐规则生成对应的推荐内容展示至所述预设页面。

在一种可能的实施方式中，所述推送情绪评估任务是通过以下方式获取的，包括：

获取上轮推送情绪评估任务对应的上轮情绪标签数据；

对所述上轮情绪标签数据进行第一对照实验分析，得到第一对照实验分析结果；

根据所述第一对照实验分析结果调整上轮推送情绪评估任务的实验埋点；

根据调整后的上轮推送情绪评估任务的实验埋点生成的当前推送情绪评估任务作为所述推送情绪评估任务。

在一种可能的实施方式中，所述页面推荐规则是通过以下方式获取的，包括：

获取上轮页面推荐规则对应的上轮推荐内容；

对所述上轮推荐内容进行第二对照实验分析，得到第二对照实验分析结果；

根据所述第二对照实验分析结果对所述预设规则库进行优化调整，并将优化调整后的当前页面推荐规则作为所述页面推荐规则。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述第二对照实验分析结果对所述预设规则库进行优化调整，并将优化调整后的当前页面推荐规则作为所述页面推荐规则，包括：

根据所述第二对照实验分析结果确定所述上轮推荐内容的规则表现评分；

根据所述规则表现评分对所述预设规则库进行优化调整，并将优化调整后的当前页面推荐规则作为所述页面推荐规则。

在一种可能的实施方式中，所述响应于目标用户登录预设页面，推送情绪评估任务至所述预设页面，包括：

响应于目标用户登录预设页面，获取所述预设页面对应的应用标识；

基于所述应用标识，确定与所述应用标识匹配的推送情绪评估任务；

根据所述推送情绪评估任务，确定对应的情绪实验交互布局页面；

将所述情绪实验交互布局页面推送至所述预设页面。

在一种可能的实施方式中，所述将所述情绪基础数据进行加工转化，得到所述情绪基础数据对应的情绪标签数据，包括：

根据所述情绪基础数据，建立所述情绪基础情绪数据对应的数据源、数据表以及圈选的数据列；

基于所述数据源、所述数据表以及所述圈选的数据列，对所述情绪基础数据进行可视化加工，得到所述情绪基础数据对应的可视化情绪标签数据。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述页面推荐规则生成对应的推荐内容展示至所述预设页面，包括：

根据所述页面推荐规则确定推荐内容布局；

基于所述推荐内容布局，将所述推荐内容展示至所述预设页面。

第二方面，本发明实施例提供一种基于用户情绪的内容推荐装置，包括：

获取模块，用于响应于目标用户登录预设页面，推送情绪评估任务至所述预设页面；基于所述目标用户针对所述情绪评估任务的操作结果，采集所述目标用户对应的情绪基础数据；将所述情绪基础数据进行加工转化，得到所述情绪基础数据对应的情绪标签数据；

推荐模块，用于根据所述情绪标签数据，从预设规则库中匹配到与所述情绪标签数据对应的页面推荐规则；根据所述页面推荐规则生成对应的推荐内容展示至所述预设页面。

第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器及存储有计算机指令的非易失性存储器，所述计算机指令被所述处理器执行时，所述计算机设备执行第一方面至少一种可能的实施方式中所述的基于用户情绪的内容推荐方法。

第四方面，本发明实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述可读存储介质所在计算机设备执行第一方面至少一种可能的实施方式中所述的基于用户情绪的内容推荐方法。

相比现有技术，本发明提供的有益效果包括：采用本发明公开的一种基于用户情绪的内容推荐方法、装置及可读存储介质，通过响应目标用户登录预设页面，推送情绪评估任务至预设页面。然后，根据用户对情绪评估任务的操作结果，收集情绪基础数据，并将这些数据加工转化为情绪标签数据。接着，系统根据情绪标签数据，从预设规则库中匹配相应的页面推荐规则。最后，根据这些推荐规则，生成并展示对应的推荐内容至预设页面。此技术的有益效果在于，通过实时反映和理解用户的情绪状态，能够提供更精准、个性化的内容推荐，从而提高用户体验，增强用户黏性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例提供的基于用户情绪的内容推荐方法的步骤流程示意框图；

图2为本发明实施例提供的基于用户情绪的内容推荐装置的结构示意框图；

图3为本发明实施例提供的计算机设备的结构示意框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“左”、“右”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，或者是该申请产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，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设备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”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，“设置”、“连接”等术语应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细说明。

为了解决前述背景技术中的技术问题，图1为本公开实施例提供的基于用户情绪的内容推荐方法的流程示意图，下面对该基于用户情绪的内容推荐方法进行详细介绍。

步骤S201，响应于目标用户登录预设页面，推送情绪评估任务至所述预设页面；

步骤S202，基于所述目标用户针对所述情绪评估任务的操作结果，采集所述目标用户对应的情绪基础数据；

步骤S203，将所述情绪基础数据进行加工转化，得到所述情绪基础数据对应的情绪标签数据；

步骤S204，根据所述情绪标签数据，从预设规则库中匹配到与所述情绪标签数据对应的页面推荐规则；

步骤S205，根据所述页面推荐规则生成对应的推荐内容展示至所述预设页面。

在本发明实施例中，示例性的，假设有一个社交媒体平台，用户在登录后进入其个人主页。系统会在用户登录后自动推送一个情绪评估任务，询问用户当前的情绪状态，例如选择心情如“开心”、“难过”、“紧张”等选项。用户根据推送的情绪评估任务选择了"开心"作为当前的情绪状态。系统会将用户选择的情绪状态记录下来，作为该用户的情绪基础数据。系统会对所收集到的情绪基础数据进行处理和分析，将其转化为情绪标签数据。例如，将情绪基础数据中的"开心"转化为相应的情绪标签"positive"。系统根据用户的情绪标签数据，通过与预设规则库中的规则进行匹配，找到与用户当前情绪相对应的页面推荐规则。例如，系统可能有一个规则是当用户情绪标签为"positive"时，向其推荐一些快乐和积极的内容。根据匹配到的页面推荐规则，系统会生成相应的推荐内容，将这些内容展示给用户在其预设页面上。例如，在个人主页上显示一些与用户当前开心情绪相关的快乐图片、鼓励性的帖子或视频等。如此设计，从用户登录开始，到推送评估任务，采集用户数据，转化为情绪标签，匹配页面推荐规则，最终生成推荐内容展示给用户。

在一种可能的实施方式中，所述推送情绪评估任务是通过以下方式获取的。

(1)获取上轮推送情绪评估任务对应的上轮情绪标签数据；

(2)对所述上轮情绪标签数据进行第一对照实验分析，得到第一对照实验分析结果；

(3)根据所述第一对照实验分析结果调整上轮推送情绪评估任务的实验埋点；

(4)根据调整后的上轮推送情绪评估任务的实验埋点生成的当前推送情绪评估任务作为所述推送情绪评估任务。

在本发明实施例中，示例性的，假设一个社交媒体平台在上一次推送情绪评估任务时，用户选择了"开心"作为当前的情绪状态。系统会将该用户的上轮情绪标签数据记录下来。根据第一对照实验分析的结果，系统会对上轮推送情绪评估任务的实验埋点进行调整。实验埋点是指在系统中设置的关键点，用于记录用户的行为和反馈数据。通过调整实验埋点，系统可以更准确地获取用户的情绪数据。根据调整后的上轮推送情绪评估任务的实验埋点数据，系统将生成当前的推送情绪评估任务。这个任务可以包括新的问题、选项或方式，用于获取用户当前的情绪状态。例如，系统可能根据第一对照实验分析结果添加了更多关于用户情绪的问题供选择。如此设计，从获取上轮情绪标签数据开始，通过实验分析和调整实验埋点，最终生成当前的推送情绪评估任务。这样的流程可以帮助系统更准确地获取用户的情绪数据，并进一步优化情绪基础数据的收集与处理。

在一种可能的实施方式中，所述页面推荐规则是通过以下方式获取的。

(1)获取上轮页面推荐规则对应的上轮推荐内容；

(2)对所述上轮推荐内容进行第二对照实验分析，得到第二对照实验分析结果；

(3)根据所述第二对照实验分析结果对所述预设规则库进行优化调整，并将优化调整后的当前页面推荐规则作为所述页面推荐规则。

在本发明实施例中，示例性的，假设一个电子商务平台在上一次根据用户情绪推荐了一些商品。系统会记录下这些推荐内容与用户的情绪标签数据相关联。系统会对上轮推荐内容进行实验分析，并与其他因素进行对照实验。例如，系统可能会分析用户对不同类型商品的反应和行为，以及这些推荐内容是否与用户当前的情绪相匹配。通过分析，得到第二对照实验分析结果。根据第二对照实验分析的结果，系统会对预设规则库进行优化调整。预设规则库包含了与不同情绪标签数据相对应的页面推荐规则。通过优化调整，系统可以更准确地匹配用户的情绪与推荐规则。优化调整后的当前页面推荐规则将作为新的页面推荐规则。如此设计，从获取上轮推荐内容开始，通过第二对照实验分析和优化调整预设规则库，最终生成当前页面推荐规则。这样的流程可以帮助系统更好地根据用户情绪匹配相关推荐内容，并提供更符合用户当前情绪状态的推荐体验。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述第二对照实验分析结果对所述预设规则库进行优化调整，并将优化调整后的当前页面推荐规则作为所述页面推荐规则的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)根据所述第二对照实验分析结果确定所述上轮推荐内容的规则表现评分；

(2)根据所述规则表现评分对所述预设规则库进行优化调整，并将优化调整后的当前页面推荐规则作为所述页面推荐规则。

在本发明实施例中，示例性的，假设一个新闻推荐平台根据用户情绪推荐了一些新闻文章。系统会根据第二对照实验分析的结果，对上轮推荐内容进行规则表现评分。该评分可以基于多个因素，如用户点击率、阅读时长、喜好反馈等，来衡量推荐内容的质量和与用户情绪的匹配程度。系统根据上轮推荐内容的规则表现评分，对预设规则库进行优化调整。这意味着系统会重新评估和调整预设规则库中不同情绪标签数据对应的页面推荐规则的权重或逻辑。例如，如果某个规则在上轮推荐中表现出色，获得较高的规则表现评分，系统可能会提高该规则的权重，以便更频繁地向用户推荐类似的内容。如此设计，从确定上轮推荐内容的规则表现评分开始，通过评估和调整预设规则库，最终生成优化调整后的当前页面推荐规则。通过不断优化规则，系统能够提供更好的推荐体验，更准确地满足用户的情感和兴趣。

在一种可能的实施方式中，步骤S201可以通过以下示例执行实施。

(1)响应于目标用户登录预设页面，获取所述预设页面对应的应用标识；

(2)基于所述应用标识，确定与所述应用标识匹配的推送情绪评估任务；

(3)根据所述推送情绪评估任务，确定对应的情绪实验交互布局页面；

(4)将所述情绪实验交互布局页面推送至所述预设页面。

在本发明实施例中，示例性的，假设一个移动应用程序平台，用户通过账户登录了该平台的预设页面。系统会根据用户的登录行为，获取该预设页面对应的应用标识。这个应用标识可以用来标识用户所使用的具体应用程序。系统根据用户所登录的应用标识，从预设的推送情绪评估任务库中确定与该应用标识匹配的任务。这些任务可能与特定应用程序相关联，以满足不同应用的需求和特点。基于确定的推送情绪评估任务，系统确定相应的情绪实验交互布局页面。这个页面可能包括针对用户情绪评估的问题、选项或其他交互元素，旨在获取用户的情绪反馈。系统将确定的情绪实验交互布局页面推送到用户登录的预设页面上。这样，用户在浏览和使用应用程序时，会看到与其当前情绪相关的情绪实验交互布局页面，并有机会参与情绪评估。如此设计，从获取应用标识开始，通过匹配任务、确定布局页面和推送页面，最终实现向目标用户推送情绪评估任务并收集反馈。这样的流程可以帮助系统更准确地获得用户情绪数据，并提供个性化的情感支持和服务。

在一种可能的实施方式中，前述步骤S203可以通过以下方式执行实施。

(1)根据所述情绪基础数据，建立所述情绪基础情绪数据对应的数据源、数据表以及圈选的数据列；

(2)基于所述数据源、所述数据表以及所述圈选的数据列，对所述情绪基础数据进行可视化加工，得到所述情绪基础数据对应的可视化情绪标签数据。

假设一个社交媒体平台收集了用户在不同时间点发布的帖子，并记录下这些帖子的情绪基础数据，如情感得分、关键词等。系统会根据这些情绪基础数据，建立相应的数据源、数据表和圈选的数据列，以便后续对这些数据进行处理和转化。

系统使用所建立的数据源、数据表和圈选的数据列，对情绪基础数据进行可视化加工。例如，系统可以通过图表、图像或其他可视化形式展示情绪基础数据的趋势、分布或相关性。这样的加工将帮助用户更好地理解情绪基础数据并提取出其中的情绪标签数据，即从原始数据中抽取具体的情绪信息。如此设计，从建立数据源和表格开始，通过可视化加工和转化，最终生成可视化的情绪标签数据。这样的流程可以提高情绪数据的可理解性和可用性，为用户提供更直观、有价值的情绪分析结果。

在一种可能的实施方式中，前述步骤S205可以通过以下示例执行实施。

(1)根据所述页面推荐规则确定推荐内容布局；

(2)基于所述推荐内容布局，将所述推荐内容展示至所述预设页面。

假设正在开发一个社交媒体平台，并希望根据用户的情绪状态为他们提供个性化的内容推荐。用户在社交媒体平台上打开“心情日记”页面，该页面允许用户记录自己的情绪状态。系统根据用户过去的情绪记录和朋友圈动态等信息，分析用户当前的情绪状态，并根据页面推荐规则确定了一个布局，将与用户当前情绪相关的内容放置在页面的重要位置，以便更好地满足用户的需求。用户在社交媒体平台上查看“发现”页面，该页面旨在向用户展示感兴趣的内容。平台根据用户的情绪状态和个人偏好，确定了一种特定的推荐内容布局。例如，如果用户最近感到沮丧，系统会推荐一些激励和正能量的帖子，并将这些内容展示在页面的顶部，让用户在浏览时感到更加愉悦和鼓舞。如此设计，能够根据用户的情绪状态生成个性化的推荐内容布局，并将这些内容展示在适当的位置，以提供更好的用户体验。这种基于情绪的内容推荐可以帮助用户更好地表达自己的情感、获取相关信息，并提供情绪调节和支持。

下面提供一种本发明实施例的整体实施流程。

(1)基于实验的用户情绪数据采集：

在不通的app交互页面，banner位，按钮等功能入口设置特定的情绪实验，采集的情绪实验数据，并把数据同步到大数据加工平台。

(2)标签平台职责：

大数据把平台用户的情绪数据加工成用户情绪标签，同步到标签平台，支持T+1标签，T0实时标签，标签支持sql和Hive的Hql语法的页面可视化配置圈选，建立情绪数据的数据源和数据表以及圈选的数据列，实现可视化的标签sql加工。

(3)规则平台：

根据不同的推荐业务场景和banner位利用不同的情绪标签的组合实现不同的规则配置，规则实现支持页面可视化下拉组合配置，配合规则表达式加标签加与或关系和作用域实现规则灵活配置和组装不同的规则。

(4)推荐平台：

根据有不同情绪标签组装的不同的推荐规则，绑定不同的推荐页面实现推荐不同的人，在不同的心情下，看到的页面不一样，实现千人千面和情绪变化浮动引起推荐内容变化，并且支持结合AB测试实验，对不同规则的业务数据进行统计学数据分析，计算出规则表现，置信区间，p值和灵敏度，从而选出表现更好的规则，实现规则的智能调整，无限接近规则最优解。

如此设计，通过AB实验结合用户行为数据采集，用户行为数据分析，用户情绪化标签建设，规则平台建设，CMS内容平台支持，AB实验嵌入到用户情绪化标签加工算法、规则，并且对不同的阶段的实验数据进行分析，根据分析结果不断的调整推荐算法、规则，从而无限接近最优解。

值得说明的是，在本发明实施例中，AB实验(对照实验)的统计相关参数和公式说明可以参考表一。

表一

请结合参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种基于用户情绪的内容推荐装置110，包括：

获取模块1101，用于响应于目标用户登录预设页面，推送情绪评估任务至所述预设页面；基于所述目标用户针对所述情绪评估任务的操作结果，采集所述目标用户对应的情绪基础数据；将所述情绪基础数据进行加工转化，得到所述情绪基础数据对应的情绪标签数据；

推荐模块1102，用于根据所述情绪标签数据，从预设规则库中匹配到与所述情绪标签数据对应的页面推荐规则；根据所述页面推荐规则生成对应的推荐内容展示至所述预设页面。

需要说明的是，前述基于用户情绪的内容推荐装置110的实现原理可以参考前述基于用户情绪的内容推荐方法的实现原理，在此不再赘述。应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，基于用户情绪的内容推荐装置110可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上基于用户情绪的内容推荐装置110的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所描述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessing unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。

本发明实施例提供一种计算机设备100，计算机设备100包括处理器及存储有计算机指令的非易失性存储器，计算机指令被处理器执行时，计算机设备100执行前述的基于用户情绪的内容推荐装置110。如图3所示，图3为本发明实施例提供的计算机设备100的结构框图。计算机设备100包括基于用户情绪的内容推荐装置110、存储器111、处理器112及通信单元113。

为实现数据的传输或交互，存储器111、处理器112以及通信单元113各元件相互之间直接或间接地电性连接。例如，可通过一条或多条通讯总线或信号线实现这些元件相互之间电性连接。基于用户情绪的内容推荐装置110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器111中或固化在计算机设备100的操作系统(operatingsystem，OS)中的软件功能模块。处理器112用于执行存储器111中存储的基于用户情绪的内容推荐装置110，例如基于用户情绪的内容推荐装置110所包括的软件功能模块及计算机程序等。

本发明实施例提供一种可读存储介质，可读存储介质包括计算机程序，计算机程序运行时控制可读存储介质所在计算机设备执行前述的基于用户情绪的内容推荐方法。

出于说明目的，前面的描述是参考具体实施例而进行的。但是，上述说明性论述并不打算穷举或将本公开局限于所公开的精确形式。根据上述教导，众多修改和变化都是可行的。选择并描述这些实施例是为了最佳地说明本公开的原理及其实际应用，从而使本领域技术人员最佳地利用本公开，并利用具有不同修改的各种实施例以适于预期的特定应用。出于说明目的，前面的描述是参考具体实施例而进行的。但是，上述说明性论述并不打算穷举或将本公开局限于所公开的精确形式。根据上述教导，众多修改和变化都是可行的。选择并描述这些实施例是为了最佳地说明本公开的原理及其实际应用，从而使本领域技术人员最佳地利用本公开，并利用具有不同修改的各种实施例以适于预期的特定应用。

Claims (10)

1.一种基于用户情绪的内容推荐方法，其特征在于，包括：

响应于目标用户登录预设页面，推送情绪评估任务至所述预设页面；

基于所述目标用户针对所述情绪评估任务的操作结果，采集所述目标用户对应的情绪基础数据；

将所述情绪基础数据进行加工转化，得到所述情绪基础数据对应的情绪标签数据；

根据所述情绪标签数据，从预设规则库中匹配到与所述情绪标签数据对应的页面推荐规则；

根据所述页面推荐规则生成对应的推荐内容展示至所述预设页面。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推送情绪评估任务是通过以下方式获取的，包括：

获取上轮推送情绪评估任务对应的上轮情绪标签数据；

对所述上轮情绪标签数据进行第一对照实验分析，得到第一对照实验分析结果；

根据所述第一对照实验分析结果调整上轮推送情绪评估任务的实验埋点；

根据调整后的上轮推送情绪评估任务的实验埋点生成的当前推送情绪评估任务作为所述推送情绪评估任务。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述页面推荐规则是通过以下方式获取的，包括：

获取上轮页面推荐规则对应的上轮推荐内容；

对所述上轮推荐内容进行第二对照实验分析，得到第二对照实验分析结果；

根据所述第二对照实验分析结果对所述预设规则库进行优化调整，并将优化调整后的当前页面推荐规则作为所述页面推荐规则。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二对照实验分析结果对所述预设规则库进行优化调整，并将优化调整后的当前页面推荐规则作为所述页面推荐规则，包括：

根据所述第二对照实验分析结果确定所述上轮推荐内容的规则表现评分；

根据所述规则表现评分对所述预设规则库进行优化调整，并将优化调整后的当前页面推荐规则作为所述页面推荐规则。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于目标用户登录预设页面，推送情绪评估任务至所述预设页面，包括：

响应于目标用户登录预设页面，获取所述预设页面对应的应用标识；

基于所述应用标识，确定与所述应用标识匹配的推送情绪评估任务；

根据所述推送情绪评估任务，确定对应的情绪实验交互布局页面；

将所述情绪实验交互布局页面推送至所述预设页面。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述情绪基础数据进行加工转化，得到所述情绪基础数据对应的情绪标签数据，包括：

根据所述情绪基础数据，建立所述情绪基础情绪数据对应的数据源、数据表以及圈选的数据列；

基于所述数据源、所述数据表以及所述圈选的数据列，对所述情绪基础数据进行可视化加工，得到所述情绪基础数据对应的可视化情绪标签数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述页面推荐规则生成对应的推荐内容展示至所述预设页面，包括：

根据所述页面推荐规则确定推荐内容布局；

基于所述推荐内容布局，将所述推荐内容展示至所述预设页面。

8.一种基于用户情绪的内容推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于响应于目标用户登录预设页面，推送情绪评估任务至所述预设页面；基于所述目标用户针对所述情绪评估任务的操作结果，采集所述目标用户对应的情绪基础数据；将所述情绪基础数据进行加工转化，得到所述情绪基础数据对应的情绪标签数据；

推荐模块，用于根据所述情绪标签数据，从预设规则库中匹配到与所述情绪标签数据对应的页面推荐规则；根据所述页面推荐规则生成对应的推荐内容展示至所述预设页面。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器及存储有计算机指令的非易失性存储器，所述计算机指令被所述处理器执行时，所述计算机设备执行权利要求1-7中任意一项所述的基于用户情绪的内容推荐方法。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述可读存储介质所在计算机设备执行权利要求1-7中任意一项所述的基于用户情绪的内容推荐方法。