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本申请涉及一种内容推荐方法、计算机设备、可读存储介质和程序产品。所述方法包括：获取多个待推荐内容，基于各待推荐内容在预设时间周期内的用户交互操作数据，确定各待推荐内容的热度值；将待推荐内容输入与待推荐内容的热度值相匹配的标签生成模型中，得到待推荐内容对应的内容标签；根据各待推荐内容对应的内容标签，更新内容标签库；基于内容标签库与目标用户的用户标签，向目标用户推荐目标内容；目标内容为在内容标签库中，内容标签与用户标签匹配的待推荐内容，用户标签是根据目标用户或/和关联用户的历史交互内容确定的，关联用户为与目标用户之间存在社交关系的用户。采用本方法能够提高内容推荐的准确性。

本申请涉及一种文本审核方法、装置、存储介质和程序产品。方法包括：从历史审核案例库中，检索与待审核的目标文本相似的初审历史案例；将目标文本和初审历史案例组装成初审提示词，将初审提示词输入初审大模型以获得初审结果；提取初审结果中的目标关键信息，从历史审核案例库中，检索与目标关键信息相似的复审历史案例；针对由初审历史案例和复审历史案例构成的目标案例并集中的每个目标历史案例，若其历史审查结果与初审结果满足结论一致性条件，则将其划分为正样本，否则划分为负样本；将目标文本、初审结果、正样本和负样本组装成复审提示词，将复审提示词输入复审大模型以获得复审结果。采用本方法可提升文本审核准确率。