[發明專利]一種對象排序方法和裝置在審
| 申請號: | 201310275139.2 | 申請日: | 2013-07-02 |
| 公開(公告)號: | CN104281585A | 公開(公告)日: | 2015-01-14 |
| 發明(設計)人: | 王錦;劉健 | 申請(專利權)人: | 阿里巴巴集團控股有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G06Q30/02 |
| 代理公司: | 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262 | 代理人: | 解婷婷;栗若木 |
| 地址: | 英屬開曼群島大開*** | 國省代碼: | 開曼群島;KY |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 對象 排序 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及計算機技術領域,具體涉及一種對象排序方法和裝置。
背景技術
對于電子商務網站的搜索引擎來講,有以對象的轉化效率為目標的排序(比如以累計用戶行為主導的商品排序),也有以更新頻率為主導的排序(比如以距離發布時間為主的Hacker?News排序)。所謂轉化率,包括購買轉化率、瀏覽轉化率等,購買轉化率簡單理解就是一件商品購買的人數除以該件商品被瀏覽的次數,在其他因素一致的情況下,轉化率高的商品優先展示給買家。所謂瀏覽轉化率是指在搜索結果頁中,給了一個商品展現的機會,這個商品能獲得點擊的概率,也就是商品點擊次數/商品展現次數,這個指標在一定程度上,反應了用戶對排序的滿意度。任何一個商品搜索排序的調整,都是以轉化率為目標的。
對于第一種排序方法,以商品累計的銷量為主導的綜合排序,轉化率越高的商品,越容易排在前面;越排在前面的商品轉化率越高。這樣就會形成馬太效應,導致銷量高的商品長期排在前面,整個系統更新頻率非常緩慢。
對于第二種排序方法,Hacker?news排序是一個網絡社區的排序,根據用戶投票以及帖子的發布時間,得票高的文章和新的文章容易得到好的排名。但是Hacker?news的排序適用于排序對象少,用戶較多的場合。如果對于對象眾多的商品排序場景直接利用這種方法,不會產生正面效果,因為有眾多商品競爭頭幾頁位置,因此Hacker?new排序方法不能直接用于商品搜索場景。
因此,在商品眾多的商品搜索場景中,缺乏一種既能加快對象更新頻度,又保證商品轉化效率的商品排序方法。
發明內容
本發明要解決的技術問題是提供一種對象排序方法和裝置,既能加快對象更新頻度,又能保證商品轉化效率。
為解決上述技術問題,本發明提供了一種對象排序方法,所述方法包括:
計算或者根據預測模型預測對象的吸引力得分,所述對象的吸引力得分表示所述對象吸引用戶點擊或購買的能力;
基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排序分,根據分檔排序分產生排序結果。
進一步地,所述計算對象的吸引力得分,包括:計算所述對象的瀏覽轉化率,將所述瀏覽轉化率作為所述對象的吸引力得分;或者計算所述對象的購買轉化率,將所述購買轉化率作為所述對象的吸引力得分;或者計算所述對象的瀏覽轉化率和購買轉化率,將所述瀏覽轉化率和購買轉化率的統計值作為所述對象的吸引力得分。
進一步地,所述根據預測模型預測對象的吸引力得分,包括:查找預測模型中與所述預測對象特征接近的對象,將該對象對應的吸引力得分作為所述預測對象的吸引力得分。
進一步地,所述基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排序分,包括:采用以下公式計算每個對象的第一分數,其中,S為對象的吸引力得分,所述T為對象的存在時間,G為平滑因子,將所述第一分數F作為分檔排序分。
進一步地,所述根據分檔排序分產生排序結果,包括:將對象的分檔排序分與影響排序結果的其他特征分數的加權和作為該對象的排序分。
進一步地,所述計算或者根據預測模型預測對象的吸引力得分之前,所述方法還包括:對對象進行篩選,篩選出符合預設條件的預測對象。
為解決上述技術問題,本發明提供了一種對象排序裝置,所述裝置包括第一模塊和第二模塊,其中:
所述第一模塊,用于計算或者根據預測模型預測對象的吸引力得分,所述對象的吸引力得分表示所述對象吸引用戶點擊或購買的能力;
所述第二模塊,用于基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排序分,根據分檔排序分產生排序結果。
進一步地,所述第一模塊計算對象的吸引力得分,包括:所述第一模塊計算所述對象的瀏覽轉化率,將所述瀏覽轉化率作為所述對象的吸引力得分;或者所述第一模塊計算所述對象的購買轉化率,將所述購買轉化率作為所述對象的吸引力得分;或者所述第一模塊計算所述對象的瀏覽轉化率和購買轉化率,將所述瀏覽轉化率和購買轉化率的統計值作為所述對象的吸引力得分。
進一步地,所述第一模塊根據預測模型預測對象的吸引力得分,包括:所述第一模塊查找預測模型中與所述預測對象特征接近的對象,將該對象對應的吸引力得分作為所述預測對象的吸引力得分。
進一步地,所述第二模塊基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排序分,包括:所述第二模塊采用以下公式計算每個對象的第一分數,其中,S為對象的吸引力得分,所述T為對象的存在時間,G為平滑因子,將所述第一分數F作為分檔排序分。
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