[發(fā)明專利]推薦算法優(yōu)化方法、裝置及系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201310689281.1 | 申請日： | 2013-12-13 |
| 公開（公告）號： | CN104090893A | 公開（公告）日： | 2014-10-08 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 程章敏 | 申請（專利權(quán)）人： | 深圳市騰訊計算機系統(tǒng)有限公司 |
| 主分類號： | G06F17/30 | 分類號： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京三高永信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138 | 代理人： | 關(guān)文魁 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市南*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 推薦 算法 優(yōu)化 方法 裝置 系統(tǒng) | ||
1.一種推薦算法優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取統(tǒng)計的各個推薦算法的效果數(shù)據(jù)，所述效果數(shù)據(jù)用于反映每個推薦算法在相同的統(tǒng)計時間窗口所對應(yīng)的推薦成功率；
根據(jù)每個推薦算法的所述效果數(shù)據(jù)在各個推薦算法中的比重獲取每個推薦算法的流量分流概率；
根據(jù)所述流量分流概率為每個推薦算法分配流量請求。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取統(tǒng)計的各個推薦算法的效果數(shù)據(jù)，包括：
對于每一個推薦算法，獲取所述推薦算法在屬于所述統(tǒng)計時間窗口內(nèi)的至少兩個互相重疊的時間段所對應(yīng)的推薦成功率，互相重疊的每個時間段具有相同的統(tǒng)計結(jié)束時刻和不同的統(tǒng)計開始時刻；
將互相重疊的每個時間段所對應(yīng)的推薦成功率和與所述時間段對應(yīng)的權(quán)重相乘，得到乘積，將每個乘積相加得到的和值確定為所述推薦算法在所述統(tǒng)計時間窗口的效果數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述推薦算法在屬于所述統(tǒng)計時間窗口內(nèi)的至少兩個互相重疊的時間段所對應(yīng)的推薦成功率，包括：
獲取所述推薦算法在每個時間段中對應(yīng)的響應(yīng)動作和推薦結(jié)果，所述響應(yīng)動作是至少一個終端在所述時間段內(nèi)對根據(jù)所述推薦算法確定的推薦結(jié)果的成功響應(yīng)，所述推薦結(jié)果是在所述時間段內(nèi)根據(jù)所述推薦算法確定的推薦結(jié)果；
統(tǒng)計所述響應(yīng)動作的數(shù)量與所述推薦結(jié)果的數(shù)量；
將所述響應(yīng)動作的數(shù)量除以所述推薦結(jié)果的數(shù)量得到的商值確定為所述推薦算法在所述時間段內(nèi)的推薦成功率。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個推薦算法的所述效果數(shù)據(jù)在各個推薦算法中的比重獲取每個推薦算法的流量分流概率，包括：
將每個推薦算法的所述效果數(shù)據(jù)相加，得到和值；
對于每一個推薦算法，將所述推薦算法的效果數(shù)據(jù)除以所述和值，得到所述推薦算法的流量分流概率。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述流量分流概率為每個推薦算法分配流量請求，包括：
在預(yù)定時間段內(nèi)根據(jù)所述流量分流概率為每個推薦算法分配流量請求，所述預(yù)定時間段為本次的所述統(tǒng)計結(jié)束時刻與下一次的統(tǒng)計結(jié)束時刻之間的時間段。
6.一種推薦算法優(yōu)化裝置，其特征在于，所述裝置包括：
獲取模塊，用于獲取統(tǒng)計的各個推薦算法的效果數(shù)據(jù)，所述效果數(shù)據(jù)用于反映每個在相同的統(tǒng)計時間窗口所對應(yīng)的推薦成功率；
計算模塊，用于根據(jù)所述獲取模塊獲取的每個推薦算法的所述效果數(shù)據(jù)在各個推薦算法中的比重獲取每個推薦算法的流量分流概率；
分配模塊，用于根據(jù)所述計算模塊計算得到的所述流量分流概率為每個推薦算法分配流量請求。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊，包括：
獲取子模塊，用于對于每一個推薦算法，獲取所述推薦算法在屬于所述統(tǒng)計時間窗口內(nèi)的至少兩個互相重疊的時間段所對應(yīng)的推薦成功率，互相重疊的每個時間段具有相同的統(tǒng)計結(jié)束時刻和不同的統(tǒng)計開始時刻；
確定子模塊，用于將互相重疊的每個時間段所對應(yīng)的推薦成功率和與所述時間段對應(yīng)的權(quán)重相乘，得到乘積，將每個乘積相加得到的和值確定為所述推薦算法在所述統(tǒng)計時間窗口的效果數(shù)據(jù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述獲取單元，包括：
獲取子單元，用于獲取所述推薦算法在每個時間段中對應(yīng)的響應(yīng)動作和推薦結(jié)果，所述響應(yīng)動作是至少一個終端在所述時間段內(nèi)對根據(jù)所述推薦算法確定的推薦結(jié)果的成功響應(yīng)，所述推薦結(jié)果是在所述時間段內(nèi)根據(jù)所述推薦算法確定的推薦結(jié)果；
統(tǒng)計子單元，用于統(tǒng)計所述響應(yīng)動作的數(shù)量與所述推薦結(jié)果的數(shù)量；
確定子單元，用于將所述統(tǒng)計子單元統(tǒng)計出的所述響應(yīng)動作的數(shù)量除以所述統(tǒng)計子單元統(tǒng)計出的所述推薦結(jié)果的數(shù)量得到的商值確定為所述推薦算法在所述時間段內(nèi)的推薦成功率。
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊，包括：
和值獲取單元，用于將每個推薦算法的所述效果數(shù)據(jù)相加，得到和值；
概率獲取單元，對于每一個推薦算法，將所述推薦算法的效果數(shù)據(jù)除以所述和值，得到所述推薦算法的流量分流概率。
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