[發明專利]一種信息處理方法及服務器

有效

• 申請號: 201610639936.8
• 申請日: 2016-08-05
• 公開（公告）號: CN107688956B
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 趙麗麗;劉大鵬
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 蔣雅潔;張穎玲

本發明公開了一種信息處理方法及服務器，包括：獲取數據集合，所述數據集合包括多個用戶特征數據，其中，各個用戶特征數據均表明用戶與推薦信息之間具有第一興趣關系；根據所述數據集合，建立第一興趣關系模型；根據所述第一興趣關系模型，確定目標推薦信息所對應的第一興趣參數，所述第一興趣參數用于表征用戶對所述目標推薦信息具有的第一興趣的程度。

技術領域

本發明涉及信息處理技術，尤其涉及一種信息處理方法及處理器。

背景技術

信息推薦被廣泛應用于互聯網領域。通過互聯網媒介進行信息推薦時，會考慮用戶的體驗，現有的點擊率預估模型中使用用戶的反饋行為作為特征優化模型。對于用戶反感的信息而言，通過用戶的負反饋等統計數據對候選廣告排序分值進行相應的降權處理。在線廣告中，負反饋行為尤為重要，直接影響用戶點擊廣告的概率以及用戶的體驗。

現有的負反饋都是采用統計數據根據人工經驗配置使用，此種方式中各種反饋行為的權重以及相互影響沒有被考慮。對于推薦信息而言，尚未有一個因子綜合考慮多種反饋數據的影響，無法全面反應用戶反感當前信息的程度。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明實施例提供了一種信息處理方法及服務器。

本發明實施例提供的信息處理方法，包括：

獲取數據集合，所述數據集合包括多個用戶特征數據，其中，各個用戶特征數據均表明用戶與推薦信息之間具有第一興趣關系；

根據所述數據集合，建立第一興趣關系模型；

根據所述第一興趣關系模型，確定目標推薦信息所對應的第一興趣參數，所述第一興趣參數用于表征用戶對所述目標推薦信息具有的第一興趣的程度。

本發明實施例中，所述獲取數據集合，包括：

獲取至少如下特征數據：顯性反饋數據、隱性反饋數據、廣告質量數據、用戶基本數據；

從獲取的所述特征數據中，選擇出用戶與推薦信息之間具有第一興趣關系的用戶特征數據。

本發明實施例中，所述根據所述數據集合，建立第一興趣關系模型，包括：

根據所述數據集合，確定出第一類樣本數據和第二類樣本數據，所述第一類樣本數據的數量小于所述第二類樣本數據的數量；

對所述第二類樣本數據進行采樣，其中，所述第一類樣本數據和采樣的第二類樣本數據的數量滿足預設比例關系；

采用迭代決策樹模型對所述第一類樣本數據和采樣的第二類樣本數據進行模型優化處理，得到第一興趣關系模型。

本發明實施例中，所述方法還包括：

將所述第一興趣參數作為點擊率預估模型中的特征，對所述點擊率預估模型進行優化；其中，所述點擊率預估模型用于表征用戶點擊率與點擊率預估模型中各個特征之間的關聯關系。

本發明實施例中，所述方法還包括：

根據所述第一興趣參數，對候選推薦信息的排序分值進行相應的降權處理。

本發明實施例提供的服務器，包括：

獲取單元，用于獲取數據集合，所述數據集合包括多個用戶特征數據，其中，各個用戶特征數據均表明用戶與推薦信息之間具有第一興趣關系；

建立單元，用于根據所述數據集合，建立第一興趣關系模型；

確定單元，用于根據所述第一興趣關系模型，確定目標推薦信息所對應的第一興趣參數，所述第一興趣參數用于表征用戶對所述目標推薦信息具有的第一興趣的程度。

本發明實施例中，所述獲取單元包括：