[發(fā)明專利]基于統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)的推薦方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710773532.2
• 申請(qǐng)日: 2017-08-31
• 公開（公告）號(hào): CN110019290B
• 公開（公告）日: 2023-01-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭鑫鵬;吳德龍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/242
• 分類號(hào): G06F16/242;G06F16/2458
• 代理公司: 北京三高永信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 劉映東

1.一種基于統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)的推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取各個(gè)待推薦項(xiàng)的點(diǎn)擊通過率CTR，所述CTR根據(jù)各個(gè)待推薦項(xiàng)的曝光次數(shù)以及被點(diǎn)擊次數(shù)計(jì)算得到；

根據(jù)各個(gè)所述CTR和預(yù)設(shè)收斂參數(shù)，初始化各個(gè)所述待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布的第一參數(shù)，所述貝塔分布用于表征待推薦項(xiàng)的預(yù)測(cè)CTR與所述預(yù)測(cè)CTR的概率密度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，所述第一參數(shù)為所述CTR與所述預(yù)設(shè)收斂參數(shù)之積，所述預(yù)設(shè)收斂參數(shù)與貝塔分布采樣的隨機(jī)性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，所述預(yù)設(shè)收斂參數(shù)小于預(yù)設(shè)閾值；

根據(jù)所述預(yù)設(shè)收斂參數(shù)和所述第一參數(shù)，初始化所述貝塔分布的第二參數(shù)，所述第二參數(shù)為所述預(yù)設(shè)收斂參數(shù)與所述第一參數(shù)之差；

對(duì)各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布進(jìn)行采樣，并根據(jù)采樣結(jié)果對(duì)待推薦項(xiàng)進(jìn)行初始化推薦，所述采樣結(jié)果中包括各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的所述預(yù)測(cè)CTR，所述預(yù)測(cè)CTR是在所述貝塔分布對(duì)應(yīng)范圍內(nèi)采樣到的隨機(jī)值；

當(dāng)接收到對(duì)初始化推薦中推薦項(xiàng)的正反饋時(shí)，根據(jù)預(yù)設(shè)加速收斂參數(shù)對(duì)所述推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的第一參數(shù)進(jìn)行加操作，所述正反饋包括對(duì)所述推薦項(xiàng)的點(diǎn)擊操作；

當(dāng)接收到對(duì)初始化推薦中推薦項(xiàng)的負(fù)反饋時(shí)，根據(jù)所述預(yù)設(shè)加速收斂參數(shù)對(duì)所述推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的第二參數(shù)進(jìn)行加操作，所述負(fù)反饋包括刪除所述推薦項(xiàng)、在所述推薦項(xiàng)的停留時(shí)間小于閾值或?qū)ξ挥谒鐾扑]項(xiàng)之前的推薦項(xiàng)進(jìn)行點(diǎn)擊操作中的至少一種；

對(duì)各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布進(jìn)行重新采樣，并根據(jù)采樣結(jié)果進(jìn)行更新推薦；

每隔預(yù)定時(shí)間間隔，根據(jù)預(yù)設(shè)衰減系數(shù)對(duì)各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布的第一參數(shù)以及第二參數(shù)進(jìn)行衰減處理。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布進(jìn)行采樣，并根據(jù)采樣結(jié)果對(duì)待推薦項(xiàng)進(jìn)行初始化推薦，包括：

對(duì)各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布進(jìn)行采樣，得到各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)CTR；

根據(jù)所述預(yù)測(cè)CTR的降序?qū)Υ扑]項(xiàng)進(jìn)行排序；

將排序后的前n個(gè)待推薦項(xiàng)確定為推薦項(xiàng)，并根據(jù)所述推薦項(xiàng)進(jìn)行初始化推薦，n≥2，n為整數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布進(jìn)行重新采樣，并根據(jù)采樣結(jié)果進(jìn)行更新推薦，包括：

對(duì)各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布進(jìn)行重新采樣，得到各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)CTR；

根據(jù)所述預(yù)測(cè)CTR的降序?qū)Υ扑]項(xiàng)進(jìn)行排序；

將排序后的前n個(gè)符合預(yù)設(shè)推薦條件的待推薦項(xiàng)確定為推薦項(xiàng)，并根據(jù)所述推薦項(xiàng)進(jìn)行推薦，n≥2，n為整數(shù)；

其中，所述預(yù)設(shè)推薦條件包括：屬于可重復(fù)推薦項(xiàng)，和/或，不屬于可重復(fù)推薦項(xiàng)且未接收到正反饋。

4.一種基于統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)的推薦裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取各個(gè)待推薦項(xiàng)的點(diǎn)擊通過率CTR，所述CTR根據(jù)各個(gè)待推薦項(xiàng)的曝光次數(shù)以及被點(diǎn)擊次數(shù)計(jì)算得到；

初始化模塊，用于根據(jù)各個(gè)所述CTR和預(yù)設(shè)收斂參數(shù)，初始化各個(gè)所述待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布的第一參數(shù)，所述貝塔分布用于表征待推薦項(xiàng)的預(yù)測(cè)CTR與所述預(yù)測(cè)CTR的概率密度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，所述第一參數(shù)為所述CTR與所述預(yù)設(shè)收斂參數(shù)之積，所述預(yù)設(shè)收斂參數(shù)與貝塔分布采樣的隨機(jī)性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；根據(jù)所述預(yù)設(shè)收斂參數(shù)和所述第一參數(shù)，初始化所述貝塔分布的第二參數(shù)，所述第二參數(shù)為所述預(yù)設(shè)收斂參數(shù)與所述第一參數(shù)之差，所述預(yù)設(shè)收斂參數(shù)小于預(yù)設(shè)閾值；

初始化推薦模塊，用于對(duì)各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布進(jìn)行采樣，并根據(jù)采樣結(jié)果對(duì)待推薦項(xiàng)進(jìn)行初始化推薦，所述采樣結(jié)果中包括各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的所述預(yù)測(cè)CTR，所述預(yù)測(cè)CTR是在所述貝塔分布對(duì)應(yīng)范圍內(nèi)采樣到的隨機(jī)值；

更新模塊，用于當(dāng)接收到對(duì)初始化推薦中推薦項(xiàng)的正反饋時(shí)，根據(jù)預(yù)設(shè)加速收斂參數(shù)對(duì)所述推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的第一參數(shù)進(jìn)行加操作，所述正反饋包括對(duì)所述推薦項(xiàng)的點(diǎn)擊操作；當(dāng)接收到對(duì)初始化推薦中推薦項(xiàng)的負(fù)反饋時(shí)，根據(jù)所述預(yù)設(shè)加速收斂參數(shù)對(duì)所述推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的第二參數(shù)進(jìn)行加操作，所述負(fù)反饋包括刪除所述推薦項(xiàng)、在所述推薦項(xiàng)的停留時(shí)間小于閾值或?qū)ξ挥谒鐾扑]項(xiàng)之前的推薦項(xiàng)進(jìn)行點(diǎn)擊操作中的至少一種；

更新推薦模塊，用于對(duì)各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布進(jìn)行重新采樣，并根據(jù)采樣結(jié)果進(jìn)行更新推薦；

衰減模塊，用于每隔預(yù)定時(shí)間間隔，根據(jù)預(yù)設(shè)衰減系數(shù)對(duì)各個(gè)待推薦項(xiàng)對(duì)應(yīng)的貝塔分布的第一參數(shù)以及第二參數(shù)進(jìn)行衰減處理。