[發(fā)明專利]內(nèi)容推薦處理方法和裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711086004.6
• 申請日: 2017-11-07
• 公開（公告）號: CN110020133B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 廖錫光
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9536
• 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: 徐耿銘

1.一種內(nèi)容推薦處理方法，其特征在于，包括：

獲取基于用戶操作行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)請求，并執(zhí)行與所述數(shù)據(jù)請求對應(yīng)的處理，得到數(shù)據(jù)請求處理結(jié)果，所述數(shù)據(jù)請求包括資源搜索請求或者數(shù)據(jù)獲取請求；

根據(jù)所述數(shù)據(jù)請求處理結(jié)果得到特征數(shù)據(jù)，所述特征數(shù)據(jù)包括當(dāng)次搜索結(jié)果、一段時間的累計搜索結(jié)果和瀏覽結(jié)果中的至少一種；

在監(jiān)測到滿足退出預(yù)測觸發(fā)條件的特征數(shù)據(jù)時，獲取所述特征數(shù)據(jù)對應(yīng)的用戶標(biāo)識，所述退出預(yù)測觸發(fā)條件包括資源搜索結(jié)果為空、資源搜索失敗次數(shù)達(dá)到設(shè)定值或資源瀏覽結(jié)束；

獲取與所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的各用戶特征數(shù)據(jù)，各所述用戶特征數(shù)據(jù)包括影響所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的用戶退出應(yīng)用程序的所述特征數(shù)據(jù)；

將所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的各用戶特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練得到的退出預(yù)測模型，基于所述退出預(yù)測模型輸出的模型文件實(shí)時預(yù)測所述用戶標(biāo)識的退出概率，所述模型文件為預(yù)先訓(xùn)練得到的預(yù)測規(guī)則庫，所述退出概率為所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的用戶退出應(yīng)用程序的概率，所述用戶退出應(yīng)用程序的概率是指用戶關(guān)閉應(yīng)用程序的概率；在所述退出預(yù)測模型的訓(xùn)練過程中還會輸出特征權(quán)重表，所述特征權(quán)重表為每一特征類型標(biāo)識與所述特征類型標(biāo)識對應(yīng)的權(quán)重，所述權(quán)重越高，所述權(quán)重對應(yīng)的特征類型對所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的用戶退出所述應(yīng)用程序的行為影響越大；

當(dāng)所述退出概率與內(nèi)容推薦的觸發(fā)條件對應(yīng)的概率值對應(yīng)時，確認(rèn)所述退出概率滿足內(nèi)容推薦的觸發(fā)條件，觸發(fā)內(nèi)容推薦；

根據(jù)資源搜索結(jié)果，確定與當(dāng)前搜索資源相關(guān)的資源，得到推薦內(nèi)容；或者，根據(jù)所述用戶特征數(shù)據(jù)生成所述推薦內(nèi)容；

將所述推薦內(nèi)容下發(fā)至所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的終端；

根據(jù)對所述推薦內(nèi)容的反饋，調(diào)整所述內(nèi)容推薦的觸發(fā)條件對應(yīng)的概率值，所述反饋包括用戶對所述推薦內(nèi)容的點(diǎn)擊率。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取與所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的各用戶特征數(shù)據(jù)的步驟包括：

計算所述用戶標(biāo)識的預(yù)設(shè)動態(tài)類型特征對應(yīng)的動態(tài)特征數(shù)據(jù)，所述動態(tài)特征數(shù)據(jù)包括所述特征數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述用戶標(biāo)識查詢離線計算的預(yù)設(shè)靜態(tài)類型特征對應(yīng)的靜態(tài)特征數(shù)據(jù)；

對所述動態(tài)特征數(shù)據(jù)和所述靜態(tài)特征數(shù)據(jù)分別進(jìn)行歸一化處理，得到與所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的各用戶特征數(shù)據(jù)。

3.一種內(nèi)容推薦處理裝置，其特征在于，包括：標(biāo)識獲取模塊、特征獲取模塊、預(yù)測模塊、數(shù)據(jù)請求處理模塊、特征處理模塊、推薦處理模塊、內(nèi)容發(fā)送模塊和推薦觸發(fā)模塊；

所述數(shù)據(jù)請求處理模塊，用于獲取基于用戶操作行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)請求，并執(zhí)行與所述數(shù)據(jù)請求對應(yīng)的處理，得到數(shù)據(jù)請求處理結(jié)果，所述數(shù)據(jù)請求包括資源搜索請求或者數(shù)據(jù)獲取請求；

所述特征處理模塊，用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)請求處理結(jié)果得到特征數(shù)據(jù)，所述特征數(shù)據(jù)包括當(dāng)次搜索結(jié)果、一段時間的累計搜索結(jié)果和瀏覽結(jié)果中的至少一種；

所述標(biāo)識獲取模塊，用于在監(jiān)測到滿足退出預(yù)測觸發(fā)條件的特征數(shù)據(jù)時，獲取所述特征數(shù)據(jù)對應(yīng)的用戶標(biāo)識，所述退出預(yù)測觸發(fā)條件包括資源搜索結(jié)果為空、資源搜索失敗次數(shù)達(dá)到設(shè)定值或資源瀏覽結(jié)束；

所述特征獲取模塊，用于獲取與所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的各用戶特征數(shù)據(jù)，各所述用戶特征數(shù)據(jù)包括影響所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的用戶退出應(yīng)用程序的所述特征數(shù)據(jù)；

所述預(yù)測模塊，用于將所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的各用戶特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練得到的退出預(yù)測模型，基于所述退出預(yù)測模型輸出的模型文件實(shí)時預(yù)測所述用戶標(biāo)識的退出概率，所述模型文件為預(yù)先訓(xùn)練得到的預(yù)測規(guī)則庫，所述退出概率為所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的用戶退出應(yīng)用程序的概率，所述用戶退出應(yīng)用程序的概率是指用戶關(guān)閉應(yīng)用程序的概率；在所述退出預(yù)測模型的訓(xùn)練過程中還會輸出特征權(quán)重表，所述特征權(quán)重表為每一特征類型標(biāo)識與所述特征類型標(biāo)識對應(yīng)的權(quán)重，所述權(quán)重越高，所述權(quán)重對應(yīng)的特征類型對退出行為影響越大；

所述推薦觸發(fā)模塊，用于當(dāng)所述退出概率與內(nèi)容推薦的觸發(fā)條件對應(yīng)的概率值對應(yīng)時，確認(rèn)所述退出概率滿足內(nèi)容推薦的觸發(fā)條件時，觸發(fā)內(nèi)容推薦；

所述推薦處理模塊，用于根據(jù)資源搜索結(jié)果，確定與當(dāng)前搜索資源相關(guān)的資源，得到推薦內(nèi)容；或者，根據(jù)所述用戶特征數(shù)據(jù)生成所述推薦內(nèi)容；

所述推薦發(fā)送模塊，用于將所述推薦內(nèi)容下發(fā)至所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的終端；

用于執(zhí)行以下步驟的模塊：根據(jù)對所述推薦內(nèi)容的反饋，調(diào)整所述內(nèi)容推薦的觸發(fā)條件對應(yīng)的概率值，所述反饋包括用戶對所述推薦內(nèi)容的點(diǎn)擊率。