[發明專利]排序方法及裝置、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201811518342.7
• 申請日: 2018-12-12
• 公開（公告）號: CN109597941B
• 公開（公告）日: 2021-04-27
• 發明（設計）人: 劉金
• 申請（專利權）人: 拉扎斯網絡科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 北京智信四方知識產權代理有限公司 11519
• 代理人: 鐘文芳

本發明實施例涉及信息推薦技術領域，公開了一種排序方法及裝置、電子設備和存儲介質。該方法包括：生成實時訓練樣本；根據生成的實時訓練樣本更新排序模型的模型參數；基于更新的排序模型預測排序結果。本發明實施方式通過生成實時訓練樣本更新排序模型并得到排序結果，從而使得排序結果能夠實時反映用戶或者群體的興趣變化，顯著提高用戶點擊購買的意愿，提高排序性能。

技術領域

本發明涉及信息推薦技術領域，特別涉及一種排序方法及裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

在用戶意圖明確時，我們通常用搜索引擎來解決互聯網時代的信息過載問題，但當用戶的意圖不明確或者很難用清晰的語義表達，搜索引擎就無能為力。此時，通過對用戶行為的分析理解其意圖，為其推送個性化的結果，便成為一種更好的選擇。現有的外賣場景中，后臺服務器有一個專門的排序模型可以根據用戶選購的商家以及餐品等信息進行智能推薦排序，使得前端軟件界面上的商家列表能夠根據用戶選購的商家以及餐品的不同而更新。

發明人發現相關技術至少存在以下問題：現有排序模型利用歷史數據，例如截至前一天的用戶的行為數據(選購的商家、餐品等)對排序模型進行更新，以便在后續，例如第二天為用戶推薦更新的排序結果(例如商家列表)。因此，現有的排序方法存在一定的滯后性。

發明內容

本發明實施方式的目的在于提供一種排序方法及裝置、電子設備和存儲介質，通過生成實時訓練樣本更新排序模型并得到排序結果，從而使得排序結果能夠實時反映用戶或者群體的興趣變化，顯著提高用戶點擊購買的意愿，提高排序性能。

為解決上述技術問題，本發明的實施方式提供了一種排序方法，包括：

生成實時訓練樣本；

根據生成的所述實時訓練樣本更新排序模型的模型參數；

基于更新的所述排序模型預測排序結果。

本發明的實施方式還提供了一種排序裝置，包括：

生成模塊，用于生成實時訓練樣本；

更新模塊，用于根據生成的所述實時訓練樣本更新排序模型的模型參數；

預測模塊，用于基于更新的所述排序模型預測排序結果。

本發明的實施方式還提供了一種電子設備，包括：存儲器和處理器，存儲器存儲計算機程序，處理器運行所述計算機程序以實現：

生成實時訓練樣本；

根據生成的所述實時訓練樣本更新排序模型的模型參數；

基于更新的所述排序模型預測排序結果。

本發明的實施方式還提供了一種存儲介質，用于存儲計算機可讀程序，所述計算機可讀程序用于供計算機執行如前所述的排序方法。

本發明實施方式相對于現有技術而言，生成實時訓練樣本提供給排序模型進行訓練得到新的模型參數，并基于新的模型參數預測排序結果，由于實時訓練樣本能夠及時體現用戶或者群體的興趣變化，因此基于其的排序結果能夠實時反映用戶或者群體的興趣變化，從而可以顯著提高用戶點擊購買的意愿，提高排序性能。

作為一個實施例，所述生成實時訓練樣本，具體包括：實時采集并組織樣本數據；對組織的所述樣本數據進行聚合得到所述實時訓練樣本。

作為一個實施例，所述樣本數據包括：后端業務日志以及前端反饋的用戶行為數據。

作為一個實施例，所述實時采集并組織樣本數據，具體包括：確定采集的所述樣本數據是否為所述后端業務日志，若為所述后端業務日志，則確定所述樣本數據是否存在分頁，若存在分頁，則將分頁的樣本數據進行合并后緩存，若不存在分頁，則直接緩存采集的所述樣本數據。