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[發明專利]一種貨源排序方法、裝置、設備和存儲介質在審

專利信息
申請號: 201910791192.5 申請日: 2019-08-26
公開(公告)號: CN110503264A 公開(公告)日: 2019-11-26
發明(設計)人: 李軒增 申請(專利權)人: 江蘇滿運軟件科技有限公司
主分類號: G06Q10/04 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/08;G06Q30/06
代理公司: 11332 北京品源專利代理有限公司 代理人: 孟金喆<國際申請>=<國際公布>=<進入
地址: 210012 江蘇省南京市*** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關鍵詞: 搜索請求 匹配 排序 反饋數據 排序模型 用戶歷史 日志 集合 搜索 存儲介質 目標搜索 排序結果 匹配效率 屬性特征 訓練階段 用戶反饋 車主 畫像 輸出 概率 預測
【權利要求書】:

1.一種貨源排序方法,其特征在于,包括:

從用戶歷史搜索日志中確定與每次搜索請求相匹配的候選貨源集合,其中,所述用戶歷史搜索日志中至少包括發出搜索請求的用戶對相匹配的候選貨源的反饋數據;

根據所述反饋數據對各候選貨源進行標記,其中,所述標記用于表示候選貨源被反饋或未被反饋;

將每次搜索請求相匹配的候選貨源集合中,各候選貨源的屬性特征和發出該次搜索請求的用戶的用戶畫像作為輸入,將所述標記作為輸出,訓練出貨源排序模型;

利用所述貨源排序模型對任一次目標搜索請求相匹配的目標候選貨源進行相關性打分,并根據打分結果對所述目標候選貨源進行排序。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述反饋數據至少包括用戶對候選貨源的點擊數據和用戶對候選貨源進行電話咨詢的電話數據。

3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述用戶歷史搜索日志中還包括搜索用戶標識、搜索時間和候選貨源標識;所述點擊數據至少包括所點的候選貨源標識和點擊時間,所述電話數據至少包括打電話所針對的候選貨源標識和打電話時間;

相應的,所述根據所述反饋數據對各候選貨源進行標記,包括:

基于所述用戶標識、搜索時間和候選貨源標識,將任一次搜索請求相匹配的候選貨源集合中的各候選貨源,與發起該次搜索請求的用戶對應的點擊數據和電話數據進行匹配;

如果候選貨源滿足如下條件,則給出被反饋的標記,反之則給出未反饋的標記:

候選貨源在所述點擊數據或電話數據中出現,并且搜索時間與點擊時間或打電話時間之間的時間差小于預設時間閾值。

4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述用戶歷史搜索日志中還包括各候選貨源的質量分數;

相應的,在訓練所述貨源排序模型之前,所述方法還包括:

針對每次搜索請求相匹配的候選貨源集合,按照所述質量分數進行降序排序,并標注各候選貨源的排序位置;

在所述排序位置高于預設閾值且標記為表示被反饋的候選貨源中,按照比例隨機選取部分候選貨源,并將所述部分候選貨源的標記更改為表示未被反饋的標記;

相應的,所述貨源排序模型的訓練過程中,是按照更改后的標記進行。

5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述針對每次搜索請求相匹配的候選貨源集合,按照所述質量分數進行降序排序,包括:

針對每次搜索請求相匹配的候選貨源集合,基于預設策略對各候選貨源的質量分數進行調整,并按照調整后的質量分數進行降序排序;

其中,所述預設策略用于使調整后的質量分數降序序列是在調整前的質量分數降序序列的基礎上,按照質量分數的高低穿插排列。

6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述預設策略包括:

將小于低分閾值的質量分數,調整為原值的負數;

將大于高分閾值的質量分數保持不變;

將位于所述低分閾值和高分閾值之間的質量分數,調整為1與該質量分數原值之間的差值。

7.一種貨源排序裝置,其特征在于,包括:

候選貨源集合確定模塊,用于從用戶歷史搜索日志中確定與每次搜索請求相匹配的候選貨源集合,其中,所述用戶歷史搜索日志中至少包括發出搜索請求的用戶對相匹配的候選貨源的反饋數據;

標記模塊,用于根據所述反饋數據對各候選貨源進行標記,其中,所述標記用于表示候選貨源被反饋或未被反饋;

模型訓練模塊,用于將每次搜索請求相匹配的候選貨源集合中,各候選貨源的屬性特征和發出該次搜索請求的用戶的用戶畫像作為輸入,將所述標記作為輸出,訓練出貨源排序模型;

排序模塊,用于利用所述貨源排序模型對任一次目標搜索請求相匹配的目標候選貨源進行相關性打分,并根據打分結果對所述目標候選貨源進行排序。

8.根據權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述反饋數據至少包括用戶對候選貨源的點擊數據和用戶對候選貨源進行電話咨詢的電話數據。

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