[發(fā)明專利]一種媒體資源的推薦方法、服務器及計算機可讀存儲介質有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910880846.1 | 申請日： | 2019-09-18 |
| 公開（公告）號： | CN110750658B | 公開（公告）日： | 2022-12-09 |
| 發(fā)明（設計）人： | 樂志能 | 申請（專利權）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/435 | 分類號： | G06F16/435 |
| 代理公司： | 深圳中一聯(lián)合知識產(chǎn)權代理有限公司 44414 | 代理人： | 劉永康 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 媒體 資源 推薦 方法 服務器 計算機 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種媒體資源的推薦方法，其特征在于，包括：
接收終端發(fā)送的媒體資源獲取請求；所述媒體資源獲取請求中攜帶目標用戶的身份標識信息及各個預設場景參數(shù)的實際值，所述預設場景參數(shù)的實際值用于描述所述目標用戶當前所處的場景；
基于所述目標用戶的身份標識信息確定所述目標用戶的屬性向量，并基于所述目標用戶的屬性向量及各個所述預設場景參數(shù)的實際值確定所述目標用戶在其當前所處的場景下的目標特征向量；
基于所述目標特征向量、預先確定的各個預設特征向量與媒體資源置信度向量之間的對應關系，確定所述目標特征向量對應的目標媒體資源置信度向量；所述目標媒體資源置信度向量中的每個元素的值用于表征所述目標用戶相對于該元素對應的預設媒體資源的得分值；
獲取所述目標媒體資源置信度向量中滿足預設條件的元素對應的目標媒體資源，將所述目標媒體資源發(fā)送至所述終端；
所述基于所述目標用戶的屬性向量及各個所述預設場景參數(shù)的實際值確定所述目標用戶在其當前所處的場景下的目標特征向量，包括：
基于各個所述預設場景參數(shù)的實際值確定各個所述預設場景參數(shù)包含的各個預設分類的邏輯值，按預設順序將所有所述預設分類的邏輯值進行排序，得到所述目標用戶當前所處的場景對應的場景向量；
將所述屬性向量與所述目標用戶當前所處的場景對應的場景向量進行組合，得到所述目標用戶的目標特征向量。
2.根據(jù)權利要求1所述的媒體資源的推薦方法，其特征在于，所述基于所述目標特征向量、預先確定的各個預設特征向量與媒體資源置信度向量之間的對應關系，確定所述目標特征向量對應的目標媒體資源置信度向量之前，所述媒體資源的推薦方法還包括：
基于預設樣本集對預先建立的邏輯回歸模型進行訓練，確定所述邏輯回歸模型包含的各個回歸方程中的各個特征參量的權重；所述預設樣本集中的每條數(shù)據(jù)均由一歷史用戶的歷史特征向量及該歷史用戶在該歷史特征向量對應的歷史場景下相對于各個預設媒體資源的歷史得分值構成；
確定各個預設用戶在各個預設場景下的預設特征向量，將各個所述預設特征向量輸入至訓練好的所述邏輯回歸模型中，得到各個所述預設特征向量分別對應的媒體資源置信度向量；
將各個所述預設特征向量與其對應的媒體資源置信度向量進行關聯(lián)存儲，得到各個預設特征向量與媒體資源置信度向量之間的對應關系。
3.根據(jù)權利要求2所述的媒體資源的推薦方法，其特征在于，所述基于預設樣本集對預先建立的邏輯回歸模型進行訓練，確定所述邏輯回歸模型包含的各個回歸方程中的各個特征參量的權重之前，所述媒體資源的推薦方法還包括：
獲取各個歷史用戶的屬性向量以及每一所述歷史用戶所處的各個歷史場景對應的場景向量，將每一所述歷史用戶的屬性向量分別與其所處的各個歷史場景對應的場景向量進行組合，得到每一所述歷史用戶在每一所述歷史場景下的歷史特征向量；
獲取各個所述歷史用戶在其所處的各個歷史場景下相對于各個所述預設媒體資源的歷史點擊率及歷史轉化率，基于所述歷史點擊率及所述歷史轉化率，確定各個所述歷史用戶在其所處的各個歷史場景下相對于各個所述預設媒體資源的歷史得分值；
將每一所述歷史用戶的每一所述歷史特征向量與該歷史用戶在該歷史特征向量對應的歷史場景下相對于各個所述預設媒體資源的歷史得分值進行關聯(lián)作為一條樣本數(shù)據(jù)，將所有所述樣本數(shù)據(jù)構成的數(shù)據(jù)集確定為所述預設樣本集。
4.根據(jù)權利要求3所述的媒體資源的推薦方法，其特征在于，所述基于所述歷史點擊率及所述歷史轉化率，確定各個所述歷史用戶在其所處的各個歷史場景下相對于各個所述預設媒體資源的歷史得分值，包括：
將各個所述歷史用戶在其所處的各個歷史場景下相對于各個所述預設媒體資源的歷史點擊率及歷史轉化率導入預設得分值計算公式，計算各個所述歷史用戶在其所處的各個歷史場景下相對于各個所述預設媒體資源的歷史得分值；所述預設得分值計算公式為：
其中，Scoreij為用戶在第i個歷史場景下相對于第j個預設媒體資源的歷史得分值，ClickRateij為用戶在第i個歷史場景下相對于第j個預設媒體資源的歷史點擊率，ConversionRateij為用戶第i個歷史場景下相對于第j個預設媒體資源的歷史轉化率，a為大于1的整數(shù)。
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