[發(fā)明專利]信息推薦方法、裝置和設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911404300.5
• 申請(qǐng)日: 2019-12-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111861623A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周齊;吳艷平;王毅星
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京騎勝科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/06
• 分類號(hào): G06Q30/06
• 代理公司: 北京同立鈞成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205
• 代理人: 王明磊;臧建明

1.一種信息推薦方法，其特征在于，包括：

獲取用戶的相關(guān)信息和N張騎行卡中每張騎行卡的相關(guān)信息，所述N為大于等于2的整數(shù)；

根據(jù)所述用戶的相關(guān)信息、所述N張騎行卡中每張騎行卡的相關(guān)信息和目標(biāo)概率統(tǒng)計(jì)模型，獲得M種排序中每種排序下每張騎行卡的用戶購(gòu)買概率；其中，所述M種排序?yàn)樗鯪張騎行卡的M種不同排序，所述M為大于等于2的整數(shù)；

根據(jù)每種排序下每張騎行卡的用戶購(gòu)買概率，獲取所述用戶的所述N張騎行卡的推薦排序；

向終端設(shè)備發(fā)送所述用戶的所述N張騎行卡的推薦排序，所述推薦排序用于所述終端設(shè)備根據(jù)所述推薦排序在顯示界面顯示所述N張騎行卡。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶的相關(guān)信息、所述N張騎行卡中每張騎行卡的相關(guān)信息和目標(biāo)概率統(tǒng)計(jì)模型，獲得M種排序中每種排序下每張騎行卡的用戶購(gòu)買概率，包括：

根據(jù)所述用戶的相關(guān)信息、所述N張騎行卡中每張騎行卡的相關(guān)信息、所述每種排序的排序信息和所述目標(biāo)概率統(tǒng)計(jì)模型，獲得該種排序下每張騎行卡的用戶購(gòu)買概率。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每種排序下每張騎行卡的用戶購(gòu)買概率，獲取所述用戶的所述N張騎行卡的推薦排序，包括：

根據(jù)每種排序下每張騎行卡的用戶購(gòu)買概率以及每張騎行卡的購(gòu)買金額，獲得該種排序的用戶購(gòu)買期望值；

根據(jù)所述M種排序中每種排序的用戶購(gòu)買期望值，確定所述用戶的所述N張騎行卡的推薦排序。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述M種排序中每種排序的用戶購(gòu)買期望值，確定所述用戶的所述N張騎行卡的推薦排序，包括：

根據(jù)所述M種排序中每種排序的用戶購(gòu)買期望值，確定最大的用戶購(gòu)買期望值；

將最大的用戶購(gòu)買期望值所對(duì)應(yīng)的排序，確定為所述推薦排序。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每種排序下每張騎行卡的用戶購(gòu)買概率以及每張騎行卡的購(gòu)買金額，獲得該種排序的用戶購(gòu)買期望值，包括：

獲取每種排序下，每張騎行卡的用戶購(gòu)買概率與購(gòu)買金額的乘積；

將所述N張騎行卡的用戶購(gòu)買概率與購(gòu)買金額的乘積之和，確定為該種排序的用戶購(gòu)買期望值。

6.根據(jù)權(quán)利要求3-5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述騎行卡的購(gòu)買金額是由所述騎行卡的應(yīng)付金額與所述用戶的折扣金額確定的。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述用戶的相關(guān)信息包括：用戶畫(huà)像信息、用戶的騎行需求信息、用戶的歷史付費(fèi)信息中任一項(xiàng)或組合。

8.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)概率統(tǒng)計(jì)模型，包括：機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取K個(gè)樣本用戶的相關(guān)信息、每個(gè)樣本用戶的所述N張騎行卡的排序及在該排序下各張騎行卡的樣本購(gòu)買概率、所述N張騎行卡中每張騎行卡的相關(guān)信息；其中，所述K為大于等于M的整數(shù)，所述K個(gè)樣本用戶的所述N張騎行卡的排序包括所述M種排序；

根據(jù)所述K個(gè)樣本用戶的相關(guān)信息、所述每個(gè)樣本用戶的所述N張騎行卡的排序及在該排序下各張騎行卡的樣本購(gòu)買概率、所述N張騎行卡中每張騎行卡的相關(guān)信息，對(duì)初始機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得所述目標(biāo)概率統(tǒng)計(jì)模型中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)概率統(tǒng)計(jì)模型，還包括：保序回歸模型。