[發(fā)明專利]候選內(nèi)容的處理方法及相關(guān)設(shè)備

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• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111651643A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 彭江軍
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/903
• 分類號: G06F16/903;G06F16/9035
• 代理公司: 深圳市隆天聯(lián)鼎知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44232
• 代理人: 朱黎

1.一種候選內(nèi)容的處理方法，其特征在于，包括：

獲取候選內(nèi)容；

根據(jù)所述候選內(nèi)容對應(yīng)的特征向量，預(yù)測所述候選內(nèi)容對應(yīng)于分類集合中各個操作反饋類型的概率；

根據(jù)所述候選內(nèi)容對應(yīng)于所述各個操作反饋類型的概率，計算所述候選內(nèi)容對應(yīng)的融合權(quán)重值；

根據(jù)所述候選內(nèi)容對應(yīng)的融合權(quán)重值對所述候選內(nèi)容進(jìn)行處理。

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)所述候選內(nèi)容對應(yīng)的特征向量，預(yù)測所述候選內(nèi)容對應(yīng)于分類集合中各個操作反饋類型的概率，包括：

將所述候選內(nèi)容對應(yīng)的特征向量輸入至第一模型中，所述第一模型是通過若干第一樣本內(nèi)容和所述第一樣本內(nèi)容對應(yīng)的第一操作反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的；

獲取所述第一模型輸出的所述候選內(nèi)容對應(yīng)于所述各個操作反饋類型的概率。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括若干第一樣本內(nèi)容和所述第一樣本內(nèi)容對應(yīng)的第一操作反饋數(shù)據(jù)，所述第一操作反饋數(shù)據(jù)指示了對象對所述第一樣本內(nèi)容的操作反饋；

根據(jù)操作反饋類型與操作反饋的第一映射關(guān)系，確定所述第一操作反饋數(shù)據(jù)中所述第一樣本內(nèi)容對應(yīng)于每一操作反饋類型的第一比例；

根據(jù)所述第一樣本內(nèi)容對應(yīng)的特征向量和所述第一樣本內(nèi)容對應(yīng)于每一反饋類型的第一比例進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到所述第一模型。

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)所述候選內(nèi)容對應(yīng)于所述各個操作反饋類型的概率，計算所述候選內(nèi)容對應(yīng)的融合權(quán)重值，包括：

將所述候選內(nèi)容對應(yīng)于所述各個操作反饋類型的概率輸入回歸模型中，所述回歸模型是通過若干第二樣本內(nèi)容和所述第二樣本內(nèi)容對應(yīng)的第二操作反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的；

獲取所述回歸模型輸出的所述候選內(nèi)容對應(yīng)的融合權(quán)重值。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括若干第二樣本內(nèi)容和所述第二樣本內(nèi)容對應(yīng)的第二操作反饋數(shù)據(jù)，所述第二操作反饋數(shù)據(jù)指示了對象對所述第二樣本內(nèi)容的操作反饋；

根據(jù)操作反饋類型與操作反饋的第一映射關(guān)系，確定所述第二操作反饋數(shù)據(jù)中所述第二樣本內(nèi)容對應(yīng)于每一操作反饋類型的第二比例；

基于所述第一映射關(guān)系，以及操作反饋類型與類型標(biāo)簽的對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)所述第二操作反饋數(shù)據(jù)確定所述第二樣本內(nèi)容對應(yīng)于所述第一映射關(guān)系的類型標(biāo)簽；

根據(jù)所述第二樣本內(nèi)容對應(yīng)于所述第一映射關(guān)系的類型標(biāo)簽，以及所述第二比例進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到所述回歸模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括若干第二樣本內(nèi)容和所述第二樣本內(nèi)容對應(yīng)的第二操作反饋數(shù)據(jù)，所述第二操作反饋數(shù)據(jù)指示了對象對所述第二樣本內(nèi)容的操作反饋；

基于操作反饋類型與操作反饋的第二映射關(guān)系，以及操作反饋類型與類型標(biāo)簽的對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)所述第二操作反饋數(shù)據(jù)確定所述第二樣本內(nèi)容對應(yīng)于所述第二映射關(guān)系的類型標(biāo)簽，所述第二映射關(guān)系區(qū)別于所述第一映射關(guān)系；

根據(jù)所述第二映射關(guān)系，確定所述第二操作反饋數(shù)據(jù)中所述第二樣本內(nèi)容對應(yīng)于每一操作反饋類型的第三比例；

根據(jù)所述第二樣本內(nèi)容對應(yīng)于第二映射關(guān)系的類型標(biāo)簽，以及所述第三比例進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到所述回歸模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述候選內(nèi)容對應(yīng)的特征向量，預(yù)測所述候選內(nèi)容對應(yīng)于分類集合中各個操作反饋類型的概率之前，所述方法還包括：

獲取至少兩個操作反饋指標(biāo)；

根據(jù)所述至少兩個操作反饋指標(biāo)對針對內(nèi)容的操作反饋進(jìn)行類型劃分，得到所述分類集合。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述候選內(nèi)容位于候選內(nèi)容集合中，所述根據(jù)所述候選內(nèi)容對應(yīng)的融合權(quán)重值對所述候選內(nèi)容進(jìn)行處理，包括：

根據(jù)所述候選內(nèi)容集合中各候選內(nèi)容對應(yīng)的融合權(quán)重值，對所述候選內(nèi)容集合中所包含的候選內(nèi)容排序。