[發明專利]向目標用戶展示目標對象序列的方法和裝置

有效

• 申請號: 202011314171.3
• 申請日: 2020-11-20
• 公開（公告）號: CN112115188B
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 錢浩;吳沁桐;肖帥;周俊
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/248
• 分類號: G06F16/248;G06F16/2457
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 孫欣欣;周良玉

本說明書實施例提供一種向目標用戶展示目標對象序列的方法和裝置，方法包括：將各交互特征向量按照初始排序輸入重排序模型，重排序模型包括編碼器和解碼器，編碼器確定目標對象序列中各目標對象與所述第一目標對象的全局注意力，根據全局注意力將該第一目標對象編碼為第一隱特征向量；確定目標對象序列中以第一目標對象為中心的部分目標對象與第一目標對象的局部注意力，根據局部注意力將該第一目標對象編碼為第二隱特征向量；對第一隱特征向量和第二隱特征向量加權求和，得到綜合隱特征向量；解碼器根據各綜合隱特征向量，確定各目標對象的重排序；按照重排序的各目標對象的位置，向目標用戶展示目標對象序列。能夠達到用戶反饋的最大化。

技術領域

本說明書一個或多個實施例涉及計算機領域，尤其涉及向目標用戶展示目標對象序列的方法和裝置。

背景技術

當前，常常會向目標用戶展示目標對象序列，以向該目標用戶推薦該目標對象序列中的多個目標對象，為了實現特定的業務目標，需要從大量的目標對象中篩選出用戶可能會感興趣的多個目標對象，由這多個目標對象構成目標對象序列，以及確定展示目標對象序列時各目標對象的位置，這些均要基于對目標對象的排序而進行。

現有技術中，在對目標對象進行排序時，通常按照各目標對象與目標用戶的相關度由高到低進行排序，上述相關度體現了目標用戶對目標對象的偏好，根據上述排序向目標用戶展示目標對象序列時，常常無法達到用戶反饋的最大化，例如，目標用戶對各目標對象的點擊率最大化、或者轉化率最大化等。

因此，希望能有改進的方案，能夠通過對目標對象的合理排序，從而基于該排序向目標用戶展示目標對象序列時，達到用戶反饋的最大化。

發明內容

本說明書一個或多個實施例描述了一種向目標用戶展示目標對象序列的方法和裝置，能夠通過對目標對象的合理排序，從而基于該排序向目標用戶展示目標對象序列時，達到用戶反饋的最大化。

第一方面，提供了一種向目標用戶展示目標對象序列的方法，方法包括：

獲取所述目標用戶對應的用戶特征向量，以及所述目標對象序列中各目標對象分別對應的對象特征向量；

根據所述用戶特征向量和所述目標對象序列中任意的第一目標對象的對象特征向量，確定所述目標用戶與該第一目標對象之間的第一交互特征向量；

將各交互特征向量按照初始排序輸入重排序模型，所述重排序模型包括編碼器和解碼器，所述編碼器根據各交互特征向量，確定所述目標對象序列中各目標對象與所述第一目標對象的全局注意力，根據全局注意力將該第一目標對象編碼為第一隱特征向量；確定所述目標對象序列中以所述第一目標對象為中心的部分目標對象與所述第一目標對象的局部注意力，根據局部注意力將該第一目標對象編碼為第二隱特征向量；對所述第一隱特征向量和所述第二隱特征向量加權求和，得到第一目標對象的綜合隱特征向量；所述解碼器根據各目標對象分別對應的綜合隱特征向量，確定各目標對象的重排序；

按照所述重排序的各目標對象的位置，向所述目標用戶展示所述目標對象序列。

在一種可能的實施方式中，所述用戶特征向量通過如下方式確定：

根據所述目標用戶的屬性特征，確定第一維度的原始特征向量；

將所述目標用戶的原始特征向量進行降維嵌入處理，轉換為第二維度的特征向量作為所述用戶特征向量，所述第二維度小于所述第一維度。

進一步地，所述目標用戶的屬性特征包括：

用戶的基本描述信息和/或用戶的歷史行為特征信息。

在一種可能的實施方式中，所述對象特征向量通過如下方式確定：

確定待展示的目標對象序列中各目標對象的初始排序，所述初始排序按照各目標對象與所述目標用戶的相關度由高到低進行排序；