[發(fā)明專利]一種信息評(píng)分方法及裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201711051281.3 | 申請(qǐng)日： | 2017-10-31 |
| 公開(kāi)（公告）號(hào)： | CN107729542B | 公開(kāi)（公告）日： | 2021-05-04 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 張聰;鐘詠;廖勤耘;何丹 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人： | 咪咕音樂(lè)有限公司;中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)公司 |
| 主分類號(hào)： | G06F16/33 | 分類號(hào)： | G06F16/33;G06F16/9535;G06F16/9536 |
| 代理公司： | 北京派特恩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270 | 代理人： | 王姍姍;張穎玲 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高新*** | 國(guó)省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 信息 評(píng)分 方法 裝置 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
1.一種信息評(píng)分方法，其特征在于，所述方法包括：
基于推薦模型針對(duì)候選信息的預(yù)測(cè)評(píng)分，在所述候選信息中確定發(fā)送給目標(biāo)用戶的推薦信息；
基于所述目標(biāo)用戶針對(duì)所述推薦信息的行為，確定所述推薦信息的行為評(píng)分；
基于歷史目標(biāo)用戶針對(duì)所述推薦信息的歷史行為，確定所述推薦信息的歷史行為評(píng)分；
基于通過(guò)艾賓浩斯遺忘系數(shù)的擬合公式修正得到的衰減系數(shù)對(duì)所述推薦信息的歷史行為評(píng)分進(jìn)行衰減，并與所述推薦信息的行為評(píng)分融合，得到所述推薦信息的修正評(píng)分；
基于所述推薦信息的修正評(píng)分更新所述推薦模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
向所述推薦模型輸入與所述目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的用戶特征、以及與關(guān)聯(lián)用戶對(duì)應(yīng)的用戶特征，得到所述推薦模型根據(jù)所述用戶特征與候選信息特征相似度確定的所述候選信息的評(píng)分；
所述用戶特征包括以下至少之一：
目標(biāo)用戶的基礎(chǔ)屬性信息、目標(biāo)用戶的歷史行為、關(guān)聯(lián)用戶的基礎(chǔ)屬性信息、關(guān)聯(lián)用戶的歷史行為、目標(biāo)用戶、目標(biāo)用戶的關(guān)聯(lián)用戶針對(duì)所述候選信息的行為評(píng)分。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于推薦模型針對(duì)候選信息的預(yù)測(cè)評(píng)分，在所述候選信息中確定發(fā)送給目標(biāo)用戶的推薦信息，包括：
基于所采集的所述目標(biāo)用戶歷史行為中的用戶賬戶信息、推薦信息、針對(duì)推薦信息的單日操作數(shù)量，確定第一時(shí)間閾值內(nèi)所述候選信息的得分；
基于預(yù)設(shè)的行為評(píng)價(jià)系數(shù)，對(duì)所確定的第一時(shí)間閾值內(nèi)所述候選信息的得分進(jìn)行歸一化處理；
在經(jīng)過(guò)歸一化處理的第一時(shí)間閾值內(nèi)所述候選信息的得分對(duì)應(yīng)的候選信息中，確定發(fā)送給目標(biāo)用戶的推薦信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述候選信息中確定發(fā)送給目標(biāo)用戶的推薦信息，包括：
將所述候選信息降序排列，選取預(yù)設(shè)的第一數(shù)量的推薦信息發(fā)送給所述目標(biāo)用戶。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標(biāo)用戶針對(duì)所述推薦信息的行為，確定所述推薦信息的行為評(píng)分，包括：
獲取所述目標(biāo)用戶對(duì)所述推薦信息的正向反饋；
基于所獲得的所述正向反饋中的反饋行為次數(shù)信息、反饋日志類型數(shù)量和預(yù)設(shè)的評(píng)分系數(shù)，確定所述目標(biāo)用戶針對(duì)所述推薦信息的行為的評(píng)分權(quán)重；
基于所確定的所述目標(biāo)用戶針對(duì)所述推薦信息的行為的評(píng)分權(quán)重，計(jì)算與所述目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的推薦信息的行為評(píng)分。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標(biāo)用戶針對(duì)所述推薦信息的行為，確定所述推薦信息的行為評(píng)分，包括：
當(dāng)所述目標(biāo)用戶針對(duì)所述推薦信息沒(méi)有操作時(shí)，執(zhí)行至少以下之一：
根據(jù)所述目標(biāo)用戶的一段時(shí)間內(nèi)的行為以及與所述行為對(duì)應(yīng)的權(quán)重，計(jì)算與所述目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的推薦信息的行為評(píng)分；
將所述述目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的推薦信息的行為評(píng)分歸零。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于歷史目標(biāo)用戶針對(duì)所述推薦信息的歷史行為，確定所述推薦信息的歷史行為評(píng)分，包括：
將獲得所述推薦信息行為評(píng)分進(jìn)行降序排列，獲得降序排序中第一數(shù)量的排序在前的目標(biāo)推薦信息；
獲得第一數(shù)量的目標(biāo)推薦信息對(duì)應(yīng)的第二數(shù)量的歷史行為；
根據(jù)所述第二數(shù)量的歷史行為、確定所述第二數(shù)量的目標(biāo)推薦信息的歷史行為評(píng)分；
所述第二數(shù)量小于所述第一數(shù)量。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于通過(guò)艾賓浩斯遺忘系數(shù)的擬合公式修正得到的衰減系數(shù)對(duì)所述推薦信息的歷史行為評(píng)分進(jìn)行衰減，并與所述推薦信息的行為評(píng)分融合，得到所述推薦信息的修正評(píng)分，包括：
基于時(shí)間衰減系數(shù)、所述歷史行為的時(shí)間窗口、所述目標(biāo)用戶的正向反饋行為次數(shù)，計(jì)算定所述第二數(shù)量的目標(biāo)推薦信息的推薦信息評(píng)分。
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