[发明专利]使用机器学习模型来生成电子通信的请求不可知的交互分值以及利用请求不可知的交互分值

权利要求书

1.一种由一个或多个处理器实现的方法，包括：

对于共享电子通信的语料库的每个电子通信：

至少部分地基于所述电子通信的内容来确定特征集合，所述特征集合包括所述电子通信的内容的基于图像的一个或多个特征；

基于使用经训练的机器学习模型处理所述特征集合，生成用于所述电子通信的请求不可知的预测交互分值；以及

在一个或多个数据库中，将所述请求不可知的预测交互分值分配给所述电子通信；

接收对客户端设备的电子通信请求；

识别响应于所述电子通信请求的语料库的多个电子通信；

从所述一个或多个数据库中，检索分配给所识别的多个电子通信的请求不可知的预测交互分值；

至少部分地基于所述请求不可知的预测交互分值来选择所识别的多个电子通信的群组；以及

将所述群组中的所识别的多个电子通信中的每一个电子通信的至少一部分发送到所述客户端设备。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

生成用于响应于所述电子通信请求的语料库的多个电子通信中的每一个电子通信的请求特定分值；

其中，选择所识别的多个电子通信的群组进一步基于用于响应于所述电子通信请求的语料库的多个电子通信的请求特定分值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，生成用于候选电子通信的请求特定分值中的每一个请求特定分值基于以下中的至少之一个：

与所述客户端设备或所述客户端设备的用户相关联的属性，以及

所述请求的一个或多个项。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，生成所述请求特定分值中的每一个请求特定分值基于所述请求中包括的所述一个或多个项，并且其中，生成所述请求特定分值中的每一个请求特定分值基于所述一个或多个项与对应的候选电子通信之间的一致性。

5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

生成用于所述群组中的多个所识别的多个电子通信中的每一个电子通信的请求特定分值；

至少部分地基于所述请求特定分值和所述请求不可知的预测交互分值来对所述群组中的所识别的多个电子通信进行排名；

其中，将来自所述群组中的所识别的多个电子通信中的每一个电子通信的内容发送到所述客户端设备包括：发送具有基于所述排名的呈现特性的内容。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，确定用于所述电子通信的给定电子通信的特征集合包括：

基于针对所述给定电子通信的多个情感输入来确定至少一个情感特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，基于针对所述电子通信的多个情感输入来确定所述至少一个情感特征包括：

基于在第一时间段中针对所述给定电子通信的情感输入的数量来确定第一情感特征；以及

基于在第二时间段中针对所述给定电子通信的情感输入的附加数量来确定第二情感特征。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第二时间段包括多个第二时间段时间，所述多个第二时间段时间比所述第一时间段中的任何第一时间段时间更远离当前时间。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述第二时间段与所述第一时间段重叠。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，确定用于所述电子通信中的给定电子通信的特征集合包括：

基于针对所述电子通信的多个情感输入来确定至少一个情感特征；

基于自创建所述给定电子通信以来的时间来确定至少一个年龄特征；

基于所述电子通信的文本来确定至少一个文本内容特征；

基于所述电子通信的共享的数量来确定至少一个共享特征；

基于共享或重新共享所述电子通信的流来确定至少一个流收集特征；或者

基于所述电子通信的作者来确定至少一个作者特征。