[发明专利]一种页面展现方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种页面展现方法，其特征在于，包括：

获取多个备选的展现页面，所述展现页面与第一类展现转化和至少一个第二类展现转化关联，第二类展现转化概率高于第一类展现转化概率；

根据与所述第一类展现转化匹配的第一类历史展现页面，以及与所述第二类展现转化匹配的第二类历史展现页面，对各所述备选的展现页面的第一类展现转化概率进行预测；

根据预测结果，在所述多个备选的展现页面中获取至少一个目标页面，并对所述至少一个目标页面进行展示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据与所述第一类展现转化匹配的第一类历史展现页面，以及与所述第二类展现转化匹配的第二类历史展现页面，对各所述备选的展现页面的第一类转化概率进行预测，包括：

获取与各所述备选的展现页面分别对应的展现特征集；

将各所述展现特征集，分别与共性展现转化特征集及个性展现转化特征集进行匹配；

根据匹配结果，对各所述备选的展现页面的第一类转化概率进行预测；

其中，所述共性展现转化特征集，根据所述第一类历史展现页面以及所述第二类历史展现页面共同生成；

所述个性展现转化特征集，根据所述第一类历史展现页面独立生成。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据与所述第一类展现转化匹配的第一类历史展现页面，以及与所述第二类展现转化匹配的第二类历史展现页面，对各所述备选的展现页面的第一类展现转化概率进行预测，包括：

获取与各所述备选的展现页面分别对应的展现特征集；

将各所述展现特征集，分别输入至预先训练的第一类展现转化概率预测模型中，对各所述备选的展现页面的第一类展现转化概率进行预测；

其中，所述第一类展现转化概率预测模型，由所述第一类历史展现页面以及所述第二类历史展现页面构造的正样本训练得到。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在获取多个备选的展现页面之前，还包括：

使用所述第一类历史展现页面，构造与所述第一类转化展现对应的多个第一类正样本；

使用所述第二类历史展现页面，构造与每个所述第二类展现转化分别对应的多个第二类正样本；

生成与各所述第一类正样本以及各所述第二类正样本对应的样本特征集；

使用各所述样本特征集，对多任务学习模型进行训练，得到所述第一类展现转化概率预测模型；

其中，所述第一类展现转化概率预测模型包括：第一类展现转化概率的预测任务，以及至少一个第二类展现转化概率的预测任务。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一类展现转化概率预测模型包括：

与输入端相连的共享隐层、分别与所述共享隐层相连的第一类展现转化子网络以及至少一个第二类展现转化子网络；所述第一类展现转化子网络的输出端为所述第一类展现转化概率预测模型的输出端；

所述共享隐层，使用与所述第一类正样本以及与所述第二类正样本对应的样本特征集共同训练得到；

所述第一类展现转化子网络，使用与所述第一类正样本对应的样本特征集独立训练得到，用于输出对第一类展现转化概率的预测结果；

所述第二类展现转化子网络，使用与所述第二类正样本对应的样本特征集独立训练得到，用于输出对第二类展现转化概率的预测结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述展现特征集或者所述样本特征集为离散值特征集；

所述共享隐层具体用于：将输入的离散值特征集转换为连续值特征集。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述展现特征集或者所述样本特征集包括：

与展现页面匹配的至少一项页面特征，以及与所述展现页面的展现用户对应的至少一项用户特征。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一类展现转化为深层展现转化，所述第二类展现转化为浅层展现转化；所述深层展现转化在至少一个浅层展现转化完成后实现转化。