[发明专利]点击率预估方法、装置、计算机可读存储介质和设备

说明书

本申请涉及一种点击率预估方法、装置、计算机可读存储介质和设备，方法包括：获取候选内容特征，并获取目标用户对应的用户画像特征、历史点击内容序列特征及相应的点击时间序列特征；将历史点击内容序列特征与点击时间序列特征融合，获得历史点击内容序列中各历史点击内容所对应的携带点击时间信息的融合特征；基于候选内容特征、各历史点击内容对应的融合特征，确定各历史点击内容对应的注意力权重系数，并依据注意力权重系数获得目标用户对应历史点击内容序列的聚合特征；根据候选内容特征、用户画像特征及聚合特征，提取输出特征，并根据输出特征确定目标用户对应候选内容的预估点击率。本申请提供的方案可以极大提升预估点击率的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种点击率预估方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，还涉及一种分享率预估方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。

背景技术

随着互联网技术的发展，越来越多的用户通过互联网获取信息，比如，用户可以持续地从更新的图文公众号浏览文章、视频、新闻等内容，用户还可以从一些内容客户端获取内容。后台通常会结合用户的历史行为来预测该用户对候选内容的预估行为，比如预估点击率、预估分享率或是预估用户停留时长等，从而根据预测结果选取出推送至该用户的内容。

用户的历史行为可以反映用户的偏好，每个用户的历史行为包括多方面的信息，传统技术中对用户在候选内容上采取的行为进行预估时，所参考的用户历史行为不够全面，导致对用户在候选内容上所采取行为的预估不够准确，存在较大的偏差。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术中对用户在候选内容上所采取行为的预估不够准确的技术问题，提供一种点击率预估方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，以及一种分享率预估方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。

一种点击率预估方法，包括：

获取候选内容特征，并获取目标用户对应的用户画像特征、历史点击内容序列特征及相应的点击时间序列特征；

将所述历史点击内容序列特征与所述点击时间序列特征融合，获得历史点击内容序列中各历史点击内容所对应的携带点击时间信息的融合特征；

基于所述候选内容特征、各历史点击内容对应的融合特征，确定各历史点击内容对应的注意力权重系数，并依据所述注意力权重系数获得所述目标用户对应所述历史点击内容序列的聚合特征；

根据所述候选内容特征、所述用户画像特征及所述聚合特征，提取输出特征，并根据所述输出特征确定所述目标用户对应所述候选内容的预估点击率。

一种点击率预估装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取候选内容特征，并获取目标用户对应的用户画像特征、历史点击内容序列特征及相应的点击时间序列特征；

融合模块，用于将所述历史点击内容序列特征与所述点击时间序列特征融合，获得历史点击内容序列中各历史点击内容所对应的携带点击时间信息的融合特征；

聚合模块，用于基于所述候选内容特征、各历史点击内容对应的融合特征，确定各历史点击内容对应的注意力权重系数，并依据所述注意力权重系数获得所述目标用户对应所述历史点击内容序列的聚合特征；

特征组合模块，用于根据所述候选内容特征、所述用户画像特征及所述聚合特征，提取输出特征；

确定模块，用于根据所述输出特征确定所述目标用户对应所述候选内容的预估点击率。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述点击率预估方法的步骤。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述点击率预估方法的步骤。