[发明专利]一种小程序卡片生成方法、装置和电子设备

说明书

本申请公开了一种小程序卡片生成方法、装置和电子设备，涉及小程序技术领域。具体实现方案为：对小程序的物料进行分类；从所述分类后的物料中选取目标物料，其中，所述目标物料的分类与目标场景匹配；将所述目标物料组装成所述目标场景的小程序卡片。本申请可以降低成本，提高小程序卡片的灵活性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域中的小程序技术，尤其涉及一种小程序卡片生成方法、装置和电子设备。

背景技术

小程序是一种无需下载安装的程序，具体可以通过电子设备中已安装的应用程序运行小程序。而小程序卡片由于可以包括物料(也可以称作小程序信息)，从而可以通过小程序卡片来实现小程序推广、搜索等目的。但目前小程序卡片主要是开发者人工生成的，从而导致生成小程序卡片的成本高，且灵活性差。

发明内容

本申请提供一种小程序卡片生成方法、装置和电子设备，以解决生成小程序卡片的成本高，且灵活性差的技术问题。

第一方面，本申请提供一种小程序卡片生成方法，应用于电子设备，包括：

对小程序的物料进行分类；

从所述分类后的物料中选取目标物料，其中，所述目标物料的分类与目标场景匹配；

将所述目标物料组装成所述目标场景的小程序卡片。

通过上述步骤可以实现自动组装小程序卡片，以降低成本，提高小程序卡片的灵活性。

可选的，所述对小程序的物料进行分类，包括：

通过分类模型对小程序的物料进行分类，其中，所述分类模型为依据物料样本集训练得到的用于对物料进行分类的模型。

由于通过分类模型对物料进行分类，从而可以提高物料分类的准确性和分类效率。

可选的，所述分类模型通过如下过程训练得到：

获取多个物料样本，并识别各物料样本的多个分类特征值，以及设置各物料样本的分类标记，其中，所述多个物料样本的分类标记所对应的分类包括：所述小程序的组装小程序卡片的至少一个场景的所需分类；

获取各物料样本对应的小程序的属性信息；

依次将多个物料样本的多个分类特征值和对应的属性信息作为待训练模型的输入进行分类迭代训练，以依据所述待训练模型针对每个物料样本的输出结果与各自的分类标记，调整所述待训练模型中的各分类特征值的特征系数和每个分类的分类阈值，得到所述分类模型。

由于在分类模型训练阶段使用了物料和小程序的属性信息，从而可以提高分类模型的准确性。

可选的，所述待训练模型针对物料样本的输出结果，包括：

将第一物料样本的多个分类特征值分别与各自的特征系数相乘，以得到各分类特征值的训练值，以及将各分类特征值的训练值和所述第一物料样本对应的属性信息进行预设运算，以得到所述第一物料样本的分类值，并将所述第一物料样本的分类值与所述待训练模型中的分类阈值进行比较，以输出所述第一物料样本的输出结果，其中，所述第一物料样本为所述多个物料样本中的任一物料样本。

该实施方式中，通过上述运算可以准确、快速地识别生个物料样本的分类结果。

可选的，所述方法还包括：

通过所述分类模型或者页面层级识别模型识别物料的路径对应的页面层级；

所述将所述目标物料组装成所述目标场景的小程序卡片，包括：

依据所述目标物料的页面层级，将所述目标物料装配至所述目标场景的小程序卡片，其中，所述小程序卡片中每个物料的装配位置与其路径匹配。