[发明专利]确定用户偏好的方法、装置、介质和电子设备

说明书

公开了一种确定用户偏好的方法、装置、介质以及电子设备。其中的方法包括：获取用户行为的行为特征信息，其中，所述行为特征信息包括：多个行为特征元素；根据所述行为特征信息所包含的各行为特征元素，预测所述用户行为相对于目标行为的行为价值；根据所述用户的至少一用户行为各自对应的行为对象属性信息以及所述预测出的至少一用户行为各自相对于目标行为的行为价值，确定所述用户的用户偏好。本公开提供的技术方案有利于提高确定用户偏好的准确性，从而有利于提高目标行为的发生概率。

技术领域

本公开涉及计算机技术，尤其是涉及一种确定用户偏好的方法、确定用户偏好的装置、存储介质以及电子设备。

背景技术

由于用户偏好可以反映出用户的兴趣，因此，在为用户提供推荐信息时，往往需要考虑用户偏好，以便于为用户提供其感兴趣的推荐信息，进而为用户提供更好的服务。如何准确的确定出用户偏好，是一个值得关注的技术问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本公开。本公开的实施例提供了一种确定用户偏好的方法、确定用户偏好的装置、存储介质以及电子设备。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种确定用户偏好的方法，该方法包括：获取用户行为的行为特征信息，其中，所述行为特征信息包括：多个行为特征元素；根据所述行为特征信息所包含的各行为特征元素，预测所述用户行为相对于目标行为的行为价值；根据所述用户的至少一用户行为各自对应的行为对象属性信息以及所述预测出的至少一用户行为各自相对于目标行为的行为价值，确定所述用户的用户偏好。

在本公开一实施方式中，所述获取用户行为的行为特征信息，包括：获取基于用户行为的增量业务数据；根据所述增量业务数据所包含的预定字段的字段内容，获取所述用户行为的多个行为特征元素；其中，所述用户行为的行为特征信息包括：离散型行为特征元素，和/或，连续型行为特征元素。

在本公开又一实施方式中，所述根据所述行为特征信息所包含的各行为特征元素，预测所述用户行为相对于目标行为的行为价值，包括：根据所述用户行为的行为类型，确定所述用户行为对应的价值预测模型；其中，不同行为类型的用户行为对应不同的价值预测模型；将所述用户行为的行为特征信息所包含的行为特征元素作为模型输入，提供给所述用户行为对应的价值预测模型；经由所述用户行为对应的价值预测模型根据其模型输入，对所述用户行为转化为目标行为的概率进行预测处理；根据所述价值预测模型输出的概率值，获得所述用户行为相对于目标行为的行为价值。

在本公开再一实施方式中，所述方法还包括：根据基于用户行为的存量业务数据，针对各用户行为类型，分别获取多个用户的用户行为的行为特征信息样本；针对任一行为类型，将具有该行为类型的多个用户行为的行为特征信息样本所包含的多个行为特征元素分别作为模型输入，提供给具有该行为类型的用户行为对应的待训练价值预测模型；经由各待训练价值预测模型分别根据各自的模型输入，对相应的用户行为各自转化为目标行为的概率进行预测处理；根据各行为特征信息样本中的用于表征用户行为是否转化为目标行为的标签以及各待训练价值预测模型输出的相应概率值，调整各待训练价值预测模型的模型参数。

在本公开再一实施方式中，所述根据基于用户行为的存量业务数据，针对各用户行为类型，分别获取多个用户的用户行为的行为特征信息样本，包括：根据所述存量业务数据所包含的预定字段的字段内容，针对各用户行为类型，分别获取多个用户的用户行为的多个行为特征元素；根据所述存量业务数据，判断所述多个用户的用户行为各自在用户行为发生后的预定时间范围内是否存在目标行为；对于存在目标行为的各用户行为，为相应的用户行为特征信息设置用于表征转化为目标行为的第一标签，获得正行为特征信息样本；对于未存在目标行为的各用户行为，为相应的用户行为特征信息设置用于表征未转化为目标行为的第二标签，获得负行为特征信息样本。