[发明专利]内容推荐系统中物品曝光量保证的方法及装置

权利要求书

1.一种内容推荐系统中物品曝光量保证的方法，其特征在于，包括如下步骤：

（1）获取需要保量的内容数据，构建当前需保量内容池；

（2）根据用户历史请求数据预测用户当日请求数；

（3）根据预测的所述用户当日请求数与当前保量内容池计算每个用户画像标签的保量内容初始曝光概率；

（4）根据用户画像标签的保量内容初始曝光概率个性化分发保量内容；

（5）对所述当前需保量内容池进行更新。

2.根据权利要求1所述的内容推荐系统中物品曝光量保证的方法，其特征在于，所述步骤（2）包括：

（21）根据用户历史请求数据，确定各个用户画像标签下用户当日请求数的泊松分布参数，得到用户当日请求数的泊松分布模型；

（22）根据所述泊松分布模型预测给定概率下用户当日请求数N；

（23）根据用户当日请求数的周期性对预测的用户当日请求数N进行修正。

3.根据权利要求1所述的内容推荐系统中物品曝光量保证的方法，其特征在于，所述步骤（3）包括：

（31）将所有相同用户画像标签的内容看作一个整体，对同标签下每个内容的曝光目标值求和得到内容保量M；

（32）按照如下公式计算每个画像标签的保量内容初始曝光概率：

（1）

其中，N为预测的用户当日请求数。

4.根据权利要求1所述的内容推荐系统中物品曝光量保证的方法，其特征在于，所述步骤（4）包括：根据所述当前保量内容池进行用户画像标签的召回，根据所述保量内容初始曝光概率确定是否返回召回的内容。

5.根据权利要求4所述的内容推荐系统中物品曝光量保证的方法，其特征在于，所述召回包括强插策略。

6.根据权利要求4所述的内容推荐系统中物品曝光量保证的方法，其特征在于，所述步骤（4）还包括：在对用户画像标签进行召回的过程中，对同一用户画像标签的内容进行内部排序。

7.根据权利要求6所述的内容推荐系统中物品曝光量保证的方法，其特征在于，所述内部排序依据优质内容优先的原则，包括：

根据内容的其他特征数据计算内容分数S；

当一个用户产生请求，在含有U个用户画像中，命中了保量内容池中的Q个用户画像标签，每个用户画像标签又分别对应着至少一篇保量内容；选择Q个用户标签中曝光概率最大值P对应的用户画像标签，线上产生随机数，当时，则在召回返回的内容列表中强行插入该用户画像标签下内容分数S最高的内容；若该内容已对该用户曝光过，则选择该画像标签下分数S次高的内容；若该用户画像标签下所有内容都对该用户曝光，则选择曝光概率次大的画像标签重复上述过程。

8.根据权利要求1所述的内容推荐系统中物品曝光量保证的方法，其特征在于，所述步骤（5）包括：

（51）对保量内容池曝光量的变动进行统计，对离线内容表进行更新；

（52）对保量内容曝光概率进行更新；

（53）对保量内容池进行数据的汇总并更新。

9.根据权利要求8所述的内容推荐系统中物品曝光量保证的方法，其特征在于，所述步骤（52）包括：

（521）根据步骤（51）更新的离线内容表，计算一篇保量内容截止当前所花费的保量时间与预计花费时间之比T；

（522）计算曝光剩余度Mrate = 曝光剩余量/目标曝光量；

（523）当实际T`+Mrate` 分布值T+Mrate时，表示当前的曝光速度过慢，增大曝光概率，所述曝光概率按P= (( T`+Mrate`)/(T+Mrate)) 计算，其中为每个画像标签的保量内容初始曝光概率。

10.一种内容推荐系统中物品曝光量保证的装置，其特征在于，该装置包括：

保量模块，用于获取需要保量的内容数据，构建当前需保量内容池；对推荐保量内容后的当前需保量内容池进行更新；

预测模块，用于根据用户历史请求数据预测用户当日请求数；

计算模块，用于根据预测的所述用户当日请求数与当前保量内容池计算每个用户画像标签的保量内容初始曝光概率；

推荐模块，根据用户画像标签的保量内容初始曝光概率个性化分发保量内容。