[发明专利]一种商品信息排序方法、装置以及设备

权利要求书

1.一种商品信息排序方法，包括：

获取用户特征和商品信息特征；

获取根据第一损失和第二损失训练得到的预测模型，所述第一损失包括转化数据的损失和点击数据的损失，所述第二损失包括点击未转化数据的损失；

根据所述用户特征和所述商品信息特征，利用所述预测模型预测所述商品信息的转化概率和点击概率；

根据所述转化概率和所述点击概率，以及两者之间的条件关系，预测所述商品信息曝光后的全局收益情况；

根据所述全局收益情况，对所述商品信息进行排序。

2.如权利要求1所述的方法，所述利用所述预测模型预测所述商品信息的转化概率和点击概率，具体包括：

根据所述预测模型针对所述商品信息计算的所述第二损失，预测所述商品信息的转化概率与点击概率之间的差距是否超过预定程度。

3.如权利要求2所述的方法，所述对所述商品信息进行排序，具体包括：

若所述差距超过预定程度，且所述转化概率高于所述点击概率，则在提高所述商品信息的权重情况下进行排序；和/或，

若所述差距超过预定程度，且所述点击概率高于所述转化概率，则在降低所述商品信息的权重情况下进行排序。

4.如权利要求1所述的方法，所述根据所述转化概率和所述点击概率，以及两者之间的条件关系，预测所述商品信息曝光后的全局收益情况，具体包括：

根据所述转化概率和所述点击概率，以及两者之间的条件关系，预测所述商品信息的点击进而转化的概率，作为所述商品信息曝光后的全局收益情况。

5.如权利要求4所述的方法，所述根据所述转化概率和所述点击概率，以及两者之间的条件关系，预测所述商品信息的点击进而转化的概率，具体包括：

将所述转化概率和点击概率相乘，根据得到的乘积预测所述商品信息的点击进而转化的概率。

6.如权利要求1所述的方法，所述第二损失在所述预测模型的训练中作为辅助损失，按照以下方式确定：

获取训练样本对应的点击标签和转化标签；

根据所述点击标签和所述转化标签，生成所述训练样本对应的辅助标签，所述辅助标签在点击未转化的情况下为第一值，在点击且转化的情况下和未点击的情况下为第二值；

根据所述训练样本和所述辅助标签，以及训练中的所述预测模型，确定所述第二损失。

7.如权利要求1～6任一项所述的方法，所述商品信息包括商品相关的广告和/或权益。

8.一种商品信息排序装置，包括：

特征获取模块，获取用户特征和商品信息特征；

模型获取模块，获取根据第一损失和第二损失训练得到的预测模型，所述第一损失包括转化数据的损失和点击数据的损失，所述第二损失包括点击未转化数据的损失；

模型预测模块，根据所述用户特征和所述商品信息特征，利用所述预测模型预测所述商品信息的转化概率和点击概率；

收益预测模块，根据所述转化概率和所述点击概率，以及两者之间的条件关系，预测所述商品信息曝光后的全局收益情况；

信息排序模块，根据所述全局收益情况，对所述商品信息进行排序。

9.如权利要求8所述的装置，所述模型预测模块，根据所述预测模型针对所述商品信息计算的所述第二损失，预测所述商品信息的转化概率与点击概率之间的差距是否超过预定程度。

10.如权利要求9所述的装置，所述信息排序模块，若所述差距超过预定程度，且所述转化概率高于所述点击概率，则在提高所述商品信息的权重情况下进行排序；和/或，

若所述差距超过预定程度，且所述点击概率高于所述转化概率，则在降低所述商品信息的权重情况下进行排序。

11.如权利要求8所述的装置，所述收益预测模块，根据所述转化概率和所述点击概率，以及两者之间的条件关系，预测所述商品信息的点击进而转化的概率，作为所述商品信息曝光后的全局收益情况。