[发明专利]确定推荐资源的方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开公开了一种确定推荐资源的方法、装置、电子设备和存储介质，应用于人工智能技术领域，具体应用于智能推荐技术领域和深度学习技术领域。确定推荐资源的方法的具体实现方案为：针对召回的多个资源中的每个资源，采用点击率预估模型来确定每个资源针对目标对象的预测点击率；基于目标对象的第一位置信息和每个资源的属性信息，确定预测点击率针对目标对象的点击率权重；基于预测点击率和点击率权重，确定每个资源针对目标对象的点击率；以及基于多个资源针对目标对象的点击率，确定多个资源中针对目标对象的推荐资源。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及智能推荐技术领域和深度学习技术领域，更具体地涉及一种确定推荐资源的方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着网络技术的发展，智能推荐技术得到快速发展，以期向用户提供满足需求和兴趣点的信息。比较普遍的个性化推荐算法有基于热门排行榜的推荐算法、基于内容的推荐算法和基于社交网络的推荐算法等。该些方法通常采用通用的粗排序模型和精排序模型，从召回的资源中挑选排在前若干位的资源，推荐给用户。

发明内容

提供了一种提高推荐准确性和用户体验的确定推荐资源的方法、装置、电子设备和存储介质。

根据本公开的一个方面，提供了一种确定推荐资源的方法，包括：针对召回的多个资源中的每个资源，采用点击率预估模型来确定每个资源针对目标对象的预测点击率；基于目标对象的第一位置信息和每个资源的属性信息，确定预测点击率针对目标对象的点击率权重；基于预测点击率和点击率权重，确定每个资源针对目标对象的点击率；以及基于多个资源针对目标对象的点击率，确定多个资源中针对目标对象的推荐资源。

根据本公开的另一个方面，提供了一种确定推荐资源的装置，包括：点击率预测模块，用于针对召回的多个资源中的每个资源，采用点击率预估模型来确定每个资源针对目标对象的预测点击率；权重确定模块，用于基于目标对象的第一位置信息和每个资源的属性信息，确定预测点击率针对目标对象的点击率权重；点击率确定模块，用于基于预测点击率和点击率权重，确定每个资源针对所述目标对象的点击率；以及推荐资源确定模块，用于基于多个资源针对目标对象的点击率，确定多个资源中针对目标对象的推荐资源。

根据本公开的另一个方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开提供的确定推荐资源的方法。

根据本公开的另一个方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开提供的确定推荐资源的方法。

根据本公开的另一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开提供的确定推荐资源的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开实施例的确定推荐资源的方法和装置的应用场景示意图；

图2是根据本公开实施例的确定推荐资源的方法的流程示意图；

图3是根据本公开实施例的确定预测点击率针对目标对象的点击率权重的原理示意图；

图4是根据本公开实施例的确定每个资源的点击率与匹配位置之间的关联值的原理示意图；

图5是根据本公开实施例的确定推荐资源的装置的结构框图；以及

图6是用来实现本公开实施例的确定推荐资源的方法的电子设备的框图。

具体实施方式