[发明专利]一种粗排序的方法及装置

权利要求书

1.一种粗排序的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的历史条目集合，并根据所述历史条目集合确定所述用户的多种兴趣点信息；

获取候选条目集合，并确定所述候选条目集合中各候选条目分别与所述多种兴趣点信息的相关度分数；

从所述相关度分数中确定各候选条目的最终相关度分数；

根据各候选条目的最终相关度分数，从所述候选条目集合中选取用于进行精排序的目标候选条目。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史条目集合确定所述用户的多种兴趣点信息，包括：

生成各历史条目的历史条目向量；

将各历史条目向量输入至预先训练的兴趣网络中，并获得所述兴趣网络输出的多种兴趣点信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述兴趣网络包括第一全连接网络以及第二全连接网络，所述兴趣点信息包括初始兴趣点向量、最终兴趣点向量及兴趣点权重；

所述将各历史条目向量输入至预先训练的兴趣网络中，并获得所述兴趣网络输出的多种兴趣点信息，包括：

将各历史条目向量分别输入至预先训练的第一全连接网络以及第二全连接网络中，并获得所述第一全连接网络输出的各历史条目向量对应的一个或多个兴趣点的兴趣点权重，以及所述第二全连接网络输出的各历史条目向量对应的一个或多个兴趣点的初始兴趣点向量；

根据各历史条目向量对应的一个或多个兴趣点的初始兴趣点向量以及对应的兴趣点权重，确定各兴趣点的最终兴趣点向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各历史条目向量对应的一个或多个兴趣点的初始兴趣点向量以及对应的兴趣点权重，确定各兴趣点的最终兴趣点向量，包括：

针对每个历史条目向量，将该历史条目向量的各兴趣点权重进行归一化处理；

计算各个兴趣点的初始兴趣点向量以及对应的归一化后的兴趣点权重的乘积，获得各个兴趣点的中间兴趣点向量；

对所有历史条目中相同的兴趣点的中间兴趣点向量进行汇总，得到各兴趣点的最终兴趣点向量。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述候选条目集合中各候选条目分别与所述多种兴趣点信息的相关度分数，包括：

确定各候选条目对应的候选条目向量；

针对各候选条目向量，计算所述候选条目向量分别与各兴趣点的最终兴趣点向量的相似度，作为相关度分数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述相关度分数中确定各候选条目的最终相关度分数，包括：

从当前候选条目与各兴趣点的相关度分数中，选取最大的相关度分数作为最终相关度分数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各候选条目的最终相关度分数，从所述候选条目集合中选取用于进行精排序的目标候选条目，包括：

选取最终相关度分数最高的若干候选条目作为目标候选条目；

或者，

获取各候选条目的在先分数，将各候选条目的所述在先分数与对应的最终相关度分数进行融合，得到最终分数；并选取最终分数最高的若干个候选条目作为目标候选条目。

8.一种粗排序的装置，其特征在于，所述装置包括：

历史条目获取模块，用于获取用户的历史条目集合；

兴趣点信息确定模块，用于根据所述历史条目集合确定所述用户的多种兴趣点信息；

相关度分数确定模块，用于获取候选条目集合，并确定所述候选条目集合中各候选条目分别与所述多种兴趣点信息的相关度分数；

最终相关度分数确定模块，用于从所述相关度分数中确定各候选条目的最终相关度分数；

目标候选条目确定模块，用于根据各候选条目的最终相关度分数，从所述候选条目集合中选取用于进行精排序的目标候选条目。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一所述的方法。