[发明专利]一种粗排序的方法及装置

说明书

本申请公开了一种粗排序的方法及装置，该方法包括：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。使得选出的目标候选条目与当前用户的历史使用习惯相匹配，用户个性化程度高，提高了粗排阶段筛选目标候选条目的质量和准确度。

技术领域

本申请实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种粗排序的方法及装置。

背景技术

在搜索、推荐、广告等需要进行大规模排序的场景中，漏斗式的级联排序架构得到了非常广泛的应用，级联排序架构按顺序一般包含召回、粗排、精排、重排序等模块，每个模块的候选条目数目依次减少。

粗排位于召回和精排之间，需要从上万个候选条目中挑出几百到一千个候选条目送入精排，设计时需要平衡耗时和准确度两方面的因素。一方面，由于耗时要求，粗排模型设计往往比精排简单，相较精排准确度较低；另一方面粗排使用的训练数据是最终由精排选出的曝光数据，而推理预测是面向比训练数据更广泛的数据，造成严重的选择偏见；并且曝光未点击的样本本身属于粗排模型返回的正样本，又将它们作为负样本，导致模型难以学习。这些因素造成了粗排模型预估的不准确性，影响推荐效果。

发明内容

本申请提供一种粗排序的方法及装置，以解决现有技术中在粗排阶段粗排模型预估准确性不高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种粗排序的方法，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。

第二方面，本申请实施例还提供了一种粗排序的装置，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。

第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面的方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面的方法。

本申请具有如下有益效果：