[发明专利]服务排序方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及一种服务排序方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取目标用户对多个服务的多组行为数据，一组所述行为数据包括：所述目标用户对一个服务的操作数据，以及所述目标用户的用户数据和所述服务的服务数据；基于所述操作数据对应的行为类型，确定所述多组行为数据对应的多个等级；将所述多组行为数据和所述多个等级输入服务评分模型，以得到所述多个服务的评分；根据所述多个服务的评分，确定对应于所述目标用户的所述多个服务的排序。上述方法能够针对不同客户的需求输出的服务排序，能够基于用户的个性化需求以及服务的多维度特征对服务进行排序，能够广泛适用于不同需求的用户，能够解决局限性问题，提高适用性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体地，涉及一种服务排序方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

在相关技术中，企业服务平台的各个模块展示的服务通常是按照发布时间进行排列的，但是在实际应用中，不同客户的业务需求可能不同，而现有技术中将服务按照时间排序的规则过于单一，每个用户所看到的顺序都是一样的，没有考虑到用户的个性化需求，难以适应不同需求的用户。

发明内容

本公开的目的是提供一种服务排序方法、装置、存储介质及电子设备，用以解决服务排序规则单一，难以适应不同需求的问题。

为了实现上述目的，根据本公开实施例的第一方面，本公开提供一种服务排序方法，包括：

获取目标用户对多个服务的多组行为数据，一组所述行为数据包括：所述目标用户对一个服务的操作数据，以及所述目标用户的用户数据和所述服务的服务数据；

基于所述操作数据对应的行为类型，确定所述多组行为数据对应的多个等级；

将所述多组行为数据和所述多个等级输入服务评分模型，以得到所述多个服务的评分；

根据所述多个服务的评分，确定对应于所述目标用户的所述多个服务的排序。

可选地，在所述获取多个服务对应的多组行为数据之前，所述方法还包括：

获取多组训练数据，一组所述训练数据包括：一个样本用户对一个样本服务的操作数据，以及所述样本用户的用户数据和所述样本服务的服务数据；

基于操作行为的类型确定所述多组训练数据对应的多个等级；

基于所述多组训练数据中的所述操作数据确定所述多组训练数据的样本类型，所述样本类型包括正样本或负样本；

根据所述多组训练数据、所述多组训练数据对应的多个等级以及所述样本类型，对初始服务评分模型进行训练，得到完成训练的所述服务评分模型。

可选地，所述基于所述多组训练数据中的所述操作数据确定所述多组训练数据的样本类型，包括：

将所述多组训练数据中所述操作数据属于交互操作的训练数据确定为所述正样本，所述交互操作包括搜索、点击、浏览、点赞、收藏、分享、评论或付费；

将所述多组训练数据中所述操作数据属于无交互操作的训练数据进行负采样操作后到的训练数据作为所述负样本。

可选地，所述根据所述多组训练数据、所述多组训练数据对应的多个等级以及所述样本类型，对初始服务评分模型进行训练，得到完成训练的所述服务评分模型，包括：

基于所述多组训练数据对应的多个等级，确定所述多组训练数据分别对应的权重；

将所述多组训练数据、所述多组训练数据分别对应的权重以及所述样本类型输入所述初始服务评分模型进行训练，以得到所述服务评分模型。

可选地，所述将所述多组行为数据和所述多个等级输入服务评分模型，以得到所述多个服务的评分，包括：