[发明专利]一种用户隐式反馈的量化评分方法

摘要

本发明公开了一种用户隐式反馈的量化评分方法，包括步骤：收集用户对物品的操作行为信息，得到用户对物品的隐式反馈；统计用户对物品的隐式反馈信息，计算每类隐式反馈行为的显著性系数及该隐式反馈行为的转化率，得到各类隐式反馈行为的初级评分；以用户为单位得到用户的隐式反馈集合，根据初级评分，对用户的隐式反馈集合中的物品进行降序排序，得到排序序列；利用评分学习模型计算排序序列中各序列位置所对应的物品的评分值，得到用户‑物品的隐式反馈量化评分。本发明将各种类型的用户隐式反馈信息转化成用户对物品的评分信息，为各种具有用户隐式反馈信息的个性化推荐场景提出了一种高质量的用户隐式反馈量化评分方法。

主权项

1.一种用户隐式反馈的量化评分方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集用户对物品的操作行为信息，得到用户对物品的隐式反馈；所述用户对物品的操作行为信息包括用户对物品的操作行为类别及该行为发生的时间信息，所述操作行为类别由具体实施场景和领域经验所指定；所述用户对物品的隐式反馈是指，用户对物品的非显式评分行为信息的集合；S2、统计用户对物品的隐式反馈信息，计算每类隐式反馈行为的显著性系数及该隐式反馈行为的转化率，得到各类隐式反馈行为对应的初级评分；所述隐式反馈行为的显著性系数是指，与相应类别的隐式反馈行为出现频数呈正相关关系的系数，该系数用于表示当前隐式反馈行为的转化率的置信程度；所述隐式反馈行为的转化率是指，用户对物品做了相应隐式反馈行为的前提下，用户最终对该物品发生转化行为的概率；所述转化行为是指，用户完成一次商户所期望的行为；S3、以用户为单位得到用户的隐式反馈集合，根据步骤S2中的隐式反馈行为的初级评分，对所述用户的隐式反馈集合中的物品进行降序排序，得到排序序列；所述用户的隐式反馈集合是指，统计每个用户所操作过的所有物品及其对应的隐式反馈行为的集合；S4、根据所述步骤S3的排序序列，利用评分学习模型计算排序序列中各序列位置所对应的物品的评分值，得到用户‑物品的隐式反馈量化评分；序列位置是指序列排序序号。