基于用户行为的业务处理方法、装置及设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111445282A(43)申请公布日2020.07.24(21)申请号202010203021.9(22)申请日2020.03.20(71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人钱浩崔卿李龙飞周俊(74)专利代理机构北京风雅颂专利代理有限公司11403代理人于小凤(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)G06F16/9535(2019.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称基于用户行为的业务处理方法、装置及设备(57)摘要本说明书一个或多个实施例提供了一种基于用户行为的业务处理方法、装置及设备，在基于用户行为的业务处理方法中，分别对第一用户行为特征向量和第一广告特征向量进行压缩后，将得到的第二用户行为特征向量以及第二广告特征向量进行特征交叉，得到注意力机制参数，再将该注意力机制参数与第一用户行为特征向量进行特征交叉，得到用户行为的向量表示，从而可根据用户的行为充分学习到用户对每个广告的差别，有助于更好的挖掘用户的兴趣的多样性。CN111445282ACN111445282A权利要求书1/2页1.一种基于用户行为的业务处理方法，包括：获取第一用户行为特征向量以及第一广告特征向量；分别对所述第一用户行为特征向量以及所述第一广告特征向量进行压缩，得到第二用户行为特征向量以及第二广告特征向量；将所述第二用户行为特征向量以及所述第二广告特征向量进行特征交叉，得到注意力机制参数；将所述注意力机制参数以及所述第一用户行为特征向量进行特征交叉，得到用户行为的向量表示；基于所述用户行为的向量表示进行业务处理。2.根据权利要求1所述的方法，基于所述用户行为的向量表示进行业务处理，包括：将所述用户行为的向量表示输入深度兴趣网络DIN模型的多层感知机MLP，得到业务处理结果。3.根据权利要求1所述的方法，分别对所述第一用户行为特征向量以及所述第一广告特征向量进行压缩，包括：利用共享权重参数分别对第一用户行为特征向量以及所述第二用户行为特征向量进行压缩得到所述第二用户行为特征向量以及所述第二广告特征向量。4.根据权利要求3所述的方法，利用共享权重参数分别对第一用户行为特征向量以及所述第二用户行为特征向量进行压缩得到所述第二用户行为特征向量以及所述第二广告特征向量，包括：通过共享权重参数分别与所述第一用户行为特征向量以及所述第二用户行为特征向量进行内积运算，以对所述第一用户行为特征向量以及所述第一广告特征向量进行压缩。5.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：在分别对所述第一用户行为特征向量以及所述第一广告特征向量进行压缩之后，通过激活函数将所述第二用户行为特征向量以及所述第二广告特征向量的分布进行调整，以使所述第二用户行为特征向量以及所述第二广告特征向量的分布在预设范围之内。6.根据权利要求1所述的方法，所述第一用户行为特征向量至少包括以下一种：用户查看的商品的标识、用户手指在移动终端上的位置、用户查看的广告的标识以及用户购买的商品的标识。7.根据权利要求1所述的方法，所述第一广告特征向量至少包括以下一种：广告中的商品信息、广告中的店铺信息、广告的标识、广告的成本、广告的种类、用户查看广告所获得的奖励金的金额。8.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：在获取第一用户行为特征向量以及第一广告特征向量之后，将所述第一用户行为特征向量以及所述第一广告特征向量输入DIN模型中的特征激活单元，以使所述特征激活单元基于所述第一用户行为特征向量以及所述第一广告特征向量得到所述注意力机制参数。9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，所述业务处理结果包括所述用户查看所述广告的概率。10.一种基于用户行为的业务处理装置，包括：获取模块，用于获取第一用户行为特征向量以及第一广告特征向量；2CN111445282A权利要求书2/2页压缩模块，用于分别对所述第一用户行为特征向量以及所述第一广告特征向量进行压缩，得到第二用户行为特征向量以及第二广告特征向量；第一特征交叉模块，用于将所述第二用户行为特征向量以及所述第二广告特征向量进行特征交叉得到注意力机制参数；第二特征交叉模块，用于将所述注意力机制参数以及所述第一用户行为特征向量进行特征交叉，得到用户行为的向量表示；处理模块，用于基于所述用户行为的向量表示进行业务处理。11.根据权利要求10所述的装置，所述处理模块用于：将所述用户行为的向量表示输入深度兴趣网络DIN模型的多层感知机MLP，得到业务处理结果。12.根据权利要求10所述的装置，所述压缩模块用于：利用共享权重参数分别对第一用户行为特征向量以及所述第二用户行为特征向量进行压