点击率预测的方法和装置.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CN113360816A(43)申请公布日2021.09.07(21)申请号202010147662.7(22)申请日2020.03.05(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室申请人北京京东世纪贸易有限公司(72)发明人姜宇新(74)专利代理机构中原信达知识产权代理有限责任公司11219代理人张一军张效荣(51)Int.Cl.G06F16/958(2019.01)G06Q30/02(2012.01)权利要求书2页说明书9页附图3页(54)发明名称点击率预测的方法和装置(57)摘要本发明公开了点击率预测的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：基于用户对应的历史行为数据确定用户的微观行为序列；将所述微观行为序列与所述用户的画像特征和环境特征拼接，得到用户行为特征向量；基于所述用户行为特征向量预测所述用户对候选物品的点击率。该实施方式采用能够反映用户的兴趣和行为习惯的微观行为序列、以及用户的画像特征和环境特征预测点击率，能够提高预测结果的准确性。CN113360816ACN113360816A权利要求书1/2页1.一种点击率预测的方法，其特征在于，包括：基于用户对应的历史行为数据确定用户的微观行为序列；将所述微观行为序列与所述用户的画像特征和环境特征拼接，得到用户行为特征向量；基于所述用户行为特征向量预测所述用户对候选物品的点击率。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于用户对应的历史行为数据确定用户的微观行为序列，包括：将所述用户对应的历史行为数据划分为多个会话；确定任一会话内每个历史物品的微观行为序列；将所述每个历史物品的微观行为序列相加，得到所述任一会话内所述用户的微观行为序列。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述微观行为序列包括：第一行为序列和第二行为序列；确定所述任一会话内每个历史物品的微观行为序列，包括：对于任一历史物品，根据所述任一会话内所述任一历史物品的来源渠道、浏览信息、操作信息、停留时长，生成所述任一会话内所述任一历史物品的第一行为序列；根据所述任一会话内所述用户对所述任一历史物品的关联项的偏好程度，生成所述任一会话内所述任一历史物品的第二行为序列；拼接第一行为序列和第二行为序列，得到所述任一会话内所述任一历史物品的微观行为序列。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述关联项包括以下至少之一：所述历史物品所属品类、所述历史物品的品牌、所述历史物品所在店铺、所述历史物品的关键词。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，得到所述任一会话内所述任一历史物品的微观行为序列之后，还包括：基于注意力机制和所述候选物品的词向量，确定所述任一历史物品的注意力权重；基于所述任一历史物品的注意力权重调整所述任一会话内所述任一历史物品的微观行为序列。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述用户行为特征向量预测所述用户对候选物品的点击率，包括：基于所述用户行为特征向量，采用全连接神经网络预测所述用户对所述候选物品的点击率。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于用户对应的历史行为数据确定用户的微观行为序列之前，还包括：判断所述用户是否存在历史行为数据；若存在，则判断所述用户的历史行为数据是否满足预设要求；若满足，则将所述用户的历史数据作为所述用户对应的历史数据；若不满足，则将所述用户所在用户群内的行为数据作为所述用户对应的历史行为数据；若不存在，将所述用户所在用户群内的行为数据作为所述用户对应的历史行为数据。8.一种点击率预测的装置，其特征在于，包括：确定模块，基于用户对应的历史行为数据确定用户的微观行为序列；拼接模块，将所述微观行为序列与所述用户的画像特征和环境特征拼接，得到用户行2CN113360816A权利要求书2/2页为特征向量；预测模块，基于所述用户行为特征向量预测所述用户对候选物品的点击率。9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述预测模块基于用户对应的历史行为数据确定用户的微观行为序列，包括：将所述用户对应的历史行为数据划分为多个会话；确定任一会话内每个历史物品的微观行为序列；将所述每个历史物品的微观行为序列相加，得到所述任一会话内所述用户的微观行为序列。10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述微观行为序列包括：第一行为序列和第二行为序列；所述预测模块确定所述任一会话内每个历史物品的微观行为序列，包括：对于任一历史物品，根据所述任一会话内所述任一历史物品的来源渠道、浏览信息、操作信息、停留时长，生成所述任一会话内所述任一历史物品的第一行为序列；根据所述任一会话内所述用户对所述任一历史物品的关联项的偏好程度，生成所