信息生成方法和装置.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CN113240465A(43)申请公布日2021.08.10(21)申请号202110509914.0(22)申请日2021.05.11(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市大兴区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)发明人陈方(74)专利代理机构北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204代理人王达佐马晓亚(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)G06F16/9535(2019.01)G06F16/35(2019.01)权利要求书3页说明书11页附图4页(54)发明名称信息生成方法和装置(57)摘要本申请公开了信息生成方法和装置，具体实现方案为：获取用户行为数据，对用户行为数据进行标注，确定用户行为数据对应的标签集；初始化标签集中各个标签的特征集，其中，特征集中的特征至少包括：标签的词频和标签所表征的物品的价值变现数据；将各个标签的特征集输入至预先训练的标签预测模型，生成预测后的各个标签的特征集和与预测后的各个标签的特征集对应的排序后的各个目标标签；基于各个目标标签与用户的历史操作的比对结果，生成与各个目标标签对应的用户的榜单信息。该方案实现了一种针对不同用户生成个性化榜单信息的方法。CN113240465ACN113240465A权利要求书1/3页1.一种信息生成方法，所述方法包括：获取用户行为数据，对所述用户行为数据进行标注，确定所述用户行为数据对应的标签集，其中，所述标签集用于表征所述用户感兴趣的各个物品；初始化所述标签集中各个标签的特征集，其中，所述特征集中的特征至少包括：标签的词频和标签所表征的物品的价值变现数据；将所述各个标签的特征集输入至预先训练的标签预测模型，生成预测后的所述各个标签的特征集和与预测后的所述各个标签的特征集对应的排序后的各个目标标签，其中，所述标签预测模型包括：特征预测子模型和标签预测子模型，所述特征预测子模型用于表征基于当前标签的特征集中各个特征与历史数据中相应标签的各个特征之间的关系，对当前标签的特征集中各个特征的特征值进行预测，所述标签预测子模型用于表征基于预测后的各个标签特征集中的所述词频和相应所述价值变现数据，利用模型预测算法对所述用户感兴趣的热门物品进行预测，所述模型预测算法基于当前标签与相似标签在变换趋势上的关系而确定；基于所述各个目标标签与所述用户的历史操作的比对结果，生成与所述各个目标标签对应的所述用户的榜单信息。2.根据权利要求1所述方法，其中，所述标签预测子模型包括：第一子模型和第二子模型；所述将所述各个标签的特征集输入至预先训练的标签预测模型，生成预测后的所述各个标签的特征集和与预测后的所述各个标签的特征集对应的排序后的各个目标标签，包括：将所述各个标签的特征集输入至特征预测子模型，生成预测后的所述各个标签的特征集；将预测后的所述各个标签的特征集输入至第一子模型，生成与预测后的所述各个标签的特征集对应的各个预测标签，其中，所述第一子模型用于表征基于预测后的各个标签特征集中的所述词频和相应所述价值变现数据，利用第二模型预测算法对所述用户感兴趣的物品进行预测；将所述各个预测标签输入至第二子模型，生成与所述各个预测标签对应的排序后的各个目标标签，其中，所述第二子模型用于表征基于所述各个预测标签对应的价值变现数据值的排序对所述各个预测标签进行选取并对选取后的各个标签进行排序。3.根据权利要求1所述方法，其中，所述基于所述各个目标标签与所述用户的历史操作的比对结果，生成与所述各个目标标签对应的所述用户的榜单信息，包括：基于所述各个目标标签，对所述用户的历史操作进行聚类，提取所述历史操作中的各个兴趣特征标签，其中，所述提取用于表征基于所述用户偏好对所述历史操作中的各个特征标签进行选取；根据所述各个目标标签和所述各个兴趣特征标签，生成与所述各个目标标签和所述各个兴趣特征标签对应的所述用户的榜单信息，其中，所述榜单信息通过对与所述各个目标标签和所述各个兴趣特征标签对应榜单的类目进行扩展而生成。4.根据权利要求1所述方法，其中，在所述初始化所述标签集中各个标签的特征集之后，还包括：对所述标签集进行处理，得到处理后的所述标签集中各个标签的特征集，其中，所述处2CN113240465A权利要求书2/3页理用于表征从所述标签集的各个标签中选取同质标签。5.根据权利要求1所述方法，还包括：将所述用户的榜单信息发送至所述客户端，以使所述用户在所述榜单信息对应的展示页面中触发下单指令。6.根据权利要求1所述方法，其中，所述用户的历史操作基于所述各个标签的特征集与所述历史操作的匹配结果而更新。7.根据权利要求1所述方法，还包括：基