资源推荐方法、装置、电子设备以及存储介质.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CN114266622A(43)申请公布日2022.04.01(21)申请号202111566901.3(22)申请日2021.12.20(71)申请人北京达佳互联信息技术有限公司地址100085北京市海淀区上地西路6号1幢1层101D1-7(72)发明人麦乐怡(74)专利代理机构北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138代理人李加欣(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06F16/9535(2019.01)权利要求书2页说明书17页附图4页(54)发明名称资源推荐方法、装置、电子设备以及存储介质(57)摘要本公开关于一种资源推荐方法、装置、电子设备以及存储介质，属于人工智能技术领域，该方法通过目标对象的第一数据和第二数据，获取到每个第一候选资源的第一转化率和第二转化率，从而同时考虑目标对象对于资源进行的主动交互和被动交互，基于第一转化率和第二转化率，确定为目标对象推荐的资源，能够更倾向于为目标对象推荐更可能进行被动交互的资源，有效提高了推荐资源的准确率。CN114266622ACN114266622A权利要求书1/2页1.一种资源推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的第一数据和第二数据，所述第一数据为所述目标对象对资源进行过的主动交互的数据，所述第二数据为所述目标对象基于推荐对资源进行过交互的数据；基于所述目标对象的第一数据和第二数据以及多个第一候选资源，获取所述多个第一候选资源的第一转化率和第二转化率，所述第一转化率表示所述目标对象对所述第一候选资源进行主动交互的概率，所述第二转化率表示所述目标对象基于推荐对所述第一候选资源进行交互的概率；基于所述多个第一候选资源的第一转化率和第二转化率，从所述多个第一候选资源中确定待推荐的资源；基于所述待推荐的资源，向所述目标对象进行资源推荐。2.根据权利要求1所述的资源推荐方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的第一数据和第二数据以及多个第一候选资源，获取所述多个第一候选资源的第一转化率和第二转化率包括：对于任一第一候选资源，将所述目标对象的第一数据和第二数据以及所述第一候选资源的资源数据输入资源推荐模型，得到所述第一候选资源的第一转化率和第二转化率；其中，所述资源推荐模型基于样本对象的第一数据和第二数据进行多任务训练得到。3.根据权利要求1所述的资源推荐方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的第一数据和第二数据以及多个第一候选资源，获取所述多个第一候选资源的第一转化率和第二转化率包括：对于任一第一候选资源，将所述目标对象的第一数据和所述第一候选资源的资源数据输入第一预测模型，得到所述第一候选资源的第一转化率；将所述目标对象的第二数据和所述第一候选资源的资源数据输入第二预测模型，得到所述第一候选资源的第二转化率；其中，所述第一预测模型基于样本对象的第一数据训练得到，所述第二预测模型基于所述样本对象的第二数据训练得到。4.根据权利要求1所述的资源推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：对于任一第一候选资源，获取所述第一候选资源的多个第一对象，所述第一对象为没有被推荐过所述第一候选资源的对象；基于每个所述第一对象对多个目标资源的第一数据，获取所述第一候选资源的第一转化率，所述目标资源与所述第一候选资源来源于相同的上传对象。5.根据权利要求1所述的资源推荐方法，其特征在于，所述基于所述多个第一候选资源的第一转化率和第二转化率，从所述多个第一候选资源中确定待推荐的资源包括：获取每个所述第一候选资源的增量概率，所述增量概率为所述第一候选资源的第二转化率和第一转化率的差值，所述增量概率表示适合将所述第一候选资源推荐给所述目标对象的概率；基于每个所述第一候选资源的增量概率，从所述多个第一候选资源中确定待推荐的资源。6.根据权利要求5所述的资源推荐方法，其特征在于，所述基于每个所述第一候选资源的增量概率，从所述多个第一候选资源中确定待推荐的资源包括：2CN114266622A权利要求书2/2页基于每个所述第一候选资源的增量概率，对每个所述第一候选资源的虚拟资源的数量进行调整，所述虚拟资源的数量为推荐所述第一候选资源所消耗的虚拟资源的数量；基于调整后的虚拟资源的数量，从所述多个第一候选资源中，确定多个第二候选资源；从所述多个第二候选资源中，确定待推荐的资源。7.根据权利要求6所述的资源推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：获取每个所述第一候选资源的虚拟资源的数量上限，所述数量上限为在目标页面上推荐目标资源所消耗的虚拟资源的数量上限，所述目标资源与所述第一候选资源来源于相同的上传对象；相应地，所述基于每个所述第一候选资源的增量概率，对每个所述第一候选资源的虚拟资源的数量进行调整包括：基于每个所述第