行为数据处理方法、装置、设备及存储介质.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CN113627967A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202010391038.1(22)申请日2020.05.09(71)申请人北京奇虎科技有限公司地址100088北京市西城区新街口外大街28号D座112室(德胜园区)(72)发明人张雪松田海德(74)专利代理机构深圳市世纪恒程知识产权代理事务所44287代理人谢阅(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)G06Q30/06(2012.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书16页附图6页(54)发明名称行为数据处理方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明公开了一种行为数据处理方法、装置、设备及存储介质，通过在检测到数据处理请求时，根据数据处理请求获取用户行为数据和当前网页商品关联数据；将用户行为数据和当前网页商品关联数据进行拼接，生成行为特征；根据行为特征确定对应的当前兴趣度向量；将当前兴趣度向量输入至预设深度神经网络中的隐藏层，以获得不同商品的当前商品推荐度，预设深度神经网络中的隐藏层反映兴趣度向量与商品推荐度的映射关系；基于当前商品推荐度选取目标商品，并对目标商品进行展示，能够充分挖掘用户的实时行为数据，提高了对用户实时兴趣的捕捉能力，实现了商品个性化推荐。CN113627967ACN113627967A权利要求书1/2页1.一种行为数据处理方法，其特征在于，所述行为数据处理方法包括：在检测到数据处理请求时，根据所述数据处理请求获取用户行为数据和当前网页商品关联数据；将所述用户行为数据和所述当前网页商品关联数据进行拼接，生成行为特征；根据所述行为特征确定对应的当前兴趣度向量；将所述当前兴趣度向量输入至预设深度神经网络中的隐藏层，以获得不同商品的当前商品推荐度，所述预设深度神经网络中的隐藏层反映兴趣度向量与商品推荐度的映射关系；基于所述当前商品推荐度选取目标商品，并对所述目标商品进行展示。2.如权利要求1所述的行为数据处理方法，其特征在于，所述根据所述行为特征确定对应的当前兴趣度向量，包括：从所述行为特征中获取用户的点击数据、搜索数据和下载数据；根据所述点击数据、所述搜索数据和所述下载数据确定当前兴趣度向量。3.如权利要求2所述的行为数据处理方法，其特征在于，所述根据所述点击数据、所述搜索数据和所述下载数据确定当前兴趣度向量，包括：根据所述点击数据、所述搜索数据和所述下载数据确定用户感兴趣的商品数据；将用户感兴趣的商品数据对应的特征向量作为当前兴趣度向量。4.如权利要求3所述的行为数据处理方法，其特征在于，所述根据所述点击数据、所述搜索数据和所述下载数据确定用户感兴趣的商品数据，包括：根据所述点击数据获得各商品的点击次数，将各点击次数与预设点击次数进行比较，获得第一比较结果；根据所述搜索数据获得各商品的关键词搜索次数，将各关键词搜索次数与预设搜索次数进行比较，获得第二比较结果；根据所述下载数据获得各商品的数据下载总量，将各数据下载总量与预设数据总量进行比较，获得第三比较结果；根据所述第一比较结果、所述第二比较结果和所述第三比较结果确定用户感兴趣的商品数据。5.如权利要求1-4中任一项所述的行为数据处理方法，其特征在于，所述基于所述当前商品推荐度选取目标商品，并对所述目标商品进行展示，包括：从所述当前商品推荐度中确定用户感兴趣的目标商品，并根据所述当前商品推荐度获得各目标商品的感兴趣值；根据各目标商品的感兴趣值对各目标商品进行排序，并生成排序结果；根据所述排序结果对所述目标商品进行展示。6.如权利要求5所述的行为数据处理方法，其特征在于，所述根据各目标商品的感兴趣值对各目标商品进行排序，并生成排序结果，包括：获取各目标商品的商品购买数量和点击数量；根据所述商品购买数量和所述点击数量获得各目标商品的转化率；根据各目标商品的感兴趣值确定各目标商品的预测分值；根据所述预测分值和所述转化率计算各目标商品的最终感兴趣值；2CN113627967A权利要求书2/2页根据所述最终感兴趣值对各目标商品进行排序，并生成排序结果。7.如权利要求6所述的行为数据处理方法，其特征在于，根据所述预测分值和所述转化率利用下述公式计算各目标商品的最终感兴趣值，包括：Iv＝α*A+β*B其中，Iv为最终感兴趣值，A为所述预测分值，B为所述转化率，α为预设分值权重比例，β为预设转化率权重比例。8.一种行为数据处理装置，其特征在于，所述行为数据处理装置包括：数据获取模块，用于在检测到数据处理请求时，根据所述数据处理请求获取用户行为数据和当前网页商品关联数据；特征生成模块，用于将所述用户行为数据和所述当前网页商品关联数据进行拼接，生成行为特征；向量获取模块，用于根据所述行为特征