一种推荐对象的展示方法及装置制造方法及图纸

本公开的实施例提供了一种推荐对象的展示方法及装置，所述方法包括：获取用户输入的关键字，并根据所述关键字分别召回第一类对象及第二类对象；根据所述关键字和当前用户的特征信息，通过预先训练得到的类型序列生成模型生成预设至少一个展示位置对应的展示类型；将所述第一类对象展示在所述展示类型为第一类型的展示位置；将所述第二类对象展示在所述展示类型为第二类型的展示位置。可以灵活确定各展示位置的展示类型，有助于提高下单率、或其他生效操作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种推荐对象的展示方法及装置
本公开的实施例涉及网络
，尤其涉及一种推荐对象的展示方法及装置。
技术介绍
对于网络
，用户可以在指定区域输入关键词从而检索得到相关信息。其中，相关信息包括：与关键词相关的对象信息和词信息。用户可以访问对象信息的详情页面以直接下单或进行其他生效操作，还可以访问词信息对应的多个对象信息，并确定目标对象以下单或进行其他生效操作。现有技术中，对象信息和词信息通过分开的方式向用户展示。其中，对象信息展示在靠前位置，对象信息之后展示词信息。如图1所示，当用户输入字母“h”时，获取到相关的对象信息包括三个：海盗虾饭(望京店)、合利屋(望京保利店)、韩小范(望京店)、周黑鸭(北京家福乐望京店)，词信息包括六个：汉堡、火锅、皇茶、好利来、合利屋、汉堡王。然而，由于靠前位置的点击率较高，从而上述固定的显示顺序不利于靠后位置的词的推荐，不利于用户通过多个对象对比而进行的下单操作或其他生效操作，导致下单率、生效操作效率较低。
技术实现思路
本公开实施例提供一种推荐对象的展示方法及装置，有助于提高排序的准确性。根据本公开实施例的第一方面，提供了一种推荐对象的展示方法，所述方法包括：获取用户输入的关键字，并根据所述关键字分别召回第一类对象及第二类对象；根据所述关键字和当前用户的特征信息，通过预先训练得到的类型序列生成模型生成预设至少一个展示位置对应的展示类型；将所述第一类对象展示在所述展示类型为第一类型的展示位置；将所述第二类对象展示在所述展示类型为第二类型的展示位置。根据本公开实施例的第二方面，提供了一种推荐对象的展示装置，所述装置包括：召回模块，用于获取用户输入的关键字，并根据所述关键字分别召回第一类对象及第二类对象；展示类型序列生成模块，用于根据所述关键字和当前用户的特征信息，通过预先训练得到的类型序列生成模型生成预设至少一个展示位置对应的展示类型；第一展示模块，用于将所述第一类对象展示在所述展示类型为第一类型的展示位置；第二展示模块，用于将所述第二类对象展示在所述展示类型为第二类型的展示位置。根据本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述的推荐对象的展示方法。根据本公开实施例的第四方面，提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行前述的推荐对象的展示方法。本公开的实施例提供了一种推荐对象的展示方法及装置，所述方法包括：获取用户输入的关键字，并根据所述关键字分别召回第一类对象及第二类对象；根据所述关键字和当前用户的特征信息，通过预先训练得到的类型序列生成模型生成预设至少一个展示位置对应的展示类型；将所述第一类对象展示在所述展示类型为第一类型的展示位置；将所述第二类对象展示在所述展示类型为第二类型的展示位置。可以灵活确定各展示位置的展示类型，有助于提高下单率、或其他生效操作效率。附图说明为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对本公开实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是现有技术中推荐词和推荐对象的显示示意图；图2是本公开实施例一提供的一种推荐对象的展示方法的具体步骤流程图；图3是本公开实施例二提供的一种推荐对象的展示方法的具体步骤流程图；图4是本公开实施例三提供的一种推荐对象的展示装置的结构图；图5是本公开实施例四提供的一种推荐对象的展示装置的结构图；图6是本公开实施例提供的电子设备的结构图。具体实施方式下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。实施例一参照图2，其示出了本公开实施例一提供的一种推荐对象的展示方法的具体步骤流程图。步骤101，获取用户输入的关键字，并根据所述关键字分别召回第一类对象及第二类对象。本公开实施例适用于用户在指定区域输入关键字进行检索时，根据用户输入的部分关键字联想出相关信息，向用户推荐。例如，当用户输入“电”，会联想出“电商峰会”、“电脑主机”、“电影”等。从而可以节约用户输入时间。其中，关键字包括但不限于：文字、字母等。具体地，可以根据与关键字的相关性召回第一类对象和第二类对象。其中，第一类对象为直接可以进行登录、下单的有效对象，第二类对象为与关键字相关联的词，当用户点击该词之后得到与该词关联的多个可以进行登录、下单的有效对象。即：第二类对象的下级节点为第一类对象。可选地，在本公开的另一种实施例中，上述第一类对象为商家，第二类对象为商家提供的商品或服务。可以理解，在本公开的专利技术实施例中，对于外卖平台，第一类对象为外卖商家，第二类对象为外卖以及外卖的送货服务，用户点击外卖商品时，可以得到多个提供该外卖商品的商家，并在该商家进行下单。步骤102，根据所述关键字和当前用户的特征信息，通过预先训练得到的类型序列生成模型生成预设至少一个展示位置对应的展示类型。其中，当前用户的特征信息包括但不限于：当前用户对第一类型的点击率和用户对第二类型的点击率，代表了当前用户的偏好。当前用户的特征信息可以周期性统计并保存，从而可以根据当前用户标识获取最新的特征信息。关键字的特征信息包括但不限于：搜索该关键字的所有用户对第一类型的点击率和对第二类型的点击率，代表了所有用户的偏好。所有用户的特征信息可以周期性统计并保存，从而可以根据该关键字获取最新的特征信息。关键字的特征信息体现了平台所有用户对展示类型的偏好，当前用户的特征信息体现了该用户对展示类型的偏好。在实际应用中，特征信息可以用对各种展示类型的点击、下单等进行描述。展示位置为向用户推荐第一和第二类对象的展示位置，可以通过设置展示位置的数目确定。例如，对于外卖平台，展示位置的数目通常为10。可以理解，在实际应用中，展示位置的数目可以根据实际应用场景设定，本公开实施例对其不加以限制。其中，展示类型包括第一类型和第二类型两种类型，第一类型用于展示第一类对象，第二类型用于展示第二类对象。在实际应用中，第一类型和第二类型可以交替展示、也可以先后展示。展示类型序列生成模型生成的展示类型序列使得展示效果最好，即展示的第一类对象和第二类对象的总点击率或转化率最高。类型序列生成模型可以根据当前用户的偏好、所有用户的偏好等信息，预测得到展示类型序列。可以理解，展示类型序列的长度与预设的展示位置数目相关。用户的偏好可以通过该用户对第一类对象或第二类对象的点击率来表示，即：若当前用户对第一类对象的点击率越高，所有用户对第一类对象的点击率越高，则靠前的展示位置展示对象；若当前用户对第一类对象的点击率越低，所有用户对第一类对象的点击率越低，则靠后的展示位置展示对象。可以理解，在实际应用中，还可以将其他影响点击率的信息作为类型序列生成模型的输入信息，以确定展示位置的展示类型。步骤103，将所述第一类对象展示在所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种推荐对象的展示方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户输入的关键字，并根据所述关键字分别召回第一类对象及第二类对象；根据所述关键字和当前用户的特征信息，通过预先训练得到的类型序列生成模型生成预设至少一个展示位置对应的展示类型；将所述第一类对象展示在所述展示类型为第一类型的展示位置；将所述第二类对象展示在所述展示类型为第二类型的展示位置。

【技术特征摘要】
1.一种推荐对象的展示方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户输入的关键字，并根据所述关键字分别召回第一类对象及第二类对象；根据所述关键字和当前用户的特征信息，通过预先训练得到的类型序列生成模型生成预设至少一个展示位置对应的展示类型；将所述第一类对象展示在所述展示类型为第一类型的展示位置；将所述第二类对象展示在所述展示类型为第二类型的展示位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一类对象展示在所述展示类型为第一类型的展示位置的步骤，包括：采用预先训练得到的第一排序模型对所述第一类对象进行排序，得到第一序列；将所述第一序列中的第一类对象按照顺序逐个展示在所述第一类型的展示位置。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二类对象展示在所述展示类型为第二类型的展示位置的步骤，包括：采用预先训练得到的第二排序模型对所述第二类对象进行排序，得到第二序列；将所述第二序列中的第二类对象按照顺序逐个展示在所述第二类型的展示位置。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一排序模型通过如下步骤训练得到：获取用户行为记录，并从所述用户行为记录中提取针对第一类对象的访问记录；从所述访问记录中提取第一类对象及生效标识，并获取所述第一类对象对应的特征信息，所述生效标识包括已生效标识和未生效标识；通过所述特征信息和生效标识组成的样本集训练得到第一排序模型，所述已生效标识对应正样本，所述未生效标识对应负样本。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二排序模型通过如下步骤训练得到：获取用户行为记录，并从所述用户行为记录中提取针对第二类对象的访问记录；从所述访问记录中提取第二类对象及生效标识，并统计所述第二类对象对应的特征信息，所述生效标...

【专利技术属性】
技术研发人员：元男，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11