一种基于搜索行为的推送消息排序方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种基于搜索行为的推送消息排序方法及装置，所述方法包括：获取与待查询搜索词相关的多个推送消息；获取各个所述推送消息在历史推送过程中所展示的至少一个历史用户；获取各个所述推送消息被所述历史用户执行转化操作的情况、与所述历史用户的分类特征的对应关系；至少基于所述对应关系和待查询用户的分类特征，分别计算各个所述推送消息的预估转化率；至少基于所述预估转化率，获取对各个所述推送消息的排序结果。可见，本申请计算出的预估转化率实际上是待查询用户对各个推送消息执行转化操作的可能性，能够更好的反映出待查询用户的实际需求，提高了排序后的推送消息被用户执行转化操作的可能性，从而减少系统资源浪费。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及互联网信息技术，尤其是一种基于搜索行为的推送消息排序方法及装置。
技术介绍
目前，在用户执行搜索行为时，比如用户输入了搜索词后，除了向用户显示搜索结果之外，还会向用户展示与搜索词相关的推送消息，从而帮助用户高效率地发掘有价值的信息。在对与搜索词相关的推送消息进行展示时，为了使得推送消息能够更加符合用户的实际需求，即被用户执行点击等进一步转化操作的可能性更大，通常都会对推送消息进行排序，从而根据排序结果对推送消息进行相应展示。其中，针对推送消息一般都会设计相应的展示信息以用于展示，展示信息能够较大程度地反映推送消息的业务属性，从而吸引感兴趣的用户执行进一步的转化操作。一种常用的排序方式是，在用户输入搜索词后，根据推送消息被执行转化操作的情况，预估与搜索词相关的各个推送消息的转化率，根据预估的转化率对各个推送消息进行排序。然而这种方式对于不同的用户，其排序结果均一致，因此不能较好地反映用户的实际需求，排序后的推送消息被用户执行转化操作的可能性依然较低，从而使得用户进一步的搜索等操作较多因此造成了系统资源的浪费。
技术实现思路
本申请解决的技术问题在于提供一种基于搜索行为的推送消息排序方法及装置，以实现提高排序后的推送消息被用户执行转化操作的可能性，从而减少用户进一步的搜索等操作以减少系统资源的浪费。为此，本申请解决技术问题的技术方案是：本申请提供了一种基于搜索行为的推送消息排序方法，包括：获取与待查询搜索词相关的多个推送消息；获取各个所述推送消息在历史推送过程中所展示的至少一个历史用户；获取各个所述推送消息被所述历史用户执行转化操作的情况、与所述历史用户的分类特征的对应关系；至少基于所述对应关系和待查询用户的分类特征，分别计算各个所述推送消息的预估转化率；所述待查询用户为输入所述待查询搜索词的用户或者对所述历史用户分类后获得的一类用户；至少基于所述预估转化率，获取对各个所述推送消息的排序结果。可选的，所述获取各个所述推送消息被所述历史用户执行转化操作的情况、与所述历史用户的分类特征的对应关系，包括：获取多个样本；其中任一所述样本为任一所述推送消息在历史推送过程中的一次展示；获取各个所述样本分别对应展示的历史用户的各个分类特征；根据各个所述样本被所述分别对应展示的历史用户执行转化操作的情况，获取各个分类特征与所述推送消息的匹配关系对转化操作的贡献值；将所述贡献值作为所述对应关系。可选的，任一所述分类特征与所述推送消息的匹配关系包括以下匹配关系中的至少一种：该分类特征与所述推送消息的匹配度；该分类特征与所述推送消息中的各个属性特征构成的组合特征。可选的，所述根据各个所述样本被所述分别对应展示的历史用户执行转化操作的情况，获取所述各个分类特征与推送消息的匹配关系对转化操作的贡献值，包括：通过以下公式建立特征模型： Π k = 1 n 1 p ( y k = 1 | w , fea k ) Π k = n 1 + 1 n 2 p ( y k = 0 | w , fea k ) ]]>其中，n2为所述样本的总个数，n1为被执行转化操作的样本的总个数；yk＝1表示任一样本k在展示时被执行转化操作；yk＝0表示任一样本k在展示时未被执行转化操作；feak包括所述任一样本k对应展示的历史用户的各个分类特征与任一样本k1的匹配关系；w为feak中的每一项对转化操作的贡献值；p(yk＝1|w,feak)表示所述样本k在w和feak的前提下，被执行转化操作的概率，p(yk＝0|w,feak)表示所述样本k在w和feak的前提下，未被执行转化操作的概率；获取所述特征模型的值最大时的w。可选的，所述至少基于所述对应关系和待查询用户的分类特征，分别计算各个所述推送消息的预估转化率，包括：至少通过分别计算各个所述推送消息的预估转化率；其中，m为所述待查询用户的分类特征的总个数，feas,i为所述待查询用户的任一分类特征与该推送消息的匹配关系，wi为所述feas,i中的每一项对转化操作的贡献值。可选的，所述feak还包括以下参数中的至少一种：所述任一样本k对应的推送消息的属性特征、以及所述待查询搜索词的属性特征。可选的，所述方法还包括：获取各个所述推送消息的匹配特征值；任一所述推送消息的匹配特征值包括：所述待查询用户的分类特征与该推送消息的匹配度；至少基于各个所述推送消息的匹配特征值，对各个所述推送消息进行筛选；所述获取对各个所述推送消息的排序结果，包括：获取对筛选后的各个所述推送消息的排序结果。可选的，任一所述推送消息的匹配特征值还包括以下参数中的至少一种：所述待查询搜索词与该推送消息的匹配度、以及所述待查询搜索词与所述待查询用户的分类特征的匹配度。可选的，各个所述推送消息具有分别对应的展示信息；各个所述推送消息分别通过所述对应的展示信息进行展示。可选的，所述方法还包括：获取任一所述推送消息所要推荐的人群属性分类；获取所述人群属性分类包括的用户所产生的相关数据；从所述相关数据中分析出所述人群属性分类对应的分类特征；返回所述对应的分类特征；该推送消息对应的展示信息基于所述对应的分类特征生成。可选的，所述待查询用户为对所述历史用户分类后获得的一类用户；所述获取对各个所述推送消息的排序结果之后，还包括：建立所述待查询搜索词、所述待查询用户与所述排序结果的索引关系；接收当前用户输入的当前搜索词；若所述当前搜索词与所述待查询搜索词匹配，并且所述当前用户与所述待查询用户匹配，基于所述索引关系获取所述排本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于搜索行为的推送消息排序方法，其特征在于，包括：获取与待查询搜索词相关的多个推送消息；获取各个所述推送消息在历史推送过程中所展示的至少一个历史用户；获取各个所述推送消息被所述历史用户执行转化操作的情况、与所述历史用户的分类特征的对应关系；至少基于所述对应关系和待查询用户的分类特征，分别计算各个所述推送消息的预估转化率；所述待查询用户为输入所述待查询搜索词的用户或者对所述历史用户分类后获得的一类用户；至少基于所述预估转化率，获取对各个所述推送消息的排序结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于搜索行为的推送消息排序方法，其特征在于，包括：
获取与待查询搜索词相关的多个推送消息；
获取各个所述推送消息在历史推送过程中所展示的至少一个历史用户；
获取各个所述推送消息被所述历史用户执行转化操作的情况、与所述历
史用户的分类特征的对应关系；
至少基于所述对应关系和待查询用户的分类特征，分别计算各个所述推
送消息的预估转化率；所述待查询用户为输入所述待查询搜索词的用户或者
对所述历史用户分类后获得的一类用户；
至少基于所述预估转化率，获取对各个所述推送消息的排序结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各个所述推送消
息被所述历史用户执行转化操作的情况、与所述历史用户的分类特征的对应
关系，包括：
获取多个样本；其中任一所述样本为任一所述推送消息在历史推送过程
中的一次展示；
获取各个所述样本分别对应展示的历史用户的各个分类特征；
根据各个所述样本被所述分别对应展示的历史用户执行转化操作的情
况，获取各个分类特征与所述推送消息的匹配关系对转化操作的贡献值；
将所述贡献值作为所述对应关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，任一所述分类特征与所述
推送消息的匹配关系包括以下匹配关系中的至少一种：
该分类特征与所述推送消息的匹配度；
该分类特征与所述推送消息中的各个属性特征构成的组合特征。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述样本被
所述分别对应展示的历史用户执行转化操作的情况，获取所述各个分类特征
与推送消息的匹配关系对转化操作的贡献值，包括：
通过以下公式建立特征模型：
Π k = 1 n 1 p ( y k = 1 | w , fea k ) Π k = n 1 + 1 n 2 p ( y k = 0 | w , fea k ) ]]>其中，n2为所述样本的总个数，n1为被执行转化操作的样本的总个数；
yk＝1表示任一样本k在展示时被执行转化操作；yk＝0表示任一样本k在
展示时未被执行转化操作；feak包括所述任一样本k对应展示的历史用户的各
个分类特征与任一样本k1的匹配关系；w为feak中的每一项对转化操作的贡
献值；p(yk＝1|w,feak)表示所述样本k在w和feak的前提下，被执行转化操作
的概率，p(yk＝0|w,feak)表示所述样本k在w和feak的前提下，未被执行转化
操作的概率；
获取所述特征模型的值最大时的w。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述对应关
系和待查询用户的分类特征，分别计算各个所述推送消息的预估转化率，包
括：
至少通过分别计算各个所述推送消息的预估转化率；其中，m
为所述待查询用户的分类特征的总个数，feas,i为所述待查询用户的任一分类
特征与该推送消息的匹配关系，wi为所述feas,i中的每一项对转化操作的贡献
值。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述feak还包括以下参数
中的至少一种：所述任一样本k对应的推送消息的属性特征、以及所述待查
询搜索词的属性特征。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取各个所述推送消息的匹配特征值；任一所述推送消息的匹配特征值
包括：所述待查询用户的分类特征与该推送消息的匹配度；
至少基于各个所述推送消息的匹配特征值，对各个所述推送消息进行筛
选；
所述获取对各个所述推送消息的排序结果，包括：
获取对筛选后的各个所述推送消息的排序结果。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，任一所述推送消息的匹配
特征值还包括以下参数中的至少一种：
所述待查询搜索词与该推送消息的匹配度、以及所述待查询搜索词与所
述待查询用户的分类特征的匹配度。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各个所述推送消息具有分
别对应的展示信息；各个所述推送消息分别通过所述对应的展示信息进行展
示。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取任一所述推送消息所要推荐的人群属性分类；
获取所述人群属性分类包括的用户所产生的相关数据；
从所述相关数据中分析出所述人群属性分类对应的分类特征；
返回所述对应的分类特征；该推送消息对应的展示信息基于所述对应的
分类特征生成。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待查询用户为对所
述历史用户分类后获得的一类用户；
所述获取对各个所述推送消息的排序结果之后，还包括：
建立所述待查询搜索词、所述待查询用户与所述排序结果的索引关系；
接收当前用户输入的当前搜索词；
若所述当前搜索词与所述待查询搜索词匹配，并且所述当前用户与所述
待查询用户匹配，基于所述索引关系获取所述排序结果。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待查询用户为输入
所述待查询搜索词的用户；
所述获取与待查询搜索词相关的多个推送消息之前，还包括：
接收当前用户输入的当前搜索词，将所述当前搜索词作为所述待查询搜
索词，将所述当前用户作为所述待查询用户。
13.一种基于搜索行为的推送消息排序装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取与待查询搜索词相关的多个推送消息；

【专利技术属性】
技术研发人员：霍承富，黄立辉，黄鹏，李波，林锋，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY