一种推荐列表的确定方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种推荐列表的确定方法、装置、服务器及存储介质。所述方法包括：通过列表生成模型生成当前用户对应的至少一个候选推荐列表；通过列表评估模型对所述当前用户对应的各个候选推荐列表进行评估；根据各个候选推荐列表对应的评估结果确定所述当前用户对应的目标推荐列表。能够综合考虑推荐列表的各个产品指标，从而可以得到最优组合的推荐列表。

【技术实现步骤摘要】
一种推荐列表的确定方法、装置、服务器及存储介质
本专利技术实施例涉及互联网
，尤其涉及一种推荐列表的确定方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
现有的推荐系统，大部分是从user和item之间的关联度进行考虑，给用户推荐他可能感兴趣的结果。然而，在很多场景下，推荐系统给用户推荐的是多个推荐内容组合成的推荐列表。它需要关注同一个列表内多个结果之间的关联性，比如说在feed流场景下，给用户推荐了15篇文章，文章之间的关联性会影响用户的阅读体验，这包括文章之间的多样性，文章之间的连续性以及用户的个性化强度等。然而，一个真实的产品往往包含很多产品指标，包括：点展比，点击量，展现量，主动刷新次数等，而现有的推荐列表的确定方法，一般是从单个推荐内容的角度来进行排序，这样只能考虑一部分产品指标，例如，点展比或者点击量；而对于展现量和主动刷新次数这种与整个列表相关的产品指标则无法考虑，因为用户是否查看某个推荐内容以及是否刷新继续看其它推荐内容，与单个推荐内容无关，而是与整个推荐列表有关。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：在现有的推荐列表的确定方法中，一般是从本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种推荐列表的确定方法，其特征在于，所述方法包括：通过列表生成模型生成当前用户对应的至少一个候选推荐列表；通过列表评估模型对所述当前用户对应的各个候选推荐列表进行评估；根据各个候选推荐列表对应的评估结果确定所述当前用户对应的目标推荐列表。

【技术特征摘要】
1.一种推荐列表的确定方法，其特征在于，所述方法包括：通过列表生成模型生成当前用户对应的至少一个候选推荐列表；通过列表评估模型对所述当前用户对应的各个候选推荐列表进行评估；根据各个候选推荐列表对应的评估结果确定所述当前用户对应的目标推荐列表。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过列表生成模型生成当前用户对应的至少一个候选推荐列表，包括：通过所述列表生成模型对预先确定的所述当前用户对应的各个候选推荐内容进行打分；根据各个候选推荐内容对应的打分结果生成所述当前用户对应的至少一个候选推荐列表。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过列表生成模型生成当前用户对应的至少一个候选推荐列表，包括：通过所述列表生成模型建立所述当前用户对应的当前搜索树；根据所述当前用户对应的当前搜索树生成所述当前用户对应的至少一个候选推荐列表。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过列表评估模型对所述当前用户对应的各个候选推荐列表进行评估，包括：通过所述列表评估模型中的第一子模型和第二子模型分别获取所述当前用户对应的第一类用户信息和第二类用户信息；通过所述列表评估模型中的第三子模型获取各个候选推荐列表中的候选推荐内容；根据所述当前用户对应的第一类用户信息和第二类用户信息以及各个候选推荐列表中的候选推荐内容对各个候选列表进行评估。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前用户对应的第一类用户信息和第二类用户信息以及各个候选推荐列表中的候选推荐内容对各个候选列表进行评估，包括：根据所述当前用户对应的第一类用户信息和第二类用户信息以及各个候选推荐列表中的候选推荐内容，针对预先确定的一个预测目标采用单步预测方式在各个时间步上对各个候选推荐列表中的各个候选推荐内容进行评估，并根据各个候选推荐内容对应的评估结果对各个候选推荐列表进行评估；根据所述当前用户对应的第一类用户信息和第二类用户信息以及各个候选推荐列表中的候选推荐内容，针对预先确定的一个预测目标采用终步预测方式在最后一个时间步上对各个候选推荐列表中进行评估；根据所述当前用户对应的第一类用户信息和第二类用户信息以及各个候选推荐列表中的候选推荐内容，针对预先确定的多个预测目标采用多目标预测方式在最后一个时间步上对各个候选推荐列表中进行评估。6.一种推荐列表的确定装置，其特征在于，所述装置包括：生成模块、评估模块和确定模块；其中，所述生成模块，用于通过列表生成模型生成当...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴泽衡，王凡，彭志洺，方晓敏，金慈航，田浩，陈雅雪，周坤胜，孟二利，孙坤杰，方泽阳，叶永君，李肃，陈梦婷，饶竹伟，何径舟，周古月，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11