推荐对象获取方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种推荐对象获取方法、装置及存储介质，在推荐系统的召回阶段，获取本次召回对象期间，本申请将获取上一次获取推荐对象期间，筛选出的未被推送至用户客户端的召回对象，即上一次的未推荐对象，进而依据第一召回逻辑及该上一次的未推荐对象，得到本次召回对象，而不再直接利用第一召回逻辑，得到本次召回对象，以使得到的本次召回对象中，不再包含与未推荐对象相匹配的召回对象，避免了这类召回对象对推荐资源的占用，提高了召回准确率，同时，还避免了对不会向用户客户端推送的召回对象的预测点击率计算步骤，减轻了推荐系统的排序模块的压力，节省了计算资源。

【技术实现步骤摘要】
推荐对象获取方法、装置及存储介质
本申请涉及数据处理
，具体涉及一种推荐对象获取方法、装置及存储介质。
技术介绍
目前，随着互联网技术的迅猛发展，在新闻、商务、娱乐等很多领域，提出利用推荐系统，来预测用户的喜好，从而筛选出用户可能感兴趣的对象(如新闻信息、产品信息、音视频等)推送给用户，极大减少了用户查找所需对象的工作量，为用户的工作、生活带来了很大便利。其中，推荐系统通常是按照预设召回逻辑，从大量数据中召回一定数量的数据作为召回对象，之后，从这些召回对象中筛选用户最可能点击的一些对象，作为推荐对象推送至用户客户端。基于这种推荐方式，按照预设的召回逻辑筛选出的召回对象往往是相同的，导致召回对象中一些用户最不可能点击的对象每次都会占用推荐资源，并反复对其进行无意义的点击率预估，降低了召回对象的准确率，进而影响了推荐准确性。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供一种推荐对象获取方法，依据上一次获取推荐对象期间筛选出的未推荐对象，获取本次召回对象，提高了召回对象的准确率，防止了质量差的对象持续占用资源，进而提高了推荐准确性。为实现上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：本申请实施例提供了一种推荐对象获取方法，所述方法包括：获取上一次的未推荐对象，所述上一次的未推荐对象是上一次获取推荐对象期间，筛选出的未被推送至用户客户端的召回对象；依据第一召回逻辑及所述上一次的未推荐对象，得到本次召回对象；获取所述本次召回对象各自的预测点击率；按照所述预测点击率大小，从所述本次召回对象中筛选出推送至所述用户客户端的推荐对象。本申请实施例还提供了一种推荐对象获取装置，所述装置包括：未推荐对象获取模块，用于获取上一次的未推荐对象，所述上一次的未推荐对象是上一次获取推荐对象期间，筛选出的未被推送至用户客户端的召回对象；召回对象获取模块，用于依据第一召回逻辑及所述上一次的未推荐对象，得到本次召回对象；预测点击率获取模块，用于获取所述本次召回对象各自的预测点击率；推荐对象筛选模块，用于按照所述预测点击率大小，从所述本次召回对象中筛选出推送至所述用户客户端的推荐对象。本申请实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行，实现如上所述的推荐对象获取方法的各步骤。基于上述技术方案，本申请实施例提供的一种推荐对象获取方法、装置及存储介质，在推荐系统的召回阶段，获取本次召回对象期间，本申请将获取上一次获取推荐对象期间，筛选出的未被推送至用户客户端的召回对象，即上一次的未推荐对象，进而依据第一召回逻辑及该上一次的未推荐对象，得到本次召回对象，而不再直接利用第一召回逻辑，得到本次召回对象，以使得到的本次召回对象中，不再包含与未推荐对象相匹配的召回对象，避免了这类召回对象对推荐资源的占用，提高了召回准确率，同时，还避免了对不会向用户客户端推送的召回对象的预测点击率计算步骤，减轻了推荐系统的排序模块的压力，节省了计算资源。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为现有的一种推荐系统的工作原理示意图；图2为本申请实施例提供的一种推荐系统的工作原理示意图；图3为本申请实施例提供的一种推荐对象获取系统的结构示意图；图4为本申请实施例提供的一种推荐对象获取方法的流程示意图；图5为本申请实施例提供的另一种推荐对象获取方法的流程示意图；图6为本申请实施例提供的另一种推荐对象获取方法的流程示意图；图7为本申请实施例提供的又一种推荐对象获取方法的流程示意图；图8为本申请实施例提供的一种推荐新闻获取方法的流程示意图；图9为本申请实施例提供的另一种推荐新闻获取方法的流程示意图；图10为本申请实施例提供的一种推荐对象获取装置的结构示意图；图11为本申请实施例提供的另一种推荐对象获取装置的结构示意图；图12为本申请实施例提供的又一种推荐对象获取装置的结构示意图；图13为本申请实施例提供的一种应用服务器的硬件结构示意图。具体实施方式现有的推荐系统中，参照图1所示的推荐系统的结构示意图，召回模块与排序模块之间的数据是单向传输的，即召回模块从大量数据中粗选出N个召回对象作为候选推荐对象，由排序模块对其进行精排，筛选出排序靠前的K个推荐对象(即用户最可能感兴趣的推荐对象)推送给用户客户端。其中，召回模块采用的召回逻辑往往是固定的，这就导致召回模块每次召回的N个召回对象的重复度较高，且每次召回的N个召回对象中会存在一些质量较差的召回对象，即排序模块得到的排序靠后的若干个召回对象，并不断发送至排序模块进行排序处理，不仅增大了排序模块的计算压力，且由于这类召回对象在反复召回后，排序仍然是比较靠后，不会被推送给用户客户端，使得这类召回对象会持续占用资源，导致大量数据中的其他对象不能得到推送机会。为了改善上述问题，参照图2所示的推荐系统的结构示意图，本申请将排序模块的排序结果反馈至召回模块，实现了召回模块与排序模块之间的双向交互，即召回模块不仅能够将得到的召回结果发送至排序模块，还能够获得排序模块对召回对象的排序结果，并结合排序结果，调整发送至排序模块的N个召回对象，来提高召回质量，避免质量差的召回对象占用资源，以及增大排序模块不必要的计算压力，还提高了推荐准确率及推荐对象的覆盖率。下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。参照图2，为实现本申请提供的推荐对象获取方法的一种系统结构示意图，该系统可以包括应用服务器11、客户端12及存储服务器13，其中：应用服务器11可以是为用户提供服务的服务设备，其可以是与客户端相匹配的应用服务器，如客户端是购物软件，应用服务器可以是提供购物服务的应用服务器，客户端是新闻浏览软件，应用服务器可以是提供新闻服务的应用服务器等等。在本实施例中，应用服务器11可以执行本申请下文提供的推荐对象获取方法，为使用客户端12的用户推送其可能感兴趣的推荐对象，以辅助用户快速且准确选择需要的对象，或方便用户了解与当前浏览对象相关的其他信息，提高业务服务效率。其中，应用服务器11可以是一个独立的应用服务设备，也可以是由多个应用服务器构成的服务集群，本实施例对该应用服务器的结构不作限定。客户端12可以是安装在如手机、笔记本电脑、iPad、工控机等电子设备上的应用程序，其具体可以是独立的应用程序，如从应用商店下载安装的软件，也可以是网页应用程序，即无需下载，通过浏览器等应用程序直接启动客户端，建立与相应应用服务器的通信连接。存储服务器13可以是用来存储数据的存储设备，即下文实施例描述的数据块，本实施例中，其可以用来存储每次筛选出的质量较差的未推荐对象，本申请对该存储服务器13的类型不作限定，如键值数据库等，对于不同类型的存储服务器13，可以采用相应的数据存储方式，实现对获取的未推荐对象的存储，本申本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种推荐对象获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取上一次的未推荐对象，所述上一次的未推荐对象是上一次获取推荐对象期间，筛选出的未被推送至用户客户端的召回对象；依据第一召回逻辑及所述上一次的未推荐对象，得到本次召回对象；获取所述本次召回对象各自的预测点击率；按照所述预测点击率大小，从所述本次召回对象中筛选出推送至所述用户客户端的推荐对象。

【技术特征摘要】
1.一种推荐对象获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取上一次的未推荐对象，所述上一次的未推荐对象是上一次获取推荐对象期间，筛选出的未被推送至用户客户端的召回对象；依据第一召回逻辑及所述上一次的未推荐对象，得到本次召回对象；获取所述本次召回对象各自的预测点击率；按照所述预测点击率大小，从所述本次召回对象中筛选出推送至所述用户客户端的推荐对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述按照所述预测点击率大小，从所述本次召回对象中筛选出推送至所述用户客户端的推荐对象过程中，所述方法还包括：按照所述预测点击率大小，从所述本次召回对象中筛选未推荐对象；利用本次筛选出的未推荐对象，更新上一次筛选出的未推荐对象。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述依据第一召回逻辑及所述上一次的未推荐对象，得到本次召回对象，包括：依据第一召回逻辑，从至少一个应用平台中的待召回对象中，获取候选召回对象；从所述候选召回对象中，筛选与所述上一次的未推荐对象不匹配的召回对象作为本次召回对象。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述候选召回对象中，筛选与所述上一次的未推荐对象不匹配的召回对象作为本次召回对象，包括：获取所述候选召回对象与所述上一次的未推荐对象的相似度；剔除与任一未推荐对象的相似度达到相似阈值的候选召回对象，并记录被剔除的候选召回对象的剔除数量；基于第二召回逻辑，从至少一个应用平台中的待召回对象中，获取相同剔除数量的新的候选召回对象；将剔除剩余的候选召回对象及所述新的候选召回对象作为本次召回对象。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述依据第一召回逻辑及所述上一次的未推荐对象，得到本...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜颖，张伸正，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44