确定业务推送对象的方法和装置制造方法及图纸

本说明书实施例提供为业务推送方确定业务推送对象的方法和装置。具体地，从预先训练的图模型中获取业务推送方对应的第一向量，以及多个候选对象分别对应的各个第二向量，通过各个第二向量与第一向量的相似度，以评估各个相应候选对象与业务推送方的关联性，并基于各个相似度，从多个候选对象中确定出业务推送方的业务推送对象。其中，图模型基于各个候选对象与多个第一业务方之间的历史业务记录生成，用于通过向量描述各个候选对象和各个第一业务方之间的连接关系，充分挖掘候选对象与第一业务方之间的相似性以及第一业务方间的关系。如此，可以提高业务推送的有效性。

Method and Device for Determining Business Push Objects

【技术实现步骤摘要】
确定业务推送对象的方法和装置
本说明书一个或多个实施例涉及计算机
，尤其涉及通过计算机确定业务推送对象的方法和装置。
技术介绍
随着互联网技术的发展，信息推送的应用越来越广泛。信息推送，是通过一定的技术标准或协议，在互联网上通过定期传送用户需要的信息来减少信息过载的一项新技术。推送技术通过自动传送信息给用户，来减少用于网络上搜索的时间。信息推送可以涉及新闻、商品、业务等各个方面。以业务推送过程为例，可以是向用户直接推送业务，也可以将业务和能够核销的优惠券等一起推送，还可以先推送能够核销的优惠券等，在用户对优惠券核销过程中推送业务。实际业务推送中，为了吸引用户，先推送具有吸引力的优惠信息的应用比较广泛。为了保证自身利益，推送优惠信息的业务方往往限量推送优惠名额。这样，获得优惠名额的用户是否将优惠(如优惠券、核销红包等)核销，影响着优惠信息推送的有效性。因此，希望能有改进的方案，通过确定更精准的推送对象，提供更有效的业务推送。
技术实现思路
本说明书一个或多个实施例描述了确定业务推送对象的方法及装置，用于解决以上提到的一个或多个问题。根据第一方面，提供了一种为业务推送方确定业务推送对象的方法，所述方法包括：从预先训练的图模型中获取所述业务推送方对应的第一向量，以及多个候选对象分别对应的各个第二向量，其中，所述图模型基于各个候选对象与多个第一业务方之间的历史业务记录生成，用于通过向量描述各个候选对象和各个第一业务方之间的连接关系，所述第一业务方与所述候选对象互为相对业务方，所述多个第一业务方包括所述业务推送方；确定各个第二向量分别与所述业务推送方对应的第一向量的各个相似度，其中，各个相似度用于描述各个相应候选对象与所述业务推送方的关联性；基于各个相似度，从所述多个候选对象中确定出所述业务推送方的业务推送对象。根据一个实施方式，所述图模型通过以下方法训练：获取所述多个候选对象在预定时间段内业务记录，其中，所述业务记录至少记录有和各个候选对象具有业务关系的各个第一业务方；根据所述业务记录建立各个候选对象与各个第一业务方的连接关系；为各个候选对象和各个第一业务方分别随机确定对应的各个预定维数的初始向量，并基于所述连接关系调整各个预定维数的初始向量，从而训练所述图模型。在一个进一步的实施例中，所述多个候选对象包括第一候选对象，所述基于所述连接关系调整各个预定维数的初始向量包括：获取所述第一候选对象的当前向量，以及各个第一业务方的当前向量；针对与所述第一候选对象具有业务关系的至少一个第一业务方，基于所述第一候选对象的当前向量及各个第一业务方的当前向量确定所述至少一个第一业务方中的任一第一业务方k被所述第一候选对象选中的条件概率；基于所述条件概率更新所述第一候选对象的当前向量，以及各个第一业务方的当前向量，使得所述条件概率趋于最大化。在一个进一步的实施例中，所述条件概率为所述第一候选对象的当前向量与第一业务方k的当前向量的点积，与所述第一候选对象的当前向量与各个第一业务方的当前向量的点积之和的比值。在一个进一步的实施例中，所述条件概率对应的损失函数与所述条件概率负相关，并且与所述第一候选对象的采样负例不被所述第一候选对象选中的条件概率之和负相关，所述第一候选对象的采样负例是从与所述第一候选对象不具有业务关系的第一业务方中按照负例采样概率采样到的多个第一业务方，所述负例采样概率与相应第一业务方具有业务关系的候选对象的个数负相关。在一个实施例中，基于所述条件概率更新所述第一候选对象的当前向量，以及各个第一业务方的当前向量包括：确定所述损失函数针对所述第一候选对象的当前向量的第一梯度；向所述第一梯度相反的方向调整所述第一候选对象的当前向量。在另一个进一步的实施例中，基于所述条件概率更新所述第一候选对象的当前向量，以及各个第一业务方的当前向量包括：确定所述损失函数针对第一业务方t的当前向量的第二梯度，其中，第一业务方t是第一业务方i及所述采样负例中的任一个；向所述第二梯度相反的方向调整第一业务方t的当前向量。在一个进一步的实施例中，各个第二向量分别与所述业务推送方对应的第一向量的各个相似度，通过余弦相似度方式确定。根据一个可能的设计，所述基于各个相似度，从所述多个候选对象中确定出所述业务推送方的业务推送对象包括以下至少一项：按照相似度由高到低的顺序，选择排列靠前的预定数量的候选对象，作为所述业务推送方的业务推送对象；将相似度大于预先设定的相似度阈值的候选对象，确定为与所述业务推送方的业务推送对象；按照与各个相似度成正比的采样概率，从所述多个候选对象中采样预定数量的候选对象，作为所述业务推送方的业务推送对象；按照与各个相似度成反比的采样概率，从所述多个候选对象中采样预定数量的候选对象，作为所述业务推送方的业务推送对象。根据第二方面，提供一种为业务推送方确定业务推送对象的装置，所述装置包括：获取单元，配置为从预先训练的图模型中获取所述业务推送方对应的第一向量，以及多个候选对象分别对应的各个第二向量，其中，所述图模型基于各个候选对象与多个第一业务方之间的历史业务记录生成，用于通过向量描述各个候选对象和各个第一业务方之间的连接关系，所述第一业务方与所述候选对象互为相对业务方，所述多个第一业务方包括所述业务推送方；确定单元，配置为确定各个第二向量分别与所述业务推送方对应的第一向量的各个相似度，其中，各个相似度分别用于描述相应候选对象与所述业务推送方的关联性；决策单元，配置为基于各个相似度，从所述多个候选对象中确定出所述业务推送方的业务推送对象。根据第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行第一方面的方法。根据第四方面，提供了一种计算设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现第一方面的方法。通过本说明书实施例提供的为业务推送方确定业务推送对象的方法和装置，从预先训练的图模型中获取业务推送方对应的第一向量，以及多个候选对象分别对应的各个第二向量，通过各个第二向量与第一向量的相似度，以评估各个相应候选对象与业务推送方的关联性，并基于各个相似度，从多个候选对象中确定出业务推送方的业务推送对象。由于图模型基于各个候选对象与多个第一业务方之间的历史业务记录生成，用于通过向量描述各个候选对象和各个第一业务方之间的连接关系，可以充分挖掘候选对象与第一业务方之间的相似性以及第一业务方间的关系，对于没有业务交互的候选对象和第一业务方也能够挖掘其关联，并且针对候选对象刻画的是中长期的业务偏好，避免某段时间的特殊情况(如促销等)影响，因此，本说明书实施例提供的为业务推送方确定业务推送对象的方法和装置，可以提高业务推送的有效性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1示出本说明书实施例的应用场景示意图；图2示出根据一个实施例的为业务推送方确定业务推送对象的方法流程图；图3示出根据一个实施例的为业务推送方确定业务推送对象本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种为业务推送方确定业务推送对象的方法，所述方法包括：从预先训练的图模型中获取所述业务推送方对应的第一向量，以及多个候选对象分别对应的各个第二向量，其中，所述图模型基于各个候选对象与多个第一业务方之间的历史业务记录生成，用于通过向量描述各个候选对象和各个第一业务方之间的连接关系，所述第一业务方与所述候选对象互为相对业务方，所述多个第一业务方包括所述业务推送方；确定各个第二向量分别与所述业务推送方对应的第一向量的各个相似度，其中，各个相似度分别用于描述相应候选对象与所述业务推送方的关联性；基于各个相似度，从所述多个候选对象中确定出所述业务推送方的业务推送对象。

【技术特征摘要】
1.一种为业务推送方确定业务推送对象的方法，所述方法包括：从预先训练的图模型中获取所述业务推送方对应的第一向量，以及多个候选对象分别对应的各个第二向量，其中，所述图模型基于各个候选对象与多个第一业务方之间的历史业务记录生成，用于通过向量描述各个候选对象和各个第一业务方之间的连接关系，所述第一业务方与所述候选对象互为相对业务方，所述多个第一业务方包括所述业务推送方；确定各个第二向量分别与所述业务推送方对应的第一向量的各个相似度，其中，各个相似度分别用于描述相应候选对象与所述业务推送方的关联性；基于各个相似度，从所述多个候选对象中确定出所述业务推送方的业务推送对象。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图模型通过以下方式训练：获取所述多个候选对象在预定时间段内业务记录，其中，所述业务记录至少记录有和各个候选对象具有业务关系的各个第一业务方；根据所述业务记录建立各个候选对象与各个第一业务方的连接关系；为各个候选对象和各个第一业务方分别随机确定对应的各个预定维数的初始向量，并基于所述连接关系调整各个预定维数的初始向量，从而训练所述图模型。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述多个候选对象包括第一候选对象，所述基于所述连接关系调整各个预定维数的初始向量包括：获取所述第一候选对象的当前向量，以及与所述第一候选对象具有连接关系的第一业务方i的当前向量；基于所述第一候选对象的当前向量及第一业务方i的当前向量确定第一业务方i被所述第一候选对象选中的条件概率；基于所述条件概率对应的损失函数更新所述第一候选对象的当前向量，以及各个第一业务方的当前向量，使得所述条件概率趋于最大化。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述条件概率为所述第一候选对象的当前向量与第一业务方i的当前向量的点积，与所述第一候选对象的当前向量与各个第一业务方的当前向量的点积之和的比值。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述条件概率对应的损失函数与所述条件概率负相关，并且与各个与所述第一候选对象的采样负例不被所述第一候选对象选中的条件概率之和负相关，所述第一候选对象的采样负例是从与所述第一候选对象不具有业务关系的第一业务方中按照负例采样概率采样到的多个第一业务方，所述负例采样概率与相应第一业务方具有业务关系的候选对象的个数负相关。6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于所述条件概率更新所述第一候选对象的当前向量，以及各个第一业务方的当前向量包括：确定所述损失函数针对所述第一候选对象的当前向量的第一梯度；向所述第一梯度相反的方向调整所述第一候选对象的当前向量。7.根据权利要求5所述的方法，其中，基于所述条件概率更新所述第一候选对象的当前向量，以及各个第一业务方的当前向量包括：确定所述损失函数针对第一业务方t的当前向量的第二梯度，其中，第一业务方t是第一业务方i及所述采样负例中的任一个；向所述第二梯度相反的方向调整第一业务方t的当前向量。8.根据权利要求1所述的方法，其中，各个第二向量分别与所述业务推送方对应的第一向量的各个相似度，通过余弦相似度方式确定。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于各个相似度，从所述多个候选对象中确定出所述业务推送方的业务推送对象包括以下至少一项：按照相似度由高到低的顺序，选择排列靠前的预定数量的候选对象，作为所述业务推送方的业务推送对象；将相似度大于预先设定的相似度阈值的候选对象，确定为与所述业务推送方的业务推送对象；按照与各个相似度成正比的采样概率，从所述多个候选对象中采样预定数量的候选对象，作为所述业务推送方的业务推送对象；按照与各个相似度成反比的采样概率，从所述多个候选对象中采样预定数量的候选对象，作为所述业务推送方的业务推送对象。10.一种为业务推送方确定业务推送对象的装置，所述装置包括：获取单元，配置为从预先训练的图模型中获取所述业务推送方对应的第一向量，以及多个候选对象分别对应的各个第二向量，其中，所述图模...

【专利技术属性】
技术研发人员：李茜茜，
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