一种个性化展示的方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种个性化展示的方法及装置，依据用户的属性信息，生成用户对应的特征向量，依据特征向量以及历史用户对应的特征向量与历史用户需求的关联关系，计算得到各个功能项符合用户需求的概率，并按照各个功能项的概率从高到低的排序，在应用程序的功能项展示区展示前N个功能项。因为属性信息包括用户的用户身份信息，和/或，在预设时间段内用户使用应用程序的各个功能项产生的记录信息，并且因为历史用户对应的特征向量与历史用户需求具有关联关系，所以，依据所述特征向量以及历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系计算得到的目标功能项在很大程度上符合用户的需求，从而实现了个性化为用户展示功能项的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种个性化展示的方法及装置
本申请涉及电子信息领域，尤其涉及一种个性化展示的方法及装置。
技术介绍
随着科技的发展，软件技术在各行各业都得到广泛的应用，例如应用程序被广泛的使用于智能终端中。目前，很多应用程序中包括的各个功能图标的排序位置通常是根据业务人员对市场的调研进行设置，无法反映用户的实际需求，导致用户在使用该应用程序时可能需要进行查找步骤才可以找到需要的功能图标，这一过程可能会花费用户大部分的时间，从而降低了户体验感。所以如何为用户推荐符合用户需求的功能图标，成为了亟待解决的问题。
技术实现思路
为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：一种个性化展示的方法，包括：在接收到用户登录应用程序的指令情况下，依据所述用户的属性信息，生成所述用户对应的特征向量；所述属性信息包括所述用户的用户身份信息，和/或，在预设时间段内所述用户使用所述应用程序的各个功能项产生的记录信息；依据所述特征向量以及历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系，计算得到各个所述功能项符合所述用户需求的概率；按照各个所述功能项的所述概率从高到低的排序，选取前N个所述功能项作为所述用户的目标功能项，在所述应用程序的功能项展示区展示所述目标功能项，所述N为整数。上述的方法，可选的，所述依据用户的属性信息，生成所述用户对应的特征向量，包括：从所述属性信息中提取多个目标属性项，任意一个所述目标属性项为已验证的可用于计算所述功能项的所述概率的信息项；针对每个所述目标属性项，按照预设的目标属性项与数值的转换关系，将所述目标属性项转换为对应的数值；将各个所述目标属性项对应的所述数值，作为所述特征向量的元素。上述的方法，可选的，在所述依据用户的属性信息，生成所述用户对应的特征向量之前，还包括，依据所述用户登录所述应用程序的指令中携带的所述用户的用户身份标识，获取与所述用户身份标识对应的预先存储的所述用户的所述属性信息。上述的方法，可选的，所述依据所述特征向量，以及历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系，计算得到各个所述功能项符合所述用户需求的概率，包括：将所述特征向量输入预设的计算模型，使所述计算模型根据所述特征向量，输出各个所述功能项符合所述用户需求的概率；所述计算模型为依据历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系训练得到的模型；训练所述计算模型的过程为，采用训练样本对预设的基础模型进行训练，直到所述基础模型达到预设条件，并将达到所述预设条件的所述基础模型作为所述计算模型；所述训练样本包括所述历史用户的所述属性信息以及预先记录的所述历史用户实际需求的功能项；所述训练误差为预先记录的所述历史用户实际需求的功能项与所述基础模型输出的符合所述历史用户需求的功能项之间的误差。上述的方法，可选的，在所述应用程序的功能项展示区展示所述目标功能项之后，还包括：记录目标数量，所述目标数量为所述用户所点击的功能项不属于所述目标功能项的数量；确定所述目标数量预设对应的正确概率；所述正确概率为表征所述目标功能项符合所述用户需求的概率；对应存储所述用户的身份标识码与所述正确概率。一种个性化展示的装置，其特征在于，包括：生成单元，用于在接收到用户登录应用程序的指令情况下，依据所述用户的属性信息，生成所述用户对应的特征向量；所述属性信息包括所述用户的用户身份信息，和/或，在预设时间段内所述用户使用所述应用程序的各个功能项产生的记录信息；计算单元，用于依据所述特征向量以及历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系，计算得到各个所述功能项符合所述用户需求的概率；展示单元，用于按照各个所述功能项的所述概率从高到低的排序，选取前N个所述功能项作为所述用户的目标功能项，在所述应用程序的功能项展示区展示所述目标功能项，所述N为整数。上述的装置，可选的，所述生成单元用于依据用户的属性信息，生成所述用户对应的特征向量，包括：所述生成单元具体用于，从所述属性信息中提取多个目标属性项，任意一个所述目标属性项为已验证的可用于计算所述功能项的所述概率的信息项；针对每个所述目标属性项，按照预设的目标属性项与数值的转换关系，将所述目标属性项转换为对应的数值；将各个所述目标属性项对应的所述数值，作为所述特征向量的元素。上述的装置，可选的，所述计算单元用于依据所述特征向量，以及历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系，计算得到各个所述功能项符合所述用户需求的概率，包括，所述计算单元具体用于，将所述特征向量输入预设的计算模型，使所述计算模型根据所述特征向量，输出所述各个所述功能项符合所述用户需求的概率；所述计算模型为依据历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系训练得到的模型。一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储程序；所述处理器用于运行所述程序，以实现上述的个性化展示的方法。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述个性化展示的方法。本申请实施例提供的方法及装置，依据用户的属性信息，生成用户对应的特征向量，依据特征向量以及历史用户对应的特征向量与历史用户需求的关联关系，计算得到各个功能项符合用户需求的概率，并按照各个功能项的概率从高到低的排序，选取前N个功能项作为目标功能项，最后在应用程序的功能项展示区展示目标功能项。因为属性信息包括用户的用户身份信息，和/或，在预设时间段内用户使用应用程序的各个功能项产生的记录信息，所以依据用户的属性信息得到的特征向量与用户的属性信息具有强关联性，并且因为历史用户对应的特征向量与历史用户需求具有关联关系，所以，依据所述特征向量以及历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系计算得到的目标功能项在很大程度上符合用户的需求，从而实现了个性化为用户展示功能项的目的。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他的附图。图1为本申请实施例公开的一种个性化展示的方法的流程图；图2为本申请实施例公开的生成计算模型的方法的流程图；图3为本申请实施例公开的一种个性化展示的装置的结构示意图；图4为本申请实施例公开的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式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。图1为本申请实施提供的一种个性化展本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种个性化展示的方法，其特征在于，包括：/n在接收到用户登录应用程序的指令情况下，依据所述用户的属性信息，生成所述用户对应的特征向量；所述属性信息包括所述用户的用户身份信息，和/或，在预设时间段内所述用户使用所述应用程序的各个功能项产生的记录信息；/n依据所述特征向量以及历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系，计算得到各个所述功能项符合所述用户需求的概率；/n按照各个所述功能项的所述概率从高到低的排序，选取前N个所述功能项作为所述用户的目标功能项，在所述应用程序的功能项展示区展示所述目标功能项，所述N为整数。/n

【技术特征摘要】
1.一种个性化展示的方法，其特征在于，包括：
在接收到用户登录应用程序的指令情况下，依据所述用户的属性信息，生成所述用户对应的特征向量；所述属性信息包括所述用户的用户身份信息，和/或，在预设时间段内所述用户使用所述应用程序的各个功能项产生的记录信息；
依据所述特征向量以及历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系，计算得到各个所述功能项符合所述用户需求的概率；
按照各个所述功能项的所述概率从高到低的排序，选取前N个所述功能项作为所述用户的目标功能项，在所述应用程序的功能项展示区展示所述目标功能项，所述N为整数。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据用户的属性信息，生成所述用户对应的特征向量，包括：
从所述属性信息中提取多个目标属性项，任意一个所述目标属性项为已验证的可用于计算所述功能项的所述概率的信息项；
针对每个所述目标属性项，按照预设的目标属性项与数值的转换关系，将所述目标属性项转换为对应的数值；
将各个所述目标属性项对应的所述数值，作为所述特征向量的元素。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述依据用户的属性信息，生成所述用户对应的特征向量之前，还包括，依据所述用户登录所述应用程序的指令中携带的所述用户的用户身份标识，获取与所述用户身份标识对应的预先存储的所述用户的所述属性信息。


4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述依据所述特征向量，以及历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系，计算得到各个所述功能项符合所述用户需求的概率，包括：
将所述特征向量输入预设的计算模型，使所述计算模型根据所述特征向量，输出各个所述功能项符合所述用户需求的概率；所述计算模型为依据历史用户对应的特征向量与所述历史用户需求的关联关系训练得到的模型；
训练所述计算模型的过程为，采用训练样本对预设的基础模型进行训练，直到所述基础模型达到预设条件，并将达到所述预设条件的所述基础模型作为所述计算模型；
所述训练样本包括所述历史用户的所述属性信息以及预先记录的所述历史用户实际需求的功能项；所述训练误差为预先记录的所述历史用户实际需求的功能项与所述基础模型输出的符合所述历史用户需求的功能项之间的误差。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述应用程序的功能项展示区展示所述目标功能项之后，还包括：
记录目标数量，所述目标数量为所述用户所点击的功能项不属于所述目标功能项的数量；
确定所述目标数量预设对应的正确概率；所述正确概率为表征所述目标功能项符合所述用户需求的概率；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳茹霞，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11