一种目标排序方法、装置和设备、模型训练方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种目标排序方法、装置和设备、模型训练方法。所述方法包括：获取请求方的请求方特征信息；根据所述请求方特征信息向所述请求方推荐包含多个目标对象的初始目标列表；利用匹配模型根据所述目标对象与所述请求方的匹配度标记所述目标对象的转化标签；根据所述转化标签的类型对所述初始目标列表进行重排序，生成目标对象列表。通过上述技术方案，采用一个匹配模型，能够根据目标对象和请求方的最新特征信息完成对目标对象的匹配和排序工作，提高目标对象推荐的精准度，同时还能够有效减轻工作人员的负担。

【技术实现步骤摘要】
一种目标排序方法、装置和设备、模型训练方法
本专利技术实施例涉及互联网
，尤其涉及一种目标排序方法、装置和设备、模型训练方法。
技术介绍
随着互联网技术的发展，为了满足用户需求，通常会根据用户所提供的需求为用户推荐其所需的目标对象(比如，可以是商品、人员、商家等等)。在现有技术中，为了实现更加精准的满足用户相关产品的推荐需求，可以选择根据用户填写的关键词对待推荐目标对象进行筛选，然后将筛选得到的相关目标对象推荐给用户。还有一些，利用人工智能技术为用户推荐其所需的目标对象，一般来说，需要利用多个独立的模型才能够实现，比如，需要一个模型对用户和目标对象进行匹配，然后再利用另外一个模型对匹配结果进行排序，在利用两个模型完成目标推荐的时候，往往还需要人工参与推荐工作，人为因素影响推荐结果的准确性，还增加人员工作量。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种目标排序方法、装置和设备、模型训练方法，用以为请求方推荐合适的目标对象。第一方面，本专利技术实施例提供一种目标排序方法，该方法包括：获取请求方的请求方特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标排序方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取请求方的请求方特征信息；/n根据所述请求方特征信息向所述请求方推荐包含多个目标对象的初始目标列表；/n利用匹配模型根据所述目标对象与所述请求方的匹配度标记所述目标对象的转化标签；/n根据所述转化标签的类型对所述初始目标列表进行重排序，生成目标对象列表。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标排序方法，其特征在于，所述方法包括：
获取请求方的请求方特征信息；
根据所述请求方特征信息向所述请求方推荐包含多个目标对象的初始目标列表；
利用匹配模型根据所述目标对象与所述请求方的匹配度标记所述目标对象的转化标签；
根据所述转化标签的类型对所述初始目标列表进行重排序，生成目标对象列表。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述请求方特征信息包括：请求方行为特征和请求方静态特征；
所述请求方行为特征包括：中意行为信息、邀约行为信息、点击行为信息和浏览行为信息；
所述请求方静态特征包括：所述请求方提供的预期工资信息、预期年龄信息、预期籍贯信息、预期岗位信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述请求方特征信息向所述请求方推荐包含多个目标对象的初始目标列表，包括：
获取各所述目标对象的目标静态特征；
根据所述请求方特征信息，确定具有相似目标静态特征的目标对象；
根据相似关系，生成包含多个目标对象的初始目标列表。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用匹配模型对所述初始目标列表中的所述第二请求方分别标记转化标签，包括：
获取所述初始目标列表中各所述目标对象的目标行为特征；
根据所述目标对象的目标静态特征和目标行为特征，利用匹配模型分别标记所述目标对象的转化标签。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述转化标签的类型对所述初始目标列表进行重排序，生成目标对象列表，包括：
确定目标对象的转化标签的分值；
根据所述分值对所述初始目标列表中的目标对象进行重排序，生成目标对象列表。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述转化标签的类型对所述初始目标列表进行重排序，生成目标对象列表，包括：
确定目标对象被标记各个转化标签的概率；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷海明，王文宝，王秋杰，柳忠伟，
申请(专利权)人：长沙市到家悠享网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43