目标服务策略的测试方法、介质、装置和计算设备制造方法及图纸

本公开的实施方式提供了一种目标服务策略的测试方法、介质、装置和计算设备。不仅基于目标服务策略向体验人员提供服务以获取体验人员的体验反馈作为主观测试结果，还针对向体验人员提供目标服务的过程进行监测，并利用监测结果量化逻辑对监测结果进行量化。得到用于衡量目标服务的服务效果的量化指标集合，作为客观测试结果。对目标服务策略的最终测试结果，实际上综合了主观测试结果与客观测试结果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
目标服务策略的测试方法、介质、装置和计算设备


[0001]本公开的实施方式涉及信息
，更具体地，本公开的实施方式涉及一种目标服务策略的测试方法、介质、装置和计算设备。

技术介绍

[0002]在互联网时代，用户可以获取互联网平台提供的各类互联网服务，例如听歌服务、信息推荐服务等。
[0003]互联网平台所采用的针对用户的服务策略(例如歌曲界面展示策略、信息推荐策略等)往往会影响用户对服务的满意度，因此需要对服务策略进行测试，帮助互联网平台优化服务策略。

技术实现思路

[0004]本公开提供一种目标服务策略的测试方法、介质、装置和计算设备，以便对服务策略进行比较准确地测试。
[0005]在本公开实施方式的第一方面中，提供了一种目标服务策略的测试方法，包括：
[0006]基于目标服务策略向体验人员提供目标服务，并从所述体验人员获取针对所述目标服务的体验反馈，作为主观测试结果；
[0007]监测向所述体验人员提供目标服务的过程，并根据监测结果与预设的监测结果量化逻辑，确定用于衡量所述目标服务的服务效果的量化指标集合，作为客观测试结果；
[0008]基于所述主观测试结果与所述客观测试结果，确定最终测试结果。
[0009]在本公开的一个实施例中，所述监测结果，包括：
[0010]关于目标服务的内容的一个或多个内容相关特征；
[0011]和/或
[0012]关于所述体验人员与所述目标服务的交互的一个或多个交互相关特征。
[0013]在本公开的一个实施例中，从所述体验人员获取针对所述目标服务的体验反馈，包括：
[0014]从所述体验人员获取：所述体验人员以模拟预设用户画像的方式给出的、针对所述目标服务的体验反馈。
[0015]在本公开的一个实施例中，其中，所述体验反馈，包括：
[0016]在预设的各个服务体验维度上的体验反馈。
[0017]在本公开的一个实施例中，其中，所述目标服务为信息推荐服务；
[0018]所述各个服务体验维度包括以下至少一个：
[0019]推荐的每个信息的标题与正文是否匹配；
[0020]推荐的每个信息的篇幅是否合理；
[0021]推荐的每个信息的展示方式是否清楚；
[0022]推荐的每个信息是否属于劣质信息；
[0023]推荐的全部信息是否匹配于所述体验人员对应的信息偏好；
[0024]推荐的全部信息是否覆盖所述信息偏好所包含的大部分预设兴趣点；
[0025]推荐的全部信息涉及的信息类型是否丰富；
[0026]对本轮推荐的全部信息中匹配于所述信息偏好所包含的任一预设兴趣点的信息，给出正面反馈之后，在下一轮推荐的全部信息中匹配于该预设兴趣点的信息数量是否合理增加；
[0027]对本轮推荐的全部信息中，匹配于其他预设兴趣点的信息给出负面反馈之后，在下一轮推荐的全部信息中匹配于该其他预设兴趣点的信息数量是否合理减少；该其他预设兴趣点不包含于所述信息偏好。
[0028]在本公开的一个实施例中，所述体验人员对应的信息偏好，包括：所述体验人员所模拟的预设用户画像的信息偏好。
[0029]在本公开的一个实施例中，所述监测结果量化逻辑包括与各个服务体验维度一一对应的计算任务；其中，每个计算任务根据所述监测结果中的至少部分结果，计算用于衡量所述目标服务在该计算任务对应的服务体验维度上的服务效果的量化指标。
[0030]在本公开的一个实施例中，其中，所述目标服务为信息推荐服务；其中一个服务体验维度为，推荐的每个信息的标题与正文是否匹配；
[0031]该服务体验维度对应的计算任务用于，计算推荐的每个信息的标题与正文之间的相似度。
[0032]在本公开的一个实施例中，其中，所述目标服务为信息推荐服务；其中一个服务体验维度为，推荐的每个信息的篇幅是否合理；
[0033]该服务体验维度对应的计算任务用于，根据推荐的每个信息的预期浏览时长与推荐的信息数量，计算推荐的各个信息的平均预期浏览时长。
[0034]在本公开的一个实施例中，其中，所述目标服务为信息推荐服务；其中一个服务体验维度为，推荐的每个信息的篇幅是否合理；
[0035]该服务体验维度对应的计算任务用于，根据推荐的每个信息被所述体验人员浏览的浏览进度、推荐的信息数量，计算推荐的各个信息被所述体验人员浏览的平均浏览进度。
[0036]在本公开的一个实施例中，其中，所述目标服务为信息推荐服务；其中一个服务体验维度为，推荐的每个信息的篇幅是否合理；
[0037]该服务体验维度对应的计算任务用于，根据推荐的各个信息中被所述体验人员完整浏览的信息数量、推荐的各个信息中被所述体验人员浏览过的信息数量，计算推荐的各个信息中被所述体验人员完整浏览的信息的比例。
[0038]在本公开的一个实施例中，其中，所述目标服务为信息推荐服务；其中一个服务体验维度为，推荐的每个信息的展示方式是否清楚；
[0039]该服务体验维度对应的计算任务用于，计算推荐的每个信息中包括的图像的分辨率，和/或，计算推荐的每个信息中包括的视频的码率。
[0040]在本公开的一个实施例中，其中，所述目标服务为信息推荐服务；其中一个服务体验维度为，推荐的每个信息是否属于劣质信息；
[0041]该服务体验维度对应的计算任务用于，调用信息分类模型，对推荐的每个信息是否属于劣质信息进行分类预测，得到每个信息对应的分类预测结果。
[0042]在本公开的一个实施例中，其中，所述目标服务为信息推荐服务；其中一个服务体验维度为，推荐的全部信息是否匹配于所述体验人员对应的信息偏好；
[0043]该服务体验维度对应的计算任务用于，针对推荐的每个信息，若确定该信息匹配于所述信息偏好所包含的任一预设兴趣点，则计算该信息与该预设兴趣点之间的匹配度；根据计算得到的各个匹配度，确定综合匹配度。
[0044]在本公开的一个实施例中，其中，所述目标服务为信息推荐服务；其中一个服务体验维度为，推荐的全部信息是否覆盖所述信息偏好所包含的大部分预设兴趣点；
[0045]该服务体验维度对应的计算任务用于，根据推荐的各个信息所匹配的预设兴趣点的数量，计算推荐的各个信息对于所述各个预设兴趣点的覆盖度。
[0046]在本公开的一个实施例中，其中，所述目标服务为信息推荐服务；其中一个服务体验维度为，推荐的全部信息涉及的信息类型是否丰富；
[0047]该服务体验维度对应的计算任务用于，确定推荐的各个信息分别对应的信息类型，计算每个信息类型对应的信息在推荐的全部信息中的占比。
[0048]在本公开的一个实施例中，其中，所述目标服务为信息推荐服务；其中一个服务体验维度为，对本轮推荐的全部信息中匹配于所述信息偏好所包含的任一预设兴趣点的信息，给出正面反馈之后，在下一轮推荐的全部信息中匹配于该预设兴趣点的信息数量是否合理增加；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标服务策略的测试方法，包括：基于目标服务策略向体验人员提供目标服务，并从所述体验人员获取针对所述目标服务的体验反馈，作为主观测试结果；监测向所述体验人员提供目标服务的过程，并根据监测结果与预设的监测结果量化逻辑，确定用于衡量所述目标服务的服务效果的量化指标集合，作为客观测试结果；基于所述主观测试结果与所述客观测试结果，确定最终测试结果。2.如权利要求1所述方法，所述监测结果，包括：关于目标服务的内容的一个或多个内容相关特征；和/或关于所述体验人员与所述目标服务的交互的一个或多个交互相关特征。3.如权利要求1所述方法，从所述体验人员获取针对所述目标服务的体验反馈，包括：从所述体验人员获取：所述体验人员以模拟预设用户画像的方式给出的、针对所述目标服务的体验反馈。4.如权利要求1所述方法，其中，所述体验反馈，包括：在预设的各个服务体验维度上的体验反馈。5.如权利要求4所述方法，其中，所述目标服务为信息推荐服务；所述各个服务体验维度包括以下至少一个：推荐的每个信息的标题与正文是否匹配；推荐的每个信息的篇幅是否合理；推荐的每个信息的展示方式是否清楚；推荐的每个信息是否属于劣质信息；推荐的全部信息是否匹配于所述体验人员对应的信息偏好；推荐的全部信息是否覆盖所述信息偏好所包含的大部分预设兴趣点；推荐的全部信息涉及的信息类型是否丰富；对本轮推荐的全部信息中匹配于所述信息偏好所包含的任一预设兴趣点的信息，给出正面反馈之后，在下一轮推荐的全部信息中匹配于该预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：傅家伟，赵屹华，谭镕，方欢，赵孜若，潘照明，
申请(专利权)人：网易传媒科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：