【技术实现步骤摘要】
一种内容推送方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及计算机技术，具体涉及一种内容推送方法、一种内容推送装置、一种终端设备以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着信息技术的发展，推荐广告已经成为各个商家提高知名度、推广产品的主要渠道之一。商家投放推荐广告的效果主要由点击率(Click Through Rate，CTR)和转化率(Conversion Rate，CVR)来衡量。所谓点击率，是指在浏览到推荐广告时，点击推荐广告的次数与推荐广告被展现的次数之比；所谓转化率，是指在进入商家店铺后，进而有成交记录的比率。
[0003]目前，为了提高推荐广告的点击率和转化率，最常用的方法是通过计算某一对象的对象标签以及商品标签的匹配度，将匹配度较高的商品的推荐广告推荐给该对象。虽然，将对象标签与商品标签进行匹配而获得的匹配度可以表现对象兴趣与商品之间的关联性，但是存在对象标签和商品标签是依赖人工手动打标签，容易受到个人主观的影响，不能保证标签的准确性，从而推荐效果差，转化率低。
技术实现思路
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种内容推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的特征集合；利用来访转化预测模型对所述特征集合进行处理，得到所述目标对象的来访转化预测值；若根据所述来访转化预测值确定所述目标对象为待推送对象，则向所述目标对象推送推荐内容；其中，所述来访转化预测模型是利用转化样本集和来访样本集训练得到的，所述转化样本集包括未转化样本子集和已转化样本子集，所述来访样本集包括未来访样本子集和已来访样本子集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述来访转化预测模型包括来访预测模块和转化预测模块，所述利用来访转化预测模型对所述特征集合进行处理，得到所述目标对象的来访转化预测值，包括：利用所述来访预测模块对所述特征集合进行处理，得到所述目标对象的来访预测值；利用所述转化预测模块对所述特征集合进行处理，得到所述目标对象的转化预测值；根据所述来访预测值和所述转化预测值，确定所述目标对象的来访转化预测值。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述转化样本集和所述来访样本集，所述转化样本集中的各个转化样本包括第一参考对象的特征集合和转化标签，所述来访样本集中的各个来访样本包括第二参考对象的特征集合和来访标签；利用所述转化样本集和所述来访样本集对初始来访转化预测模型进行训练，确定目标损失信息；当根据所述目标损失信息确定不满足训练停止条件时，根据所述目标损失信息调整所述初始来访转化预测模型的模型参数，并利用所述转化样本集和所述来访样本集对调整后的来访转化预测模型进行训练，得到训练后的来访转化预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述转化样本集和所述来访样本集对初始来访转化预测模型进行训练，确定目标损失信息，包括：利用所述转化样本集对初始来访转化预测模型进行训练，确定第一损失信息；利用所述来访样本集对所述初始来访转化预测模型进行训练，确定第二损失信息；根据所述第一损失信息和所述第二损失信息，确定目标损失信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若转化样本属于已转化样本子集，则所述转化样本的转化标签包括转化时间，所述利用所述转化样本集对初始来访转化预测模型进行训练，确定第一损失信息，包括：针对第一转化样本，确定所述第一转化样本在所述第一转化样本所对应转化时间发生转化的转化概率，所述第一转化样本为所述已转化样本子集中的任一转化样本；针对第二转化样本，确定所述第二转化样本在当前训练时间未发生转化的转化参考概率，所述第二转化样本为所述未转化样本子集中的任一转化样本；根据各个第一转化样本的转化概率以及各个第二转化样本的参考概率，确定第一损失信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二转化样本在当前训练时
间未发生转化的参考概率，包括：确定所述第二转化样本不会...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈亮，翁运鹏，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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