一种物料品类处理方法、装置、存储介质及设备制造方法及图纸

本申请实施例提供一种物料品类处理方法、装置、存储介质及设备，该方法中，获取多个物料品类的用户行为偏好数据，并根据各物料品类的召回提取出精排数据，之后，基于各物料品类的精排模型对该精排数据进行处理，得到表征用户对该物料品类的综合价值概率的预估分数，再将各精排模型输出的预估分数输入预设的混排模型，得到各物料品类的排序结果。如此，通过使用不同的物料品类在其对应的子场景里面单独进行多目标预估，然后在上层轻量使用子场景预估的结果去做混排，保证了子场景各个品类内容的顺序一致性，有效提升了产品推荐效果。有效提升了产品推荐效果。有效提升了产品推荐效果。

【技术实现步骤摘要】
一种物料品类处理方法、装置、存储介质及设备


[0001]本申请涉及金融科技及信息推荐
，具体而言，涉及一种物料品类处理方法、装置、存储介质及设备。

技术介绍

[0002]目前，业务在进行多品类综合内容推荐时，往往是建立一个基于综合内容的统一排序模型来实现，这些模型算法思路简单，并且只需要建立一个统一模型，工程量相对较少。然而，统一模型要求各种内容特征能够对齐，但是由于各个品类的内容相对独立，不同品类的内容甚至具有很大的差异，因而所有物料内容特征难以对齐，容易影响产品推荐效果。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提供一种物料品类处理方法、装置、存储介质及设备，旨在解决相关技术中的多品类综合内容推荐方案存在的物料内容特征难以对齐，容易影响产品推荐效果的问题。
[0004]第一方面，本申请实施例提供的一种物料品类处理方法，包括：
[0005]获取多个物料品类的用户行为偏好数据，并根据各物料品类的召回，从所述用户行为偏好数据中提取出精排数据；
[0006]基于每一个物料品类的精排模型对所述精排本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物料品类处理方法，其特征在于，包括：获取多个物料品类的用户行为偏好数据，并根据各物料品类的召回，从所述用户行为偏好数据中提取出精排数据；基于每一个物料品类的精排模型对所述精排数据进行处理；所述精排模型在训练过程中学习到根据所述物料品类的特征，预测用户对所述物料品类的综合价值概率；将各精排模型输出的预估分数输入预设的混排模型，得到各物料品类的排序结果；其中，所述混排模型在训练过程中学习到根据各预估分数对应的综合价值概率，对各物料品类进行排序。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户行为偏好数据包括以下至少一种：表征用户兴趣偏好的行为数据、表征用户购买资质的基础数据；其中，所述行为数据包括用户点击浏览、收藏以及下单的数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述召回包括：基于物品相似度的召回、基于用户相似度的召回以及基于用户客群兴趣偏好的召回。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合价值概率包括以下至少一种：下单率、点击率。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述精排模型基于以下方式训练得到：基于初始模型对样本特征进行处理，得到表征所述初始模型预测的下单率或点击率的预估结果；根据所述预估结果和实际结果，构建损失函数；所述实际结果是表征所述样本特征的实际...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎建辉，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：