【技术实现步骤摘要】
弹窗显示、目标概率预测模型的训练方法和装置
[0001]本公开涉及互联网
，尤其涉及弹窗显示、目标概率预测模型的训练方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]大多数端内弹窗的方法都是基于特定时机触发，无法实现个性化。而不同用户，乃至同一用户不同时间对于弹窗的需求都是不一样的，基于特定时机触发弹窗不仅仅导致弹窗效率低下，无法满足平台承接弹窗活动的需求，更重要的是可能干扰用户正常内容访问行为，不利于提高用户对该应用程序使用时间。
[0003]因此，传统技术存在应用程序使用率不高的问题。
技术实现思路
[0004]本公开提供一种弹窗显示方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中应用程序使用率不高的问题。本公开的技术方案如下：
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种弹窗显示方法，包括：
[0006]在检测到目标应用启动后，获取用户账户在所述目标应用中的内容互动特征；所述内容互动特征为根据所述用户账户与所述目标应用中的内容间的互动信息得到的特征；
[0007]将所述内容互动特征输入至目标概率预测模型，得到第一预测概率和第二预测概率；所述第一预测概率表征所述用户账户在目标时刻关闭所述目标应用的概率；所述第二预测概率表征所述用户账户与待推荐弹窗对应内容的关联概率；
[0008]根据所述第一预测概率和所述第二预测概率，显示所述待推荐弹窗。
[0009]在一种可能实现方式，所述第一预测概率和所述第二预测概率，显示所述待推荐弹窗，包括：>[0010]若所述第一预测概率大于预设的第一概率阈值，且所述第二预测概率大于预设的第二概率阈值，则执行所述显示所述待推荐弹窗的步骤；
[0011]或者，
[0012]对所述第一预测概率和所述第二预测概率进行加权求和，得到融合预测概率；若所述融合预测概率大于预设的第三概率阈值，则执行所述显示所述待推荐弹窗的步骤。
[0013]在一种可能实现方式，所述方法还包括：
[0014]发送模型配置获取请求至服务器；所述模型配置获取请求用于指示所述服务器返回所述目标概率预测模型对应的模型配置参数；
[0015]接收所述服务器返回的所述模型配置参数；
[0016]根据所述模型配置参数，构建所述目标概率预测模型。
[0017]在一种可能实现方式，若所述待推荐弹窗所对应内容为目标虚拟资源，在所述根据所述第一预测概率和所述第二预测概率，显示所述待推荐弹窗的步骤之后，所述方法还包括：
[0018]响应于对所述目标虚拟资源的领取操作，将所述虚拟资源转移至所述用户账户对应的虚拟资源账户中。
[0019]根据本公开实施例的第二方面，提供一种上述目标概率预测模型的训练方法，所述方法包括：
[0020]获取训练样本数据；所述训练样本数据包括第一训练日志和第二训练日志；所述第一训练日志记录有样本用户账户在所述目标应用中的内容互动信息，以及所述样本用户账户关闭所述目标应用的事件信息；所述第二训练日志记录有样本用户账户在所述目标应用中的内容互动信息，以及所述样本用户账户与所述待推荐弹窗对应内容互动的事件信息；
[0021]采用所述训练样本数据，对初始概率预测模型进行训练，得到所述目标概率预测模型。
[0022]在一种可能实现方式，所述采用所述训练样本数据，对初始概率预测模型进行训练，得到所述目标概率预测模型，包括：
[0023]在所述第一训练日志中，根据在待预测时刻之前的预设时间段内的内容互动特征，确定内容互动样本特征；
[0024]将所述内容互动样本特征输入至所述初始概率预测模型中的第一概率预测模型，得到第一预测输出结果；所述第一预测输出结果包括所述样本用户账户在所述待预测时刻关闭所述目标应用的预测概率；
[0025]在所述第一训练日志中，确定在所述待预测时刻是否对应记录有所述样本用户账户关闭所述目标应用的事件信息，得到第一目标输出结果，并基于所述第一目标输出结果和所述第一预测输出结果间的差异，对所述初始概率预测模型中的第一概率预测模型进行训练，直至所述差异小于预设的差异阈值。
[0026]在一种可能实现方式，所述采用所述训练样本数据，对初始概率预测模型进行训练，得到所述目标概率预测模型，包括：
[0027]在所述第二训练日志中，根据在待预测时刻之前的预设时间段内的内容互动特征，确定内容互动样本特征；
[0028]将所述内容互动样本特征输入至所述初始概率预测模型中的第二概率预测模型，得到第二预测输出结果；所述第二预测输出结果包括所述样本用户账户与所述待推荐弹窗对应内容的关联概率；
[0029]在所述第二训练日志中，确定在所述待预测时刻是否对应记录有所述样本用户账户与所述待推荐弹窗对应内容互动的事件信息，得到第二目标输出结果，并基于所述第二目标输出结果和所述第二预测输出结果间的差异，对所述初始概率预测模型中的第二概率预测模型进行训练，直至所述差异小于预设的差异阈值。
[0030]在一种可能实现方式，所述获取训练样本数据，包括：
[0031]获取所述样本用户账户的内容互动日志；所述内容互动日志记录有所述样本用户账户在所述目标应用中的内容互动信息；
[0032]获取所述样本用户账户的应用关闭日志；所述应用关闭日志记录有所述样本用户账户在所述预设时间段内关闭所述目标应用的事件信息；
[0033]拼接所述内容互动日志和所述应用关闭日志，获得所述第一训练日志。
[0034]在一种可能实现方式，所述方法还包括：
[0035]获取所述样本用户账户的弹窗互动日志；所述弹窗互动日志记录有所述样本用户账户在所述预设时间段内与所述待推荐弹窗对应内容互动的事件信息；
[0036]拼接所述内容互动日志和所述弹窗互动日志，获得所述第二训练日志。
[0037]根据本公开实施例的第三方面，提供一种弹窗显示装置，包括：
[0038]获取单元，被配置为执行在检测到目标应用启动后，获取用户账户在所述目标应用中的内容互动特征；所述内容互动特征为根据所述用户账户与所述目标应用中的内容间的互动信息得到的特征；
[0039]确定单元，被配置为执行将所述内容互动特征输入至目标概率预测模型，得到第一预测概率和第二预测概率；所述第一预测概率表征所述用户账户在目标时刻关闭所述目标应用的概率；所述第二预测概率表征所述用户账户与待推荐弹窗对应内容的关联概率；
[0040]显示单元，被配置为执行根据所述第一预测概率和所述第二预测概率，显示所述待推荐弹窗。
[0041]在一种可能实现方式，所述显示单元，具体被配置为执行若所述第一预测概率大于预设的第一概率阈值，且所述第二预测概率大于预设的第二概率阈值，则执行所述显示所述待推荐弹窗的步骤；或者，对所述第一预测概率和所述第二预测概率进行加权求和，得到融合预测概率；若所述融合预测概率大于预设的第三概率阈值，则执行所述显示所述待推荐弹窗的步骤。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种弹窗显示方法，其特征在于，包括：在检测到目标应用启动后，获取用户账户在所述目标应用中的内容互动特征；所述内容互动特征为根据所述用户账户与所述目标应用中的内容间的互动信息得到的特征；将所述内容互动特征输入至目标概率预测模型，得到第一预测概率和第二预测概率；所述第一预测概率表征所述用户账户在目标时刻关闭所述目标应用的概率；所述第二预测概率表征所述用户账户与待推荐弹窗对应内容的关联概率；根据所述第一预测概率和所述第二预测概率，显示所述待推荐弹窗。2.根据权利要求1所述的弹窗显示方法，其特征在于，所述根据第一预测概率和所述第二预测概率，显示所述待推荐弹窗，包括：若所述第一预测概率大于预设的第一概率阈值，且所述第二预测概率大于预设的第二概率阈值，则执行所述显示所述待推荐弹窗的步骤；或者，对所述第一预测概率和所述第二预测概率进行加权求和，得到融合预测概率；若所述融合预测概率大于预设的第三概率阈值，则执行所述显示所述待推荐弹窗的步骤。3.根据权利要求1所述的弹窗显示方法，其特征在于，所述方法还包括：发送模型配置获取请求至服务器；所述模型配置获取请求用于指示所述服务器返回所述目标概率预测模型对应的模型配置参数；接收所述服务器返回的所述模型配置参数；根据所述模型配置参数，构建所述目标概率预测模型。4.根据权利要求1所述的弹窗显示方法，其特征在于，若所述待推荐弹窗所对应内容为目标虚拟资源，在所述根据所述第一预测概率和所述第二预测概率，显示所述待推荐弹窗的步骤之后，所述方法还包括：响应于对所述目标虚拟资源的领取操作，将所述目标虚拟资源转移至所述用户账户对应的虚拟资源账户中。5.一种如权利要求1至4中任一项所述目标概率预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本数据；所述训练样本数据包括第一训练日志和第二训练日志；所述第一训练日志记录有样本用户账户在所述目标应用中的内容互动信息，以及所述样本用户账户关闭所述目标应用的事件信息；所述第二训练日志记录有样本用户账户在所述目标应用中的内容互动信息，以及所述样本用户账户与所述待推荐弹窗...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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