一种验证方式的推荐方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种验证方式的推荐方法、装置、设备及可读存储介质，通过根据用户数据确定用户对各推荐位置的第一偏好程度，以及各验证方式展示在各推荐位置时，用户对各验证方式分别对应的第二偏好程度，来确定各验证方式分别对应的最终偏好程度，进而根据各验证方式分别对应的最终偏好程度来确定目标验证方式推荐给用户。本申请确定出的目标验证方式更符合用户预期，避免了因为目标验证方式与用户预期不符导致用户执行业务失败或终止执行业务的情况出现，保证了业务执行效率和业务执行的成功率。功率。功率。

【技术实现步骤摘要】
一种验证方式的推荐方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种验证方式的推荐方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展和人们对自身隐私的关注，在用户执行业务的过程中，对用户进行身份验证，并根据验证结果来执行业务已经成为目前较为常见的业务执行方式之一。
[0003]一般的，在对用户进行身份验证的过程中，通常需由服务提供方向用户推荐一种身份验证方式，如果该种身份验证方式不合适，则用户可在验证方式列表中选择其他身份验证方式，并在选择后进行身份验证。
[0004]但现有技术中常会出现由于服务提供方推荐给用户身份验证方式并不符合用户预期，导致业务执行失败或用户终止执行业务的情况，降低了业务执行的效率。
[0005]基于此，本申请提供一种验证方式的推荐方法。

技术实现思路

[0006]本申请提供一种验证方式的推荐方法、装置、设备及可读存储介质，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
[0007]本申请采用下述技术方案：
[0008]本说明书提供一种验证方式的推荐方法，包括：
[0009]获取用户的用户数据；
[0010]针对用于展示验证方式的每个推荐位置，将所述用户数据输入训练完成的第一模型中，得到所述第一模型输出的所述用户对该推荐位置的偏好程度，作为该推荐位置对应的第一偏好程度；
[0011]将该推荐位置和所述用户数据输入训练完成的第二模型中，得到所述第二模型输出的各验证方式在该推荐位置时分别对应的第二偏好程度，所述第二偏好程度为在所述各验证方式展示在该推荐位置的条件下所述用户对所述各验证方式分别对应的偏好程度；
[0012]针对每个验证方式，根据该验证方式在各推荐位置时分别对应的第二偏好程度，以及所述各推荐位置分别对应的第一偏好程度，得到该验证方式的最终偏好程度；
[0013]根据所述各验证方式的最终偏好程度，确定目标验证方式，并向所述用户推荐。
[0014]本说明书提供一种验证方式的推荐装置，包括：
[0015]获取模块，用于获取用户的用户数据；
[0016]第一确定模块，用于针对用于展示验证方式的每个推荐位置，将所述用户数据输入训练完成的第一模型中，得到所述第一模型输出的所述用户对该推荐位置的偏好程度，作为该推荐位置对应的第一偏好程度；
[0017]第二确定模块，用于将该推荐位置和所述用户数据输入训练完成的第二模型中，
得到所述第二模型输出的各验证方式在该推荐位置时分别对应的第二偏好程度，所述第二偏好程度为在所述各验证方式展示在该推荐位置的条件下所述用户对所述各验证方式分别对应的偏好程度；
[0018]无偏模块，用于针对每个验证方式，根据该验证方式在各推荐位置时分别对应的第二偏好程度，以及所述各推荐位置分别对应的第一偏好程度，得到该验证方式的最终偏好程度；
[0019]推荐模块，用于根据所述各验证方式的无偏点击率，确定目标验证方式，并向所述用户推荐。
[0020]本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述验证方式的推荐方法。
[0021]本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述验证方式的推荐方法。
[0022]本申请采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
[0023]本申请提供的验证方式的推荐方法中，通过根据用户数据确定用户对各推荐位置的第一偏好程度，以及各验证方式展示在各推荐位置时，用户对各验证方式分别对应的第二偏好程度，来确定各验证方式分别对应的最终偏好程度，进而根据各验证方式分别对应的最终偏好程度来确定目标验证方式推荐给用户。
[0024]本申请基于最终偏好程度确定目标验证方式，确定出的目标验证方式更符合用户预期，避免了因为目标验证方式与用户预期不符导致用户执行业务失败或终止执行业务的情况出现，保证了业务执行效率和业务执行的成功率。
附图说明
[0025]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0026]图1为本申请中一种验证方式的推荐方法的流程示意图；
[0027]图2为本申请提供的验证方式的推荐方法的流程示意图；
[0028]图3为本申请提供的第一模型和第二模型的训练过程的流程示意图；
[0029]图4为本申请提供的一种验证方式的推荐装置的示意图；
[0030]图5为本申请提供的对应于图1的电子设备示意图。
具体实施方式
[0031]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0032]另外，需要说明的是，本申请中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
[0033]随着计算机技术的发展和人们对自身隐私的关注，在用户执行过程中对用户进行
身份验证，以根据验证结果来执行业务已经是目前较为常见的业务执行方式之一。而在对用户进行身份验证的过程中，通常需基于用户的用户数据，向用户推荐符合用户预期的目标验证方式，以使用户通过目标验证方式进行身份验证，并根据验证结果来执行业务。
[0034]而在基于用户数据向用户推荐目标验证方式的过程中，存在预先基于样本用户的用户数据和样本用户历史上选择的验证方式训练推荐模型，在需对用户推荐目标验证方式时，将用户的用户数据输入推荐模型，得到推荐模型输出的目标推荐方式的情况。
[0035]但对于用户执行成功的一次验证事件来说，用户选择的验证方式可能仅为可以接受的，而不是最符合用户预期的。因此，基于用户历史上选择的验证方式确定出的训练样本的标注存在偏差，这也就导致基于用户历史上选择的验证方式训练得到的推荐模型的准确性较低。
[0036]基于此，本申请提供一种验证方式的推荐方法，确定用户对各推荐位置的偏好程度，以及各验证方式展示在各推荐位置时，用户对各验证方式的偏好程度，再基于因果推断，得到用户对各验证方式的最终偏好程度，进而基于最终偏好程度，确定目标验证方式向用户进行推荐。推荐得到的目标验证方式更符合用户预期，提高了业务执行效率和成功率。
[0037]以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
[0038]图1为本申请提供的一种验证方式的推荐方法的流程示意图。
[0039]S100：获取用户的用户数据。
[0040本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种验证方式的推荐方法，所述方法包括：获取用户的用户数据；针对用于展示验证方式的每个推荐位置，将所述用户数据输入训练完成的第一模型中，得到所述第一模型输出的所述用户对该推荐位置的偏好程度，作为该推荐位置对应的第一偏好程度；将该推荐位置和所述用户数据输入训练完成的第二模型中，得到所述第二模型输出的各验证方式在该推荐位置时分别对应的第二偏好程度，所述第二偏好程度为在所述各验证方式展示在该推荐位置的条件下所述用户对所述各验证方式分别对应的偏好程度；针对每个验证方式，根据该验证方式在各推荐位置时分别对应的第二偏好程度，以及所述各推荐位置分别对应的第一偏好程度，得到该验证方式的最终偏好程度；根据所述各验证方式的最终偏好程度，确定目标验证方式，并向所述用户推荐。2.如权利要求1所述的方法，针对每个验证方式，根据该验证方式在各推荐位置时分别对应的第二偏好程度，以及所述各推荐位置分别对应的第一偏好程度，得到该验证方式的最终偏好程度，具体包括：针对每个推荐位置，将该验证方式在该推荐位置时对应的第二偏好程度与该推荐位置的第一偏好程度的差值，确定为该验证方式在该推荐位置的中间偏好程度；根据该验证方式在所述各推荐位置分别对应的中间偏好程度，确定该验证方式的最终偏好程度。3.如权利要求2所述的方法，根据该验证方式在所述各推荐位置分别对应的中间偏好程度，确定该验证方式的最终偏好程度，具体包括：将该验证方式在所述各推荐位置分别对应的中间偏好程度的均值，确定为该验证方式的最终偏好程度。4.如权利要求1所述的方法，所述第一模型采用下述方式训练得到：获取样本用户的用户数据，作为第一训练样本，以及确定所述样本用户历史上执行验证业务时选择的样本验证方式的推荐位置，作为所述第一训练样本的标注；将所述第一训练样本输入待训练的第一模型中，得到所述第一模型输出的所述各推荐位置分别对应的第一偏好程度，作为第一预测结果；根据所述第一训练样本的第一预测结果及其标注，对所述待训练的第一模型进行训练。5.如权利要求1所述的方法，所述第二模型采用下述方式训练得到：获取样本用户的用户数据，并针对每个推荐位置，将该推荐位置和所述样本用户的用户数据组合，作为第二训练样本；根据所述样本用户历史上执行验证业务时选择的样本验证方式以及展示所述样本验证方式的推荐位置，确定所述第二训练样本的标注；将所述第二训练样本输入待训练的第二模型中，得到所述第二模型输出的预设的各验证方式在该推荐位置时的偏好程度，作为各第二预测结果；根据所述第二训练样本的各第二预测结果及其标注，对所述待训...

【专利技术属性】
技术研发人员：施玮，张震，金宏，苏沺，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：