多目标融合处理方法技术

本公开提供了多目标融合处理方法

【技术实现步骤摘要】
多目标融合处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，特别涉及智能推荐
、
大数据处理以及云计算等领域的多目标融合处理方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]在智能推荐场景中，多目标融合的目的在于聚合多个目标的信息，以得到更为全面和更为准确的推荐评估结果
。
对于推荐系统来说，多目标融合主要发生在精排阶段
。

技术实现思路

[0003]本公开提供了多目标融合处理方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。
[0004]一种多目标融合处理方法，包括：
[0005]获取待推荐给用户的各候选资源分别对应的
N
个预估值，不同预估值分别对应于不同的待融合目标，所述待融合目标包括：基础目标以及非基础目标，
N
为大于一的正整数；
[0006]根据各候选资源的所述基础目标的预估值，从各候选资源中选出部分候选资源，作为目标资源；
[0007]根据各目标资源的所述
N
个预估值以及不同预估值分别对应的偏置值，确定出各目标资源的第一融合评分
。
[0008]一种多目标融合处理装置，包括：获取模块
、
筛选模块以及处理模块；
[0009]所述获取模块，用于获取待推荐给用户的各候选资源分别对应的
N
个预估值，不同预估值分别对应于不同的待融合目标，所述待融合目标包括：基础目标以及非基础目标，
N
为大于一的正整数；
[0010]所述筛选模块，用于根据各候选资源的所述基础目标的预估值，从各候选资源中选出部分候选资源，作为目标资源；
[0011]所述处理模块，用于根据各目标资源的所述
N
个预估值以及不同预估值分别对应的偏置值，确定出各目标资源的第一融合评分
。
[0012]一种电子设备，包括：
[0013]至少一个处理器；以及
[0014]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0015]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如以上所述的方法
。
[0016]一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行如以上所述的方法
。
[0017]一种计算机程序产品，包括计算机程序
/
指令，所述计算机程序
/
指令被处理器执行时实现如以上所述的方法
。
[0018]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围
。
本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解
。
附图说明
[0019]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定
。
其中：
[0020]图1为本公开所述多目标融合处理方法实施例的流程图；
[0021]图2为本公开所述多目标融合处理装置实施例
200
的组成结构示意图；
[0022]图3示出了可以用来实施本公开的实施例的电子设备
300
的示意性框图
。
具体实施方式
[0023]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的
。
因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神
。
同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述
。
[0024]另外，应理解，本文中术语“和
/
或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，
A
和
/
或
B
，可以表示：单独存在
A
，同时存在
A
和
B
，单独存在
B
这三种情况
。
另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系
。
[0025]图1为本公开所述多目标融合处理方法实施例的流程图
。
如图1所示，包括以下具体实现方式
。
[0026]在步骤
101
中，获取待推荐给用户的各候选资源分别对应的
N
个预估值，不同预估值分别对应于不同的待融合目标，所述待融合目标包括：基础目标以及非基础目标，
N
为大于一的正整数
。
[0027]在步骤
102
中，根据各候选资源的基础目标的预估值，从各候选资源中选出部分候选资源，作为目标资源
。
[0028]在步骤
103
中，根据各目标资源的
N
个预估值以及不同预估值分别对应的偏置值，确定出各目标资源的第一融合评分
。
[0029]可以看出，上述方法实施例所述方案中提出了一种两阶段的处理方式，其中，第一阶段基于基础目标对候选资源进行初步筛选，以得到目标资源，即基于基础目标先剔除部分不太可能会推荐给用户的候选资源，从而在尽可能地保留所需的目标资源的同时，减少了后续处理的工作量，第二阶段进一步融合了非基础目标，以得到各目标资源的最终所需的融合评分，整个过程实现起来简单方便，从而降低了实现成本，而且，在生成各目标资源的融合评分时，不但结合了不同待融合目标的预估值，而且结合了不同预估值分别对应的偏置值，从而提升了获取到的融合评分的准确性等
。
[0030]为便于与其它融合评分进行区分，将各目标资源的融合评分称为第一融合评分
。
对于任一推荐系统来说，其处理过程会包括召回
、
粗排以及精排等不同阶段，如前所述，多目标融合主要发生在精排阶段
。
在分别获取到各目标资源的第一融合评分后，可按照第一融合评分由高到低的顺序对各目标资源进行排序，相应地，提升了排序结果的准确性
。
[0031]针对任一候选资源，可分别获取其对应的
N
个预估值，不同预估值分别对应于不同的待融合目标，所述待融合目标包括：基础目标以及非基础目标，
N
为大于一的正整数
。
[0032]N
的具体取值可根据实际需要而定，另外，所述基础目标以及所述非基础目标分别具体包括哪个
/
哪些目标也可根据实际需要而定
。
[0033]其中，基础目标通常是指与预估用户的浏览时长相关的目标，比如，可包括点击率
(C本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种多目标融合处理方法，包括：获取待推荐给用户的各候选资源分别对应的
N
个预估值，不同预估值分别对应于不同的待融合目标，所述待融合目标包括：基础目标以及非基础目标，
N
为大于一的正整数；根据各候选资源的所述基础目标的预估值，从各候选资源中选出部分候选资源，作为目标资源；根据各目标资源的所述
N
个预估值以及不同预估值分别对应的偏置值，确定出各目标资源的第一融合评分
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据各候选资源的所述基础目标的预估值，从各候选资源中选出部分候选资源包括：根据各候选资源的所述基础目标的预估值以及各候选资源所属的类目，从各候选资源中选出部分候选资源
。3.
根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据各候选资源的所述基础目标的预估值以及各候选资源所属的类目，从各候选资源中选出部分候选资源包括：针对任一候选资源，分别根据所述候选资源的各基础目标的预估值，确定出所述候选资源的第二融合评分；将各候选资源所属的类目分别作为待处理类目；分别从各待处理类目下属的候选资源中选出至少一个所述第二融合评分最高的候选资源
。4.
根据权利要求
1、2
或3所述的方法，其中，所述根据各目标资源的所述
N
个预估值以及不同预估值分别对应的偏置值，确定出各目标资源的第一融合评分包括：针对任一目标资源，分别进行以下处理：根据不同预估值分别对应的偏置值，分别对所述目标资源的所述
N
个预估值进行修正，根据修正后的
N
个预估值确定出所述目标资源的所述第一融合评分
。5.
根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据不同预估值分别对应的偏置值，分别对所述目标资源的所述
N
个预估值进行修正包括：确定所述目标资源所属的类目是否为所述用户的置信兴趣点；响应于所述目标资源所属的类目为所述置信兴趣点，根据不同预估值分别对应的偏置值，分别对所述目标资源的所述
N
个预估值进行修正
。6.
根据权利要求5所述的方法，还包括：确定出所述用户在最近预定时长内所浏览的资源所属的类目，作为目标类目；分别获取所述用户对于各目标类目的满意度，并获取各满意度的均值；将各满意度中高于所述均值的满意度对应的目标类目作为所述置信兴趣点
。7.
根据权利要求5所述的方法，还包括：响应于所述目标资源所属的类目不为所述置信兴趣点，依次执行首次修正以及二次修正，其中，所述首次修正包括：基于约束规则对所述目标资源的所述非基础目标的预估值进
行修正，所述二次修正包括：根据不同预估值分别对应的偏置值，分别对所述目标资源的所述基础目标的预估值以及首次修正后的所述非基础目标的预估值进行修正，根据二次修正后的
N
个预估值确定出所述目标资源的所述第一融合评分
。8.
根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于约束规则对所述目标资源的所述非基础目标的预估值进行修正包括：针对所述目标资源的任一非基础目标，分别进行以下处理：获取各目标资源的所述非基础目标的预估值的均值，响应于所述目标资源的所述非基础目标的预估值大于所述均值，将所述目标资源的所述非基础目标的预估值修正为所述均值
。9.
一种多目标融合处理装置，包括：获取模块
、
筛选模块以及处理模块；所述获取模块，用于获取待推荐给用户的各候选资源分别对应的
N
个预估值，不同预估值分别对应于不同的待融合目标，所述待融合目标包括：基础目标以及非基础目标，

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晔，张华泉，唐楠，吕辰烁，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：