【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及推荐算法，尤其涉及一种基于位置消偏的多目标资讯推荐方法、系统及装置。
技术介绍
1、目前，资讯推荐算法已经广泛应用于互联网产品，旨在为用户提供个性化推荐服务，实现“千人千面”的个性化体验。资讯推荐算法的核心技术为预估用户对资讯的转化率，若能实现准确预估用户对资讯的转化率，则意味着资讯信息能被用户更高效的吸收，因此，把对用户转化率较高的资讯推荐给相应的用户，能实现提高平台利益及用户粘性的目的，进而实现平台的持续稳定发展。
2、现有资讯推荐算法能够在资讯和用户打分方面，综合用户信息及资讯内容等多重信息即更多关注于用户、资讯以及上下文环境因素，基于复杂网络模型对转化率进行预估，得到推荐结果。但是，目前的一些推荐算法忽视了资讯位置对转化率的影响，导致资讯推荐算法难以达到最优效果。比如：忽略了资讯在资讯列表中的位置，而资讯列表中的资讯排列顺序能直接影响用户的关注度及转化率，也就是说：占据资讯列表前端的资讯，由于位置优势能够吸引用户更多的关注，因此能够实现更高的转化率。
3、另外，现有资讯推荐算法还存在一个局限...
【技术保护点】
1.一种基于位置消偏的多目标资讯推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于位置消偏的多目标资讯推荐方法，其特征在于，所述资讯标签集包括资讯产品标签、点击行为标签及有效浏览标签；
3.根据权利要求1所述的基于位置消偏的多目标资讯推荐方法，其特征在于，所述有效浏览标签，通过以下步骤得到：
4.根据权利要求1所述的基于位置消偏的多目标资讯推荐方法，其特征在于，所述共享特征层分别对用户特征集、资讯特征集、资讯序列特征集及上下文特征集进行处理得到对应的向量表征，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于位...
【技术特征摘要】
1.一种基于位置消偏的多目标资讯推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于位置消偏的多目标资讯推荐方法，其特征在于，所述资讯标签集包括资讯产品标签、点击行为标签及有效浏览标签；
3.根据权利要求1所述的基于位置消偏的多目标资讯推荐方法，其特征在于，所述有效浏览标签，通过以下步骤得到：
4.根据权利要求1所述的基于位置消偏的多目标资讯推荐方法，其特征在于，所述共享特征层分别对用户特征集、资讯特征集、资讯序列特征集及上下文特征集进行处理得到对应的向量表征，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于位置消偏的多目标资讯推荐方法，其特征在于，所述主结构层对向量表征进行处理得到资讯点击特征向量及资讯浏览特征向量，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于位置消偏的多目标资讯推荐方法，其特征在于，所述位置消偏层获取位置偏置特征集、资讯点击特征向量及资讯浏览特征向量并进行处理得到资讯点击概率及资讯浏览概率，包括以下步骤：
7.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：童卫，龚淑琴，林晖晖，王一华，吕婴，杜真真，
申请(专利权)人：浙商证券股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。