用户选项优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用户选项优化方法及装置。该方法包括：步骤1，根据用户输入的关键词，基于预先设置的固定展示选项参数，根据各个候选用户选项的平均收益，从候选用户选项中将符合固定展示选项参数的用户选项作为固定展示选项；步骤2，基于预先设置的尝试展示选项参数，根据各个候选用户选项的平均收益，从剩余的候选用户选项中将符合尝试展示选项参数的用户选项作为尝试展示选项；步骤3，向用户展示固定展示选项和尝试展示选项，并根据用户的反馈统计固定展示选项和尝试展示选项的平均收益，将统计的平均收益作为下次计算固定展示选项和尝试展示选项的基础。

【技术实现步骤摘要】
用户选项优化方法及装置
本专利技术涉及计算机
，特别是涉及一种用户选项优化方法及装置。
技术介绍
在现有技术中，对于搜索系统，有很多应用的模式是相同的：用户查询->系统展示一些与查询相关的选项(链接)->用户对展示的选项进行操作。作为对选项的反馈(点击“链接”获得相关的信息)通过分析用户对主菜单系统的使用频率和时间长短，定时更新菜单列表。通过“用户行为”来改善主系统的菜单，进而提升用户体验。现有技术的核心思想是分析用户行为，计算出当前好的选项的，然后确保他们的展示机会，进而从整体上保证高的收益。上述技术方案中的基于用户行为分析的智能主菜单系统虽然能实现“通过对展示选项的选择，获得高的反馈”,但是存在以下问题：1、在不严重影响用户对展示的选项的期望的前提下，不能够探测各个选项展示带来的反馈。2、对于每一个候选项，不能够根据用户的需求随时间变化。此外，在现有技术中，还可以通过分析用户对关键词搜索结果列表中网页的点击，评估搜索词语网页的关联程度，进而影响排序系统，提高查准率。用“用户行为”来改善网页排序，进而提升用户体验。上述基于蚁群算法的搜索引擎排序方法，主要是用了蚁群算法的正反馈思想：收集点击，预测查询词与网页相关性。同样能够实现通过对展示选项的选择，获得高的反馈,但是不能实现以下效果：1、在不严重影响用户对展示的选项的期望的前提下，不能够探测各个选项展示带来的反馈。2、对于每一个候选项，不能够根据用户的需求随时间变化。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的用户选项优化方法及装置。本专利技术提供一种用户选项优化方法，包括：步骤1，根据用户输入的关键词，基于预先设置的固定展示选项参数，根据各个候选用户选项的平均收益，从候选用户选项中将符合固定展示选项参数的用户选项作为固定展示选项；步骤2，基于预先设置的尝试展示选项参数，根据各个候选用户选项的平均收益，从剩余的候选用户选项中将符合尝试展示选项参数的用户选项作为尝试展示选项；步骤3，向用户展示固定展示选项和尝试展示选项，并根据用户的反馈统计固定展示选项和尝试展示选项的平均收益，将统计的平均收益作为下次计算固定展示选项和尝试展示选项的基础。优选地，平均收益＝反馈收益/展示次数，其中，反馈收益包括：用户点击量。优选地，固定展示选项参数包括：固定展示选项的个数、固定展示选项的最小平均收益、固定展示选项的最小展示次数、固定展示选项的过滤比例、固定展示选项的平均收益、以及指定的固定展示选项集合及其初始的平均收益；尝试展示选项参数包括：尝试展示选项的个数、尝试展示选项的最大平均收益、尝试展示选项的最小平均收益、尝试展示选项的平均收益、以及指定的尝试展示选项集合及其初始的平均收益。优选地，步骤1具体包括：步骤11，根据用户输入的关键词，确定并初始化候选用户选项的集合SetXCandidates＝SetM；步骤12，初始化固定展示选项的集合SetX＝{}；步骤13，基于预先设置的固定展示选项参数，删除SetXCandidates中展示次数小于阈值Fix_MinShow的候选用户选项；步骤14，对SetXCandidates中的候选用户选项按照平均收益排序得到数组SortedCandidateArr；步骤15，确定最佳平均收益MaxGain为数组SortedCandidateArr首个元素的平均收益；步骤16，遍历数组SortedCandidateArr，如果当前候选用户选项同时满足条件1、条件2、以及条件3，则将当前候选用户选项加入SetX：条件1：当前候选用户选项的平均收益大于MaxGain*Fix_FilterPercent，其中，MaxGain*Fix_FilterPercent为固定展示选项参数中设置的固定选项过滤阈值；条件2，当前候选用户选项的平均收益大于或等于固定展示选项参数中设置的固定展示选项的最小平均收益；条件3，当前SetX中的元素个数小于固定展示选项参数中设置的固定展示选项最大个数X；步骤17，确定SetX中的元素为所有的固定展示选项，在下一轮展示的时候固定地展示给用户。优选地，步骤2具体包括：步骤21，初始化候选的尝试展示选项的集合SetYCandidates＝SetM-SetX，并初始化尝试选项集合SetY＝{}；步骤22，基于预先设置的尝试展示选项参数，遍历集合SetYCandidates，删除平均收益<MinTryGain的尝试展示选项，其中，MinTryGain为尝试展示选项参数中设置的尝试选项最小平均收益阈值，并删除平均收益>MaxTryGain的尝试展示选项，其中，MaxTryGain为尝试展示选项参数中设置的尝试选项最大平均收益阈值；步骤23，如果SetYCandidates中没有元素则结束操作，否则，执行步骤24；步骤24，计算SetYCandidates中所有尝试展示选项的收益总和SumGain；步骤25，初始化区间偏移为offset＝0，遍历SetYCandidates中的选项offset＝offset+当前尝试展示选项的平均收益，并且区间[offset，offset+当前选项的平均收益)一一对应当前尝试展示选项，生成取值范围是[0，SumGain)的随机数，得到随机数所在区间一一对应的尝试展示选项，从SetYCandidates中去掉概率命中的选项；步骤26，如果当前SetY个数达到指定的尝试选项最大个数Y则执行步骤27，否则重新执行步骤23、步骤24、步骤25、以及步骤26；步骤27，确定SetY中的元素为所有的尝试展示选项，在下一轮展示的时候尝试展示给系统用户。本专利技术还提供了一种用户选项优化装置，包括：固定展示选项模块，用于根据用户输入的关键词，基于预先设置的固定展示选项参数，根据各个候选用户选项的平均收益，从候选用户选项中将符合固定展示选项参数的用户选项作为固定展示选项；尝试展示选项模块，用于基于预先设置的尝试展示选项参数，根据各个候选用户选项的平均收益，从剩余的候选用户选项中将符合尝试展示选项参数的用户选项作为尝试展示选项；展示模块，用于向用户展示固定展示选项和尝试展示选项；统计模块，用于根据用户的反馈统计固定展示选项和尝试展示选项的平均收益，将统计的平均收益作为下次计算固定展示选项和尝试展示选项的基础。优选地，平均收益＝反馈收益/展示次数，其中，反馈收益包括：用户点击量。优选地，固定展示选项参数包括：固定展示选项的个数、固定展示选项的最小平均收益、固定展示选项的最小展示次数、固定展示选项的过滤比例、固定展示选项的平均收益、以及指定的固定展示选项集合及其初始的平均收益；尝试展示选项参数包括：尝试展示选项的个数、尝试展示选项的最大平均收益、尝试展示选项的最小平均收益、尝试展示选项的平均收益、以及指定的尝试展示选项集合及其初始的平均收益。优选地，固定展示选项模块具体用于：根据用户输入的关键词，确定并初始化候选用户选项的集合SetXCandidates＝SetM；初始化固定展示选项的集合SetX＝{}；基于预先设置的固定展示选项参数，删除SetXCandidates中展示次数小于阈值Fix_MinShow的候选用户选项；对SetXCandid本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用户选项优化方法，其特征在于，包括：步骤1，根据用户输入的关键词，基于预先设置的固定展示选项参数，根据各个候选用户选项的平均收益，从候选用户选项中将符合所述固定展示选项参数的用户选项作为固定展示选项；步骤2，基于预先设置的尝试展示选项参数，根据各个候选用户选项的平均收益，从剩余的候选用户选项中将符合所述尝试展示选项参数的用户选项作为尝试展示选项；步骤3，向所述用户展示所述固定展示选项和所述尝试展示选项，并根据用户的反馈统计所述固定展示选项和所述尝试展示选项的平均收益，将统计的所述平均收益作为下次计算固定展示选项和尝试展示选项的基础。

【技术特征摘要】
1.一种用户选项优化方法，其特征在于，包括：步骤1，根据用户输入的关键词，基于预先设置的固定展示选项参数，根据各个候选用户选项的平均收益，从候选用户选项中将符合所述固定展示选项参数的用户选项作为固定展示选项；其中，所述平均收益＝反馈收益/展示次数，所述固定展示选项参数包括：固定展示选项的个数、固定展示选项的最小平均收益、固定展示选项的最小展示次数、固定展示选项的过滤比例、固定展示选项的平均收益、以及指定的固定展示选项集合及其初始的平均收益；所述反馈收益包括：用户点击量；步骤2，基于预先设置的尝试展示选项参数，根据各个候选用户选项的平均收益，从剩余的候选用户选项中将符合所述尝试展示选项参数的用户选项作为尝试展示选项；其中，所述尝试展示选项参数包括：尝试展示选项的个数、尝试展示选项的最大平均收益、尝试展示选项的最小平均收益、尝试展示选项的平均收益、以及指定的尝试展示选项集合及其初始的平均收益；步骤3，向所述用户展示所述固定展示选项和所述尝试展示选项，并根据用户的反馈统计所述固定展示选项和所述尝试展示选项的平均收益，将统计的所述平均收益作为下次计算固定展示选项和尝试展示选项的基础。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：步骤11，根据用户输入的关键词，确定并初始化候选用户选项的集合SetXCandidates＝SetM；其中，SetM为所有候选选项的集合；步骤12，初始化固定展示选项的集合SetX＝{}；步骤13，基于预先设置的固定展示选项参数，删除SetXCandidates中展示次数小于阈值Fix_MinShow的候选用户选项；步骤14，对SetXCandidates中的候选用户选项按照平均收益排序得到数组SortedCandidateArr；步骤15，确定最佳平均收益MaxGain为数组SortedCandidateArr首个元素的平均收益；步骤16，遍历数组SortedCandidateArr，如果当前候选用户选项同时满足条件1、条件2、以及条件3，则将当前候选用户选项加入SetX：条件1：当前候选用户选项的平均收益大于MaxGain*Fix_FilterPercent，其中，Fix_FilterPercent为固定展示选项的过滤比例，MaxGain*Fix_FilterPercent为所述固定展示选项参数中设置的固定选项过滤阈值；条件2，当前候选用户选项的平均收益大于或等于所述固定展示选项参数中设置的固定展示选项的最小平均收益；条件3，当前SetX中的元素个数小于所述固定展示选项参数中设置的固定展示选项最大个数X；步骤17，确定SetX中的元素为所有的固定展示选项，在下一轮展示的时候固定地展示给用户。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：步骤21，初始化候选的尝试展示选项的集合SetYCandidates＝SetM-SetX，并初始化尝试选项集合SetY＝{}；步骤22，基于预先设置的尝试展示选项参数，遍历集合SetYCandidates，删除平均收益<MinTryGain的尝试展示选项，其中，MinTryGain为所述尝试展示选项参数中设置的尝试选项最小平均收益阈值，并删除平均收益>MaxTryGain的尝试展示选项，其中，MaxTryGain为所述尝试展示选项参数中设置的尝试选项最大平均收益阈值；步骤23，如果SetYCandidates中没有元素则结束操作，否则，执行步骤24；步骤24，计算SetYCandidates中所有尝试展示选项的收益总和SumGain；步骤25，初始化区间偏移为offset＝0，遍历SetYCandidates中的选项offset＝offset+当前尝试展示选项的平均收益，并且区间[offset，offset+当前选项的平均收益)一一对应当前尝试展示选项，生成取值范围是[0，SumGain)的随机数，得到随机数所在区间一一对应的尝试展示选项，从SetYCandidates中去掉概率命中的选项；步骤26，如果当前SetY个数达到指定的尝试选项最大个数Y则执行步骤27，否则重新执行步骤23、步骤24、步骤25、以及步骤26；步骤27，确定SetY中的元素为所有的尝试展示...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志强，
申请(专利权)人：五八同城信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：