[发明专利]多媒体资源召回方法、装置、电子设备以及存储介质有效
申请号: | 202110604688.4 | 申请日: | 2021-05-31 |
公开(公告)号: | CN113379449B | 公开(公告)日: | 2022-10-04 |
发明(设计)人: | 肖严 | 申请(专利权)人: | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 宁立存 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 多媒体 资源 召回 方法 装置 电子设备 以及 存储 介质 | ||
1.一种多媒体资源召回方法,其特征在于,所述方法包括:
对于每一个多媒体资源,获取所述多媒体资源的多个用户特征向量和多个资源特征向量,所述多个用户特征向量用于表示所述多媒体资源的用户相关信息中多个不同类别的信息,所述多个资源特征向量用于表示所述多媒体资源的资源相关信息中多个不同类别的信息;其中,对于任一多媒体资源,所述多媒体资源的用户相关信息包括:所述多媒体资源的用户点击信息和用户转化信息,以及所述多媒体资源对应的账号下,其他多媒体资源的用户点击信息和用户转化信息,所述用户点击信息和所述用户转化信息为对所述多媒体资源进行过点击或转化的用户的用户标识和用户画像信息;
将所述多个用户特征向量和多个资源特征向量输入第一预测模型,得到点击率空间内的第一用户向量和第一资源向量;
将所述多个用户特征向量和多个资源特征向量输入第二预测模型,得到转化率空间内的第二用户向量和第二资源向量,其中,所述第一预测模型和所述第二预测模型在同一样本空间中联合训练得到;
获取所述多媒体资源的第一拼接向量和第二拼接向量,所述第一拼接向量由所述第一用户向量和第二用户向量拼接得到,所述第二拼接向量由所述第一资源向量和所述第二资源向量拼接得到;
基于所述第一拼接向量和第二拼接向量,得到所述多媒体资源的召回信息。
2.根据权利要求1所述的多媒体资源召回方法,其特征在于,所述基于所述第一拼接向量和第二拼接向量,得到每个所述多媒体资源的召回信息包括:
将每个多媒体资源的第一拼接向量和第二拼接向量进行点乘,将点乘的结果映射到目标空间,得到所述每个多媒体资源被点击后的转化率;
将所述每个多媒体资源被点击后的转化率与所述每个多媒体资源对应的虚拟货币资源相乘,得到所述每个多媒体资源的召回信息,所述虚拟货币资源用于对所述多媒体资源进行发布。
3.根据权利要求1所述的多媒体资源召回方法,其特征在于,所述基于所述第一拼接向量和第二拼接向量,得到每个所述多媒体资源的召回信息之后,所述方法还包括:
对召回信息符合条件的所述多媒体资源进行召回。
4.根据权利要求1所述的多媒体资源召回方法,其特征在于,所述第一预测模型和所述第二预测模型,是基于多个第一样本数据和对应的点击标签、多个第二样本数据和对应的转化标签进行联合训练得到;
其中,所述第一样本数据和所述第二样本数据包括样本用户特征向量和样本资源特征向量,所述点击标签用于表示所述第一样本数据所对应的多媒体资源是否被对应用户点击,所述转化标签用于表示所述第二样本数据所对应的多媒体资源是否在被对应用户点击后发生转化。
5.根据权利要求4所述的多媒体资源召回方法,其特征在于,所述第一预测模型和所述第二预测模型,基于多个第一样本数据和对应的点击标签、多个第二样本数据和对应的转化标签进行联合训练的过程包括:
在所述联合训练的任一次迭代过程中,获取M个第一样本数据和对应的点击标签、N个第二样本数据和对应的转化标签,M和N均为大于0的整数;
分别将所述M个第一样本数据和所述N个第二样本数据输入所述第一预测模型和所述第二预测模型,得到M个第一样本用户向量、M个第一样本资源向量、N个第二样本用户向量和N个第二样本资源向量;
基于所述M个第一样本用户向量、所述M个第一样本资源向量和对应的点击标签,得到点击率损失值,基于所述N个第二样本用户向量、所述N个第二样本资源向量和对应的转化标签,得到转化率损失值;
基于所述点击率损失值与所述转化率损失值,调整所述第一预测模型的参数、所述第二预测模型的参数、所述M个第一样本数据和所述N个第二样本数据,用调整后的M个第一样本数据替换所述多个第一样本数据中对应的第一样本数据,用调整后的N个第二样本数据替换所述多个第二样本数据中对应的第二样本数据,基于调整后的模型,执行下一次迭代过程,直到达到训练结束条件为止。
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