CN119397084A 内容推 荐、模型的训练方法、装置、设备及介质 （微梦创科网络科技（中国）有限公司）

质送业务下至少两种业务类型针对待推荐用户输包括待推送内容和待推送内容在相应业务类型得到保序回归模型输出的多条第二内容点击数2获取推送业务下至少两种业务类型针对待推荐用户输出的多条将所述多条第一内容点击数据输入至在线使用的保序回归模型中根据多条待推送内容的矫正点击率确定目标内容，并将所述目标内率分段点递增序列，j=(Fi,J,…,%)为矫正点击率分段点递增序列。根据所述待推荐用户的活跃度，获取与所述活跃度相对应的保序度用于表征所述待推荐用户是否为所述推送业务的月活用户和/或所述待推荐用户在业务将所述多条第一内容点击数据输入至对应的保序回归模型中进行点对所述目标内容中的已下发和/或已读取的内容进行5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述待推荐用户的用户行为特获取业务平台针对所述待推荐用户历史下发的多条第三内容点3获取所述推送业务下所述至少两种业务类型针对样本用户历史下发的第四内容点击样本内容在相应业务类型下的预估点击率和是否被所述样本用户点击的点击根据所述第四内容点击数据对在线使用的保序回归模型进行在线训练，以获取推送业务下至少两种业务类型针对样本用户历史下发的多条第五内容点击数据，根据所述多条第五内容点击数据对待训练的保序回归模型进行离线输出的矫正点击率将不同业务类型下的预估点击率映射到统一的点击第一获取模块，用于获取推送业务下至少两种业务矫正模块，用于将所述多条第一内容点击数据输入至在线使用的保下发模块，用于根据多条待推送内容的矫正点击率处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1_6任或指令被处理器执行时实现如权利要求1_6任一项所述的方法的步骤，或者实现如权利要4内容、所述样本内容在相应业务类型下的预估点击率和是否被样本用户点击的点击结果；5容点击数据包括待推送内容和所述待推送内容在相应业务类型下的预估点击率；矫正模块，用于将所述多条第一内容点击数据输入至在线使用的保序回归模型中进行点击率矫或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如本申请第一方面实施例所述方法的步骤，现了从多业务的推送内容中挑选出当前用户最感兴趣的内容，在内容定额下发的基础上，6[0016]图2为本申请的一个实施例提供的一种Push业务下多业务混排推荐系统的处理流本申请涉及的数据均在获得用户授权的前提下7击率确定的目标内容通过下发通道下发给待推荐用户。递服务经过预投和淘汰后送出的预投递真实点击率和实时投送服务送出的业务细分点击[0037]图3为本申请的一个实施例提供的一种内容推荐方法的流击数据，第一内容点击数据包括待推送内容和待推送内容在相应业务类型下的预估点击[0039]在本申请实施例中，本申请实施例的内容推荐方法的执8[0040]Push业务下包括多个类型的业务的推送，例如兴趣类业类业务下的各内容进行排序，将排序最靠前的N个(即的预估点击率，即TopN个第一内容点击数据(包括待推送内容和待推送内容在该业务类型排序最靠前的3个第一内容点击数据输出至内容推荐装置，社交类业务类型将预估点击率排序最靠前的2个第一内容点击数据输出至内容推荐装置，热点类业务类型将预估点击率相关描述)，还可以是在线推理过程中对离线训练得到的保序回归模型进行在线训练得到部分Value2为保序回归模型的模型参数，保序回归模型包括以下三个模型参数：9回归模型之前，还需要将这些数据转化为适合保序回归模型输入的格式，例如(label,归模型。活跃度用于表征样本用户是否为推送业务的月活用户和/或样本用户在业务平台的活跃频次，因此可按照样本用户是否为推户和/或待推荐用户在业务平台的活跃频次；将多条第一内容点击数据输入至对应的保序[0060]用户的行为特征可以通过业务平台全部业务(不限于Push业务)针对待推荐用户[0061]根据是否月活用户和/或活跃频次训练不同的保序回归模型，在线推理时采用与户。序回归模型按照用户是否为月活用户和/或用户在业务平台的活跃频次分别训练时，这些样本用户需与在线推理的待推荐用户对应相同的分组特征：是否为月活用户和/或在业务是采用最近15天(即1日到15日)的第四内容点击数据进行离线训练得到的，16日当日模型[0073]求解保序回归一般使用池相邻违反者(PoolAdjacentViolators，简称PAV)算入数据(即预估点击率)分段点递增序列根据上述损失函数训练得到输出数据(即矫正点击率)分段点递增序列进而得到下述保序回[0079]为清楚描述本申请实施例的内容推荐方法的流程，下面结合图8对本申请实施例月活用户和/或活跃频次训练不同的保序回归模型，在线推理时采用与待推荐用户对应的[0081]图9为本申请的一个实施例提供的一种模型的训练方法的流程示意图。如图9所[0083]在本申请实施例中，本申请实施例的内容推荐方法的执行主体为模型的训练装得输出的矫正点击率将不同业务类型下的预估点击率映射到统一的点击[0088]在本申请实施例中，本步骤的离线训练过程与上述图5所示实施例中的在线训练击数据对待训练的保序回归模型进行离线训练，得到训练后的保序回归模型以供在线使[0091]图10为本申请一个实施例提供的一种内容推荐装置的结构[0097]图11为本申请一个实施例提供的一种模型的训练装置的结构示意图。如图11所实施例根据推送业务下至少两种业务类型针对样本用户历史下发的多条第五内容点击数现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0110]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储