[发明专利]排序方法、信息推荐方法、系统及装置

权利要求书

1.一种排序方法，其特征在于，包括：

基于用户的行业化特征，确定多个类目；其中，所述行业化特征可基于用户的行为数据得到；

按照所述多个类目对多个服务信息进行聚类操作，得到多个类目组；

根据所述用户的行业化特征及所述多个服务信息中各服务信息的服务特征，确定各类目组的第一参数；

根据所述用户的常规特征及所述多个服务信息中各服务信息的服务特征，确定各类目组的第二参数；其中，所述用户的常规特征为用户特征；

根据所述各类目组的第一参数及所述各类目组的第二参数，确定所述各类目组的排序顺序；

其中，确定所述多个类目组中第一类目组的第二参数，包括：

根据所述用户的常规特征及所述多个服务信息中各服务信息的服务特征，计算各服务信息的排序分；

获取所述第一类目组所含服务信息的排序分；

基于所述第一类目组中所有服务信息的排序分，计算所述第一类目组的第二参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户的行业化特征及所述多个服务信息中各服务信息的服务特征，确定所述多个类目组中第一类目组的第一参数，包括：

获取所述第一类目组所含服务信息的服务特征；

将所述用户的行业化特征及所述第一类目组所含服务信息的特征作为计算模型的输入，执行所述计算模型得到所述第一类目组的第一参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算模型为梯度提升决策树GBDT和回归LR算法的融合计算模型；

将所述用户的行业化特征及所述第一类目组所含服务信息的特征作为计算模型的输入，执行所述计算模型得到所述第一类目组的第一参数，包括：

采用GBDT算法对所述用户的行业化特征及所述第一类目组所含服务信息的特征进行特征提取；

采用LR算法为提取出的各特征确定对应的特征权重，并基于所述特征权重计算所述第一类目组的评分；

将所述评分作为所述第一类目组的第一参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各类目组的第一参数及所述各类目组的第二参数，确定所述各类目组的排序顺序，包括：

根据所述各类目组的第一参数及所述各类目组的第二参数，计算各类目组对应的排序数值；

比较所述各类目组的排序数值；

按照比较结果，确定所述各类目组的排序顺序。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述多个类目组中第一类目组的第一参数及所述第一类目组的第二参数，计算第一类目组对应的排序数值，包括：

计算所述第一类目组的第一参数和所述第一类目组的第二参数的加权和，得到所述排序数值；或者

计算所述第一参数的第一指数次方得到第一数值，计算所述第二参数的第二指数次方得到第二数值，根据所述第一数值和所述第二数值得到所述排序数值。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

获取用户的行为数据；

根据所述行为数据，构建所述用户的常规特征；

对所述行为数据进行行业化分析，并基于分析结果构建所述用户的行业化特征。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，基于用户的行业化特征，确定多个类目，包括：

基于用户的行业化特征，确定用户的类目划分偏好；

根据所述用户的类目划分偏好，确定所述多个类目。

8.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述用户的常规特征及选品规则，从供选择的服务信息中选出为所述用户推荐的符合所述选品规则的所述多个服务信息。