[发明专利]用于生成信息的方法和装置

权利要求书

1.一种用于生成信息的方法，包括：

获取至少一个待向目标用户的终端推送以在所述终端上展示的第一类待展示信息和所述目标用户的用户信息；

对于所获取的至少一个第一类待展示信息中的第一类待展示信息，获取该第一类待展示信息的特征信息；将所获取的特征信息和所述用户信息输入预先训练的被关注评分模型，得到用于表征该第一类待展示信息被所述目标用户关注的程度的被关注评分；获取预设的补偿展示代价值，以及基于所获取的补偿展示代价值和所得到的被关注评分，生成该第一类待展示信息的第一类展示代价值；其中，所述补偿展示代价值通过表征的为了使用户浏览第一类待展示信息付出代价的代价值除以浏览第一类待展示信息集合中的第一类待展示信息的用户的数量得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取预设的至少一个第二类待展示信息，以及预设的、第二类待展示信息对应的第二类展示代价值；

将所获取的至少一个第二类展示代价值和所得到的至少一个第一类展示代价值合并为展示代价值集合，以及将所述至少一个第一类待展示信息和所述至少一个第二类待展示信息合并为待展示信息集合；

基于所述展示代价值集合中的展示代价值的大小，对所述展示代价值集合中的展示代价值进行排序；

从排序后的展示代价值集合中选择展示代价值，以及将所选择的展示代价值对应的、包含于所述待展示信息集合中的待展示信息推送至所述终端。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述被关注评分模型包括至少两个评分子模型和结果生成子模型；以及

所述将所获取的特征信息和所述用户信息输入预先训练的被关注评分模型，得到用于表征该第一类待展示信息被所述目标用户关注的程度的被关注评分，包括：

对于所述至少两个评分子模型中的评分子模型，将所获取的特征信息和所述用户信息输入该评分子模型，得到该评分子模型对应的评分；

将所得到的评分输入所述结果生成子模型，得到表征该第一类待展示信息被所述目标用户关注的程度的被关注评分，其中，所述结果生成子模型用于基于预设的权重，对所得到的评分进行加权求和，得到被关注评分。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，对于所述至少两个评分子模型中的评分子模型，该评分子模型预先按照如下步骤训练得到：

获取该评分子模型对应的训练样本集合，其中，训练样本包括预设的样本第一类待展示信息的特征信息、浏览过样本第一类待展示信息的样本用户的样本用户信息，以及预先标注的、用于表征样本用户针对样本第一类待展示信息是否进行目标操作的标注信息；

利用机器学习方法，将所获取的训练样本集合中的训练样本包括的特征信息和样本用户信息作为输入，将输入的特征信息和样本用户信息对应的标注信息作为期望输出，训练得到评分子模型。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，生成第一类展示代价值所使用的补偿展示代价值预先通过如下步骤得到：

获取预设的比例集合，其中，比例是在预设时间段内向预设的用户集合中的用户所使用的终端推送的第一类待展示信息的数量和第二类待展示信息的数量的比例；

对于所述比例集合中的比例，确定该比例对应的损失用户的数量，其中，损失用户是在预设时间段内，按照该比例推送第一类待展示信息和第二类待展示信息，且在所述预设时间段后不使用终端接收推送的第一类待展示信息和第二类待展示信息的用户；基于所确定的损失用户的数量，确定该比例对应的补充代价值，其中，补充代价值用于表征增加与损失用户等量的用户所付出的代价；确定所述预设时间段内使用终端浏览按照该比例推送的第一类待展示信息的用户的数量，将所确定的补充代价值除以所确定的数量，将所得到的商确定为该比例对应的补偿展示代价值；

从所确定的补偿展示代价值中，选择补偿展示代价值作为生成第一类展示代价值所使用的补偿展示代价值。