[发明专利]推荐信息点击率确定方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了推荐信息点击率确定方法、装置及电子设备，该方法包括：获取针对指定类型中推荐信息的信息选取指令；确定信息选取指令选取的目标推荐信息及目标推荐信息所在的行；更新目标推荐信息的点击次数；根据目标推荐信息所在的行及各推荐信息所在的行，通过指定类型对应的预设概率模型，确定各推荐信息被用户看到的概率，其中，同一行的各推荐信息被用户看到的概率相同；按照各推荐信息被用户看到的概率，更新各推荐信息的浏览次数；按照各推荐信息的点击次数及浏览次数，计算各推荐信息的点击率。通过本发明实施例的推荐信息点击率确定方法，点击率的计算更加合理准确。

技术领域

本发明涉及数据推荐技术领域，特别是涉及推荐信息点击率确定方法、装置及电子设备。

背景技术

随着互联网技术的发展，人们加速进入到信息化时代。伴随着大数据时代的来临，如何在海量的信息数据中，选取用户感兴趣的信息进行推荐，成为大数据时代的互联网的主要研究课题之一。在现有的推荐技术中，点击率被广泛应用于搜索、推荐、广告排序模型中。在排序模型中，点击率较高的信息通常更容易获得更高的排序位置。

在相关技术中，当计算点击率时，统计用户对各推荐信息的点击次数，并统计各推荐信息出现在展示页面中的展示次数，针对同一推荐信息，利用该推荐信息的点击次数除以该推荐信息的展示次数，从而确定该推荐信息的点击率。

然而，发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术至少存在如下问题：

在展示页面中，通常包含几条甚至十几条推荐信息，相对于前几位推荐信息，用户看到排序靠后的推荐信息的概率较低。因此，在上述统计方法中排序靠后的推荐信息的展示次数会比用户真实看到的次数偏高，导致排序靠后的推荐信息的点击率偏计算不准确。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种推荐信息点击率确定方法、装置及电子设备，以提高推荐信息的点击率的准确度。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种推荐信息点击率确定方法，所述方法包括：

获取针对指定类型中推荐信息的信息选取指令；

确定所述信息选取指令选取的目标推荐信息及所述目标推荐信息所在的行；

更新所述目标推荐信息的点击次数；

根据所述目标推荐信息所在的行及各推荐信息所在的行，通过所述指定类型对应的预设概率模型，确定各所述推荐信息被用户看到的概率，其中，同一行的各推荐信息被用户看到的概率相同；

按照各所述推荐信息被用户看到的概率，更新各所述推荐信息的浏览次数；

按照各所述推荐信息的点击次数及浏览次数，计算各所述推荐信息的点击率。

可选的，在所述获取针对指定类型中推荐信息的信息选取指令之前，所述方法还包括：

获取搜索指令，确定所述搜索指令搜索的指定类型的推荐信息；

按照所述指定类型的各推荐信息的点击率，排序所述指定类型的各推荐信息，并推荐排序后的各推荐信息。

可选的，所述预设概率模型为预先确定的用户浏览模型UBM，所述根据所述目标推荐信息所在的行及各推荐信息所在的行，通过所述指定类型对应的预设概率模型，确定各所述推荐信息被用户看到的概率，包括：

针对每个推荐信息，按照该推荐信息所在的行及所述目标推荐信息所在的行，通过所述指定类型对应的UBM，确定该推荐信息被用户看到的概率γ_rr′，其中，r为该推荐信息所在的行，r′为所述目标推荐信息所在的行。

可选的，所述按照各所述推荐信息被用户看到的概率，更新各所述推荐信息的浏览次数，包括：