[发明专利]使用机器学习模型来生成电子通信的请求不可知的交互分值以及利用请求不可知的交互分值

说明书

训练和/或利用机器学习模型来生成用于电子通信的请求不可知的预测交互分值，并利用请求不可知的预测交互分值来确定是否和/或如何响应于请求向客户端设备提供对应的电子通信。用于电子通信的请求不可知的预测交互分值提供了通信质量的指示，并且独立于其被利用的对应请求而生成。在许多实现方式中，用于电子通信的请求不可知的预测交互分值是相对于其被利用的对应请求“离线”生成的，并且利用电子通信预索引(或否则分配给电子通信)。当电子通信响应请求时，这使得能够通过计算设备快速有效地检索和利用请求不可知的交互分值。

背景技术

存在许多平台，用于使用户能够与其他用户的群组共享各种电子通信，其他用户的群组诸如包括平台的所有用户的群组和/或每个包括平台的用户子集的群组。例如，给定用户可以利用客户端设备创建帖子，并且可以提交所述帖子以使其与平台的其他用户共享。可以创建各种类型的帖子，例如纯文本、纯图像、纯视频和/或多媒体帖子。

在这样的平台中，给定用户利用客户端设备来访问平台并为所述平台创建帖子或其他电子通信，和/或查看给定用户可访问的电子通信。但是，可用于传输以呈现给给定用户的电子通信的数量通常大大超过期望的数量。例如，成千上万的电子通信可用于发送，但是可能希望响应于请求而仅发送那些电子通信的一小部分。例如，可能希望仅发送一小部分以节省网络资源，不使客户端设备的硬件资源过载，符合客户端设备的显示限制等。

发明内容

本说明书的实现方式涉及训练和/或利用机器学习模型来生成用于电子通信的请求不可知的预测交互分值，并且涉及利用请求不可知的预测交互分值来确定是否和/或如何响应于请求而提供对应电子通信至客户端设备。电子通信可以包括由用户通过用户与客户端设备的交互而共享到平台(例如，社交网络平台)的帖子。帖子可以由平台的一个或多个其他用户通过其他用户的对应客户端设备共享以供消费。例如，帖子可以被共享以潜在地呈现给平台的所有用户，或者共享给平台的用户的子群组(例如，用户的联系人/朋友)。

如本文所使用的，用于电子通信的请求不可知的预测交互分值提供了电子通信的质量的指示。它是“请求不可知的(request agnostic)”，因为独立于对应请求生成其值，其用于确定是否和/或如何作为响应而提供电子通信。例如，用于给定电子通信的请求不可知的预测交互分值可以在给定请求之前生成，并且独立于与所述请求相关联的任何内容被生成。例如，其可以独立于请求的项、主题和/或其他内容(例如，独立于这种内容是否匹配给定电子通信)被生成，并且独立于与和请求相关联的用户和/或客户端设备相关联的属性(例如，独立于是否此类属性与利用给定电子通信索引的特征匹配)被生成。如本文所使用的，响应于请求而提供电子通信可以包括提供整个电子通信，或者提供电子通信的一部分(例如，电子通信的片段)-可选地连同可选选项(例如超链接)以查看和/或收听整个电子通信。

在许多实现方式中，相对于其所利用的对应请求，“离线”生成了用于n个电子通信的请求不可知的预测交互分值。即，可以在甚至接收到对应请求之前生成电子通信的请求不可知的预测交互分值。在那些实现方式中，请求不可知的预测交互分值被利用电子通信预索引(或否则分配给电子通信)。当电子通信响应请求时，这使得能够通过计算设备快速有效地检索请求不可知的预测交互分值，并且快速有效地利用所述分值来确定是否和/或如何响应于请求提供电子通信。这可以减少计算设备的响应时间和/或计算负担，计算设备响应于请求而确定提供哪些电子通信和/或确定如何提供那些电子通信(例如，呈现顺序和/或电子通信的其他突出特征)。