[发明专利]点击率确定方法、装置及设备

权利要求书

1.一种点击率确定方法，其特征在于，包括：

获取第一对象的对象信息，所述第一对象为待向用户推荐的对象，所述对象信息包括所述第一对象的图像和所述第一对象的文本描述信息；

根据所述用户的用户特征信息和所述对象信息，确定所述用户点击查看所述第一对象的点击率，所述点击率用于指示所述用户点击查看所述第一对象的概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户的用户特征信息和所述对象信息，确定所述用户点击所述第一对象的点击率，包括：

获取预估模型，所述预估模型包括第一模型和第二模型；

通过所述第一模型对所述用户特征信息和所述文本描述信息进行处理，得到所述第一模型的输出结果；

通过所述第二模型对所述图像进行处理，得到第二模型的输出结果；

根据所述第一模型的输出结果和所述第二模型的输出结果，得到所述点击率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二模型的输出结果包括所述图像的图像特征、所述图像关联的用户特征、所述图像关联的搜索关键词。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述第二模型对所述图像进行处理，得到所述第二模型的输出结果，包括：

获取第一对应关系，所述第一对应关系中包括多个商品标识和每个商品标识对应的所述第二模型的输出结果，所述第一对应关系为根据所述第二模型预先生成的；

获取所述第一对象对应的商品标识；

根据所述第一对象对应的商品标识和所述第一对应关系，确定所述第二模型的输出结果。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括第一子模型和第二子模型；所述通过所述第一模型对所述用户特征信息和所述文本描述信息进行处理，得到所述第一模型的输出结果，包括：

通过所述第一子模型获取所述用户特征信息和所述文本描述信息对应的第一向量；

在所述用户特征信息和所述文本描述信息中确定第一类型的特征信息和第二类型的特征信息，所述第一类型的特征信息为在所述预估模型对应的样本数据中的出现频次大于或等于预设频次的特征信息，所述第二类型的特征信息为在所述预估模型对应的样本数据中的出现频次小于所述预设频次的特征信息；

通过所述第二子模型获取所述第一类型的特征对应的第二向量和所述第二类型的特征对应的第三向量，所述第一模型的输出结果包括所述第一向量、所述第二向量和所述第三向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一模型的输出结果和所述第二模型的输出结果，得到所述点击率，包括：

获取所述第二模型的输出结果对应的第四向量；

根据所述第三向量、所述第三向量对应的权重矩阵、所述第四向量和所述第四向量对应的权重矩阵，确定得到第五向量；

对所述第三向量和所述第五向量进行拼接处理，得到第六向量；

根据所述第一向量和所述第六向量，确定所述点击率。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一向量和所述第六向量，确定所述点击率，包括：

根据所述第一向量对应的权重向量，确定第一输出值；

根据所述第六向量对应的权重向量，确定第二输出值；

根据所述第一输出值、所述第二输出值和预设激活函数，确定所述点击率。

8.根据权利要求2-7任一项所述的方法，其特征在于，所述获取预估模型之前，还包括：

获取多组样本数据，每组样本数据包括样本用户特征信息、样本对象信息和样本点击率；

根据所述多组样本数据，生成所述预估模型。