[发明专利]信息处理方法、装置、介质和计算设备

权利要求书

1.一种信息处理方法，包括：

获取用户的用户信息；

根据所述用户信息，获取多个待推荐信息，其中所述多个待推荐信息包括具有预排序信息的第一待推荐信息；以及

根据所述第一待推荐信息的预排序信息、所述用户信息及所述多个待推荐信息，采用点击率预测模型获取与所述多个待推荐信息一一对应的多个预测点击率；

其中，所述预排序信息包括排序分数和/或根据所述排序分数得到的排序位置；

其中，所述多个待推荐信息包括多个第一待推荐信息，所述采用点击率预测模型获取与所述多个待推荐信息一一对应的多个预测点击率包括：

根据所述多个第一待推荐信息的预排序信息，将所述多个第一待推荐信息划分到至少一个信息区间，得到与所述多个第一待推荐信息一一对应的多个区间信息，所述多个区间信息用于表征所述多个第一待推荐信息所属的信息区间；

根据所述多个第一待推荐信息及所述多个区间信息，得到与所述多个第一待推荐信息一一对应的多个第一输入信息，所述第一输入信息由一个第一待推荐信息及与所述一个第一待推荐信息对应的区间信息拼接得到；以及

将所述用户信息、所述多个待推荐信息中除所述第一待推荐信息外的其他待推荐信息及所述多个第一输入信息输入所述点击率预测模型，获取与所述多个待推荐信息一一对应的多个预测点击率。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述多个第一待推荐信息划分到至少一个信息区间包括：

根据所述多个第一待推荐信息的预排序信息，采用基于熵的离散化方法将所述多个第一待推荐信息划分到至少一个信息区间。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取多个样本数据，所述多个样本数据中的至少一个样本数据包括已推荐信息、与所述已推荐信息对应的区间信息、所述已推荐信息的被点击信息及所述用户信息，所述已推荐信息的被点击信息用于表征所述已推荐信息是否被所述用户点击；以及

以所述多个样本数据作为所述点击率预测模型的输入，采用预定优化算法优化训练所述点击率预测模型，

其中，所述点击率预测模型包括逻辑回归模型、决策树模型或梯度提升树模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其中：

根据所述用户信息，获取多个待推送信息包括：根据所述用户信息，采用召回模型获取所述多个第一待推荐信息；以及

所述第一输入信息由一个第一待推荐信息、与所述一个第一待推荐信息对应的区间信息及所述一个第一待推荐信息的来源信息拼接得到，所述来源信息用于表征获取第一待推荐信息采用的召回模型，

其中，所述召回模型包括矩阵分解召回模型、协同过滤召回模型和神经网络召回模型中的至少一个。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述多个待推荐信息还包括第二待推荐信息，所述根据所述用户信息，获取多个待推送信息还包括：

根据预定召回规则，获取所述第二待推荐信息，

所述预定召回规则包括：热点召回规则、地域召回规则和突发事件召回规则中的至少一个。

6.根据权利要求1所述的方法，其中：

在获取所述多个预测点击率之前，所述方法还包括：根据所述用户信息及所述多个待推荐信息，确定所述用户信息与所述多个待推荐信息的交叉信息；以及

获取所述多个预测点击率包括：根据所述第一待推荐信息的预排序信息、所述用户信息、所述多个待推荐信息及所述交叉信息，采用点击率预测模型获取与所述多个待推荐信息一一对应的多个预测点击率。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：根据所述多个预测点击率，向所述用户推荐待推荐信息，包括：

将所述多个待推荐信息根据一一对应的预测点击率的大小依次排序；以及

向所述用户推荐排在预定位置的待推荐信息。