[发明专利]排序方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本公开的实施例提供了一种排序方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：确定目标对象集中的每个目标对象在历史时间的目标特征和所述目标特征的权重，所述目标特征的权重是从预设权重集中选取的权重，所述预设权重集是通过训练样本预先训练得到的，所述训练样本包括：样本排序得分、样本特征；针对每个所述目标对象，根据所述目标特征和所述目标特征的权重确定所述目标对象的目标排序得分；所述目标排序得分和所述样本排序得分分别对应不同的排序目标；根据每个所述目标对象的目标排序得分生成所述目标对象集对应的对象排序列表。可以通过训练得到预设权重集，并从中选取部分权重计算目标排序得分，有助于提高排序的准确度。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机处理技术领域，尤其涉及一种排序方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

在各种网络平台中，对特定对象进行排序得到排行榜已经成为网络平台的有效营销手段。例如，在网络销售平台中，对销售商品的商户可以按照销量、销售额、转化率等销售指标进行排序得到商户排行榜。

现有技术中，为了更好的进行排序，通常还可以将多种销售指标按照人为设定的权重加权计算得到排序指标，然后对目标对象按照排序指标进行排序。

发明人对上述方案进行研究之后发现，人为设定权重会导致排序的准确度较低。

发明内容

本公开的实施例提供一种排序方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以通过训练得到预设权重集，并从中选取部分权重计算目标排序得分，有助于提高排序的准确度。

根据本公开的实施例的第一方面，提供了一种排序方法，所述方法包括：

确定目标对象集中的每个目标对象在历史时间的目标特征和所述目标特征的权重，所述目标特征的权重是从预设权重集中选取的权重，所述预设权重集是通过训练样本预先训练得到的，所述训练样本包括：样本排序得分、样本特征；

针对每个所述目标对象，根据所述目标特征和所述目标特征的权重确定所述目标对象的目标排序得分；所述目标排序得分和所述样本排序得分分别对应不同的排序目标；

根据每个所述目标对象的目标排序得分生成所述目标对象集对应的对象排序列表。

根据本公开的实施例的第二方面，提供了一种排序装置，所述装置包括：

特征确定模块，用于确定目标对象集中的每个目标对象在历史时间的目标特征和所述目标特征的权重，所述目标特征的权重是从预设权重集中选取的权重，所述预设权重集是通过训练样本预先训练得到的，所述训练样本包括：样本排序得分、样本特征；

排序得分确定模块，用于针对每个所述目标对象，根据所述目标特征和所述目标特征的权重确定所述目标对象的目标排序得分；所述目标排序得分和所述样本排序得分分别对应不同的排序目标；

排序模块，用于根据每个所述目标对象的目标排序得分生成所述目标对象集对应的对象排序列表。

根据本公开的实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述排序方法。

根据本公开的实施例的第四方面，提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行前述排序方法。