[发明专利]用于评估推荐系统的方法、装置、电子设备以及可读介质

权利要求书

1.一种用于评估推荐系统的方法，包括：

获取所述推荐系统待推荐给目标用户的推荐集以及所述目标用户的属性信息，其中，所述推荐集包括待推荐给所述目标用户的多个推荐内容；

将所述目标用户的属性信息以及所述推荐集中的所述多个推荐内容输入预先构建的神经网络模型，得到所述多个推荐内容中每个推荐内容的标签；以及

基于所述每个推荐内容的标签，对所述推荐系统进行修正。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述推荐内容的标签包括第一标签和第二标签，

所述第一标签用于表征，对于所述目标用户，该推荐内容的推荐值大于预设阈值；

所述第二标签用于表征，对于所述目标用户，该推荐内容的推荐值不大于所述预设阈值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述每个推荐内容的标签，对所述推荐系统进行修正包括：

获取所述多个推荐内容中具有所述第二标签的推荐内容的数量；

确定所述多个推荐内容中具有所述第二标签的推荐内容的数量与所述多个推荐内容的总数量的第一比例；以及

响应于确定所述第一比例小于第一预设比例，对所述推荐系统进行修正，使得所述第一比例不小于所述第一预设比例。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述每个推荐内容的标签，对所述推荐系统进行修正包括：

获取所述多个推荐内容中被所述目标用户点击的推荐内容的数量；

确定所述多个推荐内容中被所述目标用户点击的推荐内容的数量与所述多个推荐内容的总数量的第二比例；以及

响应于确定所述第二比例小于第二预设比例，基于所述被所述目标用户点击的推荐内容，对所述推荐系统进行修正。

5.根据权利要求2或4所述的方法，其中，基于所述每个推荐内容的标签，对所述推荐系统进行修正包括：

获取所述被所述目标用户点击的推荐内容中具有所述第二标签的推荐内容的数量；

确定所述被所述目标用户点击的推荐内容中具有所述第二标签的推荐内容的数量与所述具有所述第二标签的推荐内容的数量的第三比例；以及

响应于确定所述第三比例小于第三预设比例，对所述推荐系统进行修正，使得所述第三比例不小于所述第三预设比例。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述推荐系统待推荐给所述目标用户的推荐集是基于所述目标用户的历史行为数据确定。

7.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述预先构建的神经网络模型是使用XGboost算法进行训练得到的。

8.一种用于评估推荐系统的装置，包括：

第一获取模块，配置为获取所述推荐系统待推荐给目标用户的推荐集以及所述目标用户的属性信息，其中，所述推荐集包括待推荐给所述目标用户的多个推荐内容；

第二获取模块，配置为将所述目标用户的属性信息以及所述推荐集中的所述多个推荐内容输入预先构建的神经网络模型，得到所述多个推荐内容中每个推荐内容的标签；以及

修正模块，配置为基于所述每个推荐内容的标签，对所述推荐系统进行修正。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述推荐内容的标签包括第一标签和第二标签，

所述第一标签用于表征，对于所述目标用户，该推荐内容的推荐值大于预设阈值；

所述第二标签用于表征，对于所述目标用户，该推荐内容的推荐值不大于所述预设阈值。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述修正模块还包括：

用于获取所述多个推荐内容中具有所述第二标签的推荐内容的数量的单元；

用于确定所述多个推荐内容中具有所述第二标签的推荐内容的数量与所述多个推荐内容的总数量的第一比例的单元；以及

用于响应于确定所述第一比例小于第一预设比例，对所述推荐系统进行修正，使得所述第一比例不小于所述第一预设比例的单元。