[发明专利]排序模型的训练、排序方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种排序模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取初始样本集合，所述初始样本集合中的初始样本包括初始关键词、初始视频以及所述初始关键词和所述初始视频之间的关联关系标注；

根据所述初始样本集合中初始关键词的访问量信息以及初始关键词和初始视频的展示次数信息，确定消费特征退化的初始关键词和初始视频，分别作为退化关键词和退化视频；

获取所述退化关键词对应的搜索行为，获取所述搜索行为一段时间内的搜索行为所使用的关键词，确定所述关键词与所述退化关键词的相似度，并将相似度大于或等于关键词相似度阈值的关键词确定为所述退化关键词的相似关键词，并获取所述相似关键词关联的视频，确定所述视频与所述退化视频的相似度，将相似度大于或等于视频相似度阈值的视频确定为所述退化视频的相似视频；

将所述相似关键词替换所述初始样本集合中的退化关键词，并将所述相似视频替换所述初始样本集合中的退化视频，得到目标样本集合，所述目标样本集合中的目标样本包括目标关键词、目标视频以及所述目标关键词和目标视频之间的关联关系标注；

根据所述目标样本集合，对排序模型进行训练，使得排序模型学习所述目标关键词和目标视频之间的关联关系，得到训练完成的排序模型，所述训练完成的排序模型用于分别确定检索关键词和召回的多个视频之间的关联关系概率，所述关联关系概率用于作为对所述多个视频进行排序的依据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初始样本集合中初始关键词的访问量信息以及初始关键词和初始视频的展示次数信息，确定消费特征退化的初始关键词和初始视频，分别作为退化关键词和退化视频，包括：

根据所述初始样本集合中初始关键词的访问量信息，确定消费特征退化的初始关键词，将消费特征退化的初始关键词作为第一退化关键词；

根据所述初始样本集合中初始关键词和初始视频的展示次数信息，确定消费特征退化的初始关键词和初始视频，作为具有关联关系的第二退化关键词和退化视频；

获取所述退化关键词对应的搜索行为，获取所述搜索行为一段时间内的搜索行为所使用的关键词，确定所述关键词与所述退化关键词的相似度，并将相似度大于或等于关键词相似度阈值的关键词确定为所述退化关键词的相似关键词，并获取所述相似关键词关联的视频，确定所述视频与所述退化视频的相似度，将相似度大于或等于视频相似度阈值的视频确定为所述退化视频的相似视频，包括：

根据所述第一退化关键词对应的第一搜索行为，确定所述第一退化关键词的相似关键词，作为第一相似关键词；

根据所述第二退化关键词对应的第二搜索行为，确定所述第二退化关键词对应的相似关键词，作为第二相似关键词，并从所述第二相似关键词关联的视频中确定所述退化视频的相似视频，得到具有关联关系的第二相似关键词和相似视频；

将所述相似关键词替换所述初始样本集合中的退化关键词，并将所述相似视频替换所述初始样本集合中的退化视频，得到目标样本集合，包括：

将所述第一相似关键词替换所述初始样本集合中的第一退化关键词，并将所述具有关联关系的第二相似关键词和相似视频替换所述初始样本集合中具有关联关系的第二退化关键词和退化视频，得到目标样本集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述初始样本集合中初始关键词的访问量信息，确定消费特征退化的初始关键词，将消费特征退化的初始关键词作为第一退化关键词，包括：

获取所述初始样本集合中初始关键词在当前统计周期内的访问量，作为当前访问量，并获取所述初始关键词在第一预设时间前历史统计周期内的访问量，作为历史访问量；

若所述当前访问量小于所述历史访问量，且所述当前访问量满足预设访问量条件，则确定所述初始关键词为第一退化关键词。