构建索引的方法及召回物品的方法与流程

本公开涉及互联网，尤其是一种构建索引的方法及召回物品的方法。

背景技术：

1、推荐系统可以主动向用户推荐定制化的物品。主动推荐定制化的物品一方面可以帮助用户节省浏览时间，提升用户体验；另一方面还可以提高被推荐物品的曝光率，使被推荐的物品更容易获得用户的关注。

2、相关技术中，在进行物品推荐时，直接将物品曝光，然后对部分已被曝光的物品进行召回，根据物品的实际曝光量进行过滤，最后在过滤后的物品中选取至少部分物品作为被推荐物品。

技术实现思路

1、相关技术中，会先进行物品的召回，然后进行物品的过滤。而由于召回的物品数量是有限制的，被召回的物品中有部分物品会被过滤掉不推荐给用户，这部分物品会占用召回的配额。并且，物品的曝光相关的动态特征由数据库进行记录，相关技术中若想获取满足召回条件的物品，需要频繁访问数据库，在每次召回时均需获取每个物品的动态数据并逐一判断该物品是否符合召回条件，上述方式容易造成数据库的记录功能故障，导致动态数据出现错误，降低召回物品的精确度，进而影响推荐系统的服务性能。

2、为了解决上述问题，本公开实施例提供了如下技术方案。

3、根据本公开实施例的一方面，提供一种构建索引的方法，包括：获取物品的特征数据，所述特征数据包括所述物品的静态特征和与所述物品的曝光相关的动态特征；根据所述特征数据构建所述物品对应的倒排索引，以便所述物品在满足召回条件的情况下通过所述倒排索引被召回。

4、在一些实施例中，所述动态特征包括所述物品的服务端曝光量，所述方法还包括：在所述服务端曝光量达到至少一个预设阈值的情况下，从数据库重新获取所述动态特征。

5、在一些实施例中，所述至少一个预设阈值包括递增的多个预设阈值，所述多个预设阈值包括多组阈值，每组阈值包括相邻的两个预设阈值，所述多组阈值包括第一组阈值和第二组阈值，所述第一组阈值中的前一个预设阈值小于所述第二组阈值中的前一个预设阈值，所述第一组阈值的差值的绝对值小于所述第二组阈值的差值的绝对值。

6、在一些实施例中，所述多组阈值中每相邻的两组阈值中前一组阈值的差值的绝对值均小于后一组阈值的差值的绝对值。

7、在一些实施例中，所述多组阈值还包括第三组阈值，所述第二组阈值中的前一个预设阈值小于所述第三组阈值中的前一个预设阈值，所述第二组阈值的差值的绝对值与所述第一组阈值的差值的绝对值之差小于所述第三组阈值的差值的绝对值与所述第二组阈值的差值的绝对值之差。

8、在一些实施例中，所述多组阈值中每连续的三组阈值中的中间一组阈值的差值的绝对值与前一组阈值的差值的绝对值之差均小于后一组阈值的差值的绝对值与中间一组阈值的差值的绝对值之差。

9、在一些实施例中，所述从数据库重新获取所述动态特征包括：接收所述服务端曝光量达到所述至少一个预设阈值的指示消息；响应于所述指示消息，从所述数据库重新获取所述动态特征。

10、在一些实施例中，所述从所述数据库获取所述动态特征包括：从所述数据库中获取当前时刻所述物品的所述动态特征的快照；根据所述快照获取所述动态特征。

11、在一些实施例中，所述动态特征包括所述物品的服务端曝光量、客户端曝光量和互动量中的至少一个。

12、在一些实施例中，所述互动量包括所述物品的点击量、点赞量、评论量和转发量中的至少一个。

13、在一些实施例中，所述方法还包括：从用户中间件获取与用户行为相关的用户数据；根据所述用户数据获取与所述物品的曝光相关的所述动态特征；将所述动态特征存入数据库，其中，所述获取物品的特征数据包括：从所述数据库获取所述动态特征。

14、在一些实施例中，所述根据所述特征数据构建所述物品对应的倒排索引包括：将所述特征数据写入搜索引擎，以在所述搜索引擎中构建所述倒排索引。

15、在一些实施例中，所述方法还包括：在所述静态特征改变的情况下，从物品中间件重新获取所述静态特征。

16、在一些实施例中，所述物品的静态特征包括所述物品的编号以及名称、类别和标签中的至少一个。

17、根据本公开实施例的另一方面，提供一种召回物品的方法，包括：查找满足召回条件的至少一个倒排索引，其中，所述至少一个倒排索引中的每一个倒排索引是根据上述任意一个实施例所述的构建索引的方法构建的；根据所述至少一个倒排索引确定对应的至少一个物品；召回所述至少一个物品。

18、根据本公开实施例的还一方面，提供一种推荐物品的方法，包括：从多个物品中确定至少一个待推荐物品，其中，所述多个物品是根据上述任意一个实施例所述的召回物品的方法召回的；将所述至少一个待推荐物品推荐给用户。

19、根据本公开实施例的还一方面，提供一种构建索引的装置，包括：获取模块，被配置为获取物品的特征数据，所述特征数据包括所述物品的静态特征和与所述物品的曝光相关的动态特征；构建模块，被配置为根据所述特征数据构建所述物品对应的倒排索引，以便所述物品在满足召回条件的情况下通过所述倒排索引被召回。

20、根据本公开实施例的还一方面，提供一种召回物品的装置，包括：查找模块，被配置为查找满足召回条件的至少一个倒排索引，其中，所述至少一个倒排索引中的每一个倒排索引是根据上述任意一个实施例所述的构建索引的方法构建的；确定模块，被配置为根据所述至少一个倒排索引确定对应的至少一个物品；召回模块，被配置为召回所述至少一个物品。

21、根据本公开实施例的还一方面，提供一种推荐物品的装置，包括：确定模块，被配置为从多个物品中确定至少一个待推荐物品，所述多个物品是根据上述任意一个实施例所述的召回物品的方法召回的；推荐模块，被配置为将所述至少一个待推荐物品推荐给用户。

22、根据本公开实施例的还一方面，提供一种构建索引的装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行上述任意一个实施例所述的构建索引的方法。

23、根据本公开实施例的还一方面，提供一种召回物品的装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行上述任意一个实施例所述的召回物品的方法。

24、根据本公开实施例的还一方面，提供一种推荐物品的装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行上述任意一个实施例所述的推荐物品的方法。

25、根据本公开实施例的还一方面，提供一种推荐物品的系统，包括：上述任意一个实施例所述的构建索引的装置、召回物品的装置和推荐物品的装置中的至少一个。

26、根据本公开实施例的还一方面，提供一种计算机可读存储介质，包括计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任意一个实施例所述的方法。

27、根据本公开实施例的还一方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例所述的方法。

28、本公开实施例中，根据物品的静态特征和与物品的曝光相关的动态特征构建物品对应的倒排索引。在召回物品时，按照上述方式构建的倒排索引可以根据曝光相关的动态特征快速检索到满足召回条件的物品，而不需要遍历每个物品的动态特征再逐一判断该物品是否符合召回条件，有助于提高物品的召回效率。并且，通过倒排索引召回的物品已经满足召回条件，后续无需进行过滤，避免了召回配额的浪费。此外，直接根据倒排索引召回物品可以避免对数据库的频繁访问，可以降低数据库的故障概率，有助于提高物品召回的精确度。

29、下面通过附图和实施例，对本公开的技术方案做进一步的详细描述。