内容推送模型的训练方法、装置、设备及存储介质与流程

本公开实施例涉及互联网，尤其涉及一种内容推送模型的训练方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、在推送场景下，目前的做法是通过内容推送神经网络预测用户对内容的点击率，然后基于点击率确定是否将内容推送至用户。这样方式的缺陷是：由于各种应用程序(application，app)均会向终端设备推送内容，使得大量的内容无法展开显示，经常处于被折叠的状态。这会导致很多本来用户感兴趣的推送内容因为没有被用户看到而被神经网络认为用户点击该物料的可能性较低，从而影响预估的准确性。

技术实现思路

1、本公开实施例提供一种内容推送模型的训练方法、装置、设备及存储介质，可以提高内容推送模型预测点击率的准确性。

2、第一方面，本公开实施例提供了一种内容推送模型的训练方法，包括：

3、获取目标内容的点击相关特征及展示相关特征；

4、将所述点击相关特征输入第一设定模型，输出所述目标内容的点击预测结果；其中，所述点击预测结果表征所述目标内容被点击的概率；

5、将所述展示相关特征输入第二设定模型，输出所述目标内容的展示预测结果；其中，所述展示预测结果表征所述目标内容被展示的概率；

6、基于所述点击预测结果和所述展示预测结果对所述第一设定模型和所述第二设定模型进行训练；

7、将训练后的所述第一设定模型确定为内容推送模型。

8、第二方面，本公开实施例还提供了一种内容推送模型的训练装置，包括：

9、获取模块，用于获取目标内容的点击相关特征及展示相关特征；

10、点击预测结果获取模块，用于将所述点击相关特征输入第一设定模型，输出所述目标内容的点击预测结果；其中，所述点击预测结果表征所述目标内容被点击的概率；

11、展示预测结果获取模块，用于将所述展示相关特征输入第二设定模型，输出所述目标内容的展示预测结果；其中，所述展示预测结果表征所述目标内容被展示的概率；

12、模型训练模块，用于基于所述点击预测结果和所述展示预测结果对所述第一设定模型和所述第二设定模型进行训练；

13、内容推送模型确定模块，用于将训练后的所述第一设定模型确定为内容推送模型。

14、第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

15、一个或多个处理器；

16、存储装置，用于存储一个或多个程序，

17、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本公开实施例所述的内容推送模型的训练方法。

18、第四方面，本公开实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本公开实施例所述的内容推送模型的训练方法。

19、本公开实施例公开了一种内容推送模型的训练方法、装置、设备及存储介质，获取目标内容的点击相关特征及展示相关特征；将点击相关特征输入第一设定模型，输出目标内容的点击预测结果；其中，点击预测结果表征目标内容被点击的概率；将展示相关特征输入第二设定模型，输出目标内容的展示预测结果；其中，展示预测结果表征目标内容被展示的概率；基于点击预测结果和展示预测结果对第一设定模型和第二设定模型进行训练；将训练后的第一设定模型确定为内容推送模型。本公开实施例提供的内容推送模型的训练方法，在训练内容推送模型时，考虑了目标内容是否被展示的因素，可以在一定程度上消除内容是否可见对模型预测精度的影响，从而提高内容推送模型预测点击率的准确性。

技术特征：

1.一种内容推送模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点击相关特征包括如下至少一项：对象特征、内容主题特征、内容文案特征及时间上下文特征；所述展示相关特征包括如下至少一项：对象标识、内容展示时差特征、设备特征及内容文案特征；其中，所述内容展示时差表征所述目标内容从第一展示形式切换至第二展示形式之间的时间差。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述点击预测结果和所述展示预测结果对所述第一设定模型和所述第二设定模型进行训练，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述目标点击结果对所述第一设定模型和所述第二设定模型进行训练，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将训练后的所述第一设定模型确定为内容推送模型之后，还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述点击预测结果对所述待推送内容进行推送，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一设定模型和所述第二设定模型均包括全连接层、激活层及归一化层。

8.一种内容推送模型的训练装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一所述的内容推送模型的训练方法。

技术总结
本公开实施例提供了一种内容推送模型的训练方法、装置、设备及存储介质。获取目标内容的点击相关特征及展示相关特征；将所述点击相关特征输入第一设定模型，输出所述目标内容的点击预测结果；将所述展示相关特征输入第二设定模型，输出所述目标内容的展示预测结果；基于所述点击预测结果和所述展示预测结果对所述第一设定模型和所述第二设定模型进行训练；将训练后的所述第一设定模型确定为内容推送模型。本公开实施例提供的内容推送模型的训练方法，在训练内容推送模型时，考虑了目标内容是否被展示的因素，可以在一定程度上消除内容是否可见对模型预测精度的影响，从而提高内容推送模型预测点击率的准确性。

技术研发人员：沈定国
受保护的技术使用者：抖音视界有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13