CN113177174B - 特征构建方法、内容显示方法及相关装置 - Google Patents
特征构建方法、内容显示方法及相关装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113177174B CN113177174B CN202110558744.5A CN202110558744A CN113177174B CN 113177174 B CN113177174 B CN 113177174B CN 202110558744 A CN202110558744 A CN 202110558744A CN 113177174 B CN113177174 B CN 113177174B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- content
- conversion data
- target
- same
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 234
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 70
- 238000013475 authorization Methods 0.000 claims description 40
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 14
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 14
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims description 5
- 239000002699 waste material Substances 0.000 abstract description 11
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 38
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/957—Browsing optimisation, e.g. caching or content distillation
- G06F16/9574—Browsing optimisation, e.g. caching or content distillation of access to content, e.g. by caching
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
本公开涉及一种特征构建方法、内容显示方法及相关装置，以结合非归因转化数据构建目标用户特征和目标内容特征，提升数据利用率，减少内容显示资源的浪费。其中，特征构建方法包括：获取目标内容对应的用户转化数据，所述用户转化数据包括非归因转化数据；对所述用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据；根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，并根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征；所述目标用户特征和所述目标内容特征用于训练内容显示模型，所述内容显示模型用于确定向目标用户显示的内容。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，具体地，涉及一种特征构建方法、内容显示方法及相关装置。
背景技术
归因转化数据为在内容平台展示内容，并将用户产生订阅、下载等行为归因到该内容平台的数据。相关技术通常是根据归因转化数据分析用户行为。但随着各种内容平台和应用程序的层出不穷，用户产生订阅、下载等行为的原因也变得复杂。如果仅通过归因转化数据进行分析，无法较好的还原用户行为轨迹，从而影响后续向用户显示对应的内容，造成内容显示资源的浪费。
发明内容
提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
第一方面，本公开提供一种特征构建方法，所述方法包括：
获取目标内容对应的用户转化数据，所述用户转化数据包括非归因转化数据，所述非归因转化数据为在第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到第二内容平台的用户数据，所述第二内容平台展示有与所述目标内容相关的内容；
对所述用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据；
根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，并根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征；
所述目标用户特征和所述目标内容特征用于训练内容显示模型，所述内容显示模型用于确定向目标用户显示的内容。
第二方面，本公开提供一种内容显示方法，所述方法包括：
获取待显示内容的内容信息；
将所述待显示内容的内容信息输入内容显示模型，以确定目标用户，所述内容显示模型是根据第一方面所述方法构建的目标用户特征和目标内容特征训练得到的；
向所述目标用户显示所述待显示内容。
第三方面，本公开提供一种特征构建装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取目标内容对应的用户转化数据，所述用户转化数据包括非归因转化数据，所述非归因转化数据为在第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到第二内容平台的用户数据，所述第二内容平台展示有与所述目标内容相关的内容；
数据分类模块，用于对所述用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据；
特征构建模块，用于根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，并根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征；
所述目标用户特征和目标内容特征用于训练内容显示模型，所述内容显示模型用于确定向目标用户显示的内容。
第四方面，本公开提供一种内容显示装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取待显示内容的内容信息；
确定模块，用于将所述待显示内容的内容信息输入内容显示模型，以确定目标用户，所述内容显示模型是根据第一方面所述方法构建的目标用户特征和目标内容特征训练得到的；
显示模块，用于向所述目标用户显示所述待显示内容。
第五方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现第一方面或第二方面中所述方法的步骤。
第六方面，本公开提供一种电子设备，包括：
存储装置，其上存储有计算机程序；
处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现第一方面或第二方面中所述方法的步骤。
通过上述技术方案，可以结合非归因转化数据构建目标用户特征和目标内容特征，并将该目标用户特征和目标内容特征用于训练内容显示模型，以通过更丰富的数据训练内容显示模型，不仅可以提升内容显示模型的结果准确性，减少内容显示资源的浪费，还可以提升非归因转化数据的数据利用率。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中：
图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种特征构建方法的流程图；
图2是根据本公开一示例性实施例示出的一种内容显示方法的流程图；
图3是根据本公开一示例性实施例示出的一种特征构建装置的框图；
图4是根据本公开一示例性实施例示出的一种内容显示装置的框图；
图5是根据本公开一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。另外需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
归因转化数据为在内容平台展示内容，并将用户产生购买、订阅、下载等行为归因到该内容平台的数据。非归因转化数据为在内容平台展示内容，并将用户产生订阅、下载等行为归因到其他内容平台的数据。相关技术通常是根据归因转化数据分析用户行为。但随着各种内容平台和应用程序的层出不穷，用户产生订阅、下载等行为的原因也变得复杂。如果仅通过归因转化数据进行分析，无法较好的还原用户行为轨迹，从而影响后续向用户显示对应的内容，造成内容显示资源的浪费。
发明人通过大量数据分析发现，相较于归因转化数据，非归因转化数据在用户激活行为、用户下载行为等方面有明显提升。
因此，本公开提供一种特征构建方法，以结合非归因转化数据构建目标用户特征和目标内容特征，并将该目标用户特征和目标内容特征用于训练内容显示模型，以通过更丰富的数据训练内容显示模型，不仅可以提升内容显示模型的结果准确性，减少内容显示资源的浪费，还可以提升非归因转化数据的数据利用率，在广告内容场景下还可以提升用户转化率。其中，用户转化率可以理解为用户点击广告到成为有效激活用户或者注册用户的转化率。
首先应当理解的是，本公开中用户转化数据的获取，可以是先向用户显示数据获取的授权界面，比如显示询问用户是否同意上传自身对应的用户数据的提示弹框等。当用户在该授权界面进行数据获取的授权后，即用户同意获取自身对应的用户数据后，则可以获取该用户对应的用户转化数据进行特征构建。也即是说，本公开中的用户转化数据是在用户授权同意的情况下获取的。
图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种特征构建方法的流程图。参照图1，该特征构建方法包括：
步骤101，获取目标内容对应的用户转化数据，该用户转化数据包括非归因转化数据。该非归因转化数据为在第一内容平台展示有目标内容的情况下，当用户对目标内容产生操作行为时，将操作行为归因到第二内容平台的用户数据，该第二内容平台展示有与目标内容相关的内容。
步骤102，对用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的用户转化数据和同一内容对应的用户转化数据。
步骤103，根据同一用户关联的用户转化数据，构建目标用户特征，并根据同一内容对应的用户转化数据，构建目标内容特征，目标用户特征和目标内容特征用于训练内容显示模型，内容显示模型用于确定向目标用户显示的内容。
前文已有说明，本公开的用户转化数据是在用户授权同意的情况下获取的。因此，在可能的方式中，在步骤101之前可以先显示数据获取的授权界面，该授权界面用于提示用户是否允许获取自身对应的用户数据。相应地，步骤101可以是：响应于用户在授权界面中的授权操作，获取目标内容对应的用户转化数据，该授权操作是用户触发的、允许获取自身对应的用户数据的操作。
比如，向用户显示询问用户是否同意内容平台获取自身对应的用户数据的提示弹框，该提示弹框可以包括显示为“同意”和“不同意”的控件。若用户通过点击、长按等操作选择了显示为“同意”的控件，则表明用户同意内容平台获取自身对应的用户数据，从而内容平台可以获取该用户对应的用户转化数据进行特征构建。
示例地，用户转化数据可以是用于表征产生了订阅、下载等操作行为的用户数据。在可能的方式中，可以获取不同时间长度的用户转化数据进行后续的特征构建，比如可以分别获取过去1天、7天和30天的用户转化数据进行后续的特征构建。
本公开实施例中，用户转化数据可以包括非归因转化数据。该非归因转化数据为归因到其他内容平台的用户数据，因此本内容平台获取非归因转化数据较困难，无法直接从本内容平台获取到非归因转化数据。示例地，可以在用户授权的情况下，从第三方数据平台获取目标内容对应的非归因数据，该第三方数据平台用于收集目标内容对应的非归因转化数据。
应当理解的是，从第三方数据平台获取的非归因转化数据较杂乱，为了便于后续特征构建，可以先对用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的用户转化数据和同一内容对应的用户转化数据。示例地，可以通过用户转化数据包括的用户设备信息确定同一用户关联的用户转化数据，同时通过用户转化数据包括的内容标识信息确定同一内容对应的用户转化数据。
在可能的方式中，用户转化数据还可以包括归因转化数据，该归因转化数据为在第一内容平台展示有目标内容的情况下，当用户对目标内容产生操作行为时，将操作行为归因到第一内容平台的用户数据，还可以先将同一用户关联的归因转化数据与非归因转化数据进行关联，以得到目标用户转化数据，然后对目标用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的用户转化数据和同一内容对应的用户转化数据。
示例地，可以在用户授权的情况下，从第一内容平台获取目标内容对应的归因转化数据，然后结合目标内容对应的非归因转化数据共同构建特征。其中，上文已有说明，从第三数据平台获取的非归因转化数据较杂乱，因此为了便于后续特征构建，可以先将同一用户对应的非归因转化数据与归因转化数据进行关联，以归类同一用户对应的非归因转化数据和归因转化数据，得到目标用户转化数据。
在可能的方式中，考虑到同一用户使用的用户设备信息通常是相同的，因此可以通过用户设备信息将同一用户对应的非归因转化数据与归因转化数据进行关联，以得到目标用户转化数据。当然，在其他可能的方式中，也可以通过其他用户信息将同一用户对应的非归因转化数据与归因转化数据进行关联，以得到目标用户转化数据，本公开实施例对此不作限定。
通过上述关联处理后，可以将同一用户对应的非归因转化数据和归因转化数据进行关联，但是关联后的数据中还可能存在同一用户对应多个数据，因此为了便于后续特征构建，还可以进一步对目标用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的用户转化数据和同一内容对应的用户转化数据。比如，可以通过用户设备信息对目标用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的用户转化数据，同时可以通过内容标识信息对目标用户转化数据进行分类，以得到同一内容对应的用户转化数据。
由此，在用户授权的情况下，可以结合归因转化数据和非归因转化数据进行后续的特征构建，相较于仅通过归因转化数据进行特征构建的方式，可以得到更丰富的特征，从而通过更丰富的数据训练内容显示模型，提升内容显示模型的结果准确性，减少内容显示资源的浪费，在广告场景下还可以提升用户转化率。
在得到同一用户关联的用户转化数据和同一内容对应的用户转化数据之后，可以根据同一用户关联的用户转化数据，构建目标用户特征，并根据同一内容对应的用户转化数据，构建目标内容特征。
在可能的方式中，根据同一用户关联的用户转化数据，构建目标用户特征，可以是：根据同一用户关联的非归因转化数据，构建以下至少一种目标用户特征：列表类用户特征、数值类用户特征和新近程度特征。
示例地，列表类用户特征可以用于表征同一用户在产生操作行为之前访问过的内容平台特征或内容特征，数值类用户特征可以用于表征同一用户产生的操作行为的数量特征，新近程度特征可以用于表征最近一次的操作行为的产生时间与当前时间之间的时间间隔特征。
示例地，表2示出了根据同一用户关联的非归因转化数据构建的可能的目标用户特征，包括列表类用户特征、数值类用户特征和新近程度特征。
表2
应当理解的是，表2所示的目标用户特征仅作示意，在本公开具体实施时，可以根据实际需求构建更多的目标用户特征。
例如，在用户授权的情况下，若用户购买了物品A，则通过对非归因转化数据构建列表类用户特征，可以确定用户在购买物品A之前访问过哪些内容平台，或者浏览过哪些物品信息，即可以确定用户对哪些内容感兴趣。通过对非归因转化数据构建数值类用户特征，可以确定用户购买的物品A的数量，即可以确定用户对物品A的感兴趣程度。通过对非归因转化数据构建新近程度特征，可以确定用户本次购买物品A的时间与上一次购买物品A的时间间隔，即可以确定用户最近对哪些内容感兴趣。由此，在用户授权的情况下，通过构建不同类型的用户特征，可以较好还原用户购买物品A的行为轨迹，从而后续可以更准确的向用户显示对应的内容，减少内容显示资源的浪费。
在可能的方式中，根据同一内容对应的用户转化数据，构建目标内容特征可以是：根据同一内容对应的非归因转化数据，构建以下目标内容特征：列表类内容特征和/或数值类内容特征。其中，列表类内容特征用于表征针对同一内容产生业务操作行为的用户特征，数值类内容特征用于表征同一内容对应的操作行为的数量特征。
示例地，表3示出了根据同一内容对应的非归因转化数据构建的可能的目标内容特征，包括列表类内容特征和数值类内容特征。
表3
应当理解的是，表3所示的目标内容特征仅作示意，在本公开具体实施时，可以根据实际需求构建更多的目标内容特征。
通过上述方式，在用户授权的情况下，可以根据非归因转化数据中的内容侧数据构建目标内容特征，从而构建不同类型的内容特征，更好地还原用户针对目标内容的行为轨迹，从而可以更准确地向用户显示对应的内容，减少内容显示资源的浪费。
在可能的方式中，根据同一用户关联的用户转化数据，构建目标用户特征还可以是：根据同一用户关联的非归因转化数据，确定同一用户产生过操作行为的多个内容数据，并根据多个内容数据，确定该用户对应的共现内容特征，以得到目标用户特征。同样地，根据同一内容对应的用户转化数据，构建目标内容特征还可以是：根据同一内容对应的非归因转化数据，确定对同一内容产生过操作行为的多个用户标识数据，并根据多个用户标识数据，确定该内容对应的共现用户特征，以得到目标内容特征。
例如，在用户授权的情况下，获取到某一用户对内容平台上的广告1和广告2产生过点击行为，则可以根据广告1和广告2对应的内容数据确定该用户对应的共现内容特征，比如先从广告1和广告2对应的内容数据中提取内容信息特征，然后将广告1和广告2的内容信息特征的总和作为共现内容特征，或者将广告1和广告2的相同内容信息特征作为共现内容特征等，以得到该用户对应的目标用户特征。或者，在用户授权的情况下，获取到第一用户和第二用户均点击过广告3，则可以根据第一用户和第二用户的用户标识数据确定广告3对应的共现用户特征，比如先从第一用户和第二用户的用户标识数据中提取用户信息特征，然后将第一用户和第二用户的用户信息特征的总和作为共现用户特征，或者将第一用户和第二用户的相同用户信息特征作为共现用户特征等，以得到广告3对应的目标内容特征。
通过上述方式，在用户授权的情况下，可以根据非归因转化数据中同一用户产生过操作行为的多个内容数据和同一内容关联的多个用户标识数据构建共现特征，以从多用户或多内容的维度构建用于训练内容显示模型的特征，提升内容显示模型的结果准确性，从而更准确地向用户显示对应的内容，减少内容显示资源的浪费，并进一步提升非归因转化数据的数据利用率，在广告内容场景下还可以提升用户转化率。
基于同一发明构思，本公开还提供一种内容显示方法，包括：
步骤201，获取待显示内容的内容信息；
步骤202，将待显示内容的内容信息输入内容显示模型，以确定目标用户，该内容显示模型是根据本公开提供的任一特征构建方法构建的目标用户特征和目标内容特征训练得到的；
步骤203，向目标用户显示待显示内容。
示例地，内容信息用于表征内容页面的文字、图片等基本内容，在确定目标内容的情况下，可以获取该目标内容的内容信息，然后将该内容信息输入预训练的内容显示模型中，以得到待显示该目标内容的目标用户。
应当理解的是，相关技术中，在初始化内容显示模型参数后，通常是将归因转化数据中内容的内容信息特征输入内容显示模型进行预估，得到预估用户，再将该预估用户与归因转化数据中该内容关联的用户做比较计算损失函数。然后根据该损失函数的计算结果进行反向传播，以更新模型参数。并且，会重复执行将归因转换数据中的内容信息特征输入模型进行预估，得到预估用户、将该预估用户与归因转化数据中该内容关联的用户做比较计算损失函数、以及根据该损失函数的计算结果进行反向传播，以更新模型参数的过程，直到损失函数不再有显著的降低。之后，在模型应用阶段，可以向模型输入目标内容的内容信息，得到待显示目标内容的目标用户。
但是，前文已有说明，此种方式仅通过归因转化数据进行分析，无法较好的还原用户行为轨迹，从而影响最终确定的目标用户的准确性，无法较好的实现目标内容的推送显示，造成内容显示资源的浪费。
因此，本公开提出一种新的内容显示方式，可以在用户授权的情况下，结合非归因转化数据构建目标用户特征和目标内容特征，并将该目标用户特征和目标内容特征用于训练内容显示模型，以通过更丰富的数据训练内容显示模型，不仅可以提升内容显示模型的结果准确性，减少内容显示资源的浪费，还可以提升非归因转化数据的数据利用率，在广告内容场景下还可以提升用户转化率。其中，目标用户特征和目标内容特征的相关内容已在上文进行说明，这里不再赘述。具体地，经测试，相较于仅通过归因转化数据训练的内容显示模型，本公开实施例中结合非归因转化数据训练的内容显示模型的AUC(area under thecurve)可以提升0.2％，在广告内容场景下，可以更准确的向用户推送广告，从而提升用户转化率。
基于同一发明构思，本公开还提供一种特征构建装置，该装置可以通过软件、硬件或者两者结合的方式成为电子设备的部分或全部。参照图3，该特征构建装置300，包括：
数据获取模块301，用于获取目标内容对应的用户转化数据，所述用户转化数据包括非归因转化数据，所述非归因转化数据为在第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到第二内容平台的用户数据，所述第二内容平台展示有与所述目标内容相关的内容；
数据分类模块302，用于对所述用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据；
特征构建模块303，用于根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，并根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征；
所述目标用户特征和目标内容特征用于训练内容显示模型，所述内容显示模型用于确定向目标用户显示的内容。
可选地，所述装置300还包括：
显示模块，用于在获取目标内容对应的用户转化数据之前，显示数据获取的授权界面，所述授权界面用于提示用户是否允许获取自身对应的用户数据；
所述数据获取模块用于响应于用户在所述授权界面中的授权操作，获取目标内容对应的用户转化数据，所述授权操作是用户触发的、允许获取自身对应的用户数据的操作。
可选地，所述特征构建模块303用于：
根据同一用户关联的所述非归因转化数据，构建以下至少一种目标用户特征：列表类用户特征、数值类用户特征和新近程度特征。
可选地，所述特征构建模块303用于：
根据同一内容对应的所述非归因转化数据，构建以下目标内容特征：列表类内容特征和/或数值类内容特征，其中，所述列表类内容特征用于表征针对同一内容产生业务操作行为的用户特征，所述数值类内容特征用于表征同一内容对应的所述操作行为的数量特征。
可选地，所述特征构建模块303用于：
根据同一用户关联的所述非归因转化数据，确定同一用户产生过所述操作行为的多个内容数据，并根据所述多个内容数据，确定所述用户对应的共现内容特征，以得到所述目标用户特征；
根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征，包括：
根据同一内容对应的所述非归因转化数据，确定对同一内容产生过所述操作行为的多个用户标识数据，并根据所述多个用户标识数据，确定所述内容对应的共现用户特征，以得到所述目标内容特征。
可选地，所述用户转化数据还包括归因转化数据，所述归因转化数据为在所述第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到所述第一内容平台的用户数据，所述装置300还包括：
关联模块，用于将同一用户对应的所述归因转化数据与所述非归因转化数据进行关联，以得到目标用户转化数据；
所述数据分类模块302用于：
对所述目标用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据。
基于同一发明构思，本公开还提供一种内容显示装置，该装置可以通过软件、硬件或者两者结合的方式成为电子设备的部分或全部。参照图4，该内容显示装置400，包括：
获取模块401，用于获取待显示内容的内容信息；
确定模块402，用于将所述待显示内容的内容信息输入内容显示模型，以确定目标用户，所述内容显示模型是根据第一方面所述方法构建的目标用户特征和目标内容特征训练得到的；
显示模块403，用于向所述目标用户显示给所述待显示内容。
应当理解的是，在可能的方式中，电子设备可以包括如图3所示的特征构建装置和如图4所示的内容显示装置。其中，通过特征构建装置可以构建目标用户特征和目标内容特征，用于内容显示装置中内容显示模型的训练。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
基于同一发明构思，本公开还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现上述任一特征构建方法或上述任一内容显示方法的步骤。
基于同一发明构思，本公开还提供一种电子设备，包括：
存储装置，其上存储有计算机程序；
处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现上述任一特征构建方法或上述任一内容显示方法的步骤。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备500的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，可以利用诸如HTTP(HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取目标内容对应的用户转化数据，所述用户转化数据包括非归因转化数据，所述非归因转化数据为在第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到第二内容平台的用户数据，所述第二内容平台展示有与所述目标内容相关的内容；对所述用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据；根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，并根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征；所述目标用户特征和所述目标内容特征用于训练内容显示模型，所述内容显示模型用于确定向目标用户显示的内容。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上***(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
根据本公开的一个或多个实施例，示例1提供了一种特征构建方法，所述方法包括：
获取目标内容对应的用户转化数据，所述用户转化数据包括非归因转化数据，所述非归因转化数据为在第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到第二内容平台的用户数据，所述第二内容平台展示有与所述目标内容相关的内容；
对所述用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据；
根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，并根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征；
所述目标用户特征和所述目标内容特征用于训练内容显示模型，所述内容显示模型用于确定向目标用户显示的内容。
根据本公开的一个或多个实施例，示例2提供了示例1的方法，在获取目标内容对应的用户转化数据之前，所述方法还包括：
显示数据获取的授权界面，所述授权界面用于提示用户是否允许获取自身对应的用户数据；
所述获取目标内容对应的用户转化数据，包括：
响应于用户在所述授权界面中的授权操作，获取目标内容对应的用户转化数据，所述授权操作是用户触发的、允许获取自身对应的用户数据的操作。
根据本公开的一个或多个实施例，示例3提供了示例1的方法，根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，包括：
根据同一用户关联的所述非归因转化数据，构建以下至少一种目标用户特征：列表类用户特征、数值类用户特征和新近程度特征。
根据本公开的一个或多个实施例，示例4提供了示例1-3任一项的方法，根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征，包括：
根据同一内容对应的所述非归因转化数据，构建以下目标内容特征：列表类内容特征和/或数值类内容特征，其中，所述列表类内容特征用于表征针对同一内容产生业务操作行为的用户特征，所述数值类内容特征用于表征同一内容对应的所述操作行为的数量特征。
根据本公开的一个或多个实施例，示例5提供了示例1-3任一项的方法，根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，包括：
根据同一用户关联的所述非归因转化数据，确定同一用户产生过所述操作行为的多个内容数据，并根据所述多个内容数据，确定所述用户对应的共现内容特征，以得到所述目标用户特征；
根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征，包括：
根据同一内容对应的所述非归因转化数据，确定对同一内容产生过所述操作行为的多个用户标识数据，并根据所述多个用户标识数据，确定所述内容对应的共现用户特征，以得到所述目标内容特征。
根据本公开的一个或多个实施例，示例6提供了示例1-3任一项的方法，所述用户转化数据还包括归因转化数据，所述归因转化数据为在所述第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到所述第一内容平台的用户数据，所述方法还包括：
将同一用户对应的所述归因转化数据与所述非归因转化数据进行关联，以得到目标用户转化数据；
对所述用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据，包括：
对所述目标用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据。
根据本公开的一个或多个实施例，示例7提供了一种内容显示方法，所述方法包括：
获取待显示内容的内容信息；
将所述待显示内容的内容信息输入内容显示模型，以确定目标用户，所述内容显示模型是根据示例1所述方法构建的目标用户特征和目标内容特征训练得到的；
向所述目标用户显示所述待显示内容。
根据本公开的一个或多个实施例，示例8提供了一种特征构建装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取目标内容对应的用户转化数据，所述用户转化数据包括非归因转化数据，所述非归因转化数据为在第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到第二内容平台的用户数据，所述第二内容平台展示有与所述目标内容相关的内容；
数据分类模块，用于对所述用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据；
特征构建模块，用于根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，并根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征；
所述目标用户特征和目标内容特征用于训练内容显示模型，所述内容显示模型用于确定向目标用户显示的内容。
根据本公开的一个或多个实施例，示例9提供了示例8的装置，所述装置还包括：
显示模块，用于在获取目标内容对应的用户转化数据之前，显示数据获取的授权界面，所述授权界面用于提示用户是否允许获取自身对应的用户数据；
所述数据获取模块用于响应于用户在所述授权界面中的授权操作，获取目标内容对应的用户转化数据，所述授权操作是用户触发的、允许获取自身对应的用户数据的操作。
根据本公开的一个或多个实施例，示例10提供了示例8的装置，所述特征构建模块用于：
根据同一用户关联的所述非归因转化数据，构建以下至少一种目标用户特征：列表类用户特征、数值类用户特征和新近程度特征。
根据本公开的一个或多个实施例，示例11提供了示例8-10任一项的装置，，所述特征构建模块用于：
根据同一内容对应的所述非归因转化数据，构建以下目标内容特征：列表类内容特征和/或数值类内容特征，其中，所述列表类内容特征用于表征针对同一内容产生业务操作行为的用户特征，所述数值类内容特征用于表征同一内容对应的所述操作行为的数量特征。
根据本公开的一个或多个实施例，示例12提供了示例8-10任一项的装置，所述特征构建模块用于：
根据同一用户关联的所述非归因转化数据，确定同一用户产生过所述操作行为的多个内容数据，并根据所述多个内容数据，确定所述用户对应的共现内容特征，以得到所述目标用户特征；
根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征，包括：
根据同一内容对应的所述非归因转化数据，确定对同一内容产生过所述操作行为的多个用户标识数据，并根据所述多个用户标识数据，确定所述内容对应的共现用户特征，以得到所述目标内容特征。
根据本公开的一个或多个实施例，示例13提供了示例8-10任一项的装置，所述用户转化数据还包括归因转化数据，所述归因转化数据为在所述第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到所述第一内容平台的用户数据，所述装置还包括：
关联模块，用于将同一用户对应的所述归因转化数据与所述非归因转化数据进行关联，以得到目标用户转化数据；
所述数据分类模块用于：
对所述目标用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据。
根据本公开的一个或多个实施例，示例14提供了一种内容显示装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取待显示内容的内容信息；
确定模块，用于将所述待显示内容的内容信息输入内容显示模型，以确定目标用户，所述内容显示模型是根据示例1所述方法构建的目标用户特征和目标内容特征训练得到的；
显示模块，用于向所述目标用户显示给所述待显示内容。
根据本公开的一个或多个实施例，示例15提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现示例1-7中任一项所述方法的步骤。
根据本公开的一个或多个实施例，示例16提供了一种电子设备，包括：
存储装置，其上存储有计算机程序；
处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现示例1-7中任一项所述方法的步骤。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
Claims (10)
1.一种特征构建方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标内容对应的用户转化数据，所述用户转化数据包括非归因转化数据，所述非归因转化数据为在第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到第二内容平台的用户数据，所述第二内容平台展示有与所述目标内容相关的内容；
对所述用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据；
根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，并根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征，所述目标用户特征包括列表类用户特征、数值类用户特征和新近程度特征中的至少一种，所述列表类用户特征用于表征在产生操作行为之前访问过的内容平台特征或内容特征，所述数值类用户特征用于表征产生的操作行为的数量特征，所述新近程度特征用于表征最近一次的操作行为的产生时间与当前时间之间的时间间隔特征；
所述目标用户特征和所述目标内容特征用于训练内容显示模型，所述内容显示模型用于确定向目标用户显示的内容。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取目标内容对应的用户转化数据之前，所述方法还包括：
显示数据获取的授权界面，所述授权界面用于提示用户是否允许获取自身对应的用户数据；
所述获取目标内容对应的用户转化数据，包括：
响应于用户在所述授权界面中的授权操作，获取目标内容对应的用户转化数据，所述授权操作是用户触发的、允许获取自身对应的用户数据的操作。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征，包括：
根据同一内容对应的所述非归因转化数据，构建以下目标内容特征：列表类内容特征和/或数值类内容特征，其中，所述列表类内容特征用于表征针对同一内容产生业务操作行为的用户特征，所述数值类内容特征用于表征同一内容对应的所述操作行为的数量特征。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，包括：
根据同一用户关联的所述非归因转化数据，确定同一用户产生过所述操作行为的多个内容数据，并根据所述多个内容数据，确定所述用户对应的共现内容特征，以得到所述目标用户特征；
根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征，包括：
根据同一内容对应的所述非归因转化数据，确定对同一内容产生过所述操作行为的多个用户标识数据，并根据所述多个用户标识数据，确定所述内容对应的共现用户特征，以得到所述目标内容特征。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述用户转化数据还包括归因转化数据，所述归因转化数据为在所述第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到所述第一内容平台的用户数据，所述方法还包括：
将同一用户对应的所述归因转化数据与所述非归因转化数据进行关联，以得到目标用户转化数据；
对所述用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据，包括：
对所述目标用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据。
6.一种内容显示方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待显示内容的内容信息；
将所述待显示内容的内容信息输入内容显示模型，以确定目标用户，所述内容显示模型是根据权利要求1所述方法构建的目标用户特征和目标内容特征训练得到的；
向所述目标用户显示所述待显示内容。
7.一种特征构建装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取目标内容对应的用户转化数据，所述用户转化数据包括非归因转化数据，所述非归因转化数据为在第一内容平台展示有所述目标内容的情况下，当用户对所述目标内容产生操作行为时，将所述操作行为归因到第二内容平台的用户数据，所述第二内容平台展示有与所述目标内容相关的内容；
数据分类模块，用于对所述用户转化数据进行分类，以得到同一用户关联的所述用户转化数据和同一内容对应的所述用户转化数据；
特征构建模块，用于根据同一用户关联的所述用户转化数据，构建目标用户特征，并根据同一内容对应的所述用户转化数据，构建目标内容特征，所述目标用户特征包括列表类用户特征、数值类用户特征和新近程度特征中的至少一种，所述列表类用户特征用于表征在产生操作行为之前访问过的内容平台特征或内容特征，所述数值类用户特征用于表征产生的操作行为的数量特征，所述新近程度特征用于表征最近一次的操作行为的产生时间与当前时间之间的时间间隔特征；
所述目标用户特征和目标内容特征用于训练内容显示模型，所述内容显示模型用于确定向目标用户显示的内容。
8.一种内容显示装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取待显示内容的内容信息；
确定模块，用于将所述待显示内容的内容信息输入内容显示模型，以确定目标用户，所述内容显示模型是根据权利要求1所述方法构建的目标用户特征和目标内容特征训练得到的；
显示模块，用于向所述目标用户显示所述待显示内容。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理装置执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储装置，其上存储有计算机程序；
处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110558744.5A CN113177174B (zh) | 2021-05-21 | 2021-05-21 | 特征构建方法、内容显示方法及相关装置 |
| PCT/SG2022/050254 WO2022245279A1 (zh) | 2021-05-21 | 2022-04-28 | 特征构建方法、内容显示方法及相关装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110558744.5A CN113177174B (zh) | 2021-05-21 | 2021-05-21 | 特征构建方法、内容显示方法及相关装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113177174A CN113177174A (zh) | 2021-07-27 |
| CN113177174B true CN113177174B (zh) | 2024-02-06 |
Family
ID=76929620
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110558744.5A Active CN113177174B (zh) | 2021-05-21 | 2021-05-21 | 特征构建方法、内容显示方法及相关装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113177174B (zh) |
| WO (1) | WO2022245279A1 (zh) |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103605736A (zh) * | 2013-11-19 | 2014-02-26 | 北京国双科技有限公司 | 转化数据的处理方法及装置 |
| CN104133837A (zh) * | 2014-06-24 | 2014-11-05 | 上海交通大学 | 一种基于分布式计算的互联网信息投放渠道优化*** |
| CN104380331A (zh) * | 2012-05-22 | 2015-02-25 | 英派尔科技开发有限公司 | 用于基于云的服务的保险调整 |
| CN107885868A (zh) * | 2011-07-18 | 2018-04-06 | 谷歌有限责任公司 | 生成渠道贡献的图形化表示的方法、***及介质 |
| CN108171528A (zh) * | 2016-12-07 | 2018-06-15 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种归因方法及归因*** |
| CN110059925A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-07-26 | 微梦创科网络科技（中国）有限公司 | 一种广告数据处理方法及装置 |
| CN110209919A (zh) * | 2018-02-23 | 2019-09-06 | 北京国双科技有限公司 | 归因的多维度剖析方法和装置 |
| CN110287180A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-27 | 上海诚数信息科技有限公司 | 一种基于深度学习的风控建模方法 |
| CN110569429A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-12-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种内容选择模型的生成方法、装置和设备 |
| CN111127051A (zh) * | 2018-10-30 | 2020-05-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 多渠道动态归因方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN111737575A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-10-02 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 内容分发方法、装置、可读介质及电子设备 |
| CN111949890A (zh) * | 2020-09-27 | 2020-11-17 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于医学领域的数据推荐方法、设备、服务器及存储介质 |
| CN112434818A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-03-02 | 脸萌有限公司 | 模型构建方法、装置、介质及电子设备 |
| CN112633945A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-09 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 落地页投放方法、投放数据处理方法、装置、设备及介质 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013173626A2 (en) * | 2012-05-18 | 2013-11-21 | Clipfile Corporation | Using content |
| US20180005261A9 (en) * | 2012-06-08 | 2018-01-04 | Anto Chittilappilly | A method , computer readable medium and system for determining touchpoint attribution |
| US20160210657A1 (en) * | 2014-12-30 | 2016-07-21 | Anto Chittilappilly | Real-time marketing campaign stimuli selection based on user response predictions |
| US9818134B2 (en) * | 2015-04-02 | 2017-11-14 | Vungle, Inc. | Systems and methods for dynamic ad selection of multiple ads or ad campaigns on devices |
| US20190066154A1 (en) * | 2017-08-24 | 2019-02-28 | Conversant, Llc | Escrow Agent for Conversion Verification |
| US11287894B2 (en) * | 2018-03-09 | 2022-03-29 | Adobe Inc. | Utilizing a touchpoint attribution attention neural network to identify significant touchpoints and measure touchpoint contribution in multichannel, multi-touch digital content campaigns |
| CN112529634A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-03-19 | 恩亿科(北京)数据科技有限公司 | 基于大数据的转化链路分析方法、***和计算机设备 |
-
2021
- 2021-05-21 CN CN202110558744.5A patent/CN113177174B/zh active Active
-
2022
- 2022-04-28 WO PCT/SG2022/050254 patent/WO2022245279A1/zh active Application Filing
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107885868A (zh) * | 2011-07-18 | 2018-04-06 | 谷歌有限责任公司 | 生成渠道贡献的图形化表示的方法、***及介质 |
| CN104380331A (zh) * | 2012-05-22 | 2015-02-25 | 英派尔科技开发有限公司 | 用于基于云的服务的保险调整 |
| CN103605736A (zh) * | 2013-11-19 | 2014-02-26 | 北京国双科技有限公司 | 转化数据的处理方法及装置 |
| CN104133837A (zh) * | 2014-06-24 | 2014-11-05 | 上海交通大学 | 一种基于分布式计算的互联网信息投放渠道优化*** |
| CN108171528A (zh) * | 2016-12-07 | 2018-06-15 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种归因方法及归因*** |
| CN110209919A (zh) * | 2018-02-23 | 2019-09-06 | 北京国双科技有限公司 | 归因的多维度剖析方法和装置 |
| CN111127051A (zh) * | 2018-10-30 | 2020-05-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 多渠道动态归因方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN110059925A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-07-26 | 微梦创科网络科技（中国）有限公司 | 一种广告数据处理方法及装置 |
| CN110287180A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-27 | 上海诚数信息科技有限公司 | 一种基于深度学习的风控建模方法 |
| CN110569429A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-12-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种内容选择模型的生成方法、装置和设备 |
| CN111737575A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-10-02 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 内容分发方法、装置、可读介质及电子设备 |
| CN111949890A (zh) * | 2020-09-27 | 2020-11-17 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于医学领域的数据推荐方法、设备、服务器及存储介质 |
| CN112434818A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-03-02 | 脸萌有限公司 | 模型构建方法、装置、介质及电子设备 |
| CN112633945A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-09 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 落地页投放方法、投放数据处理方法、装置、设备及介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2022245279A1 (zh) | 2022-11-24 |
| CN113177174A (zh) | 2021-07-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110619078B (zh) | 用于推送信息的方法和装置 | |
| JP2021103506A (ja) | 情報を生成するための方法及び装置 | |
| CN110516159B (zh) | 一种信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111459364B (zh) | 图标更新方法、装置和电子设备 | |
| CN111291258A (zh) | 搜索热词的推荐方法、装置、电子设备及可读介质 | |
| CN111290819A (zh) | 显示操作提示的方法、装置和电子设备 | |
| CN116894188A (zh) | 业务标签集更新方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN111209432A (zh) | 信息获取的方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
| CN113628097A (zh) | 图像特效配置方法、图像识别方法、装置及电子设备 | |
| CN113177174B (zh) | 特征构建方法、内容显示方法及相关装置 | |
| CN112860999B (zh) | 信息推荐方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN112035581B (zh) | 基于模型的任务处理方法、装置、设备和介质 | |
| CN113177176A (zh) | 特征构建方法、内容显示方法及相关装置 | |
| CN113592607A (zh) | 产品推荐方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN113220922A (zh) | 图像搜索方法、装置和电子设备 | |
| CN111563797A (zh) | 房源信息的处理方法、装置、可读介质及电子设备 | |
| CN111368204A (zh) | 内容推送方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
| CN111782933A (zh) | 用于推荐书单的方法和装置 | |
| CN111339770A (zh) | 用于输出信息的方法和装置 | |
| CN111770385A (zh) | 一种卡片显示方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN112214665A (zh) | 内容展示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN111294657A (zh) | 信息处理方法和装置 | |
| CN113283115B (zh) | 图像模型生成方法、装置和电子设备 | |
| CN112286609B (zh) | 用于管理智能终端的快捷设置项的方法和装置 | |
| CN112734462B (zh) | 一种信息推荐方法、装置、设备及介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |