基于在线系统中的用户动作询问特征技术方案

在线系统，例如，社交网络系统存储描述在线系统中表现的实体之间的关系的特征。描述特征的信息被表示为图谱。在线系统维护累积特征图谱和渐进式特征图谱。基于最新的用户动作的特征值存储在渐进式图谱中，而基于先前动作的特征值存储在累积图谱中。周期性地，存储在渐进式特征图谱中的信息与存储在累积特征图谱中的信息合并。在合并期间，渐进式图谱被标记为非活跃的，而基于新的用户动作的信息被存储在活跃的渐进式特征图谱中。如果接收到对于特征信息的请求，那么从累积特征图谱、非活跃的渐进式特征图谱、和活跃的渐进式特征图谱获得的特征信息被结合以确定特征信息。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术设及描述例如社交网络系统的在线系统中的用户动作的更新特征，并且具 体地，设及基于在线系统中的用户动作的实时更新的询问特征。
技术介绍
在线系统通常呈现对用户有用的信息并且允许用户与在线系统交互。在线系统可 W使用各种技术在将信息呈现给用户之前确定用户可能感兴趣的信息。如果将用户喜欢的 信息呈现给用户，那么用户更可能有规律地访问在线系统。在线系统通常从广告获得收益。 广告商更喜欢在系统的用户有规律地访问的在线系统中做广告。因此，用户忠诚度确定了 在线系统产生的收益。因此，在线系统将感兴趣的信息呈现给用户的能力通常影响在线系 统获得的收益。 在线系统通常使用过去的用户动作来由在线系统进行有关动作的决定。例如，过 去的用户行为可W由在线系统使用W便将用户可能感兴趣的信息提出给用户。在线系统的 实例是允许用户建立与彼此的联系的社交网络系统。社交网络系统可使用过去的用户动作 确定用户可能感兴趣的新闻馈送报道或者确定用户的潜在的朋友W便推荐给用户。在线系 统可使用确定用户感兴趣的信息的预测器模型，例如，机器学习模型。该些模型基于描述在 线系统中的用户和他们的动作的特征预测动作。 在线系统通常可W具有定期地与在线系统交互的大量用户，例如，几十或几百万 用户并且产生在线系统中的大量信息。产生的信息被用于确定由基于特征进行决定的在线 系统的模型或者各个模块使用的特征的值。通常，在线系统基于在过去发生的一组用户动 作维护特征。更新特征可W是深入和复杂计算的操作。因此，特征值不能经常更新。因此， 与在线系统的交互的模式的最新改变可能未在特征中反映直至很晚。例如，如果在线系统 的用户界面改变，那么用户与在线系统的交互会显著改变。相似地，如果存在技术上的改 变，那么用户与在线系统的交互会显著改变。例如，如果先前经由移动设备不可访问的在线 系统变为经由移动设备可访问的，那么用户可能W先前不可能或不普遍的新的方式与在线 系统交互。然而，如果在线系统的特征值不反映该些最新的改变，那么由在线系统基于特征 值进行的决定不能反映用户行为中的最新改变。因此，在线系统不再采取与用户有关的动 作或者在线系统将用户不感兴趣的信息呈现给用户。
技术实现思路
本专利技术的实施方式允许在线系统查询基于由用户进行的动作表示用户与实体之 间的关系的特征值。例如，社交网络系统可存储基于用户和与用户联系的另一个用户之间 的交互的特征值。每个特征与用户、目标实体、和基于由用户对于目标实体进行的用户动作 的值相关联。在线系统维护累积特征存储器和渐进式特征存储器。累积特征存储器存储从 给定在时间点之前进行的用户动作确定的特征值并且渐进式特征存储器存储从给定时间 点之后进行的用户动作确定的特征值。 接收特征值的请求W识别用户和特征类型。从给定在时间点之前进行的用户动作 确定的特征值的第一部分结果是从累积特征存储器接收的。从给定时间点之后进行的用户 动作确定的第二部分结果是从渐进式特征存储器接收的。特征值是通过将第一部分结果和 第二部分结果结合为第一部分结果由衰变因数加权来确定的。确定的特征值被返回请求 者。 在实施方式中，存储在渐进式特征存储器中的特征值是响应于由在线系统的用户 进行的当前用户动作更新的。此外，在后续时间点停止对渐进式特征存储器的更新。新的渐 进式特征存储器是为了存储使用后续时间点之后发生的用户动作确定的特征值而保持的。 响应于特征的请求，使用后续时间间隔之后接收的用户动作确定的第S部分结果值是从新 的渐进式特征存储器检索的。特征值是通过结合第一部分结果、第二部分结果、和第=部分 结果的结果来确定的。部分结果的结合是通过由衰变因数加权第一部分结果进行的。第二 部分结果可W由另一个衰变因数加权。来自渐进式特征存储器的特征值可W与累积存储器 和重置的渐进式特征存储器中的特征值合并。[000引在本
技术实现思路
部分和W下详细说明中所述的特征和优势不是包括一切的。从附 图、说明书、和权利要求书来看，许多另外的特征和优势对本领域技术人员而言将是显而易 见的。 根据本专利技术的实施方式在针对方法、介质、和系统的所附权利要求中具体公开，其 中一个权利要求种类中提到的任何特征，例如，方法，可W在另一个权利要求种类中要求保 护，例如，系统。 在实施方式中，根据本专利技术提供一种计算机实现方法，包括： 通过在线系统维护存储根据在时间点之前进行的用户动作确定的特征值的累积 特征存储器； 通过在线系统维护存储根据时间点之后进行的用户动作确定的特征值的渐进式 特征存储器，维护包括响应于接收描述用户动作的信息更新渐进式特征存储器的特征值； 接收特征值的请求，该请求识别用户和特征； 从累积特征存储器接收第一部分结果，第一部分结果根据在时间点之前由用户进 行的类型的用户动作确定； 从渐进式特征存储器接收第二部分结果，第二部分结果根据在时间点之后由用户 进行的类型的用户动作确定； 确定包括第一部分结果和第二部分结果的加权结合，其中第一部分结果由衰变因 数加权；并且 返回加权结合作为请求的特征值。[001引衰变因数可W是小于一的值。 衰变因数还可W基于与特征相关联的类型。 在同样可W要求保护的本专利技术的另一个实施方式中，提供一种计算机实现方法， 其中渐进式特征存储器是第一渐进式特征存储器，还包括： 通过在线系统维护第二渐进式特征存储器； 将第一渐进式特征存储器在后续时间点标记为非活跃的并且响应于后续时间点 之后由在线系统接收的用户动作更新第二渐进式特征存储器的特征；并且 响应于接收请求，从第二渐进式特征存储器接收第=部分结果。 优选地，加权结合进一步包括第=部分结果。 优选地，加权结合通过第二衰变因数加权第=部分结果。 特征可W被表示为基于描述用户动作的一个或多个值的表达式或基于其他特征 值的表达式。 在同样可W要求保护的另一个实施方式中，提供一种计算机实现方法，包括：[002引将渐进式特征存储器标记为非活跃的并且停止更新渐进式特征存储器中存储的 特征值； 确定来自渐进式特征存储器的特征值和来自累积特征存储器的相应的特征值的 加权结合，其中来自累积特征存储器的特征值通过衰变因数加权；并且 利用加权结合更新累积特征存储器的特征值。 计算机实现方法还可W包括： 将渐进式特征存储器存储在与用于累积特征存储器的数据存储器相比提供更快 的数据存取的数据存储器中。 渐进式特征存储器可W存储在随机存取存储器中。 每个特征可W与用户、目标实体、和基于由与目标实体相关联用户进行的用户动 作的特征值相关联。 在同样可W要求保护的根据本专利技术的实施方式中，提供具有存储计算机可执行的 代码的非易失性计算机可读存储介质的计算机程序产品，代码包括： 在线系统的特征管理器模块，被配置为： 维护存储根据在时间点之前进行的用户动作确定的特征值的累积特征存储器； [003引维护存储特征值的渐进式特征存储器，维护包括响应于接收描述时间点之后进行 的用户动作的信息更新渐进式特征存储器的特征值； 请求处理器模块，被配置为： 接收特征值的请求，该请求识别用户和与一个类型的用户动作相关联的特征； 从累积特征存储器接收第一部分结果，第一部分结果根据在时间点之前由用户进 行的类型的用户动作确定； 从渐进式特征存储器接收本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实现方法，具体用于处理用作预测器模型的输入值的大量特征值，包括：通过在线系统维护存储根据在时间点之前进行的用户动作确定的特征值的累积特征存储器；通过所述在线系统维护存储根据在所述时间点之后进行的用户动作确定的特征值的渐进式特征存储器，维护包括响应于接收描述用户动作的信息更新所述渐进式特征存储器的特征值；接收对特征值的请求，所述请求识别用户和特征；从所述累积特征存储器接收第一部分结果，所述第一部分结果根据在所述时间点之前由所述用户进行的类型的用户动作确定；从所述渐进式特征存储器接收第二部分结果，所述第二部分结果根据在所述时间点之后由所述用户进行的类型的用户动作确定；确定包括所述第一部分结果和所述第二部分结果的加权结合，其中所述第一部分结果由衰变因数加权；并且返回所述加权结合作为所请求的特征值。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：瑞安·艾伦·斯托特，花鸣，颜宏，
申请(专利权)人：脸谱公司，
类型：发明
国别省市：美国;US