任务推荐方法技术

本说明书实施例提供任务推荐方法，其中所述任务推荐方法包括：接收目标用户对应的任务集合，其中，所述任务集合包含待处理任务；基于任务推荐模型中的第一任务处理单元对所述任务集合进行处理，获得所述任务集合的集合表征；基于偏好预测模型中的参数处理单元，对所述目标用户的用户参数进行处理，获得所述目标用户对应的用户表征；基于所述任务推荐模型中的第二任务处理单元，对所述集合表征以及所述用户表征进行处理，获取所述待处理任务的任务特征；将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的任务预测单元，获得所述目标用户对应的目标任务，从而准确向用户推荐符合其偏好的营销活动。动。动。

【技术实现步骤摘要】
任务推荐方法


[0001]本说明书实施例涉及计算机
，特别涉及一种任务推荐方法。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的不断发展，许多互联网公司会通过不同的营销方式实现促活、拉新和留存等营销目的，而在传统的营销场景下，会通过营销模型向用户推荐营销活动。例如，完成特定任务即可获取一定份额的奖励等营销活动。
[0003]但是，传统营销模型在进行营销活动推荐的过程中，并未考虑基于不同用户的偏好进行营销活动推荐，从而导致传统营销模型向用户推荐的营销活动对促活、拉新和留存等营销目的的贡献较低。基于此，亟需提供一种能够准确向用户推荐符合其偏好的营销活动的方法。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本说明书实施例提供了一种任务推荐方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种任务推荐模型训练方法，一种任务推荐装置，一种任务推荐模型训练装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质，一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
[0005]根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种任务推荐方法，包括：
[0006]接收目标用户对应的任务集合，其中，所述任务集合包含待处理任务；
[0007]基于任务推荐模型中的第一任务处理单元对所述任务集合进行处理，获得所述任务集合的集合表征；
[0008]基于偏好预测模型中的参数处理单元，对所述目标用户的用户参数进行处理，获得所述目标用户对应的用户表征；
[0009]基于所述任务推荐模型中的第二任务处理单元，对所述集合表征以及所述用户表征进行处理，获取所述待处理任务的任务特征；
[0010]将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的任务预测单元，获得所述目标用户对应的目标任务。
[0011]根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种任务推荐装置，包括：
[0012]接收模块，被配置为接收目标用户对应的任务集合，其中，所述任务集合包含待处理任务；
[0013]第一处理模块，被配置为基于任务推荐模型中的第一任务处理单元对所述任务集合进行处理，获得所述任务集合的集合表征；
[0014]第二处理模块，被配置为基于偏好预测模型中的参数处理单元，对所述目标用户的用户参数进行处理，获得所述目标用户对应的用户表征；
[0015]第三处理模块，被配置为基于所述任务推荐模型中的第二任务处理单元，对所述集合表征以及所述用户表征进行处理，获取所述待处理任务的任务特征；
[0016]任务获取模块，被配置为将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的任务预测单元，获得所述目标用户对应的目标任务。
[0017]根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种任务推荐模型训练方法，包括：
[0018]确定针对任务推荐模型的训练样本以及样本标签，其中，所述训练样本为样本用户对应的样本任务集合，所述样本任务集合中包含样本任务，所述样本标签为所述样本用户的偏好任务；
[0019]基于任务推荐模型中的第一任务处理单元对所述样本任务集合进行处理，获得所述样本任务集合的样本集合表征；
[0020]获取所述样本用户对应的样本用户表征，其中，所述样本用户表征为偏好预测模型中的参数处理单元，对所述样本用户的样本用户参数进行处理获得；
[0021]基于所述任务推荐模型中的第二任务处理单元，对所述样本集合表征以及所述样本用户表征进行处理，获取所述样本任务的样本任务特征；
[0022]将所述样本任务特征输入所述任务推荐模型中的任务预测单元，获得任务推荐结果；
[0023]基于所述任务推荐结果以及所述样本用户的偏好任务，对所述任务推荐模型进行训练，直至达到训练停止条件，获得训练后的任务推荐模型。
[0024]根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种任务推荐模型训练装置，包括：
[0025]样本确定模块，被配置为确定针对任务推荐模型的训练样本以及样本标签，其中，所述训练样本为样本用户对应的样本任务集合，所述样本任务集合中包含样本任务，所述样本标签为所述样本用户的偏好任务；
[0026]第一处理模块，被配置为基于任务推荐模型中的第一任务处理单元对所述样本任务集合进行处理，获得所述样本任务集合的样本集合表征；
[0027]第二处理模块，被配置为获取所述样本用户对应的样本用户表征，其中，所述样本用户表征为偏好预测模型中的参数处理单元，对所述样本用户的样本用户参数进行处理获得；
[0028]第二处理模块，被配置为基于所述任务推荐模型中的第二任务处理单元，对所述样本集合表征以及所述样本用户表征进行处理，获取所述样本任务的样本任务特征；
[0029]结果获取模块，被配置为将所述样本任务特征输入所述任务推荐模型中的任务预测单元，获得任务推荐结果；
[0030]模型训练模块，被配置为基于所述任务推荐结果以及所述样本用户的偏好任务，对所述任务推荐模型进行训练，直至达到训练停止条件，获得训练后的任务推荐模型。
[0031]根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种计算设备，包括：
[0032]存储器和处理器；
[0033]所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述任务推荐方法以及所述任务推荐模型训练方法的步骤。
[0034]根据本说明书实施例的第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述任务推荐方法以及所述任务推荐模型训练方法的步骤。
[0035]根据本说明书实施例的第七方面，提供了一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行所述任务推荐方法以及所述任务推荐模型训练方法的步骤。
[0036]本说明书提供的任务推荐方法，包括：接收目标用户对应的任务集合，其中，所述任务集合包含待处理任务；基于任务推荐模型中的第一任务处理单元对所述任务集合进行处理，获得所述任务集合的集合表征；基于偏好预测模型中的参数处理单元，对所述目标用户的用户参数进行处理，获得所述目标用户对应的用户表征；基于所述任务推荐模型中的第二任务处理单元，对所述集合表征以及所述用户表征进行处理，获取所述待处理任务的任务特征；将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的任务预测单元，获得所述目标用户对应的目标任务。
[0037]具体地，该方法在通过任务推荐模型对目标用户进行目标任务推荐的过程中，会基于偏好预测模型中的参数处理单元获得目标用户对应的用户表征，并将用户表征以及该任务表征输入任务推荐模型中的任务预测单元，利用任务预测单元预测该目标用户对应的目标任务，从而准确向用户推荐符合其偏好的任务。
附图说明
[0038]图1是本说明书一个实施例提供的一种任务推荐方法的应用场景示意图；
[0039]图2是本说明书一个实施例提供的一种任务推荐方法的流程图；
[0040]图3是本说明书一个实施例提供的一种任务推荐模型训本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种任务推荐方法，包括：接收目标用户对应的任务集合，其中，所述任务集合包含待处理任务；基于任务推荐模型中的第一任务处理单元对所述任务集合进行处理，获得所述任务集合的集合表征；基于偏好预测模型中的参数处理单元，对所述目标用户的用户参数进行处理，获得所述目标用户对应的用户表征；基于所述任务推荐模型中的第二任务处理单元，对所述集合表征以及所述用户表征进行处理，获取所述待处理任务的任务特征；将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的任务预测单元，获得所述目标用户对应的目标任务。2.根据权利要求1所述的任务推荐方法，所述将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的任务预测单元，获得所述目标用户对应的目标任务，包括：将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的第一任务预测单元，获得第一候选任务；和/或将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的第二任务预测单元，获得第二候选任务；将所述第一候选任务和/或第二候选任务作为目标任务。3.根据权利要求2所述的任务推荐方法，所述将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的第一任务预测单元，获得第一候选任务，包括：将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的第一任务预测单元，获得任务预测结果；基于所述任务预测结果从所述待处理任务中为所述目标用户确定第一候选任务。4.根据权利要求2所述的任务推荐方法，所述将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的第二任务预测单元，获得第二候选任务，包括：基于所述偏好预测模型确定用户偏好参数；将所述用户偏好参数以及所述任务特征输入所述任务推荐模型中的第二任务预测单元，获得任务预测结果；基于所述任务预测结果从所述待处理任务中为所述目标用户确定第二候选任务。5.根据权利要求1所述的任务推荐方法，所述基于任务推荐模型中的第一任务处理单元对所述任务集合进行处理，获得所述任务集合的集合表征，包括：对所述任务集合中包含的所述待处理任务进行特征提取，获得所述待处理任务的任务特征；将所述任务特征输入任务推荐模型中的第一任务处理单元，获得所述待处理任务的任务表征；基于所述任务表征确定所述任务集合的集合表征。6.根据权利要求5所述的任务推荐方法，所述基于所述任务表征确定所述任务集合的集合表征，包括：基于所述任务表征确定所述任务集合的初始集合表征；基于第一编码模块对所述初始集合表征进行编码计算，获得所述初始集合表征对应的集合权重参数；基于所述集合权重参数以及所述初始集合表征，获得所述任务集合的目标集合表征。
7.根据权利要求1所述的任务推荐方法，所述基于所述任务推荐模型中的第二任务处理单元，对所述集合表征以及所述用户表征进行处理，获取所述待处理任务的任务特征，包括：从所述集合表征中确定所述待处理任务对应的任务表征；基于所述任务表征与所述用户表征输入目标第二任务处理单元，获得所述待处理任务对应的任务特征。8.根据权利要求1所述的任务推荐方法，所述基于偏好预测模型中的参数处理单元，对所述目标用户的用户参数进行处理，获得所述目标用户对应的用户表征，包括：接收所述目标用户的用户参数，并对所述用户参数进行特征提取，获得所述用户参数对应的用户特征；将所述用户特征输入所述偏好预测模型的参数处理单元，获得所述目标用户对应的用户表征。9.根据权利要求8所述的任务推荐方法，所述将所述用户特征输入所述偏好预测模型的参数处理单元，获得所述目标用户对应的用户表征，包括：将所述用户特征输入所述偏好预测模型的参数处理单元，获得所述目标用户对应的初始用户表征；基于第二编码模块对所述初始用户表征进行编码计算，获得所述初始用户表征对应的用户权重参数；基于所述初始用户表征以及所述用户权重参数，确定所述目标用户对应的目标用...

【专利技术属性】
技术研发人员：范长勋，闵旭，俞骏临，许涛，杜涛，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：