【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种标签预测准确度的检测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、相关技术中，通常采用的标签预测结果的准确性检测方法是基于a/b test的评价方法，该方法评价周期长，依赖于业务方合作，即需要业务方提供真实的业务数据，然而业务数据具有业务敏感性，也不够稳定客观，无法客观、高效的评估标签预测结果的准确度，因此，需要设计一个准确、高效的标签预测结果检测的策略。
技术实现思路
1、本申请提出一种标签预测准确度的检测方法、装置、电子设备和存储介质，以提高标签质量检测结果的准确性和时效性。
2、本申请一方面实施例提出了一种标签预测准确度的检测方法，包括：
3、获取第一集合中的多个对象进行标签预测得到的标签和兴趣分值，所述兴趣分值用于表征对设定应用程序的感兴趣程度；
4、对所述设定应用程序执行目标行为的第二集合中的多个对象，获取所述第二集合中的各个对象对所述设定应用程序执行目标行为的次数；
5、根据记录的所述第二集合中各个所述对象执行所述目标行为的次数，确定所述第一集合中的各个对象对所述设定应用程序执行所述目标行为的次数；其中，所述第一集合和所述第二集合间存在交集；
6、根据所述第二集合中的多个对象执行所述目标行为的次数、所述第一集合中的多个对象执行所述目标行为的次数和进行标签预测得到的兴趣分值，确定所述第一集合中的多个对象预测得到的标签的评分值；所述评分值用于表征预测得到的标签的准确度。
8、第一获取模块，用于获取第一集合中的多个对象进行标签预测得到的标签和兴趣分值，所述兴趣分值用于表征对设定应用程序的感兴趣程度；
9、第二获取模块，用于对所述设定应用程序执行目标行为的第二集合中的多个对象，获取所述第二集合中的各个对象对所述设定应用程序执行目标行为的次数；
10、第一确定模块，用于根据记录的所述第二集合中各个所述对象执行所述目标行为的次数，确定所述第一集合中的各个对象对所述设定应用程序执行所述目标行为的次数；其中，所述第一集合和所述第二集合间存在交集；
11、第二确定模块，用于根据所述第二集合中的多个对象执行所述目标行为的次数、所述第一集合中的多个对象执行所述目标行为的次数和进行标签预测得到的兴趣分值，确定所述第一集合中的多个对象预测得到的标签的评分值；所述评分值用于表征预测得到的标签的准确度。
12、本申请另一方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如前述一方面所述的方法。
13、本申请另一方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述一方面所述的方法。
14、本申请第四方面实施例提出了一种计算机程序产品，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如前述一方面所述的方法。
15、本申请提出的标签预测准确度的检测方法、装置、电子设备和存储介质，获取第一集合中的多个对象进行标签预测得到的标签和兴趣分值，对设定应用程序执行目标行为的第二集合中的多个对象，获取第二集合中的各个对象对设定应用程序执行目标行为的次数，根据记录的第二集合中各个对象执行目标行为的次数，确定第一集合中的各个对象对设定应用程序执行目标行为的次数，根据第二集合中的多个对象执行目标行为的次数、第一集合中的多个对象执行目标行为的次数和进行标签预测得到的兴趣分值，确定第一集合中的多个对象预测得到的标签的评分值，实现了通过确定根据第一集合中的多个对象进行标签预测得到的标签的评分值，来确定第一集合中的多个对象的标签预测的准确度，提高了标签预测准确度检测的效率和准确度，进而可确定用于预测得到第一集合中的多个对象的标签的预测模型的准确度。
16、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
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1.一种标签预测准确度的检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二集合中的多个对象执行所述目标行为的次数、所述第一集合中的多个对象执行所述目标行为的次数和进行标签预测得到的兴趣分值，确定所述第一集合中的多个对象预测得到的标签的评分值，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二集合中的多个对象执行所述目标行为的次数，确定理想折损累计增益值，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一集合中的多个对象进行标签预测得到兴趣分值和执行所述目标行为的次数，确定实际的折损累计增益值，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个第一层级中的对象执行所述目标行为的次数，确定实际的折损累计增益值，包括：
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述理想折损累计增益值、所述实际的折损累计增益值和所述占比，确定所述第一集合中的多个对象预测得到的标签的评分值，包括：
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第
8.一种标签预测准确度的检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种标签预测准确度的检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二集合中的多个对象执行所述目标行为的次数、所述第一集合中的多个对象执行所述目标行为的次数和进行标签预测得到的兴趣分值，确定所述第一集合中的多个对象预测得到的标签的评分值，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二集合中的多个对象执行所述目标行为的次数，确定理想折损累计增益值，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一集合中的多个对象进行标签预测得到兴趣分值和执行所述目标行为的次数，确定实际的折损累计增益值，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个第一层级中的对象执行所述目标行为的次数，确定实际的折损累计增益值，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：谭杰，夏钊，黄佳平，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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