一種對象排序方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種對象排序方法和裝置，既能加快對象更新頻度，又能保證商品轉(zhuǎn)化效率。所述方法包括：計算或者根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分，所述對象的吸引力得分表示所述對象吸引用戶點擊或購買的能力；基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排序分，根據(jù)分檔排序分產(chǎn)生排序結(jié)果。所述對象排序裝置包括第一模塊和第二模塊。本發(fā)明的方法和裝置，使得搜索結(jié)果頁中的每個對象的得分至少部分依賴于該對象的吸引力得分，此外還依賴于該對象的存在時間，吸引力得分保證了商品的轉(zhuǎn)化效率，而存在時間則保證了該對象的更新頻度，從而實現(xiàn)既能加快對象更新頻度，又能保證商品轉(zhuǎn)化效率。
【專利說明】一種對象排序方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計算機(jī)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種對象排序方法和裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 對于電子商務(wù)網(wǎng)站的搜索引擎來講，有以對象的轉(zhuǎn)化效率為目標(biāo)的排序（比如以 累計用戶行為主導(dǎo)的商品排序)，也有以更新頻率為主導(dǎo)的排序（比如以距離發(fā)布時間為主 的Hacker News排序)。所謂轉(zhuǎn)化率，包括購買轉(zhuǎn)化率、瀏覽轉(zhuǎn)化率等，購買轉(zhuǎn)化率簡單理解 就是一件商品購買的人數(shù)除以該件商品被瀏覽的次數(shù)，在其他因素一致的情況下，轉(zhuǎn)化率 高的商品優(yōu)先展示給買家。所謂瀏覽轉(zhuǎn)化率是指在搜索結(jié)果頁中，給了一個商品展現(xiàn)的機(jī) 會，這個商品能獲得點擊的概率，也就是商品點擊次數(shù)/商品展現(xiàn)次數(shù)，這個指標(biāo)在一定程 度上，反應(yīng)了用戶對排序的滿意度。任何一個商品搜索排序的調(diào)整，都是以轉(zhuǎn)化率為目標(biāo) 的。
[0003] 對于第一種排序方法，以商品累計的銷量為主導(dǎo)的綜合排序，轉(zhuǎn)化率越高的商品， 越容易排在前面；越排在前面的商品轉(zhuǎn)化率越高。這樣就會形成馬太效應(yīng)，導(dǎo)致銷量高的商 品長期排在前面，整個系統(tǒng)更新頻率非常緩慢。
[0004] 對于第二種排序方法，Hacker news排序是一個網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的排序，根據(jù)用戶投票以 及帖子的發(fā)布時間，得票高的文章和新的文章容易得到好的排名。但是Hacker news的排 序適用于排序?qū)ο笊伲脩糨^多的場合。如果對于對象眾多的商品排序場景直接利用這種 方法，不會產(chǎn)生正面效果，因為有眾多商品競爭頭幾頁位置，因此Hacker new排序方法不能 直接用于商品搜索場景。
[0005] 因此，在商品眾多的商品搜索場景中，缺乏一種既能加快對象更新頻度，又保證商 品轉(zhuǎn)化效率的商品排序方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種對象排序方法和裝置，既能加快對象更新頻 度，又能保證商品轉(zhuǎn)化效率。
[0007] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種對象排序方法，所述方法包括：
[0008] 計算或者根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分，所述對象的吸引力得分表示所述 對象吸引用戶點擊或購買的能力；
[0009] 基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排序分，根據(jù)分檔排序 分產(chǎn)生排序結(jié)果。
[0010] 進(jìn)一步地，所述計算對象的吸引力得分，包括：計算所述對象的瀏覽轉(zhuǎn)化率，將所 述瀏覽轉(zhuǎn)化率作為所述對象的吸引力得分；或者計算所述對象的購買轉(zhuǎn)化率，將所述購買 轉(zhuǎn)化率作為所述對象的吸引力得分；或者計算所述對象的瀏覽轉(zhuǎn)化率和購買轉(zhuǎn)化率，將所 述瀏覽轉(zhuǎn)化率和購買轉(zhuǎn)化率的統(tǒng)計值作為所述對象的吸引力得分。
[0011] 進(jìn)一步地，所述根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分，包括：查找預(yù)測模型中與 所述預(yù)測對象特征接近的對象，將該對象對應(yīng)的吸引力得分作為所述預(yù)測對象的吸引力得 分。
[0012] 進(jìn)一步地，所述基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排序 分，包括：采用以下公式計算每個對象的第一分?jǐn)?shù),其中，S為對象的吸引力得分， 所述T為對象的存在時間，G為平滑因子，將所述第一分?jǐn)?shù)F作為分檔排序分。
[0013] 進(jìn)一步地，所述根據(jù)分檔排序分產(chǎn)生排序結(jié)果，包括：將對象的分檔排序分與影響 排序結(jié)果的其他特征分?jǐn)?shù)的加權(quán)和作為該對象的排序分。
[0014] 進(jìn)一步地，所述計算或者根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分之前，所述方法還 包括：對對象進(jìn)行篩選，篩選出符合預(yù)設(shè)條件的預(yù)測對象。
[0015] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種對象排序裝置，所述裝置包括第一模塊 和第二模塊，其中：
[0016] 所述第一模塊，用于計算或者根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分，所述對象的 吸引力得分表示所述對象吸引用戶點擊或購買的能力；
[0017] 所述第二模塊，用于基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排 序分，根據(jù)分檔排序分產(chǎn)生排序結(jié)果。
[0018] 進(jìn)一步地，所述第一模塊計算對象的吸引力得分，包括：所述第一模塊計算所述對 象的瀏覽轉(zhuǎn)化率，將所述瀏覽轉(zhuǎn)化率作為所述對象的吸引力得分；或者所述第一模塊計算 所述對象的購買轉(zhuǎn)化率，將所述購買轉(zhuǎn)化率作為所述對象的吸引力得分；或者所述第一模 塊計算所述對象的瀏覽轉(zhuǎn)化率和購買轉(zhuǎn)化率，將所述瀏覽轉(zhuǎn)化率和購買轉(zhuǎn)化率的統(tǒng)計值作 為所述對象的吸引力得分。
[0019] 進(jìn)一步地，所述第一模塊根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分，包括：所述第一模 塊查找預(yù)測模型中與所述預(yù)測對象特征接近的對象，將該對象對應(yīng)的吸引力得分作為所述 預(yù)測對象的吸引力得分。
[0020] 進(jìn)一步地，所述第二模塊基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分 檔排序分，包括：所述第二模塊采用以下公式計算每個對象的第一分?jǐn)?shù)，

【權(quán)利要求】
1. 一種對象排序方法，其特征在于，所述方法包括： 計算或者根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分，所述對象的吸引力得分表示所述對象 吸引用戶點擊或購買的能力； 基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排序分，根據(jù)分檔排序分產(chǎn) 生排序結(jié)果。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于： 所述計算對象的吸引力得分，包括：計算所述對象的瀏覽轉(zhuǎn)化率，將所述瀏覽轉(zhuǎn)化率作 為所述對象的吸引力得分；或者計算所述對象的購買轉(zhuǎn)化率，將所述購買轉(zhuǎn)化率作為所述 對象的吸引力得分；或者計算所述對象的瀏覽轉(zhuǎn)化率和購買轉(zhuǎn)化率，將所述瀏覽轉(zhuǎn)化率和 購買轉(zhuǎn)化率的統(tǒng)計值作為所述對象的吸引力得分。
3. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于： 所述根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分，包括： 查找預(yù)測模型中與所述預(yù)測對象特征接近的對象，將該對象對應(yīng)的吸引力得分作為所 述預(yù)測對象的吸引力得分。
4. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于： 所述基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排序分，包括： 采用以下公式計算每個對象的第一分?jǐn)?shù)，F(xiàn) = 其中，S為對象的吸引力得分，所述 T為對象的存在時間，G為平滑因子，將所述第一分?jǐn)?shù)F作為分檔排序分。
5. 如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于： 所述根據(jù)分檔排序分產(chǎn)生排序結(jié)果，包括： 將對象的分檔排序分與影響排序結(jié)果的其他特征分?jǐn)?shù)的加權(quán)和作為該對象的排序分。
6. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于： 所述計算或者根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分之前，所述方法還包括：對對象進(jìn) 行篩選，篩選出符合預(yù)設(shè)條件的預(yù)測對象。
7. -種對象排序裝置，其特征在于，所述裝置包括第一模塊和第二模塊，其中： 所述第一模塊，用于計算或者根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分，所述對象的吸引 力得分表示所述對象吸引用戶點擊或購買的能力； 所述第二模塊，用于基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排序 分，根據(jù)分檔排序分產(chǎn)生排序結(jié)果。
8. 如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于： 所述第一模塊計算對象的吸引力得分，包括： 所述第一模塊計算所述對象的瀏覽轉(zhuǎn)化率，將所述瀏覽轉(zhuǎn)化率作為所述對象的吸引力 得分；或者所述第一模塊計算所述對象的購買轉(zhuǎn)化率，將所述購買轉(zhuǎn)化率作為所述對象的 吸引力得分；或者所述第一模塊計算所述對象的瀏覽轉(zhuǎn)化率和購買轉(zhuǎn)化率，將所述瀏覽轉(zhuǎn) 化率和購買轉(zhuǎn)化率的統(tǒng)計值作為所述對象的吸引力得分。
9. 如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于： 所述第一模塊根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分，包括： 所述第一模塊查找預(yù)測模型中與所述預(yù)測對象特征接近的對象，將該對象對應(yīng)的吸引 力得分作為所述預(yù)測對象的吸引力得分。
10. 如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于： 所述第二模塊基于每個對象的吸引力得分和存在時間生成該對象的分檔排序分，包 括： 所述第二模塊采用以下公式計算每個對象的第一分?jǐn)?shù)，F(xiàn) *其中，S為對象的吸引 力得分，所述T為對象的存在時間，G為平滑因子，將所述第一分?jǐn)?shù)F作為分檔排序分。
11. 如權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于： 所述第二模塊根據(jù)分檔排序分產(chǎn)生排序結(jié)果，包括： 所述第二模塊將對象的分檔排序分與影響排序結(jié)果的其他特征分?jǐn)?shù)的加權(quán)和作為該 對象的排序分。
12. 如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于： 所述第一模塊在計算或者根據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對象的吸引力得分之前，還用于對對象進(jìn) 行篩選，篩選出符合預(yù)設(shè)條件的預(yù)測對象。
【文檔編號】G06Q30/02GK104281585SQ201310275139
【公開日】2015年1月14日 申請日期:2013年7月2日 優(yōu)先權(quán)日:2013年7月2日
【發(fā)明者】王錦, 劉健 申請人:阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司