CN103235799B - 调整移动终端的互联网内容项的展现顺序的方法和系统 - Google Patents

Abstract

提供了一种用于调整移动终端的互联网内容项的展现顺序的方法和系统，所述方法包括：计算在内容项达到n次展现量时该内容项在每个展现位置的展现量和点击率，以获得内容项的展现分布向量，n表示预设的展现阈值；根据各个内容项的展现分布向量来获得与该内容项展现机会相似的多个近邻内容项的前n次展现的点击率分布；根据内容项的点击率在所述多个近邻内容项的点击率分布中所处的位置，计算该内容项的反馈权值；基于内容项的原始排序权值和反馈权值来调整内容项的展现顺序。

Description

调整移动终端的互联网内容项的展现顺序的方法和系统

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，更具体地说，涉及一种根据互联网内容项(item)在移动终端中的展现机会和点击率来调整互联网内容项的展现顺序的方法和使用该方法的系统。

背景技术

在当前的互联网技术中，需要对展现的互联网内容项(item)的质量进行判断从而可根据内容项的质量来调整互联网内容项的展现顺序。在判断互联网内容项的质量时，其目标是及时收集用户的反馈行为，对资讯内容项的质量进行反馈计算，使得用户首要喜好的资讯内容项得到更多展现机会，减少不受用户喜好的内容项的展现机会，使得整体资讯的点击率得到提升。然而，现有技术的对于互联网内容项的质量判断的方式是静态稳定的，没有考虑到展现机会与展现位置之间的关系来公平地判断互联网内容项的质量以及时根据用户喜好来对展现的互联网内容项进行优胜劣汰。

例如，现有技术中通常会按照互联网内容项的点击率来调整内容项的展现顺序或位置，点击率高的内容项通常被认为是受欢迎的内容项，点击率低的内容项被认为是不受欢迎的内容项，受欢迎的内容项通常被放置在展现的页面的显著位置，而不受欢迎的内容项被放置在不容易被用户发现的位置。在PC端搜索系统和其他系统中广泛采用的反馈算法，是根据内容项从上往下展现位置的不同，得到不同的用户点击机会偏差(bias)，该bias根据用户在不同位置的实际点击情况训练得出，然后将bias结合其他特征利用机器学习模型进行计算，得到反馈权值，根据该反馈权值对内容项进行调序。

但是，这种互联网内容项的展现顺序的调整方式没有考虑到移动终端内容项的展现位置对于点击率的影响，没有正确地评价内容项的质量。在PC端，不同排序位置的点击机会分布，即，“用户可视概率”随着展现位置的降低和降低，而在移动终端中，由于屏幕触摸和滑动的原因，用户对于不同位置的内容项，不同频道的点击率的规律也不同：

1.总体呈现两头高中间低，头部最高的分布：头部的内容项用户可视的概率高且点击的概率高；中部的内容项用户往往会快速滑动过不太引起注意；列表尾部点击的概率又会相对增加，这是因为用户既然愿意滑动到最尾部，也会认真看内容项；

2.不同类型频道、位置与点击概率的分布不同：判断收到不同类型频道展示图片的多少，标题长短和吸引程度不同。因此不同类型频道点击概率与位置的关系需要进行不同的衡量。

发明内容

本发明的目的在于，考虑互联网内容项在其获得的展现机会下的点击率，来解决移动端与PC端展现机会考量的差异，将展现机会作为反馈计算的依据，并更公平地来调整内容项的展现顺序或位置。

附图说明

通过下面结合附图进行的描述，本发明的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：

图1是示出根据本发明实施例的调整互联网内容项的展现顺序的方法的流程图；

图2是示出根据本发明实施例的用于调整互联网内容项的展现顺序的系统的框图。

具体实施方式

下面提供参照附图进行的描述以有助于全面理解如权利要求及其等同物所限定的本发明的示例性实施例。所述描述包括各种详细的细节以有助于理解，而这些描述将被认为仅为示例性的。因此，本领域的普通技术人员将意识到在不脱离本发明的范围和精神的情况下可做出在此描述的各种改变和变型。另外，为了清晰和简洁，可省略对公知功能和构造的描述。

在进行描述之前，对下面使用的术语做如下的限定：

内容项：表示在移动终端中显示的互联网内容，例如，在诸如应用中的一条新闻、网页中的一条链接等。一条新闻由于时间和质量的关系会在不同的位置被展示。

展现阈值n：根据本发明，可利用内容项前n次的展现点击作为反馈信息，也就是说，当内容项的点击量达到n次时对该内容项进行质量评价并可调整其展现顺序。这里，n可以为100。

ctr_N：内容项达到展现阈值n时的点击率。

ctr_final：内容项在一段时间(例如，一天)内最终的点击率。

pos_i_dis：位置i的展现次数。假设在移动终端的一个显示页面中存在的长度为L个的显示位置，则pos_i_dis表示内容项在0～L个位置中的任意一个位置的展现次数。在以下的实施例中，L＝20，即，在每个显示页面中存在20个显示位置，但是本发明不限于此。

第一四分位数Q1：表示样本中所有数值由小到大排列后第25％的数字。

第三四分位数Q3：表示样本中所有数值由小到大排列后第75％的数字。

这里，还假设：

a.每个内容项在第一页的第n位和第二页的第n位被看到的概率是相同的；

b.位置对于点击的影响无法通过直接的bias来衡量；

c.一个内容项的特征分为展现n次时在20个位置分别的展现量，因此feature1到feature20分别为posldis，pos2dis，...，pos20dis，则两个内容项被看见的情况相似可以表示为：

一个内容项在展现n次时，20个位置的展现量如下

32001033510010000000000

另一个内容项在展现n次时，20个位置的展现量如下

20013354451100000000000

以上的展现量的分布可形成每个内容项的展现分布向量。通过计算展现分布向量的相似度，可认为以上2个内容项被看见的情况类似。

图1是示出本发明实施例的终端设备的调整互联网内容项的展现顺序的方法的流程图。

首先，在步骤S101，计算在内容项被展现n次(即，达到展现阈值)时该内容项在每个展现位置的展现量和点击率。例如，可计算如下表所示的展现量。

接下来，在步骤S103，根据各个内容项的展现分布向量来获得与该内容项展现机会最为相近的m个近邻内容项的前n次展现的点击率分布。m的值可被预先设定。即，可获得如下表所示的近邻内容项在前n次展现时的点击率分布。

然后，在步骤S105，根据内容项的点击率在近邻内容项的点击率分布中所处的位置，计算该内容项的反馈权值fbWeight，该反馈权值的取值可在[0，2]之间。

具体地，根据本发明的一实施例，可通过以下的方式来计算fbWeight：

也就是说，如果内容项在达到n次展现量时的点击率小于展现机会相似的m个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第一四分位值，则认为需要降低该内容项的排序位置，即，将该内容项的反馈权值设置在[0，1]之间。如果内容项在达到n次展现量时的点击率位于展现机会相似的m个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第一四分位值和第三四分位值之间，则认为不需要改变该内容项的排序位置，即，将反馈权值设置为1。如果内容项在达到n次展现量时的点击率位于展现机会相似的m个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第三四分位值和最大值之间，则认为需要提高该内容项的排序位置，即，将该内容项的反馈权值设置为[1，2]之间。如果内容项的点击率大于近邻内容项的点击率的最大值，则反馈权值设置为2。应注意，以上仅是利用内容项的点击率和近邻内容项的点击率分布来调整该内容项的反馈权值的方式之一，可根据实际情况对其进行改变。例如，可以不采用第一四分位数和第三四分位数来作为区分的界限。另外，增加或降低反馈权值的计算方式也不限于上述的方式。

然后，在步骤S107，利用反馈权值fbWeight以及内容项的原始排序权值Weight得到调整后的权值W’，进而根据调整后的权值W’来改变内容项的排序。

原有的内容项排序是根据其排序权值从大到小进行排序，排序权值是结合了时间和内容项质量的权值。例如，以新闻排序为例，最新的新闻内容项的排序权值会比更早的新闻内容项的排序权值高，而有价值的新闻内容项的排序权值也会比一般的新闻内容项的排序权值高。

当该内容项被反馈时，W’＝Weight×fbWeight×fbTimes

这里，fbTimes是反馈系数，当想降低反馈效果时，fbTimes∈[0，1]，当想增加反馈效果时，fbTimes∈[1，+∝]。当然，也可以不使用fbTimes，即，fbTimes＝1。

由于fbWeight∈[0，2]，因此，原有weight乘以fbWeight后，或被降权，或被加权，或者保持原有权值不变。当通过如上所述的步骤对某一内容项进行反馈计算后，原有内容项的列表排序可被改变。

此外，根据本发明实施例的调整互联网内容项的展现顺序的方法还可包括：在预定时间之后，计算调整展现顺序的方法的准确率和平均误差，并根据计算的准确率和平均误差来评估内容项的顺序调整的稳定性。

具体地，如果预测内容项的点击率分布区间表示为[predictCtr0，predictCtr1]

这里，如果内容项在前n次展现量时的点击率小于展现机会相似的近邻内容项在前n次展现量的点击率分布的第一四分位值，则预测该内容项的预测点击率分布区间为[0，ctr_n_Q1]。如果内容项在前n次展现量时的点击率位于展现机会相似的近邻内容项在前n次展现量的点击率分布的第一四分位值和第三四分位值之间，则预测该内容项的预测点击率分布区间为[ctr_n_Q1，ctr_n_Q3]。如果内容项的点击率位于近邻内容项的点击率分布的第三四分位值和最大值之间，则预测该内容项的预测点击率分布区间为[ctr_n_Q3，ctr_n_max]。其余的情况下，预测该内容项的预测点击率分布区间为[ctr_n_max，1]。

当一段时间(例如，一天)结束时，能够得到被反馈的内容项当天实际的最终的点击率ctr_final。计算ctr_final是否在预测点击率分布区间[predictCtr0，predictCtr1]内，从而可得到对于内容项的排序调整的准确率和平均误差。准确率precision＝预测区间正确的内容项数量/所有待预测满足展现大于n的内容项数量，平均误差avgErr＝avg(预测点击率区间错误的内容项数量与预测点击率区间正确的内容项数量的差值)。通常，准确率和平均误差具有相对稳定的数值范围。如果某一天，对于内容项的排序调整的准确率和平均误差超出该数值范围，则表示当天的数据存在问题，需要进行相应的检查。

图2是根据本发明实施例的用于调整互联网内容项的展现顺序的系统200的框图。如图2所示，根据本发明实施例的用于调整互联网内容项的展现顺序的系统200包括：点击率统计模块210、近邻内容项点击率统计模块220、反馈权值计算模块230和内容项顺序调整模块240。

点击率统计模块210计算在内容项被展现n次时，该内容项在每个展现位置的展现量和点击率。

近邻内容项点击率统计模块220根据各个内容项的展现分布向量来获得与该内容项展现机会最为相近的m个近邻内容项的前n次展现的点击率分布。

反馈权值计算单元230根据内容项的点击率在近邻内容项的点击率分布中所处的位置，计算该内容项的关于点击率分布的反馈权值fbWeight。

内容项顺序调整模块240利用反馈权值fbWeight调整内容项的排序权值Weight，并根据调整后的权值W’来改变内容项的排序。

另外，根据本发明实施例的用于调整互联网内容项的展现顺序的系统200还可包括稳定性评估模块(未示出)，用于计算调整展现顺序的方法的准确率和平均误差，并根据计算的准确率和平均误差来评估内容项的顺序调整的稳定性。

本发明的互联网内容项的顺序调整方法考虑了内容项在其获得的展现机会下的点击率以及移动终端在展现内容项方面与PC端的差异，更加合理和公平地评价内容项的点击率和展现机会之间的关系，从而能够更好地反馈内容项的质量，进而能够根据内容项的质量更好地对内容项的顺序进行调整，从而实现互联网内容项的更好排序。

根据本发明的方法可被记录在包括执行由计算机实现的各种操作的程序指令的计算机可读介质中。介质也可以只包括程序指令或者包括与程序指令相结合的数据文件、数据结构等。计算机可读介质的例子包括磁介质(例如硬盘、软盘和磁带)；光学介质(例如CD-ROM和DVD)；磁光介质(例如，光盘)；以及特别配制用于存储并执行程序指令的硬件装置(例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存等)。介质也可以是包括传输规定程序指令、数据结构等的信号的载波的传输介质(例如光学线或金属线、波导等)。程序指令的例子包括例如由编译器产生的机器码和包含可使用解释器由计算机执行的高级代码的文件。

尽管已经参照本发明的示例性实施例具体显示和描述了本发明，但是本领域的技术人员应该理解，在不脱离由权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节上的各种改变。

Claims (14)

1.一种用于调整移动终端的互联网内容项的展现顺序的方法，包括：

(a)计算在内容项达到n次展现量时该内容项在每个展现位置的展现量和点击率，以获得内容项的展现分布向量，n表示预设的展现阈值；

(b)根据各个内容项的展现分布向量来获得与该内容项展现机会相似的多个近邻内容项的前n次展现的点击率分布；

(c)根据内容项的点击率在所述多个近邻内容项的点击率分布中所处的位置，计算该内容项的关于点击率分布的反馈权值；

(d)基于内容项的原始排序权值和反馈权值来调整内容项的展现顺序。

2.如权利要求1所述的方法，其中，步骤(c)包括：

(c1)如果内容项在达到n次展现量时的点击率小于所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第一四分位值，则将该内容项的反馈权值确定为[0,1]之间；

(c2)如果内容项在达到n次展现量时的点击率位于所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第一四分位值和第三四分位值之间，则将反馈权值设置为1；

(c3)如果内容项在达到n次展现量时的点击率位于所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第三四分位值和最大值之间，则将该内容项的反馈权值设置为[1,2]之间；

(c4)如果内容项在达到n次展现量时的点击率大于所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布最大值，则将该内容项的反馈权值设置为2。

3.如权利要求2所述的方法，其中，在步骤(c1)，根据以下等式来计算反馈权值：

fbWeight＝float(ctrN)/float(ctr_n_Q1)

其中，fbWeight表示反馈权值，ctrN表示内容项在达到n次展现量时的点击率，ctr_n_Q1表示所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第一四分位值。

4.如权利要求2所述的方法，其中，在步骤(c3)，根据以下等式来计算反馈权值：

fbWeight＝1+float(ctrN-ctr_n_Q3)/float(ctr_n_max-ctr_n_Q3)

其中，fbWeight表示反馈权值，ctrN表示内容项在达到n次展现量时的点击率，ctr_n_Q3表示所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第三四分位值，ctr_n_max表示所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的最大值。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述原始排序权值由内容项的时间和重要性确定，步骤(d)包括：基于原始排序权值Weight、反馈权值fbWeight和放大系数fbTimes来计算内容项的最终的排序权值W’，W’＝Weight×fbWeight×fbTimes，并根据各个内容项的最终的排序权值W’来从上到下排列各个内容项。

6.如权利要求1所述的方法，还包括：

(e)在预定时间之后，计算在该段预定时间内的内容项的排序的准确率和平均误差，以评估该段预定时间内的排序结果的稳定性。

7.如权利要求6所述的方法，其中，步骤(e)包括：

如果内容项在前n次展现量时的点击率小于所述多个近邻内容项在前n次展现量的点击率分布的第一四分位值ctr_n_Q1，则预测该内容项的预测点击率分布区间为[0,ctr_n_Q1]；

如果内容项在前n次展现量时的点击率位于所述多个近邻内容项在前n次展现量的点击率分布的第一四分位值ctr_n_Q1和第三四分位值ctr_n_Q3之间，则预测该内容项的预测点击率分布区间为[ctr_n_Q1,ctr_n_Q3]；

如果内容项的点击率位于近邻内容项的点击率分布的第三四分位值ctr_n_Q3和最大值ctr_n_max之间，则预测该内容项的预测点击率分布区间为[ctr_n_Q3,ctr_n_max]；

在其余的情况下，预测该内容项的预测点击率分布区间为[ctr_n_max,1]；

当所述预定时间过去之后，计算内容项在该段预定时间内的最终点击率ctr_final是否在预测点击率分布区间[predictCtr0，predictCtr1]内，从而得到对于内容项的排序调整的准确率和平均误差，并根据准确率和平均误差是否在预定范围之内来评估稳定性，

其中，准确率precision＝预测区间正确的内容项数量/所有待预测满足展现大于n的内容项数量，平均误差avgErr＝avg(预测点击率区间错误的内容项数量与预测点击率区间正确的内容项数量的差值)。

8.一种用于调整移动终端的互联网内容项的展现顺序的系统，包括：

点击率统计模块，计算在内容项达到n次展现量时该内容项在每个展现位置的展现量和点击率，以获得内容项的展现分布向量，n表示预设的展现阈值；

近邻内容项点击率统计模块，根据各个内容项的展现分布向量来获得与该内容项展现机会相似的多个近邻内容项的前n次展现的点击率分布；

反馈权值计算模块，根据内容项的点击率在所述多个近邻内容项的点击率分布中所处的位置，计算该内容项的关于点击率分布的反馈权值；

内容项顺序调整模块，基于内容项的原始排序权值和反馈权值来调整内容项的展现顺序。

9.如权利要求8所述的系统，其中，如果内容项在达到n次展现量时的点击率小于所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第一四分位值，则反馈权值计算模块将该内容项的反馈权值确定为[0,1]之间；

如果内容项在达到n次展现量时的点击率位于所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第一四分位值和第三四分位值之间，则反馈权值计算模块将反馈权值设置为1；

如果内容项在达到n次展现量时的点击率位于所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第三四分位值和最大值之间，则反馈权值计算模块将该内容项的反馈权值设置为[1,2]之间；

如果内容项在达到n次展现量时的点击率大于所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布最大值，则反馈权值计算模块将该内容项的反馈权值设置为2。

10.如权利要求9所述的系统，其中，反馈权值计算模块根据以下等式来计算反馈权值：

fbWeight＝float(ctrN)/float(ctr_n_Q1)

其中，fbWeight表示反馈权值，ctrN表示内容项在达到n次展现量时的点击率，ctr_n_Q1表示所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第一四分位值。

11.如权利要求9所述的系统，其中，反馈权值计算模块根据以下等式来计算反馈权值：

fbWeight＝1+float(ctrN-ctr_n_Q3)/float(ctr_n_max-ctr_n_Q3)

其中，fbWeight表示反馈权值，ctrN表示内容项在达到n次展现量时的点击率，ctr_n_Q3表示所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的第三四分位值，ctr_n_max表示所述多个近邻内容项在达到n次展现量的点击率分布的最大值。

12.如权利要求8所述的系统，其中，所述原始排序权值由内容项的时间和重要性确定，内容项顺序调整模块基于原始排序权值Weight、反馈权值fbWeight和放大系数fbTimes来计算内容项的最终的排序权值W’，W’＝Weight×fbWeight×fbTimes，并根据各个内容项的最终的排序权值W’来从上到下排列各个内容项。

13.如权利要求8所述的系统，还包括：

稳定性评估模块，在预定时间之后，计算在该段预定时间内的内容项的排序的准确率和平均误差，以评估该段预定时间内的排序结果的稳定性。

14.如权利要求13所述的系统，其中，

如果内容项在前n次展现量时的点击率小于所述多个近邻内容项在前n次展现量的点击率分布的第一四分位值ctr_n_Q1，则稳定性评估模块预测该内容项的预测点击率分布区间为[0,ctr_n_Q1]；

如果内容项在前n次展现量时的点击率位于所述多个近邻内容项在前n次展现量的点击率分布的第一四分位值ctr_n_Q1和第三四分位值ctr_n_Q3之间，则稳定性评估模块预测该内容项的预测点击率分布区间为[ctr_n_Q1,ctr_n_Q3]；

如果内容项的点击率位于近邻内容项的点击率分布的第三四分位值ctr_n_Q3和最大值ctr_n_max之间，则稳定性评估模块预测该内容项的预测点击率分布区间为[ctr_n_Q3,ctr_n_max]；

在其余的情况下，稳定性评估模块预测该内容项的预测点击率分布区间为[ctr_n_max,1]；

当所述预定时间过去之后，稳定性评估模块计算内容项在该段预定时间内的最终点击率ctr_final是否在预测点击率分布区间[predictCtr0，predictCtr1]内，得到对于内容项的排序调整的准确率和平均误差，并根据准确率和平均误差是否在预定范围之内来评估稳定性，

其中，准确率precision＝预测区间正确的内容项数量/所有待预测满足展现大于n的内容项数量，平均误差avgErr＝avg(预测点击率区间错误的内容项数量与预测点击率区间正确的内容项数量的差值)。