CN113362109B - 媒介资源的推荐方法、装置、电子设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开关于一种媒介资源的推荐方法、装置、电子设备、存储介质。所述方法包括：获取目标账户的第一目标媒介资源以及确定与目标账户的第二候选媒介资源，第一目标媒介资源是从目标账户的已推荐媒介资源中筛选出的符合反馈行为要求的媒介资源；根据第二候选媒介资源的第一评价参数从第二候选媒介资源中筛选得到第二目标媒介资源；根据第一目标媒介资源和第二目标媒介资源的第二评价参数确定待推荐媒介资源；向目标账户推荐待推荐媒介资源。该方法通过对目标账户符合反馈行为要求的媒介资源进行媒介资源召回，并优化媒介资源推荐系统的筛选过程，可以提高优质的媒介资源被再次推荐的概率，有助于提升媒介资源推荐效果。

Description

媒介资源的推荐方法、装置、电子设备、存储介质

技术领域

本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及一种媒介资源的推荐方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品。

背景技术

随着信息技术和互联网技术的发展，平台通常会向用户账户推荐媒介资源。以媒介资源为广告为例，对于大部分广告推荐系统而言，广告的推荐通常包括两个阶段：召回阶段和排序阶段。召回阶段主要为从海量的广告里进行筛选，得到候选广告集合。排序阶段主要为根据用户账户的标识等数据预测候选广告的点击率、转化率等，并根据预测得到的点击率、转化率等对候选广告进行排序，将排序较高的广告推荐至用户账户。

但是，发明人发现，在实际的广告推荐场景中，广告在初次展示时往往不会被点击或转化，但是在多次曝光的过程中，加深了用户的印象，产生了转化的可能。而通过上述方式对这些广告进行排序时产生的预估值偏低，导致这些广告被再次推荐的可能性降低，降低了广告的推荐效果。

发明内容

本公开提供一种媒介资源的推荐方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品，以至少解决相关技术中一些媒介资源被再次推荐的可能性低，降低了媒介资源的推荐效果的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种媒介资源的推荐方法，包括：

获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与所述目标账户对应的第二候选媒介资源，所述第一目标媒介资源是从所述目标账户的已推荐媒介资源中筛选出的符合反馈行为要求的媒介资源；

确定所述第二候选媒介资源的第一评价参数，并根据所述第一评价参数从所述第二候选媒介资源中筛选得到第二目标媒介资源；

确定所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据所述第二评价参数从所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源中确定待推荐媒介资源；

向所述目标账户推荐所述待推荐媒介资源。

在其中一个实施例中，所述获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与所述目标账户对应的第二候选媒介资源，包括：

从预先建立的媒介资源集中查询得到与所述目标账户对应的第一候选媒介资源，所述媒介资源集中包括多个用户账户的第一候选媒介资源；

根据所述目标账户确定与所述目标账户对应的第二原始媒介资源；

确定所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源的第三评价参数；

根据所述第三评价参数对所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源中确定出所述第一目标媒介资源，以及所述第二候选媒介资源。

在其中一个实施例中，所述用户账户的第一候选媒介资源的生成方式，包括：

周期性获取预设时间段内所述用户账户的已推荐媒介资源；

从所述用户账户的已推荐媒介资源中筛选出符合所述反馈行为要求的已推荐媒介资源，作为第一原始媒介资源；

获取所述用户账户对所述第一原始媒介资源的账户行为数据，并根据所述账户行为数据从所述第一原始媒介资源中筛选得到所述第一候选媒介资源，所述账户行为数据中包括通过所述第三评价参数的生成条件得到的数据。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

获取与符合所述反馈行为要求的所述已推荐媒介资源对应的对象；

获取与所述对象对应的其他媒介资源，将符合所述反馈行为要求的所述已推荐媒介资源以及所述其他媒介资源作为所述第一原始媒介资源。

在其中一个实施例中，所述获取所述用户账户对所述第一原始媒介资源的账户行为数据，并根据所述账户行为数据从所述第一原始媒介资源中筛选得到所述第一候选媒介资源，包括：

确定所述第一原始媒介资源的推荐后的点击率和推荐后的资源耗费参数；

根据所述点击率对所述第一原始媒介资源进行排序，得到所述第一原始媒介资源的第一排序结果；

根据所述资源耗费参数对所述第一原始媒介资源进行排序，得到所述第一原始媒介资源的第二排序结果；

根据所述第一排序结果和所述第二排序结果，确定所述第一原始媒介资源的目标排序结果；

根据所述目标排序结果从所述第一原始媒介资源中筛选得到所述第一候选媒介资源。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

获取所述第一候选媒介资源的定向条件，以及所述目标账户的账户属性信息；

将所述账户属性信息与所述第一候选媒介资源的定向条件进行比较，从所述第一候选媒介资源中确定出所述定向条件与所述账户属性信息匹配的第一候选媒介资源；

所述确定所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源的第三评价参数，根据所述第三评价参数对所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源中确定出所述第一目标媒介资源，以及所述第二候选媒介资源，包括：

确定所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源的第三评价参数；

根据所述第三评价参数对所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源中确定出所述第一目标媒介资源，以及所述第二候选媒介资源。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

获取所述第一目标媒介资源的目标数量；

从所述第二目标媒介资源中移除所述目标数量个的所述第二目标媒介资源；

所述确定所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据所述第二评价参数从所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源中确定待推荐媒介资源，包括：

确定所述第一目标媒介资源和移除后的所述第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据所述第二评价参数从所述第一目标媒介资源和移除后的所述第二目标媒介资源中确定出所述待推荐媒介资源。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种媒介资源的推荐装置，包括：

第一获取模块，被配置为执行获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与所述目标账户对应的第二候选媒介资源，所述第一目标媒介资源是从所述目标账户的已推荐媒介资源中筛选出的符合反馈行为要求的媒介资源；

第一筛选模块，被配置为执行确定所述第二候选媒介资源的第一评价参数，并根据所述第一评价参数从所述第二候选媒介资源中筛选得到第二目标媒介资源；

第二筛选模块，被配置为执行确定所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据所述第二评价参数从所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源中确定待推荐媒介资源；

推荐模块，被配置为执行向所述目标账户推荐所述待推荐媒介资源。

在其中一个实施例中，所述第一获取模块，包括：

查询单元，被配置为执行从预先建立的媒介资源集中查询得到与所述目标账户对应的第一候选媒介资源，所述媒介资源集中包括多个用户账户的第一候选媒介资源；

第一确定单元，被配置为执行根据所述目标账户确定与所述目标账户对应的第二原始媒介资源；

评价参数确定单元，被配置为执行确定所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源的第三评价参数；

第一排序单元，被配置为执行根据所述第三评价参数对所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源中确定出所述第一目标媒介资源，以及所述第二候选媒介资源。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

第二获取模块，被配置为执行周期性获取预设时间段内所述用户账户的已推荐媒介资源；

第三筛选模块，被配置为执行从所述用户账户的已推荐媒介资源中筛选出符合所述反馈行为要求的已推荐媒介资源，作为第一原始媒介资源；

第四筛选模块，被配置为执行获取所述用户账户对所述第一原始媒介资源的账户行为数据，并根据所述账户行为数据从所述第一原始媒介资源中筛选得到所述第一候选媒介资源，所述账户行为数据中包括通过所述第三评价参数的生成条件得到的数据。

在其中一个实施例中，所述第二获取模块，还被配置为执行获取与符合所述反馈行为要求的所述已推荐媒介资源对应的对象；获取与所述对象对应的其他媒介资源，将符合所述反馈行为要求的所述已推荐媒介资源以及所述其他媒介资源作为所述第一原始媒介资源。

在其中一个实施例中，所述第四筛选模块，包括：

第二确定单元，被配置为执行确定所述第一原始媒介资源的推荐后的点击率和推荐后的资源耗费参数；

第二排序单元，被配置为执行根据所述点击率对所述第一原始媒介资源进行排序，得到所述第一原始媒介资源的第一排序结果；

第三排序单元，被配置为执行根据所述资源耗费参数对所述第一原始媒介资源进行排序，得到所述第一原始媒介资源的第二排序结果；

排序确定单元，被配置为执行根据所述第一排序结果和所述第二排序结果，确定所述第一原始媒介资源的目标排序结果；

筛选单元，被配置为执行根据所述目标排序结果从所述第一原始媒介资源中筛选得到所述第一候选媒介资源。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

第三获取模块，被配置为执行获取所述第一候选媒介资源的定向条件，以及所述目标账户的账户属性信息；

比较模块，被配置为执行将所述账户属性信息与所述第一候选媒介资源的定向条件进行比较，从所述第一候选媒介资源中确定出所述定向条件与所述账户属性信息匹配的第一候选媒介资源；

所述评价参数确定单元，被配置为执行确定所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源的第三评价参数，根据所述第三评价参数对所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源中确定出所述第一目标媒介资源，以及所述第二候选媒介资源。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

第四获取模块，被配置为执行获取所述第一目标媒介资源的目标数量；

移除模块，被配置为执行从所述第二目标媒介资源中移除所述目标数量个的所述第二目标媒介资源；

所述第二筛选模块，被配置为执行确定所述第一目标媒介资源和移除后的所述第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据所述第二评价参数从所述第一目标媒介资源和移除后的所述第二目标媒介资源中确定出所述待推荐媒介资源。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如上述第一方面任一项所述的媒介资源的推荐方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如第一方面任一项所述的媒介资源的推荐方法。

根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述的媒介资源的推荐方法。

本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与目标账户对应的第二候选媒介资源，第一目标媒介资源是从目标账户的已推荐媒介资源中筛选出的符合反馈行为要求的媒介资源；在粗排阶段，确定第二候选媒介资源的第一评价参数，并根据第一评价参数从第二候选媒介资源中筛选得到第二目标媒介资源；在精排阶段，确定第一目标媒介资源和第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据第二评价参数从第一目标媒介资源和第二目标媒介资源中确定待推荐媒介资源；向目标账户推荐待推荐媒介资源。通过对目标账户的符合反馈行为要求的媒介资源进行媒介资源召回，得到第一目标媒介资源，可以提高第一目标媒介资源再次曝光的可能性；通过优化媒介资源推荐系统的筛选过程，使第一目标媒介资源直接进入精排阶段，可以提高第一目标媒介资源被再次推荐的概率，从而有助于提升媒介资源推荐效果。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。

图1是根据一示例性实施例示出的一种媒介资源的推荐方法的应用环境图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种媒介资源的推荐方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种确定第一目标媒介资源和第二候选媒介资源步骤的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种生成每个用户账户的第一候选媒介资源步骤的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种生成每个用户账户的第一候选媒介资源步骤的流程图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种媒介资源的推荐方法的流程图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种媒介资源的推荐方法的流程图。

图8是根据一示例性实施例示出的一种媒介资源的推荐装置的框图。

图9是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

需要说明的是，本公开所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于展示的数据、分析的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。

本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本公开所提供的媒介资源的推荐方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端110通过网络与服务器120进行交互。终端110中安装有支持媒介资源推荐的应用程序，该应用程序可以是视频类应用程序、即时通信类应用程序、购物类应用程序等。服务器120中配置有媒介资源推荐系统，通过该媒介资源推荐系统响应于目标账户的媒介资源推荐请求，从预设的媒介资源池中召回得到第一目标媒介资源和第二候选媒介资源，并基于预设的推荐策略从第一目标媒介资源和第二候选媒介资源中筛选得到待推荐媒介资源进行推荐。具体地，服务器120获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与目标账户对应的第二候选媒介资源，第一目标媒介资源是从目标账户的已推荐媒介资源中筛选出的符合反馈行为要求的媒介资源。服务器120确定第二候选媒介资源的第一评价参数，并根据第一评价参数从第二候选媒介资源中筛选得到第二目标媒介资源。服务器120确定第一目标媒介资源和第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据第二评价参数从第一目标媒介资源和第二目标媒介资源中确定出待推荐媒介资源。服务器120向终端110推荐待推荐媒介资源。

其中，终端110可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、便携式可穿戴设备。服务器120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

图2是根据一示例性实施例示出的一种媒介资源的推荐方法的流程图，如图2所示，媒介资源的推荐方法用于服务器中，包括以下步骤。

在步骤S210中，获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与目标账户对应的第二候选媒介资源。

其中，媒介资源可以是指借助现代通信、网络和媒体技术，以不同介质(如广播、电视、网络等)为载体向用户提供的资源，不限于是文本、图片、音频、视频等。

目标账户是指媒介资源的被推荐账户。目标账户可以使用用户ID、用户名称等表征。

第一目标媒介资源可以是从目标账户的已推荐媒介资源中筛选出的符合反馈行为要求的部分或者全部媒介资源，数量可以为一个或者多个。第一目标媒介资源可以从目标账户的历史浏览记录中筛选得到，例如，从目标账户的历史浏览记录中筛选出最近一个星期内符合反馈行为要求的媒介资源作为第一目标媒介资源。

反馈行为要求可以依实际需求而定，例如，可以为正反馈行为。正反馈行为可以是：点击、下载、点赞、收藏、添加感兴趣标签、播放时长超过一定时长等。

第二候选媒介资源可以是根据预设召回策略从媒介资源池中得到的全部或者部分候选媒介资源。例如，预设召回策略基于预设定向条件实现，那么，第二候选媒介资源可以是从全量媒介资源中筛选出的符合定向条件的媒介资源。媒介资源的定向条件是指用于对目标账户进行一定程度的主动筛选的条件，例如，定向条件为A地区用户，若目标账户属于A地区，则目标账户为符合定向条件的用户账户。第二候选媒介资源的数量可以为一个或者多个。当第二候选媒介资源的数量为一个时，可以略过粗排阶段(即步骤S220)，使第一目标媒介资源和第二候选媒介资源直接进入精排阶段(即步骤S230)。

具体地，服务器获取媒介资源推荐请求。媒介资源推荐请求可以是客户端主动发送的请求，例如，预先配置显示第n(n可以为任意正整数)个视频时进行媒介资源推荐。当客户端检测到当前显示第n个视频时，向服务器发送媒介资源推荐请求。媒介资源推荐请求还可以是服务器自动触发的请求，例如，在服务器预先配置客户端启动一分钟后进行媒介资源推荐。当服务器判断当前时间距离客户端启动时已达到一分钟，则生成媒介资源推荐请求。服务器响应于媒介资源推荐请求，获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与目标账户对应的第二候选媒介资源。

在步骤S220中，确定第二候选媒介资源的第一评价参数，并根据第一评价参数从第二候选媒介资源中筛选得到第二目标媒介资源。

其中，第一评价参数可以用于粗略量化每个第二候选媒介资源的推荐效果，例如，可以使用展现成本、点击成本、点击率、转化率等表征。第一评价参数可以通过基于深度学习理论的粗排模型得到。粗排模型可以使用双塔模型、逻辑回归模型等实现。

具体地，在服务器获取第一目标媒介资源和第二候选媒介资源后，对第二候选媒介资源进行粗排。服务器通过粗排模型得到每个第二候选媒介资源的第一评价参数。以粗排模型为双塔模型为例，服务器预先对目标账户的少量账户特征进行计算得到对应的第一账户向量，以及对每个第二候选媒介资源的媒介资源特征进行计算得到对应的第一媒介资源向量。在粗排阶段，获取目标账户的第一账户向量以及每个第二候选媒介资源的第一媒介资源向量。通过向量相似度等方式计算得到第一账户向量和每个第一媒介资源向量之间的第一评价参数。服务器根据第一评价参数对第二候选媒介资源进行评价值从高至低，或者从低至高的排序。从排序后的第二候选媒介资源中筛选得到第一评价参数最高的预设数量的媒介资源(例如第一评价参数最高的前150个媒介资源)，作为第二目标媒介资源。

在步骤S230中，确定第一目标媒介资源和第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据第二评价参数从第一目标媒介资源和第二目标媒介资源中确定出待推荐媒介资源。

其中，第二评价参数可以用于精确量化每个第一目标媒介资源和每个第二目标媒介资源的推荐效果，例如，可以使用展现成本、点击成本、点击率、转化率等表征。第二评价参数可以通过基于深度学习理论的精排模型得到。精排模型可以使用双塔模型、逻辑回归模型等实现。

具体地，服务器在获取第二目标媒介资源后，对第一目标媒介资源以及粗排阶段得到的第二目标媒介资源进行精排。服务器通过精排模型得到每个第一目标媒介资源和每个第二目标媒介资源的第二评价参数。以精排模型为双塔模型为例，服务器预先对目标账户的较多账户特征进行计算得到对应的第二账户向量，以及对每个第一目标媒介资源和每个第二目标媒介资源的媒介资源特征进行计算得到对应的第二媒介资源向量。在精排阶段，服务器获取目标账户的第二账户向量以及每个第一目标媒介资源和每个第二目标媒介资源的第二媒介资源向量。通过向量相似度等方式计算得到第二账户向量和每个第二媒介资源向量之间的第二评价参数。服务器根据第二评价参数对第一目标媒介资源和第二目标媒介资源进行评价值从高至低，或者从低至高的排序。从排序后的第一目标媒介资源和第二目标媒介资源中筛选得到第二评价参数最高的预设数量的媒介资源(例如，第二评价参数最高的前两个媒介资源)，作为待推荐媒介资源。

在步骤S240中，向目标账户推荐待推荐媒介资源。

具体地，服务器在确定待推荐媒介资源后，将待推荐媒介资源发送至目标账户对应的客户端，以使该客户端显示待推荐媒介资源。进一步地，客户端可以以浮层页面、在当前页面的指定位置处插入等方式显示待推荐媒介资源。进一步地，还可以配置待推荐媒介资源的显示逻辑，例如，配置定时显示待推荐媒介资源，在待推荐媒介资源的数量为多个时，按照第二评价参数的排序循环展示每个待展示媒介资源等。

在一些可能性性实施例中，第一评价参数可以使用点击率、转化率中的任一个表征；第二评价参数可以使用点击率、转化率中的任一个表征。

上述媒介资源的推荐方法中，获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与目标账户对应的第二候选媒介资源，第一目标媒介资源是从目标账户的已推荐媒介资源中筛选出的符合反馈行为要求的媒介资源。在粗排阶段，确定第二候选媒介资源的第一评价参数，并根据第一评价参数从第二候选媒介资源中筛选得到第二目标媒介资源。在精排阶段，确定第一目标媒介资源和第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据第二评价参数从第一目标媒介资源和第二目标媒介资源中确定待推荐媒介资源。向目标账户推荐待推荐媒介资源。通过对目标账户符合反馈行为要求的媒介资源进行媒介资源召回，得到第一目标媒介资源，可以提高第一目标媒介资源再次曝光的可能性；通过优化媒介资源推荐系统的筛选过程，使第一目标媒介资源直接进入精排阶段，可以提高第一目标媒介资源被再次推荐的概率，从而有助于提升媒介资源推荐效果。

在一示例性实施例中，所述方法还包括：获取第一目标媒介资源的目标数量；从第二目标媒介资源中移除目标数量个的第二目标媒介资源。

具体地，由于精排模型通常较为复杂，对每个媒介资源进行检测的耗时较长，因此，为了控制整个链路的耗时，在进入精排阶段后，服务器获取第一目标媒介资源的目标数量。按照预设的移除策略从第二目标媒介资源中移除目标数量个的第二目标媒介资源。其中，移除策略可以是随机移除、优先移除第一评价参数最低的第二目标媒介资源等。接着，服务器确定第一目标媒介资源和移除后的第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据第二评价参数从第一目标媒介资源和移除后的第二目标媒介资源中确定待推荐媒介资源。

进一步地，为了避免精排阶段第一目标媒介资源的目标数量等于或者多于第二目标媒介资源，从而导致没有第二目标媒介资源参与精排的情况发生，可以预先配置直接进入精排阶段的第一目标媒介资源的限制数量，例如，配置随机选取10个第一目标媒介资源直接进入精排阶段，剩余的第一目标媒介资源与第二候选媒介资源一起进入粗排阶段。

本实施例中，通过根据第一目标媒介资源的目标数量相应地移除第二目标媒介资源，控制进入精排阶段的媒介资源数量，从而可以控制精排阶段的预测耗时，提升媒介资源推荐引擎的可用性，保证整个媒介资源链路的持续健康运行。

在一示例性实施例中，如图3所示，在步骤S210中，获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与目标账户对应的第二候选媒介资源，具体可以通过以下步骤实现：

在步骤S310中，从预先建立的媒介资源集中查询得到与目标账户对应的第一候选媒介资源。

其中，媒介资源集为预先建立的包含多个用户账户的第一候选媒介资源的集合。第一候选媒介资源的数量包括多个，但是不排除数量为一个的情况。媒介资源集可以存储在关系型数据库中，例如，MySQL(关系型数据库管理系统)，媒介资源集中用户账户和第一候选媒介资源的对应关系则可以以数据表的形式存储。媒介资源集还可以存储在非关系型数据库中，例如，缓存Redis(REmote DIctionary Server，远程字典服务)，优质媒介资源集中用户账户和第一候选媒介资源的对应关系则可以以key-value(键-值)的形式存储，例如，以用户id为key，第一候选媒介资源为value的形式存储。

具体地，服务器响应于媒介资源推荐请求，从预先建立的媒介资源集中查询是否存在与目标账户对应的第一候选媒介资源。若存在，则获取与目标账户对应的第一候选媒介资源，并继续步骤S320。若不存在，则后续可以直接基于第二原始媒介资源得到待推荐媒介资源。

在步骤S320中，根据目标账户确定与目标账户对应的第二原始媒介资源。

其中，第二原始媒介资源可以是召回阶段得到的全部候选媒介资源，数量包括多个，但是不排除数量为一个的情况。召回阶段可以设置多路召回策略，例如，热门媒介资源召回、主题媒介资源召回、关键词召回等。媒介资源召回可以基于深度学习模型、查找技术等实现，视具体的召回策略而定。

具体地，服务器响应于媒介资源推荐请求，基于预先部署的召回策略从媒介资源池中召回得到多个第二原始媒介资源。

在步骤S330中，确定第一候选媒介资源和第二原始媒介资源的第三评价参数。

其中，第三评价参数可以用于量化每个第一候选媒介资源和每个第二原始媒介资源的资源耗费，例如，可以使用推荐后的千人展现成本表征。千人展现成本指的是媒介资源推荐过程中，平均每一千人分别听到或者看到某媒介资源一次一共需要的成本。通过采用推荐后的千人展现成本，有助于更准确地衡量载体的传播效益，发现真正的优势载体。第三评价参数可以根据每个第一候选媒介资源和每个第二原始媒介资源的已推荐数据统计分析的得到。

具体地，在服务器获取第一候选媒介资源和第二原始媒介资源后，根据每个第一候选媒介资源和每个第二原始媒介资源的已推荐数据进行统计分析，得到每个第一候选媒介资源和每个第二原始媒介资源的第三评价参数。

在步骤S340中，根据第三评价参数对第一候选媒介资源和第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的第一候选媒介资源和第二原始媒介资源中确定出第一目标媒介资源，以及第二候选媒介资源。

具体地，服务器根据第三评价参数对第一候选媒介资源和第二原始媒介资源进行评价值从高至低，或者从低至高融合排序。将第三评价参数最高的第一预设数量位之前的第一候选媒介资源作为第一目标媒介资源，将第三评价参数最高的第一预设数量位之前的第二原始媒介资源作为第二候选媒介资源。示例性地，第一预设数量为2000。服务器在融合排序后获取第三评价参数最高的前2000个媒介资源，则将前2000个媒介资源中的第一候选媒介资源作为第一目标媒介资源，将前2000个媒介资源中的第二原始媒介资源作为第二候选媒介资源。

本实施例中，通过对第一候选媒介资源和第二原始媒介资源进行融合排序，从中选取第一预设数量的媒介资源进入粗排阶段，可以减少粗排阶段的运行压力和计算量，加快媒介资源推荐效率。

在一示例性实施例中，在步骤S310，从媒介资源集中查询得到与目标账户对应的第一候选媒介资源之后，还包括：获取第一候选媒介资源的定向条件，以及目标账户的账户属性信息；将账户属性信息与第一候选媒介资源的定向条件进行比较，确定出定向条件与账户属性信息匹配的第一候选媒介资源。

其中，第一候选媒介资源的定向条件可以为第一候选媒介资源所属媒介资源主(例如，广告主)的媒介资源主定向条件，例如，包括地域定向、属性定向、时间定向等中一个或者多个。

账户属性信息可以是指账户的相关的特性信息，例如，地域、性别等信息。

具体地，服务器在获取目标账户的第一候选媒介资源后，将账户属性信息与每个第一候选媒介资源的定向条件进行比较。若账户属性信息符合某个第一候选媒介资源的定向条件，则保留该第一候选媒介资源；若账户属性信息不符合某个第一候选媒介资源的定向条件，则过滤掉该个第一候选媒介资源。示例性地，某个第一候选媒介资源的定向条件为A地区。目标账户的账户属性信息为B地区。那么可以判断目标账户的账户属性信息不符合该第一候选媒介资源的定向条件。

相应地，在确定出定向条件与账户属性信息匹配的第一候选媒介资源后，则确定每个匹配的第一候选媒介资源和每个第二原始媒介资源的第三评价参数，并根据第三评价参数对匹配的第一候选媒介资源和第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的匹配的第一候选媒介资源和第二原始媒介资源中确定出第一目标媒介资源，以及第二候选媒介资源。

进一步地，针对第二原始媒介资源，也可以参照上述实施例进行媒介资源主定向条件求交，从而使每个第二原始媒介资源也符合媒介资源主定向条件的要求。

本实施例中，通过根据媒介资源主定向条件对目标账户的第一候选媒介资源进行筛选，从中选取符合媒介资源主定向条件的媒介资源，赋予媒介资源主对目标账户进行一定程度的个性化筛选的能力，可以协助优化媒介资源的转化效果。

在一示例性实施例中，如图4所示，对媒介资源集中每个用户账户的第一候选媒介资源的生成方式进行说明。具体可以通过以下步骤实现：

在步骤S410中，周期性获取预设时间段内用户账户的已推荐媒介资源。

其中，周期可以为每天、每周、每个月，视具体需求而定。在服务器检测到周期性时间到达时，执行步骤S410～步骤S430，对每个用户账户的第一候选媒介资源进行更新。

具体地，在服务器检测到周期性时间到达时，从每个用户账户的历史浏览记录中获取每个用户账户的已推荐媒介资源，以及与每个已推荐媒介资源对应的历史行为信息。历史行为信息包括正反馈信息、负反馈信息等，正反馈信息包括但不限于是点赞、播放超过预设时长(例如3秒)、添加感兴趣标签等，负反馈信息包括但不限于是播放少于预设时长、添加不感兴趣标签等。

在步骤S420中，从用户账户的已推荐媒介资源中筛选出符合反馈行为要求的已推荐媒介资源，作为第一原始媒介资源。

在步骤S430中，确定第一原始媒介资源的账户行为数据，并根据账户行为数据从第一原始媒介资源中筛选得到第一候选媒介资源。

其中，账户行为数据中包括通过第三评价参数的生成条件得到的数据，例如，第三评价参数采用千人展现成本，那么账户行为数据中也包括千人展现成本。

具体地，针对每个用户账户，服务器根据每个用户账户的历史行为信息筛选得到符合反馈行为要求对应的已推荐媒介资源，作为第一原始媒介资源。例如，反馈行为要求为正反馈，则服务器根据每个用户账户的历史行为信息筛选得到包含正反馈信息的已推荐媒介资源。接着，服务器获取每个第一原始媒介资源的账户行为数据。根据账户行为数据对第一原始媒介资源进行值从高至低，或者从低至高排序。从排序后的第一原始媒介资源中筛选得到账户行为数据最高的第二预设数量的媒介资源，作为第一候选媒介资源。

进一步地，服务器建立每个用户账户和第一候选媒介资源的对应关系，形成媒介资源集。将媒介资源集存储在关系型数据库或者非关系型数据库中。

本实施例中，通过预先建立媒介资源集，使服务器在线进行媒介资源推荐时可以快速从中获取与目标账户对应的第一候选媒介资源，有助于提升媒介资源推荐效率。通过使账户行为数据中包括通过第三评价参数的生成条件得到的值，基于账户行为数据筛选得到第一候选媒介资源，可以提高后续融合排序阶段第一候选媒介资源的竞争力，使第一候选媒介资源在融合排序阶段更加容易被筛选进入精排阶段，从而使优质媒介资源更容易触达用户。通过选取第二预设数量的第一候选媒介资源，可是使第一候选媒介资源召回的既能够满足离线存储介质大小的限制，又能够满足在线上召回数量的限制。

在一示例性实施例中，由于第一候选媒介资源和第二原始媒介资源经过召回阶段、粗排阶段、精排阶段、再到推荐曝光的过程需要经历层层漏斗，为了提升优质媒介资源最终被推荐的概率，可以从产品粒度对符合反馈行为要求的已推荐媒介资源进行扩展，以增加优质媒介资源的数量，提升优质媒介资源最终被推荐的概率。具体实现中，针对每个用户账户，获取与符合反馈行为要求的已推荐媒介资源对应的对象。该对象可以是与已推荐媒介资源存在直接关联关系的素材，例如，广告直接关联的产品；也可以是已推荐媒介资源间接关联的素材，例如，与广告直接关联的产品同类别的其他产品。服务器获取与该对象对应的其他媒介资源。将符合反馈行为要求的已推荐媒介资源以及其他媒介资源都作为第一原始媒介资源，并基于该第一原始媒介资源筛选得到第一候选媒介资源。例如，符合正反馈行为的已推荐媒介资源所属产品为A游戏，那么可以获取A游戏下的其他媒介资源，将符合正反馈行为的已推荐媒介资源和A游戏下的其他媒介资源都作为第一原始媒介资源。

本实施例中，对符合反馈行为要求的已推荐媒介资源按照对象粒度进行扩展，可以提升同一对象下媒介资源的多样性，且还可以保证每个用户账户的第一候选媒介资源均能够达到一定的数量。

在一示例性实施例中，如图5所示，在步骤S430中，确定第一原始媒介资源的账户行为数据，并根据账户行为数据从第一原始媒介资源中筛选得到第一候选媒介资源，具体可以通过以下步骤实现：

在步骤S510中，确定第一原始媒介资源的推荐后的点击率和推荐后的资源耗费参数。

其中，第一原始媒介资源的推荐后的点击率和推荐后的资源耗费参数可以对第一原始媒介资源的已推荐数据进行统计分析得到。推荐后的资源耗费参数可以使用展现成本、点击成本等表征。

在步骤S520中，根据点击率对第一原始媒介资源进行排序，得到第一原始媒介资源的第一排序结果。

具体地，服务器根据点击率对第一原始媒介资源进行点击率从高至低，或者从低至高排序，将排序后的每个第一原始媒介资源在队列中所处的位置作为第一排序结果。

在步骤S530中，根据资源耗费参数对第一原始媒介资源进行排序，得到第一原始媒介资源的第二排序结果。

具体地，服务器根据资源耗费参数对第一原始媒介资源进行资源耗费参数从高至低，或者从低至高的排序，将排序后的每个第一原始媒介资源在队列中所处的位置作为第二排序结果。

在步骤S540中，根据第一排序结果和第二排序结果，确定第一原始媒介资源的目标排序结果。

在步骤S550中，根据目标排序结果从第一原始媒介资源中筛选得到第一候选媒介资源。

具体地，服务器按照预设的运算方式对第一排序结果和第二排序结果进行计算，得到目标排序结果。其中，预设的运算方式可以为加、减、乘、除、预设函数等中的任一种，可以通过多次统计分析总结得到。例如，目标排序结果可以为第一排序结果和第二排序结果之和。或者，目标排序结果为第一排序结果和第二排序结果的加权和。第一排序结果的第二排序结果各自对应的权重系数可以为预先设定的常量，也可以通过预设函数计算得到。

服务器根据目标排序结果对第一原始媒介资源进行最终排序，并从排序后的第一原始媒介资源中筛选得到第二预设数量的媒介资源，作为第一候选媒介资源。

本实施例中，通过基于推荐后的资源耗费参数和推荐后的点击率得到每个用户账户的第一候选媒介资源，使第一候选媒介资源同时兼顾高价格和高转化的特性，从而可以提升优质资源在后续融合排序阶段、粗排阶段、精排阶段的竞争力，提高优质资源被再次推荐的概率。

图6是根据一示例性实施例示出的一种具体的媒介资源的推荐方法的流程图，在本实施例中，以媒介资源为广告为例。广告的推荐方法分为离线召回和在线推荐两个部分。离线召回部分主要用于产生优质的广告集，在线推荐部分主要用于使优质的广告更容易触达用户。结合图7所示的简化流程图，对广告的推荐方法进行说明：

在步骤S602中，离线召回部分，周期性从每个用户账户的历史浏览记录中获取预设时间段内每个用户账户的已推荐广告。

在步骤S604中，从每个用户账户的已推荐广告中筛选出符合正反馈行为的广告(即图7中的正反馈广告)。

在步骤S606中，对符合正反馈行为的广告进行扩展，获取与符合正反馈行为的广告对应的产品，和/或，与该产品相关联的其他产品，进而获取与这些产品对应的其他广告，将符合正反馈行为的广告以及其他广告作为第一原始广告(即图7中的广告集合)。

在步骤S608中，根据每个第一原始广告的推荐后的点击率和推荐后的千人展现成本，从第一原始广告中筛选得到第一候选广告。

具体地，服务器根据推荐后的点击率对第一原始广告进行排序，得到每个第一原始广告的第一排序值X。根据推荐后的千人展现成本对第一原始广告进行排序，得到每个第一原始广告的第二排序值Y。获取第一排序值和第二排序值之和X+Y，作为目标排序值。根据目标排序值对排序后的第一原始广告队列进行截断，得到目标排序值最高的第二预设数量的第一候选广告。

在步骤S610中，以用户id为key、第一候选广告为value的形式生成广告集，并将广告集存储至Redis中。周期性(例如，每日)更新。

在步骤S612中，在线推荐部分，从预先建立的广告集中查询得到与目标账户对应的第一候选广告。

在步骤S614中，根据预设的多路召回策略确定与目标账户对应的第二原始广告。

在步骤S616中，对第一候选广告和第二原始广告进行广告主定向条件求交，得到与广告主定向条件匹配的第一候选广告和第二原始广告。其中，广告主定向条件求交的具体实现方式可以参照上述实施例，在此不做具体阐述。

在步骤S618中，确定每个第一候选广告和每个第二原始广告的推荐后的千人展现成本，并根据推荐后的千人展现成本对第一候选广告和第二原始广告进行千人展现成本值从高到低的融合排序，将属于第一预设数量位之前(例如，前2000位)的第一候选广告作为第一目标广告，将属于第一预设数量位之前的第二原始广告作为第二候选广告。

在步骤S620中，进入粗排阶段，从第一目标广告中选出预设数量个(例如，十个)第一目标广告，将该预设数量个第一目标广告的粗排胜出标志位设置为true，从而使其直接进入精排阶段。

在步骤S622中，对于除直接进入精排阶段外的其他第一目标广告和第二候选广告，确定每个第二候选广告和每个其他第一目标广告的第一点击率或者第一转化率(后续以点击率为例)，并根据第一点击率从第二候选广告和其他第一目标广告中筛选得到第二目标广告(例如，筛选出150个第二目标广告)。筛选的具体实现方式可以参照上述实施例，在此不做具体阐述。

在步骤S624中，进入精排阶段，获取直接进入精排阶段的第一目标广告的目标数量，从第二目标广告中移除目标数量个的第二目标广告。

在步骤S626中，确定每个第一目标广告和移除后的每个第二目标广告的第二点击率，并根据第二点击率从直接进入精排阶段的第一目标广告和移除后的第二目标广告中筛选出待推荐广告。筛选的具体实现方式可以参照上述实施例，在此不做具体阐述。

在步骤S628中，向目标账户推荐待推荐广告。

上述广告的推荐方法中，通过对目标账户符合正反馈行为的广告进行离线召回，得到第一候选广告，可以提高目标账户的优质广告再次曝光的可能性；通过优化广告在线推荐系统的筛选过程，使目标账户的优质广告直接进入精排阶段，可以提高目标账户的优质广告被再次推荐的概率，从而有助于提升广告推荐效果。

应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

图8是根据一示例性实施例示出的一种媒介资源的推荐装置800框图。参照图8，该装置800包括第一获取模块802、第一筛选模块804、第二筛选模块806、推荐模块808。

第一获取模块802，被配置为执行获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与目标账户对应的第二候选媒介资源，第一目标媒介资源是从目标账户的已推荐媒介资源中筛选出的符合反馈行为要求的媒介资源；第一筛选模块804，被配置为执行确定第二候选媒介资源的第一评价参数，并根据第一评价参数从第二候选媒介资源中筛选得到第二目标媒介资源；第二筛选模块806，被配置为执行确定第一目标媒介资源和第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据第二评价参数从第一目标媒介资源和第二目标媒介资源中确定待推荐媒介资源；推荐模块808，被配置为执行向目标账户推荐待推荐媒介资源。

在一示例性实施例中，第一获取模块802，包括：查询单元，被配置为执行从预先建立的媒介资源集中查询得到与目标账户对应的第一候选媒介资源，媒介资源集中包括多个用户账户的第一候选媒介资源；第一确定单元，被配置为执行根据目标账户确定与目标账户对应的第二原始媒介资源；评价参数确定单元，被配置为执行确定第一候选媒介资源和第二原始媒介资源的第三评价参数；第一排序单元，被配置为执行根据第三评价参数对第一候选媒介资源和第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的第一候选媒介资源和第二原始媒介资源中确定出第一目标媒介资源，以及第二候选媒介资源。

在一示例性实施例中，装置800还包括：

第二获取模块，被配置为执行周期性获取预设时间段内用户账户的已推荐媒介资源；第三筛选模块，被配置为执行从用户账户的已推荐媒介资源中筛选出符合反馈行为要求的已推荐媒介资源，作为第一原始媒介资源；第四筛选模块，被配置为执行获取用户账户对第一原始媒介资源的账户行为数据，并根据账户行为数据从第一原始媒介资源中筛选得到第一候选媒介资源，账户行为数据中包括通过第三评价参数的生成条件得到的数据。

在一示例性实施例中，第二获取模块，还被配置为执行获取与符合反馈行为要求的已推荐媒介资源对应的对象；获取与对象对应的其他媒介资源，将符合反馈行为要求的已推荐媒介资源以及其他媒介资源作为第一原始媒介资源。

在一示例性实施例中，第四筛选模块，包括：第二确定单元，被配置为执行确定第一原始媒介资源的推荐后的点击率和推荐后的资源耗费参数；第二排序单元，被配置为执行根据点击率对第一原始媒介资源进行排序，得到第一原始媒介资源的第一排序结果；第三排序单元，被配置为执行根据资源耗费参数对第一原始媒介资源进行排序，得到第一原始媒介资源的第二排序结果；排序确定单元，被配置为执行根据第一排序结果和第二排序结果，确定第一原始媒介资源的目标排序结果；筛选单元，被配置为执行根据目标排序结果从第一原始媒介资源中筛选得到第一候选媒介资源。

在一示例性实施例中，装置800还包括：第三获取模块，被配置为执行获取第一候选媒介资源的定向条件，以及目标账户的账户属性信息；比较模块，被配置为执行将账户属性信息与第一候选媒介资源的定向条件进行比较，从第一候选媒介资源中确定出定向条件与账户属性信息匹配的第一候选媒介资源；评价参数确定单元，被配置为执行确定匹配的第一候选媒介资源和第二原始媒介资源的第三评价参数，根据第三评价参数对匹配的第一候选媒介资源和第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的匹配的第一候选媒介资源和第二原始媒介资源中确定出第一目标媒介资源，以及第二候选媒介资源。

在一示例性实施例中，装置800还包括：第四获取模块，被配置为执行获取第一目标媒介资源的目标数量；移除模块，被配置为执行从第二目标媒介资源中移除目标数量个的第二目标媒介资源；第二筛选模块，被配置为执行确定第一目标媒介资源和移除后的第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据第二评价参数从第一目标媒介资源和移除后的第二目标媒介资源中确定出待推荐媒介资源。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图9是根据一示例性实施例示出的一种用于媒介资源推荐的电子设备S00的框图。例如，电子设备S00可以为一服务器。参照图9，电子设备S00包括处理组件S20，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器S22所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件S20的执行的指令，例如应用程序。存储器S22中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件S20被配置为执行指令，以执行上述媒介资源的推荐方法。

电子设备S00还可以包括一个电源组件S24被配置为执行电子设备S00的电源管理，一个有线或无线网络接口S26被配置为将电子设备S00连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口S28。电子设备S00可以操作基于存储在存储器S22的操作系统，例如WindowsServer，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD或类似。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器S22，上述指令可由电子设备S00的处理器执行以完成上述方法。存储介质可以是计算机可读存储介质，例如，所述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项实施例所述的媒介资源的推荐方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (17)

1.一种媒介资源的推荐方法，其特征在于，包括：

获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与所述目标账户对应的第二候选媒介资源，所述第一目标媒介资源是从所述目标账户的已推荐媒介资源中筛选出的符合反馈行为要求的媒介资源，所述第二候选媒介资源是根据预设召回策略从媒介资源池中得到的媒介资源；

确定所述第二候选媒介资源的第一评价参数，并根据所述第一评价参数从所述第二候选媒介资源中筛选得到第二目标媒介资源，所述第一评价参数用于量化每个所述第二候选媒介资源的推荐效果；

确定所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据所述第二评价参数对所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源进行排序，从排序后的所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源中确定待推荐媒介资源，所述第二评价参数用于量化每个所述第一目标媒介资源和每个所述第二目标媒介资源的推荐效果，所述第二评价参数的量化效果优于所述第一评价参数；

向所述目标账户推荐所述待推荐媒介资源。

2.根据权利要求1所述的媒介资源的推荐方法，其特征在于，所述获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与所述目标账户对应的第二候选媒介资源，包括：

从预先建立的媒介资源集中查询得到与所述目标账户对应的第一候选媒介资源，所述媒介资源集中包括多个用户账户的第一候选媒介资源；

根据所述目标账户确定与所述目标账户对应的第二原始媒介资源，所述第二原始媒介资源是召回阶段得到的全部候选媒介资源；

确定所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源的第三评价参数，所述第三评价参数用于量化每个所述第一候选媒介资源和每个所述第二原始媒介资源的资源耗费；

根据所述第三评价参数对所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源中确定出所述第一目标媒介资源，以及所述第二候选媒介资源。

3.根据权利要求2所述的媒介资源的推荐方法，其特征在于，所述用户账户的第一候选媒介资源的生成方式，包括：

周期性获取预设时间段内所述用户账户的已推荐媒介资源；

从所述用户账户的已推荐媒介资源中筛选出符合所述反馈行为要求的已推荐媒介资源，作为第一原始媒介资源；

获取所述用户账户对所述第一原始媒介资源的账户行为数据，并根据所述账户行为数据从所述第一原始媒介资源中筛选得到所述第一候选媒介资源，所述账户行为数据中包括通过所述第三评价参数的生成条件得到的数据。

4.根据权利要求3所述的媒介资源的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取与符合所述反馈行为要求的所述已推荐媒介资源对应的对象；

获取与所述对象对应的其他媒介资源，将符合所述反馈行为要求的所述已推荐媒介资源以及所述其他媒介资源作为所述第一原始媒介资源。

5.根据权利要求3所述的媒介资源的推荐方法，其特征在于，所述获取所述用户账户对所述第一原始媒介资源的账户行为数据，并根据所述账户行为数据从所述第一原始媒介资源中筛选得到所述第一候选媒介资源，包括：

确定所述第一原始媒介资源的推荐后的点击率和推荐后的资源耗费参数；

根据所述点击率对所述第一原始媒介资源进行排序，得到所述第一原始媒介资源的第一排序结果；

根据所述资源耗费参数对所述第一原始媒介资源进行排序，得到所述第一原始媒介资源的第二排序结果；

按照预设的运算方式对所述第一排序结果和所述第二排序结果进行计算，得到所述第一原始媒介资源的目标排序结果；

根据所述目标排序结果从所述第一原始媒介资源中筛选得到所述第一候选媒介资源。

6.根据权利要求2所述的媒介资源的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述第一候选媒介资源的定向条件，以及所述目标账户的账户属性信息；

将所述账户属性信息与所述第一候选媒介资源的定向条件进行比较，从所述第一候选媒介资源中确定出所述定向条件与所述账户属性信息匹配的第一候选媒介资源；

所述确定所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源的第三评价参数，根据所述第三评价参数对所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源中确定出所述第一目标媒介资源，以及所述第二候选媒介资源，包括：

确定所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源的第三评价参数；

根据所述第三评价参数对所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源中确定出所述第一目标媒介资源，以及所述第二候选媒介资源。

7.根据权利要求1所述的媒介资源的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述第一目标媒介资源的目标数量；

从所述第二目标媒介资源中移除所述目标数量个的所述第二目标媒介资源；

所述确定所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据所述第二评价参数从所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源中确定待推荐媒介资源，包括：

确定所述第一目标媒介资源和移除后的所述第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据所述第二评价参数从所述第一目标媒介资源和移除后的所述第二目标媒介资源中确定出所述待推荐媒介资源。

8.一种媒介资源的推荐装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，被配置为执行获取目标账户的第一目标媒介资源，以及确定与所述目标账户对应的第二候选媒介资源，所述第一目标媒介资源是从所述目标账户的已推荐媒介资源中筛选出的符合反馈行为要求的媒介资源，所述第二候选媒介资源是根据预设召回策略从媒介资源池中得到的媒介资源；

第一筛选模块，被配置为执行确定所述第二候选媒介资源的第一评价参数，并根据所述第一评价参数从所述第二候选媒介资源中筛选得到第二目标媒介资源，所述第一评价参数用于量化每个所述第二候选媒介资源的推荐效果；

第二筛选模块，被配置为执行确定所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据所述第二评价参数对所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源进行排序，从排序后的所述第一目标媒介资源和所述第二目标媒介资源中确定待推荐媒介资源，所述第二评价参数用于量化每个所述第一目标媒介资源和每个所述第二目标媒介资源的推荐效果，所述第二评价参数的量化效果优于所述第一评价参数；

推荐模块，被配置为执行向所述目标账户推荐所述待推荐媒介资源。

9.根据权利要求8所述的媒介资源的推荐装置，其特征在于，所述第一获取模块，包括：

查询单元，被配置为执行从预先建立的媒介资源集中查询得到与所述目标账户对应的第一候选媒介资源，所述媒介资源集中包括多个用户账户的第一候选媒介资源；

第一确定单元，被配置为执行根据所述目标账户确定与所述目标账户对应的第二原始媒介资源，所述第二原始媒介资源是召回阶段得到的全部候选媒介资源；

评价参数确定单元，被配置为执行确定所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源的第三评价参数，所述第三评价参数用于量化每个所述第一候选媒介资源和每个所述第二原始媒介资源的资源耗费；

第一排序单元，被配置为执行根据所述第三评价参数对所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的所述第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源中确定出所述第一目标媒介资源，以及所述第二候选媒介资源。

10.根据权利要求9所述的媒介资源的推荐装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，被配置为执行周期性获取预设时间段内所述用户账户的已推荐媒介资源；

第三筛选模块，被配置为执行从所述用户账户的已推荐媒介资源中筛选出符合所述反馈行为要求的已推荐媒介资源，作为第一原始媒介资源；

第四筛选模块，被配置为执行获取所述用户账户对所述第一原始媒介资源的账户行为数据，并根据所述账户行为数据从所述第一原始媒介资源中筛选得到所述第一候选媒介资源，所述账户行为数据中包括通过所述第三评价参数的生成条件得到的数据。

11.根据权利要求10所述的媒介资源的推荐装置，其特征在于，所述第二获取模块，还被配置为执行获取与符合所述反馈行为要求的所述已推荐媒介资源对应的对象；获取与所述对象对应的其他媒介资源，将符合所述反馈行为要求的所述已推荐媒介资源以及所述其他媒介资源作为所述第一原始媒介资源。

12.根据权利要求10所述的媒介资源的推荐装置，其特征在于，所述第四筛选模块，包括：

第二确定单元，被配置为执行确定所述第一原始媒介资源的推荐后的点击率和推荐后的资源耗费参数；

第二排序单元，被配置为执行根据所述点击率对所述第一原始媒介资源进行排序，得到所述第一原始媒介资源的第一排序结果；

第三排序单元，被配置为执行根据所述资源耗费参数对所述第一原始媒介资源进行排序，得到所述第一原始媒介资源的第二排序结果；

排序确定单元，被配置为执行按照预设的运算方式对所述第一排序结果和所述第二排序结果进行计算，得到所述第一原始媒介资源的目标排序结果；

筛选单元，被配置为执行根据所述目标排序结果从所述第一原始媒介资源中筛选得到所述第一候选媒介资源。

13.根据权利要求9所述的媒介资源的推荐装置，其特征在于，所述装置还包括：

第三获取模块，被配置为执行获取所述第一候选媒介资源的定向条件，以及所述目标账户的账户属性信息；

比较模块，被配置为执行将所述账户属性信息与所述第一候选媒介资源的定向条件进行比较，从所述第一候选媒介资源中确定出所述定向条件与所述账户属性信息匹配的第一候选媒介资源；

所述评价参数确定单元，被配置为执行确定所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源的第三评价参数，根据所述第三评价参数对所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源进行融合排序，从排序后的所述匹配的第一候选媒介资源和所述第二原始媒介资源中确定出所述第一目标媒介资源，以及所述第二候选媒介资源。

14.根据权利要求8所述的媒介资源的推荐装置，其特征在于，所述装置还包括：

第四获取模块，被配置为执行获取所述第一目标媒介资源的目标数量；

移除模块，被配置为执行从所述第二目标媒介资源中移除所述目标数量个的所述第二目标媒介资源；

所述第二筛选模块，被配置为执行确定所述第一目标媒介资源和移除后的所述第二目标媒介资源的第二评价参数，并根据所述第二评价参数从所述第一目标媒介资源和移除后的所述第二目标媒介资源中确定出所述待推荐媒介资源。

15.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至7中任一项所述的媒介资源的推荐方法。

16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1至7中任一项所述的媒介资源的推荐方法。

17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的媒介资源的推荐方法。