Способ и система для оценивания данных о взаимодействиях пользователь-элемент

1. Способ оценивания данных о взаимодействиях пользователь-элемент, выполняемый сервером, содержащим рекомендательный сервис для предоставления цифрового контента пользователю, представляющему собой одного из множества пользователей этого сервиса, при этом пользователь и элемент цифрового контента, с которым взаимодействовал этот пользователь, образуют возникшую пару пользователь-элемент, а данные о взаимодействиях пользователь-элемент для возникших пар пользователь-элемент сохраняются в запоминающем устройстве, связанном с сервером, а способ включает в себя:
извлечение сервером из запоминающего устройства:
данных о взаимодействиях пользователь-элемент первого вида, связанных с соответствующими возникшими парами пользователь-элемент; и
данных о взаимодействиях пользователь-элемент второго вида, отличного от первого вида, связанных с соответствующими возникшими парами пользователь-элемент;
применение сервером первой модели оценивания в отношении данных о взаимодействиях пользователь-элемент первого вида, чтобы оценивать данные о взаимодействиях пользователь-элемент первого вида для не возникших пар пользователь-элемент; и
применение сервером второй модели оценивания в отношении данных о взаимодействиях пользователь-элемент второго вида, чтобы оценивать данные о взаимодействиях пользователь-элемент второго вида для не возникших пар пользователь-элемент,
при этом не возникшие пары пользователь-элемент связаны с соответствующими оцениваемыми данными о взаимодействиях пользователь-элемент первого вида и второго вида.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что элемент цифрового контента представляет собой цифровой документ или сетевой ресурс, содержащий соответствующие цифровые документы, или издателя, публикующего соответствующие цифровые документы.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что первая модель оценивания представляет собой модель сингулярного разложения (SVD).
4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что вторая модель оценивания представляет собой другую модель SVD или модель на основе нейронной сети (NN).
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что первая модель оценивания или вторая модель оценивания обучается перед применением первой модели оценивания или второй модели оценивания.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что первая модель оценивания применяется сервером независимо от применения второй модели оценивания.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что первая модель оценивания применяется сервером в первый момент времени, а вторая модель оценивания применяется сервером во второй момент времени, отличный от первого момента времени.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что дополнительно включает в себя:
формирование сервером первых наборов признаков элемента для соответствующих элементов цифрового контента на основе данных о взаимодействиях пользователь-элемент первого вида, связанных с возникшими и не возникшими парами пользователь-элемент, при этом первые наборы признаков элемента формируются так, чтобы элементы цифрового контента с подобным цифровым контентом имели подобные первые наборы признаков элемента;
формирование сервером вторых наборов признаков элемента для соответствующих элементов цифрового контента на основе данных о взаимодействиях пользователь-элемент второго вида, связанных с возникшими и не возникшими парами пользователь-элемент, при этом вторые наборы признаков элемента формируются так, чтобы элементы цифрового контента с подобным цифровым контентом имели подобные вторые наборы признаков элемента, а элемент цифрового контента связан с соответствующим первым набором признаков элемента и соответствующим вторым набором признаков элемента; и
сохранение сервером элементов цифрового контента совместно с соответствующими первыми и вторыми наборами признаков элемента.
9. Способ по п. 8, отличающийся тем, что в интерактивном режиме в момент времени, когда запрос цифрового контента принят сервером от связанного с пользователем электронного устройства, способ дополнительно включает в себя:
извлечение сервером из запоминающего устройства в этот момент времени данных о взаимодействиях пользователь-элемент первого вида для возникших пар пользователь-элемент, связанных с этим пользователем;
формирование сервером первого набора признаков пользователя для пользователя на основе данных о взаимодействиях пользователь-элемент первого вида для возникших пар пользователь-элемент, связанных с этим пользователем, при этом первый набор признаков пользователя формируется так, чтобы пользователи с подобными предпочтениями цифрового контента имели подобные первые наборы признаков пользователя;
извлечение сервером из запоминающего устройства в этот момент времени данных о взаимодействиях пользователь-элемент второго вида для возникших пар пользователь-элемент, связанных с этим пользователем;
формирование сервером для пользователя второго набора признаков пользователя на основе данных о взаимодействиях пользователь-элемент второго вида для возникших пар пользователь-элемент, связанных с этим пользователем, при этом второй набор признаков пользователя формируется так, чтобы пользователи с подобными предпочтениями цифрового контента имели подобные вторые наборы признаков пользователя, а первый и второй набор признаков пользователя связаны с пользователем; и
определение сервером пользовательского значения для соответствующих элементов цифрового контента, указывающего на релевантность соответствующего цифрового контента для этого пользователя, путем сравнения:
соответствующего первого набора признаков элемента с первым набором признаков пользователя; и
соответствующего второго набора признаков элемента со вторым набором признаков пользователя.
10. Способ по п. 9, отличающийся тем, что сравнение соответствующего первого набора признаков элемента с первым набором признаков пользователя включает в себя определение сервером первого значения степени сходства пользователя и соответствующего элемента цифрового контента, а сравнение соответствующего второго набора признаков элемента со вторым набором признаков пользователя включает в себя определение сервером второго значения степени сходства пользователя и соответствующего элемента цифрового контента, при этом пользовательское значение для соответствующего элемента цифрового контента представляет собой взвешенное сочетание соответствующих первого значения и второго значения степени сходства.
11. Способ по п. 10, отличающийся тем, что дополнительно включает в себя:
выбор сервером подмножества элементов цифрового контента на основе соответствующих пользовательских значений, при этом элементы цифрового контента из подмножества элементов цифрового контента связаны с наибольшими пользовательскими значениями релевантности; и
выбор сервером из подмножества элементов цифрового контента по меньшей некоторого цифрового контента для предоставления цифрового контента пользователю.
12. Способ по п. 11, отличающийся тем, что дополнительно включает в себя передачу сервером по меньшей мере некоторого цифрового контента из по меньшей мере некоторых элементов цифрового контента в электронное устройство, связанное с пользователем.
13. Способ по п. 1, отличающийся тем, что первый вид данных и второй вид данных представляют собой любые два из следующих:
количество «кликов»;
количество «лайков»;
количество «дизлайков»;
количество «длинных кликов»; и
продолжительность взаимодействия.
14. Способ по п. 1, отличающийся тем, что первая модель оценивания и/или вторая модель оценивания представляет собой модель на основе нейронной сети (NN), содержащей первую часть сети NN и вторую часть сети NN.
15. Способ по п. 14, отличающийся тем, что первая часть сети NN предназначена для формирования вложенного вектора элемента на основе данных элемента, связанных с элементом из пары пользователь-элемент, а вторая часть сети NN предназначена для формирования вложенного вектора пользователя на основе данных пользователя, связанных с пользователем из пары пользователь-элемент.
16. Способ по п. 15, отличающийся тем, что модель на основе сети NN обучена путем адаптации первой части сети NN для формирования вложенного вектора элемента и адаптации второй части сети NN для формирования вложенного вектора пользователя так, чтобы значение сходства вложенного вектора элемента и вложенного вектора пользователя указывало на данные о взаимодействиях пользователь-элемент определенного вида для этой пары пользователь-элемент.
17. Сервер для оценивания данных о взаимодействиях пользователь-элемент, содержащий рекомендательный сервис для предоставления цифрового контента пользователю, представляющему собой одного из множества пользователей этого сервиса, при этом пользователь и элемент цифрового контента, с которым взаимодействовал этот пользователь, образуют возникшую пару пользователь-элемент, данные о взаимодействиях пользователь-элемент для возникших пар пользователь-элемент сохраняются в запоминающем устройстве, связанном с сервером, а сервер выполнен с возможностью:
извлечения из запоминающего устройства:
данных о взаимодействиях пользователь-элемент первого вида, связанных с соответствующими возникшими парами пользователь-элемент; и
данных о взаимодействиях пользователь-элемент второго вида, отличного от первого вида, связанных с соответствующими возникшими парами пользователь-элемент;
применения первой модели оценивания к данным о взаимодействиях пользователь-элемент первого вида с целью оценивания данных о взаимодействиях пользователь-элемент первого вида для не возникших пар пользователь-элемент; и
применения второй модели оценивания к данным о взаимодействиях пользователь-элемент второго вида с целью оценивания данных о взаимодействиях пользователь-элемент второго вида для не возникших пар пользователь-элемент, при этом не возникшие пары пользователь-элемент связаны с соответствующими оцениваемыми данными о взаимодействиях пользователь-элемент первого вида и второго вида.
18. Сервер по п. 17, отличающийся тем, что элемент цифрового контента представляет собой цифровой документ или сетевой ресурс, содержащий соответствующие цифровые документы, или издателя, публикующего соответствующие цифровые документы.
19. Сервер по п. 17, отличающийся тем, что первая модель оценивания представляет собой модель сингулярного разложения (SVD).
20. Сервер по п. 19, отличающийся тем, что вторая модель оценивания представляет собой другую модель SVD или модель на основе нейронной сети (NN).
21. Сервер по п. 17, отличающийся тем, что он выполнен с возможностью применения первой или второй модели оценивания после обучения первой или второй модели оценивания.
22. Сервер по п. 17, отличающийся тем, что выполнен с возможностью применения первой модели оценивания независимо от применения второй модели оценивания.
23. Сервер по п. 17, отличающийся тем, что выполнен с возможностью применения первой модели оценивания в первый момент времени и применения второй модели оценивания во второй момент времени, отличный от первого момента времени.
24. Сервер по п. 17, отличающийся тем, что первая модель оценивания и/или вторая модель оценивания представляет собой модель на основе нейронной сети (NN), содержащей первую часть сети NN и вторую часть сети NN.
25. Сервер по п. 24, отличающийся тем, что первая часть сети NN предназначена для формирования вложенного вектора элемента на основе данных элемента, связанных с элементом из пары пользователь-элемент, а вторая часть сети NN предназначена для формирования вложенного вектора пользователя на основе данных пользователя, связанных с пользователем из пары пользователь-элемент.
26. Сервер по п. 25, отличающийся тем, что модель на основе сети NN обучена сервером путем адаптации первой части сети NN для формирования вложенного вектора элемента и путем адаптации второй части сети NN для формирования вложенного вектора пользователя так, чтобы значение сходства вложенного вектора элемента и вложенного вектора пользователя указывало на данные о взаимодействиях пользователь-элемент определенного вида для этой пары пользователь-элемент.