(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210894666.0 (22)申请日 2022.07.27 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 马小龙　 (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 鄢功军 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/904(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 资源推荐方法、 装置、 设备以及存 储介质 (57)摘要 本公开提供了一种资源推荐方法、 装置、 设 备、 存储介质以及程序产品， 涉及计算机技术领 域， 尤其涉及人工智能和信息推荐等技术领域。 具体实现方案为： 获取推荐序列， 其中， 推荐序列 包括至少一个待推荐资源； 确定与推荐序列中每 个待推荐资源对应的继续浏览概率； 根据与每个 待推荐资源对应的继续浏览概率， 确定目标步 长； 以及根据目标步长， 对推荐序列中的待推荐 资源进行推荐。 权利要求书2页 说明书9页 附图5页 CN 115168732 A 2022.10.11 CN 115168732 A 1.一种资源推荐方法， 包括： 获取推荐序列， 其中， 所述推荐序列包括至少一个待推荐资源； 确定与所述推荐序列中每 个待推荐资源 对应的继续浏览概 率； 根据与所述每 个待推荐资源 对应的继续浏览概 率， 确定目标步长； 以及 根据所述目标步长， 对所述推荐序列中的待推荐资源进行推荐。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述确定与 所述推荐序列中每个待推荐资源对应 的继续浏览概 率包括： 针对所述每 个待推荐资源， 根据所述待推荐资源的点击率预估值、 时长预估值、 完播率预估值和 互动数据中的至 少一个， 确定 输入特征； 以及 将所述输入特 征输入机器学习模型， 得到与所述待推荐资源 对应的继续浏览概 率。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述根据与 所述每个待推荐资源对应的继续浏 览 概率， 确定目标步长， 包括： 根据所述推荐序列， 确定多个候选步长； 与所述每个待推荐资源对应的继续浏 览概率， 确定与 所述多个候选步长 中每个候选步 长对应的数 学期望； 以及 确定所述多个候选步长中数 学期望最大的候选步长， 作为所述目标步长 。 4.根据权利要求1所述的方法， 还 包括： 获取多个候选资源； 对所述多个候选资源中的每个候选资源进行评估， 得到所述每个候选资源的评估值； 以及 根据所述评估值， 从所述多个候选资源中确定至少一个待推荐资源， 得到所述推荐序 列。 5.根据权利要求4所述的方法， 其中， 所述对所述多个候选资源中的每个候选资源进行 评估， 得到所述每 个候选资源的评估值， 包括： 获取与所述每个候选资源对应的对象特征、 资源特征和所述候选资源与对象之间的交 叉特征； 以及 根据与所述每个候选资源对应的对象特征、 所述资源特征和所述交叉特征， 确定所述 每个候选资源的评估值。 6.根据权利要求1 ‑5中任一项所述的方法， 其中， 所述根据所述目标步长， 对所述推荐 序列中的待推荐资源进行推荐， 包括： 根据所述目标步长， 将所述推荐序列中的待推荐资源划分为多个批次； 以及 依次展示所述多个批次的待推荐资源。 7.一种资源推荐装置， 包括： 序列获取模块， 用于获取推荐序列， 其中， 所述推荐序列包括至少一个待推荐资源； 概率确定模块， 用于确定与所述推荐序列中每 个待推荐资源 对应的继续浏览概 率； 步长确定模块， 用于根据与所述每个待推荐资源对应的继续浏览概率， 确定目标步长； 以及 推荐模块， 用于根据所述目标步长， 对所述推荐序列中的待推荐资源进行推荐。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115168732 A 28.根据权利要求7 所述的装置， 其中， 所述 概率确定模块， 包括： 特征确定子模块， 用于针对所述每个待推荐资源， 根据所述待推荐资源的点击率预估 值、 时长预估值、 完播 率预估值和互动数据中的至少一个， 确定 输入特征； 以及 输入子模块， 用于将所述输入特征输入机器学习模型， 得到与所述待推荐资源对应的 继续浏览概 率。 9.根据权利要求7 所述的装置， 其中， 所述 步长确定模块， 包括： 候选步长确定 子模块， 用于根据所述推荐序列， 确定多个候选步长； 期望确定子模块， 用于与所述每个待推荐资源对应的继续浏览概率， 确定与所述多个 候选步长中每 个候选步长对应的数 学期望； 以及 目标步长确定子模块， 用于确定所述多个候选步长中数学期望最大的候选步长， 作为 所述目标步长 。 10.根据权利要求7 所述的装置， 还 包括： 资源获取模块， 用于获取多个候选资源； 评估模块， 用于对所述多个候选资源中的每个候选资源进行评估， 得到所述每个候选 资源的评估值； 以及 推荐序列确定模块， 用于根据所述评估值， 从所述多个候选资源中确定至少一个待推 荐资源， 得到所述推荐序列。 11.根据权利要求10所述的装置， 其中， 所述评估 模块， 包括： 特征获取子模块， 用于获取与所述每个候选资源对应的对象特征、 资源特征和所述候 选资源与对象之间的交叉 特征； 以及 评估值确定子模块， 用于根据与所述每个候选资源对应的对象特征、 所述资源特征和 所述交叉 特征， 确定所述每 个候选资源的评估值。 12.根据权利要求7 ‑11中任一项所述的装置， 其中， 所述推荐模块， 包括： 划分子模块， 用于根据所述目标步长， 将所述推荐序列中的待推荐资源划分为多个批 次； 以及 展示子模块， 用于依次展示所述多个批次的待推荐资源。 13.一种电子设备， 包括： 至少一个处 理器； 以及 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令， 所述指令被所述至少一个处 理器执行， 以使所述至少一个处 理器能够执 行权利要求1 ‑6中任一项所述的方法。 14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质， 其中， 所述计算机指令用于 使所述计算机执 行根据权利要求1 ‑6中任一项所述的方法。 15.一种计算机程序产品， 包括计算机程序/指令， 其特征在于， 该计算机程序/指令被 处理器执行时实现权利要求1 ‑6中任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115168732 A 3