物品排序方法、装置、设备、介质及程序产品与流程

1.本公开涉及计算机领域，具体涉及物品排序和推荐，尤其涉及一种物品排序方法、装置、设备、介质及程序产品。


背景技术：

2.目前传统的重排的方法为：(1)基于规则的方法。该方法通过单一的业务目标，直接将ctr(click through rate，点击率)后的结果进行位置调整，一般情况下，该方法都是通过直接将单个业务所需的目标物品直接排到前几个位置去，该方法虽然在单个的业务目标方面对物品有较大的提升。(2)基于ctr的方法。该方法通过对物品的训练样本进行提权处理，或者增加更多有利于提升物品权重的特征，通过该方法使得物品的整体排序相对于比较靠前。


技术实现要素：

3.本公开实施例提出了一种物品排序方法、装置、设备、介质及程序产品。
4.第一方面，本公开实施例提出了一种物品排序方法，包括：获取多个物品的点击率；根据多个物品的点击率和相关系数，对多个物品进行排序，得到最终排序结果，其中，相关系数基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率；根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数。
5.第二方面，本公开实施例提出了一种物品排序装置，包括：第一获取模块，被配置成获取多个物品的点击率；物品排序模块，被配置成根据多个物品的点击率和相关系数，对多个物品进行排序，得到最终排序结果，其中，相关系数基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率；根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数。
6.第三方面，本公开实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面描述的方法。
7.第四方面，本公开实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面描述的方法。
8.第五方面，本公开实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面描述的方法。
9.本公开实施例提供的物品排序方法、装置、设备、介质及程序产品，能够根据物品的点击率和基于预设时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率和目标点击率所确定的相关系数，对多个物品进行排序，以消除排序位置偏差对多个物品排序的影响。
10.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
11.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
12.图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构图；
13.图2是根据本公开的物品排序方法的一个实施例的流程图；
14.图3是根据本公开的物品排序方法的一个实施例的流程图；
15.图4是根据本公开的物品排序方法的一个实施例的流程图；
16.图5是根据本公开的物品排序方法的一个实施例的流程图；
17.图6是根据本公开的物品排序方法的一个应用场景的示意图；
18.图7是根据本公开的物品排序装置的一个实施例的结构示意图；
19.图8是用来实现本公开实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
20.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
21.需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
22.图1示出了可以应用本公开的物品排序方法或物品排序装置的实施例的示例性系统架构100。
23.如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
24.用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，例如多个物品的点击率。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用、智能交互应用，例如购物应用、新闻应用、音乐应用等等。
25.终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，终端设备可以为与用户通过键盘、触摸板、触摸屏、遥控器、语音交互或手写设备等一种或多种方式进行人机交互的电子产品，例如pc(personal computer，个人计算机)、手机、智能手机、pda(personal digital assistant，个人数字助手)、可穿戴设备、ppc(pocket pc，掌上电脑)、平板电脑、智能车机、智能电视、智能音箱、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等；终端设备可以为具备通信功能的非机动车。当终端设备101、102、103为软件时，其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
26.服务器105可以提供各种服务。例如，服务器105可以获取多个物品的点击率；根据多个物品的点击率和相关系数，对多个物品进行排序，得到最终排序结果，其中，相关系数基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标
点击率；根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数。
27.需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
28.需要说明的是，本公开实施例所提供的物品排序方法一般由服务器105执行，相应地，物品排序装置一般设置于服务器105中。
29.应该理解，图1中的终端设备、网络和计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
30.继续参考图2，其示出了根据本公开的物品排序方法的一个实施例的流程200。该物品排序方法可以包括以下步骤：
31.步骤201，获取多个物品的点击率。
32.在本实施例中，物品排序方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以通过网络(例如图1所示的网络104)从终端设备(例如图1所示的终端设备101、102、103)或从本地获取多个物品的点击率。上述点击率可以指网站页面上某一物品被点击的次数与被显示次数之比，即clicks/views，它是一个百分比。反映了网页上某一物品的受关注程度，可以用来衡量物品的吸引程度。上述物品包括但不限于任何类型的可以提供到市场，供人们消费或者使用的物品。例如，物品可以包括实体的物品，如衣服、咖啡、汽车等；该物品还可以包括无形的物品，如服务、教育、游戏、虚拟资源等。
33.在这里，上述多个物品的点击率可以基于以下方式确定：
34.方式一：利用场景积累的数据中提取的特征以及待预测点击率的物品所处的场景中的数据，训练点击率预测模型，进而利用训练的点击率预测模型，进行点击率预测。
35.方式二：利用从场景积累的数据中抽取的数据样本以及待预测点击率的物品的场景中抽取的数据样本，训练点击率预测模型，进而利用训练的点击率预测模型，进行点击率预测。
36.其中，上述点击率预测模型可以采用二分类模型。其中，二分类模型可以为逻辑回归模型，还可以为梯度提升决策树模型，还可以为深度神经网络模型。
37.需要说明的是，上述目标场景可以是社交场景，例如，好友添加、阅读文案；也可以是购物场景，例如：促销、秒杀等等。
38.本公开的技术方案中，所涉及的多个物品的点击率的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
39.步骤202，根据多个物品的点击率和相关系数，对多个物品进行排序，得到最终排序结果，其中，相关系数基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率；根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数。
40.在实施例中，上述执行主体可以利用多个物品的点击率和相关系数，对多个物品进行排序，得到最终排序结果。上述初始排序结果可以用于表征多个物品被召回显示的排序次序。
41.在这里，上述相关系数可以基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率；之后，根据目标转化率和目标点击率，确定相
关系数。上述排序位置可以物品显示的次序对应的位置，例如，排序在第二位的电脑。上述目标点击率和目标转化率可以为目标物品真实的点击率和转化率。上述目标物品可以为步骤201中多个物品的任意一个物品。
42.在一个示例中，相关系数可以为r方(r-squared)或调整r方(adjusted r-square)。
43.在这里，通常情况下，物品的排序位置越靠前越能够带来更多的转化，但是由于其它一些因素的影响并不能保证位置是否与转化具有强相关性。因此，先对位置进行转化相关性分析，对于不同位置的点击位置重新进行转化排序，从而实现最大化转化。
44.在一个示例中，可以提取过去30天(预设时间段内)每个时刻每个位置的转化率，由于点击率存在作弊的情况，通过选取转化率来进行效果分析，先对每个位置进行聚合统计转化率，并对聚合的转化率和点击率进行相关性分析，得到点击率和转化率之间的r方系数。
45.如果该r方系数大于预设阈值，例如0.8，表明二者存在较强的相关性。例如，5个位置的转化率为：1(0.4)，2(0.5)，3(0.2)，4(0.6)，5(0.3)，通过重新排序后为：3，5，1，2，4。上述预设阈值可以根据召回精度或由用户自行设定。
46.需要说明的是，在排序过程中，每个物品在不同时刻对应的排序次序对应的位置是不同的。上述目标点击率可以为目标物品在不同排序位置对应的点击率。上述目标转化率可以为预设时间段内目标物品在每个排序位置对应的转化率，该转化率可以为可以用于表征用户对物品执行预定操作的可能性，该预定操作可以包括但不限于浏览操作、点击操作以及购买操作等。
47.本公开实施例提供的物品排序方法，首先获取多个物品的点击率；最后根据多个物品的点击率和相关系数，对多个物品进行排序，得到最终排序结果，其中，相关系数基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率；根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数。能够根据物品的点击率和基于预设时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率和目标点击率所确定的相关系数，对多个物品进行排序，以消除排序位置偏差对多个物品排序的影响。
48.进一步参考图3，图3示出了根据本公开的物品排序方法的一个实施例的流程300。该物品排序方法可以包括以下步骤：
49.步骤301，获取多个物品的点击率。
50.在本实施例中，物品排序方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以通过网络(例如图1所示的网络104)从终端设备(例如图1所示的终端设备101、102、103)或从本地获取多个物品的点击率。上述点击率可以指网站页面上某一物品被点击的次数与被显示次数之比，即clicks/views，它是一个百分比，可以反映网页上某一物品的受关注程度，可以用来衡量物品的吸引程度。上述物品包括但不限于任何类型的可以提供到市场，供人们消费或者使用的物品。例如，物品可以包括实体的物品，如衣服、咖啡、汽车等；该物品还可以包括无形的物品，如服务、教育、游戏、虚拟资源等。
51.本公开的技术方案中，所涉及的多个物品的点击率的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
52.步骤302，根据多个物品的点击率，对多个物品进行排序，得到初始排序结果。
53.在实施例中，上述执行主体可以根据多个物品的点击率，对多个物品进行排序，得到初始排序结果。上述初始排序结果可以用于表征多个物品的排序次序。
54.步骤303，利用相关系数，对初始排序结果进行重新排序，得到最终排序结果，其中，相关系数基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率；根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数。
55.在本实施例中，上述执行主体可以利用相关系数，对初始排序结果进行再次进行排序，得到最终排序结果。
56.在这里，上述相关系数可以基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率；之后，根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数。
57.在本实施例中，步骤301的具体操作已在图2所示的实施例中步骤201进行了详细的介绍，在此不再赘述。
58.需要说明的是，可以先根据相关系数和点击率分别对多个物品进行排序；然后再将相关系数和点击率排序的多个物品进行匹配，确定最终排序结果。
59.在一个示例中，先确定相关系数，根据该相关系数对多个物品进行排序，得到初始排序结果；之后，根据获取的点击率对该初始排序结果再次排序，得到最终排序结果。
60.从图3中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的物品排序方法突出了根据多个物品的点击率和相关系数，对多个物品进行排序的步骤。由此，本实施例描述的方案可以先通过点击率对多个物品进行排序，以得到初始排序结果；之后，利用相关系数对初始排序结果进行再次排序，得到最终排序结果。能够根据物品的点击率和基于预设时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率和目标点击率所确定的相关系数，对多个物品进行排序，以消除排序位置偏差对多个物品排序的影响。
61.进一步参考图4，图4示出了根据本公开的物品排序方法的一个实施例的流程400。该物品排序方法可以包括以下步骤：
62.步骤401，获取多个物品的点击率。
63.在本实施例中，物品排序方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以通过网络(例如图1所示的网络104)从终端设备(例如图1所示的终端设备101、102、103)或从本地获取多个物品的点击率。上述点击率可以指网站页面上某一物品被点击的次数与被显示次数之比，即clicks/views，它是一个百分比。反映了网页上某一物品的受关注程度，可以用来衡量物品的吸引程度。上述物品包括但不限于任何类型的可以提供到市场，供人们消费或者使用的物品。例如，物品可以包括实体的物品，如衣服、咖啡、汽车等；该物品还可以包括无形的物品，如服务、教育、游戏、虚拟资源等。
64.本公开的技术方案中，所涉及的多个物品的点击率的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
65.步骤402，根据多个物品的点击率和对应的第一调节系数，对多个物品进行排序，得到初始排序结果。
66.在本实施例中，上述执行主体可以根据多个物品的点击率和对应的第一调节系数，对多个物品进行排序，得到初始排序结果。上述第一调节系数可以根据召回物品的精度或由用户自行设定，该第一调节系数用于调整点击率，以使基于点击率和第一调节系数进
行排序的物品更符合用户的偏好。
67.步骤403，利用相关系数，对初始排序结果进行重新排序，得到最终排序结果，其中，相关系数基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率；根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数。
68.在本实施例中，上述执行主体可以利用相关系数，对初始排序结果进行再次进行排序，得到最终排序结果。
69.在这里，上述相关系数可以基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率；之后，根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数。
70.在本实施例中，步骤401、403的具体操作已在图3所示的实施例中步骤301、303进行了详细的介绍，在此不再赘述。
71.从图4中可以看出，与图3对应的实施例相比，本实施例中的物品排序方法突出了根据多个物品的点击率和对应的第一调节系数，对多个物品进行排序，得到初始排序结果的步骤。由此，本实施例描述的方案可以先根据多个物品的点击率和对应的第一调节系数，对多个物品进行排序，得到初始排序结果；之后，利用相关系数对初始排序结果进行重新排序，得到最终排序结果。能够先根据第一调节系数使得基于第一调节系数和点击率排序得到的初始排序结果更准确；之后，再基于预设时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率和目标点击率所确定的相关系数，对初始排序结果重新进行排序，以消除排序位置偏差对多个物品排序的影响。
72.在本实施例的一些可选的实现方式中，第一调节系数基于以下步骤确定：获取多个物品的点击量和转化量；根据多个物品的点击量和转化量，确定第一调节系数。
73.在本实现方式中，第一调节系数可以基于以下步骤确定：获取多个物品的点击量和转化量；之后，根据多个物品的点击量和转化量，确定第一调节系数。上述点击量可以为物品实际被操作的数量，例如，点击物品的次数，浏览的次数等。上述转化量可以为实际转化的次数，例如，购买物品的次数。
74.在本实施例的一些可选的实现方式中，根据多个物品的点击量和转化量，确定第一调节系数，包括：根据多个物品的点击量、转化量和点击量对应的第二调节系数，确定第一调节系数。
75.在本实现方式中，上述执行主体可以根据多个物品的点击量、转化量和点击量对应的第二调节系数，确定第一调节系数。上述第二调节系数可以根据召回精度或用户自行设定，该第二调节精度用于对点击量进行调整，以得到第一调节系数。
76.在一个示例中，可以通过第一调节系数对点击率进行调整，其中，第一调节系数可以如下：
[0077][0078]
其中，x为点击量，y为转化量，a为第二调节系数，ctr为点击率。
[0079]
在本实现方式中，可以通过转化量来调整衰退的速度，转化的越多，给与衰退的速度就越大，这样进一步对整体的流量进行合理分配，同时为了满足用户偏好的先验(即，基于相关系数排序)，还通过上述的点击率(例如步骤201中的点击率)对用户和物品进行建
模，得到每个用户对物品的偏好值，最后将两部分的值相加作为最终的排序值。通过上述的重排，既可以使得流量的分配最优化同时可以使得用户的体验较优。
[0080]
在本实施例的一些可选的实现方式中，获取历史时间段内每个排序位置的目标转化率，包括：获取历史时间段内目标物品在每个时间对应的每个排序位置的转化率；根据目标物品在每个时间对应的每个排序位置的转化率，确定目标物品的每个位置的目标转化率。
[0081]
在本实现方式中，上述执行主体可以先将历史时间段内目标物品在每个时间对应的每个排序位置的转化率进行整合，确定目标物品的每个位置的目标转化率。上述整合可以为相加或加权求和。
[0082]
需要说明的是，加权求和可以为每个位置对应的权重和转化率之间的加权求和。
[0083]
在一个示例中，该物品排序方法还可以包括：按照预设条件选取最终排序结果中的物品作为推荐物品。
[0084]
在本实现方式中，上述执行主体可以按照预设条件从最终排序结果中筛选出推荐物品，以推荐给用户。上述推荐物品可以为待推荐给用户的物品。
[0085]
在这里，上述预设条件可以为用户从最终排序结果中选取的物品或排序在前几的物品。
[0086]
在本实现方式中，可以通过预设条件从最终排序结果中筛选出推荐物品进行物品推荐。
[0087]
进一步参考图5，图5示出了根据本公开的物品排序方法的一个实施例的流程500。该物品排序方法可以包括以下步骤：
[0088]
步骤501，利用相关系数对多个物品进行排序，得到初始排序结果。
[0089]
在本实施例中，物品排序方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以利用相关系数，对多个物品进行排序，得到初始排序结果。上述初始排序结果可以用于表征多个物品的排序次序。
[0090]
在这里，上述相关系数可以基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率；之后，根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数。
[0091]
步骤502，获取多个物品的点击率。
[0092]
在本实施例中，物品排序方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以通过网络(例如图1所示的网络104)从终端设备(例如图1所示的终端设备101、102、103)或从本地获取多个物品的点击率。上述点击率可以指网站页面上某一物品被点击的次数与被显示次数之比，即clicks/views，它是一个百分比，可以反映网页上某一物品的受关注程度，可以用来衡量物品的吸引程度。上述物品包括但不限于任何类型的可以提供到市场，供人们消费或者使用的物品。例如，物品可以包括实体的物品，如衣服、咖啡、汽车等；该物品还可以包括无形的物品，如服务、教育、游戏、虚拟资源等。
[0093]
本公开的技术方案中，所涉及的多个物品的点击率的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
[0094]
步骤503，根据多个物品的点击率，对初始排序结果进行重新排序，得到最终排序结果。
[0095]
在实施例中，上述执行主体可以根据多个物品的点击率，对步骤501中的初始排序结果重新进行排序，得到最终排序结果。
[0096]
在本实施例中，步骤502的具体操作已在图2所示的实施例中步骤201进行了详细的介绍，在此不再赘述。
[0097]
需要说明的是，可以先执行步骤501再执行步骤502；或同时执行步骤502和步骤501。
[0098]
从图5中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的物品排序方法突出了根据多个物品的点击率和相关系数，对多个物品进行排序的步骤。由此，本实施例描述的方案可以先利用相关系数对多个物品进行排序，以得到初始排序结果；之后，利用点击率对初始排序结果进行重新排序，得到最终排序结果。能够根据物品的点击率和基于预设时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率和目标点击率所确定的相关系数，对多个物品进行排序，以消除排序位置偏差对多个物品排序的影响。
[0099]
进一步参考图6，图6示出了根据本公开的物品排序方法的一个应用场景的示意图。在该应用场景中，该物品排序方法可以包括以下步骤：
[0100]
第一步，获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率。
[0101]
第二步，根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数(即，位置偏差分析)。
[0102]
第三步，利用相关系数对多个物品进行排序，得到初始排序结果。
[0103]
第四步，获取多个物品的点击率。
[0104]
第五步，根据多个物品的点击率和对应的第一调节系数，对多个物品进行排序，得到初始排序结果。
[0105]
第六步，将第三步和第五步得到的初始排序结果进行匹配，得到最终的初始排序结果。
[0106]
在本实现方式中，为了使得分配更精准，通过第三步中的初始排序结果与第五步的初始排序结果进行匹配，从而得到最终的排序顺序(即，最终排序结果)。
[0107]
需要说明的是，第一步和第二步可以与第四步同时执行，或先执行第四步，再执行第一步和第二步。
[0108]
进一步参考图7，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种物品排序装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
[0109]
如图7所示，本实施例的物品排序装置700可以包括：第一获取模块701和物品排序模块702。其中，第一获取模块701，被配置成获取多个物品的点击率；物品排序模块702，被配置成根据多个物品的点击率和相关系数，对多个物品进行排序，其中，相关系数基于以下步骤确定：获取历史时间段内目标物品的每个排序位置的目标转化率，以及目标点击率；根据目标转化率和目标点击率，确定相关系数。
[0110]
在本实施例中，物品排序装置700中：第一获取模块701和物品排序模块702的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-202的相关说明，在此不再赘述。
[0111]
在本实施例的一些可选的实现方式中，物品排序模块702，包括：第一排序单元，被
配置成根据多个物品的点击率，对多个物品进行排序，得到初始排序结果；第二排序单元，被配置成利用相关系数，对初始排序结果进行排序，得到最终排序结果。
[0112]
在本实施例的一些可选的实现方式中，第一排序单元，进一步被配置成：根据多个物品的点击率和对应的第一调节系数，对多个物品进行排序，得到初始排序结果。
[0113]
在本实施例的一些可选的实现方式中，该物品排序装置还包括：第二获取模块，还配置成获取多个物品的点击量和转化量；系数确定模块，被配置成根据多个物品的点击量和转化量，确定第一调节系数。
[0114]
在本实施例的一些可选的实现方式中，系数确定模块，进一步被配置成：根据多个物品的点击量、转化量和点击量对应的第二调节系数，确定第一调节系数。
[0115]
在本实施例的一些可选的实现方式中，第一获取模块701，进一步被配置成：获取历史时间段内目标物品在每个时间对应的每个排序位置的转化率；根据目标物品在每个时间对应的每个排序位置的转化率，确定目标物品的每个位置的目标转化率。
[0116]
在本实施例的一些可选的实现方式中，该物品排序装置还包括：物品作为模块，被配置成按照预设条件选取最终排序结果中的物品作为推荐物品。
[0117]
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质、一种计算机程序产品。
[0118]
图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
[0119]
如图8所示，设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(rom)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(ram)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、rom 802以及ram 803通过总线804彼此相连。输入/输出(i/o)接口805也连接至总线804。
[0120]
设备800中的多个部件连接至i/o接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0121]
计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如物品排序方法。例如，在一些实施例中，物品排序方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到ram 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的物品排序方法的一个或多
个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行物品排序方法。
[0122]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0123]
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0124]
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0125]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0126]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0127]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的
服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0128]
人工智能是研究计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语音处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
[0129]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开提及的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0130]
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。