一种基于用户行为特征捕获学习的个性化排序推送方法

本发明涉及一种基于用户行为特征捕获学习的个性化排序推送方法，属于信息检索技术领域。本发明包括步骤：1、通过用户在前端触发进行采集，利用用户行为数据以时间戳的形式获取行为埋点；2、通过统计行为埋点获取由算子离线特征、用户离线特征和交叉离线特征组成的用户行为特征；3、利用汤普森采样的概率估计获得算子连接邻接矩阵元素；4、构建基于用户行为的样本训练排序模型；5、根据排序模型结果和邻接矩阵中的汤普森采样概率估计结果进行预测；其中，汤普森采样概率估计结果为被推荐算子汤普森采样概率预估矩阵所在行进行排序。本发明使用汤普森采样和逻辑回归方法解决了算子连接关系与用户行为特征融合后进行算子推送的技术问题。