對廣告點(diǎn)擊率進(jìn)行預(yù)測的方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，本發(fā)明涉及對廣告點(diǎn)擊率進(jìn)行預(yù)測的方 法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，網(wǎng)絡(luò)廣告成為各大門戶網(wǎng)站、搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)以及各終端 通訊設(shè)備應(yīng)用程序的主要贏利方式。目前互聯(lián)網(wǎng)廣告的市場正在以驚人的速度增長，互聯(lián) 網(wǎng)廣告發(fā)揮的效用越來越顯得重要。但是，由于廣告位的個數(shù)是有限的，因此需要一種準(zhǔn)確 預(yù)估廣告點(diǎn)擊率的方案，為廣告投放方和展現(xiàn)方提供有力可靠的參考依據(jù)和決策信息。現(xiàn) 有技術(shù)的預(yù)估方案結(jié)果與真實(shí)值之間的誤差較大，不能對待預(yù)測廣告的點(diǎn)擊率進(jìn)行準(zhǔn)確的 預(yù)估，從而無法進(jìn)一步為提高廣告投放效果提供良好的數(shù)據(jù)參考依據(jù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 為克服上述技術(shù)問題或者至少部分地解決上述技術(shù)問題，特提出以下技術(shù)方案：
[0004] 本發(fā)明的實(shí)施例提出了一種對廣告點(diǎn)擊率進(jìn)行預(yù)測的方法，包括：
[0005] 獲取在預(yù)定歷史時間段內(nèi)與多個歷史投放廣告相關(guān)的多種特征類型的特征相關(guān) 信息；
[0006] 將各個歷史投放廣告的至少兩種特征類型的特征相關(guān)信息進(jìn)行交叉組合來確定 多個交叉特征集，并計算確定多個交叉特征集分別對應(yīng)的交叉特征標(biāo)識；
[0007] 提取在所述預(yù)定歷史時間段內(nèi)各個交叉特征集對應(yīng)的廣告展現(xiàn)量及廣告點(diǎn)擊量， 并計算確定所述各個交叉特征集對應(yīng)的廣告點(diǎn)擊率以作為交叉特征值；
[0008] 基于多個交叉特征集分別對應(yīng)的交叉特征標(biāo)識及交叉特征值，對邏輯回歸模型進(jìn) 行訓(xùn)練，以計算確定模型訓(xùn)練參數(shù)；
[0009] 基于所述模型訓(xùn)練參數(shù)對多個待預(yù)測廣告進(jìn)行廣告點(diǎn)擊率的預(yù)測計算。
[0010] 其中，所述特征類型包括以下至少任一項(xiàng)：
[0011] 投放用戶；投放上下文；歷史投放廣告。
[0012] 其中，所述投放用戶的特征相關(guān)信息包括以下至少任一項(xiàng)：
[0013] 用戶屬性信息；用戶的歷史興趣信息；用戶的實(shí)時興趣信息。
[0014] 其中，所述投放上下文的特征相關(guān)信息包括以下至少任一項(xiàng)：終端設(shè)備相關(guān)信息； 網(wǎng)絡(luò)相關(guān)信息；地理位置信息；廣告展現(xiàn)相關(guān)信息。
[0015] 優(yōu)選地，該方法還包括：
[0016] 判斷所述各個交叉特征集對應(yīng)的廣告展現(xiàn)量和/或廣告點(diǎn)擊量是否符合再處理 條件；
[0017] 當(dāng)交叉特征集對應(yīng)的廣告展現(xiàn)量和/或廣告點(diǎn)擊量符合再處理?xiàng)l件時，所述計算 確定所述各個交叉特征集對應(yīng)的廣告點(diǎn)擊率以作為交叉特征值的步驟，具體包括：
[0018] 對該交叉特征集對應(yīng)的廣告展現(xiàn)量及廣告點(diǎn)擊量進(jìn)行貝葉斯平滑計算處理，以確 定該交叉特征集對應(yīng)的廣告點(diǎn)擊率以作為交叉特征值。
[0019] 其中，所述再處理?xiàng)l件包括以下任一情形：
[0020] 交叉特征集對應(yīng)的廣告展現(xiàn)量小于預(yù)定展現(xiàn)量閾值；
[0021] 交叉特征集對應(yīng)的廣告點(diǎn)擊量小于預(yù)定點(diǎn)擊量閾值；
[0022] 交叉特征集對應(yīng)的廣告展現(xiàn)量與廣告點(diǎn)擊量的比值小于預(yù)定點(diǎn)擊率閾值。
[0023] 優(yōu)選地，基于所述模型訓(xùn)練參數(shù)對待預(yù)測廣告進(jìn)行廣告點(diǎn)擊率的預(yù)測計算，具體 包括：
[0024] 獲取各個待預(yù)測廣告實(shí)時投放時的至少兩種特征類型的特征相關(guān)信息進(jìn)行交叉 組合后對應(yīng)的交叉特征集的交叉特征標(biāo)識；
[0025] 基于所述模型訓(xùn)練參數(shù)與所述待預(yù)測廣告的交叉特征標(biāo)識，進(jìn)行預(yù)測計算以確定 所述待預(yù)測廣告的廣告點(diǎn)擊率。
[0026] 優(yōu)選地，該方法還包括：
[0027] 根據(jù)預(yù)測計算結(jié)果，篩選所述多個待預(yù)測廣告。
[0028] 本發(fā)明的另一實(shí)施例還提出了一種根據(jù)廣告點(diǎn)擊率的預(yù)測計算結(jié)果進(jìn)行應(yīng)用推 薦的方法，其特征在于，包括：
[0029] 獲取與目標(biāo)用戶相關(guān)的特征相關(guān)信息；
[0030] 將所述目標(biāo)用戶相關(guān)的特征相關(guān)信息與多個待推薦廣告分別進(jìn)行交叉組合來確 定多個交叉特征集，并計算確定該多個交叉特征集對應(yīng)的交叉特征標(biāo)識；
[0031] 基于預(yù)先訓(xùn)練得到模型訓(xùn)練參數(shù)與所述多個待推薦廣告的交叉特征標(biāo)識，進(jìn)行預(yù) 測計算以確定所述多個待推薦廣告的廣告點(diǎn)擊率；
[0032] 根據(jù)預(yù)測計算得到的廣告點(diǎn)擊率對所述多個待推薦廣告進(jìn)行篩選；
[0033] 將篩選出的一個或多個待推薦廣告推薦給所述目標(biāo)用戶。
[0034] 其中，所述與目標(biāo)用戶相關(guān)的特征相關(guān)信息，具體包括：
[0035] 屬于投放用戶的特征相關(guān)信息；
[0036] 或?qū)儆谕斗派舷挛牡奶卣飨嚓P(guān)信息。
[0037] 本發(fā)明的另一實(shí)施例提出了一種對廣告點(diǎn)擊率進(jìn)行預(yù)測的裝置，包括：
[0038] 特征獲取模塊，用于獲取在預(yù)定歷史時間段內(nèi)與多個歷史投放廣告相關(guān)的多種特 征類型的特征相關(guān)信息；
[0039] 特征標(biāo)識計算模塊，用于將各個歷史投放廣告的至少兩種特征類型的特征相關(guān)信 息進(jìn)行交叉組合來確定多個交叉特征集，并計算確定多個交叉特征集分別對應(yīng)的交叉特征 標(biāo)識；
[0040] 特征值計算模塊，用于提取在所述預(yù)定歷史時間段內(nèi)各個交叉特征集對應(yīng)的廣告 展現(xiàn)量及廣告點(diǎn)擊量，并計算確定所述各個交叉特征集對應(yīng)的廣告點(diǎn)擊率以作為交叉特征 值；
[0041] 訓(xùn)練模塊，用于基于多個交叉特征集分別對應(yīng)的交叉特征標(biāo)識及交叉特征值，對 邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，以計算確定模型訓(xùn)練參數(shù)；
[0042] 第一預(yù)測計算模塊，用于基于所述模型訓(xùn)練參數(shù)對多個待預(yù)測廣告進(jìn)行廣告點(diǎn)擊 率的預(yù)測計算。
[0043] 其中，所述特征類型包括以下至少任一項(xiàng)：
[0044] 投放用戶；投放上下文；歷史投放廣告。
[0045] 其中，所述投放用戶的特征相關(guān)信息包括以下至少任一項(xiàng)：用戶屬性信息；用戶 的歷史興趣信息；用戶的實(shí)時興趣信息。
[0046] 其中，所述投放上下文的特征相關(guān)信息包括以下至少任一項(xiàng)：終端設(shè)備相關(guān)信息； 網(wǎng)絡(luò)相關(guān)信息；地理位置信息；廣告展現(xiàn)相關(guān)信息。
[0047] 優(yōu)選地，該裝置還包括：
[0048] 判斷模塊，用于判斷所述各個交叉特征集對應(yīng)的廣告展現(xiàn)量和/或廣告點(diǎn)擊量是 否符合再處理?xiàng)l件；
[0049] 當(dāng)交叉特征集對應(yīng)的廣告展現(xiàn)量和/或廣告點(diǎn)擊量符合再處理?xiàng)l件時，所述特征 值計算模塊具體用于對該交叉特征集對應(yīng)的廣告展現(xiàn)量及廣告點(diǎn)擊量進(jìn)行貝葉斯平滑計 算處理，以確定該交叉特征集對應(yīng)的廣告點(diǎn)擊率以作為交叉特征值。
[0050] 其中，所述再處理?xiàng)l件包括以下任一情形：
[0051] 交叉特征集對應(yīng)的廣告展現(xiàn)量小于預(yù)定展現(xiàn)量閾值；交叉特征集對應(yīng)的廣告點(diǎn)擊 量小于預(yù)定點(diǎn)擊量閾值；交叉特征集對應(yīng)的廣告展現(xiàn)量與廣告點(diǎn)擊量的比值小于預(yù)定點(diǎn)擊 率閾值。
[0052] 優(yōu)選地，所述預(yù)測計算模塊具體包括：
[0053] 實(shí)時特征獲取單元，用于獲取各個待預(yù)測廣告實(shí)時投放時的至少兩種特征類型的 特征相關(guān)信息進(jìn)行交叉組合后對應(yīng)的交叉特征集的交叉特征標(biāo)識；
[0054] 點(diǎn)擊率預(yù)測單元，用于基于所述模型訓(xùn)練參數(shù)與所述待預(yù)測廣告的交叉特征標(biāo) 識，進(jìn)行預(yù)測計算以確定所述待預(yù)測廣告的廣告點(diǎn)擊率。
[0055] 優(yōu)選地，該裝置還包括：
[0056] 第一篩選模塊，用于根據(jù)預(yù)測計算結(jié)果，篩選所述多個待預(yù)測廣告。
[0057] 本發(fā)明的另一實(shí)施例還提供了一種根據(jù)廣告點(diǎn)擊率的預(yù)測計算結(jié)果進(jìn)行應(yīng)用推 薦的裝置，包括：
[0058] 相關(guān)信息獲取模塊，用于獲取與目標(biāo)用戶相關(guān)的特征相關(guān)信息；
[0059] 特征交叉模塊，用于將所述目標(biāo)用戶相關(guān)的特征相關(guān)信息與多個待推薦廣告分別 進(jìn)行交叉組合來確定多個交叉特征集，并計算確定該多個交叉特征集對應(yīng)的交叉特征標(biāo) 識；
[0060] 第二預(yù)測計算模塊，用于基于預(yù)先訓(xùn)練得到模型訓(xùn)練參數(shù)與所述多個待推薦廣告 的交叉特征標(biāo)識，進(jìn)行預(yù)測計算以確定所述多個待推薦廣告的廣告點(diǎn)擊率；
[0061] 第二篩選模塊，用于根據(jù)預(yù)測計算得到的廣告點(diǎn)擊率對所述多個待推薦廣告進(jìn)行 篩選；
[0062] 推薦模塊，用于將篩選出的一個或多個待推薦廣告推薦給所述目標(biāo)用戶。
[0063] 其中，所述與目標(biāo)用戶相關(guān)的特征相關(guān)信息，具體包括：
[006