[發明專利]一種基于用戶屬性的網絡廣告點擊率預測方法和裝置

在審

• 申請號: 201310283199.9
• 申請日: 2013-07-06
• 公開（公告）號: CN103345512A
• 公開（公告）日: 2013-10-09
• 發明（設計）人: 黃曉南
• 申請（專利權）人: 北京品友互動信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/02
• 代理公司: 北京漢昊知識產權代理事務所(普通合伙) 11370
• 代理人: 朱海波

1.一種基于用戶屬性的網絡廣告點擊率預測方法，該方法包括：

a）建立網絡用戶興趣屬性類目體系，其中，所述類目體系包括多個興趣類別；

b）收集用戶行為數據，建立行為分類模型，基于所述分類模型對所述用戶行為數據進行劃分，并按照分類將相應行為數據作為所述興趣類別的訓練樣本；

c）基于所述用戶對應的興趣類別及所述訓練樣本，建立與所述興趣類別對應的點擊率預測模型進行點擊率預測。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟b）具體還包括：

基于所述用戶行為數據是否產生相應的廣告效果，將其分為正樣本和負樣本。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟c）具體還包括：

所述訓練樣本為點擊行為對應的樣本數據，設定訓練樣本的閾值，將所述訓練樣本中大于設定閾值的葉節點設置其輸出值為點擊數據。

4.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟c）進一步還包括：

結合待投放廣告的廣告屬性、廣告位屬性，基于所述點擊率預測模型，預測待投放廣告被當前用戶點擊的概率。

5.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟c）進一步還包括：

結合所述用戶當前所處的媒體以及頁面信息屬性，基于所述點擊率預測模型，預測待投放廣告被當前用戶點擊的概率。

6.根據權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，所述網絡用戶興趣屬性類目體系的數據結構為包括至少一個層級、至少一個維度的樹狀結構。

7.一種基于用戶屬性的網絡廣告點擊率預測裝置，包括：

類目體系建立單元，用于建立網絡用戶興趣屬性類目體系，其中，所述類目體系包括多個興趣類別；

用戶行為分析單元，用于收集用戶行為數據，建立行為分類模型，基于所述分類模型對所述用戶行為數據進行劃分，并按照分類將相應行為數據作為所述興趣類別的訓練樣本；

點擊率預測單元，基于所述用戶對應的興趣類別及所述訓練樣本，建立與所述興趣類別對應的點擊率預測模型進行點擊率預測。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述用戶行為分析單元還用于基于所述用戶行為數據是否產生相應的廣告效果，將其分為正樣本和負樣本。

9.根據權利要求7或8所述的裝置，其特征在于，所述點擊率預測單元還用于以下操作：

所述訓練樣本為點擊行為對應的樣本數據時，設定訓練樣本的閾值，將所述訓練樣本中大于設定閾值的葉節點設置其輸出值為點擊數據。

10.根據權利要求7或8所述的裝置，其特征在于，所述點擊率預測單元進一步還用于以下操作：

結合待投放廣告的廣告屬性、廣告位屬性，基于所述點擊率預測模型，預測待投放廣告被當前用戶點擊的概率。

11.根據權利要求7或8所述的裝置，其特征在于，所述點擊率預測單元進一步還用于以下操作：

結合所述用戶當前所處的媒體以及頁面信息屬性，基于所述點擊率預測模型，預測待投放廣告被當前用戶點擊的概率。

12.根據權利要求7-11任一項所述的裝置，其特征在于，所述網絡用戶興趣屬性類目體系的數據結構為包括至少一個層級、至少一個維度的樹狀結構。