[發(fā)明專利]一種廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型獲取方法與系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610119769.4
• 申請(qǐng)日: 2016-03-03
• 公開（公告）號(hào): CN105787767A
• 公開（公告）日: 2016-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳海林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海珍島信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02;G06F17/30;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

1.一種廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型獲取方法，其特征在于，包括：

獲取根據(jù)用戶、查詢關(guān)鍵詞、查詢結(jié)果中被點(diǎn)擊的廣告以及給定目標(biāo)用 戶和目標(biāo)查詢關(guān)鍵詞后，得到的目標(biāo)查詢結(jié)果中被點(diǎn)擊的目標(biāo)廣告的廣告展 示次數(shù)的數(shù)據(jù)生成的歷史點(diǎn)擊日志數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述廣告展示次數(shù)數(shù)據(jù)，分別對(duì)所述用戶、所述查詢關(guān)鍵詞和所述 廣告的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類降維，分別得到聚類后的用戶數(shù)據(jù)，聚類后的查詢關(guān)鍵 詞數(shù)據(jù)和聚類后的廣告數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述聚類后的用戶數(shù)據(jù)、聚類后的查詢關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)和聚類后的廣告 數(shù)據(jù)建立張量；

使用塔克張量分解法對(duì)所述張量進(jìn)行分解，得到所述張量降維后的近似 張量；

根據(jù)其他目標(biāo)屬性特征數(shù)據(jù)和所述近似張量，進(jìn)行基于徑向基函數(shù)的支 持向量機(jī)學(xué)習(xí)，得到廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型獲取方法，其特征在于， 所述歷史點(diǎn)擊日志數(shù)據(jù)包括：

由用戶、查詢關(guān)鍵詞、廣告和對(duì)應(yīng)的廣告展示次數(shù)組成的四元組作為唯 一標(biāo)識(shí)的各廣告點(diǎn)擊數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型獲取方法，其特征在于， 所述根據(jù)所述廣告展示次數(shù)數(shù)據(jù)，分別對(duì)所述用戶、所述查詢關(guān)鍵詞和所述 廣告的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類降維，分別得到聚類后的用戶數(shù)據(jù)，聚類后的查詢關(guān)鍵 詞數(shù)據(jù)和聚類后的廣告數(shù)據(jù)包括：

根據(jù)所述廣告展示次數(shù)數(shù)據(jù)、所述廣告數(shù)據(jù)以及所述查詢關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)建 立廣告與查詢關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)的第一權(quán)重矩陣，根據(jù)所述廣告展示次數(shù)數(shù)據(jù)、所 述用戶數(shù)據(jù)以及所述查詢關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)建立用戶與查詢關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)的第二權(quán)重 矩陣；

使用K-means方法對(duì)所述第一權(quán)重矩陣進(jìn)行針對(duì)用戶數(shù)據(jù)的聚類得到聚 類后的用戶數(shù)據(jù)，使用K-means方法對(duì)所述第一權(quán)重矩陣進(jìn)行針對(duì)查詢關(guān)鍵 詞數(shù)據(jù)的聚類得到聚類后的查詢關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)，使用K-means方法對(duì)所述第二 權(quán)重矩陣進(jìn)行針對(duì)用戶數(shù)據(jù)的聚類得到聚類后的用戶數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型獲取方法，其特征在于， 所述目標(biāo)屬性特征數(shù)據(jù)包括：

廣告在返回頁(yè)面的位置數(shù)據(jù)，廣告數(shù)量數(shù)據(jù)、用戶年齡數(shù)據(jù)和用戶性別 數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型獲取方法，其特征在于， 得到廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型后還包括：

根據(jù)所述廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型對(duì)給定查詢關(guān)鍵詞后的目標(biāo)廣告的點(diǎn)擊率 進(jìn)行預(yù)測(cè)。

6.一種廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型獲取系統(tǒng)，其特征在于，包括：

歷史數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取根據(jù)用戶、查詢關(guān)鍵詞、查詢結(jié)果中被點(diǎn) 擊的廣告以及給定目標(biāo)用戶和目標(biāo)查詢關(guān)鍵詞后，得到的目標(biāo)查詢結(jié)果中被 點(diǎn)擊的目標(biāo)廣告的廣告展示次數(shù)的數(shù)據(jù)生成的歷史點(diǎn)擊日志數(shù)據(jù)；

聚類降維模塊，用于根據(jù)所述廣告展示次數(shù)數(shù)據(jù)，分別對(duì)所述用戶、所 述查詢關(guān)鍵詞和所述廣告的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類降維，分別得到聚類后的用戶數(shù)據(jù)， 聚類后的查詢關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)和聚類后的廣告數(shù)據(jù)；

張量建立模塊，用于根據(jù)所述聚類后的用戶數(shù)據(jù)、聚類后的查詢關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)和聚類后的廣告數(shù)據(jù)建立張量；

張量降維模塊，用于使用塔克張量分解法對(duì)所述張量進(jìn)行分解，得到所 述張量降維后的近似張量；

模型建立模塊，用于根據(jù)其他目標(biāo)屬性特征數(shù)據(jù)和所述近似張量，進(jìn)行 基于徑向基函數(shù)的支持向量機(jī)學(xué)習(xí)，得到廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的廣告點(diǎn)擊率預(yù)估模型獲取系統(tǒng)，其特征在于， 所述歷史點(diǎn)擊日志數(shù)據(jù)包括：

由用戶、查詢關(guān)鍵詞、廣告和對(duì)應(yīng)的廣告展示次數(shù)組成的四元組作為唯 一標(biāo)識(shí)的各廣告點(diǎn)擊數(shù)據(jù)。