[發明專利]一種在線招聘廣告推薦的實時競價方法及其系統

有效

• 申請號: 201710678426.6
• 申請日: 2017-08-10
• 公開（公告）號: CN107424016B
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 謝瑩;汪欣梅;楊培全;蘇延森;張磊;程凡;邱劍鋒;許榮斌
• 申請（專利權）人: 安徽大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 合肥市浩智運專利代理事務所(普通合伙) 34124
• 代理人: 丁瑞瑞

本發明公開了一種在線招聘廣告推薦的實時競價方法及其系統。所述方法提出了一個基于多目標優化參數更新的自動編碼器(AutoEncoder)集成技術來設計實時競價廣告推薦策略。由此形成的系統為在線求職人員提供更方便、更快捷、更精確的職位廣告推薦。同時，系統可以在多平臺(手機、電腦、iPad)上提供同樣水準的優質服務。系統在職位廣告推薦精確度和平臺多樣性上有較好的效果，求職人員可以得到更精準的職位選擇，廣告主可以尋找到符合公司需求的員工，本系統可以獲得更多廣告主投資，最終實現多方利益最大化。

技術領域

本發明涉及神經網絡深度學習領域中的一種實時競價系統，尤其涉及一種在線招聘廣告推薦的實時競價方法及其系統。

背景技術

隨著經濟的快速發展，社會就業競爭越來越激烈。很多求職人員通過人才市場的招聘，以及各媒體廣告的宣傳等方式找到適合自己的工作崗位。雖然這些方式在一些崗位上可以取得好的效果，但是很難適應社會大量求職人員的需求。如今，隨著互聯網應用以及大數據技術的快速發展，廣告經常出現在多種網站或移動設備上，使得當今的廣告推廣方式比傳統的廣告推廣方式更方便、更快捷。實時競價在線廣告在互聯網廣告推廣中占據越來越大的比重，大幅度提高了廣告營銷的實際效果。

傳統的互聯網廣告生態鏈一般最多只有三方，分別是廣告主、廣告代理商以及互聯網媒體。而在實時競價廣告交易模式中，原有的廣告生態鏈發生了變化，整個生態鏈包括廣告主、廣告需求平臺、廣告交易平臺以及互聯網媒體四個主體。廣告主將自己的廣告需求投放到廣告需求平臺上，互聯網媒體將自己的廣告流量資源放到廣告交易平臺，廣告需求平臺通過與廣告交易平臺的技術對接完成競價購買。

現有廣告推薦技術中大多使用聚類、協同過濾等方法對模型進行訓練，例如基于層次聚類的方法需要存儲相似度矩陣，不適合處理較大規模的數據；基于密度的聚類算法對簇群密度相差較大的數據聚類效果不佳；基于協同過濾方法難以對稀疏廣告數據進行精確的匹配推薦，并且對于新加的廣告數據，系統計算負荷量將增大。

中國專利說明書CN-104063801公開了一種基于聚類的移動廣告推薦方法，根據用戶簇群的特征在移動廣告投放平臺中進行查詢，找出與用戶簇群相匹配的廣告類別并將其加入到該用戶廣告推薦序列中。由于用戶簇群密度的不一致性，該聚類方法不能取得較好的效果。

中國專利說明書CN-106095841公開了一種基于協同過濾的移動互聯網廣告推薦方法，通過用戶興趣相似度和用戶行為軌跡相似度進行廣告推薦。考慮到網上用戶數據的稀疏性，協同過濾方法難以實現用戶和廣告之間的精確匹配。

發明內容

針對現有技術中的一些不足，本發明提供了一種在線招聘廣告推薦的實時競價方法及其系統，其屬于一個利用多目標優化算法進行參數更新的自動編碼器(AutoEncoder)集成策略，通過特征選擇方法和多目標優化算法對自動編碼器參數進行更新，學習求職人員和廣告信息特征，實現求職人員信息和廣告信息的精確匹配；具體地說是一個基于多目標優化參數更新的自動編碼器集成技術來設計實時競價廣告推薦策略，訓練多個自動編碼器，從而實現在線廣告推薦系統擁有更高的精確度和更好的多平臺適應性。

本發明的解決方案是：一種在線招聘廣告推薦的實時競價方法；其包括以下步驟：

步驟1、求職人員登錄網頁，廣告供應平臺通過求職人員ID在與所述廣告供應平臺相對應的求職人員信息數據庫中搜索并獲取求職人員信息特征集合；

步驟2、廣告供應平臺將求職人員的信息特征集合傳送到廣告交易平臺，廣告交易平臺發送包含求職人員信息特征集合的競價請求信號到廣告需求平臺；

步驟3、廣告需求平臺根據競價請求信號搜索匹配的廣告信息特征集合；