[發明專利]一種素材推薦方法、裝置、存儲介質、終端

在審

• 申請號: 201811073786.4
• 申請日: 2018-09-14
• 公開（公告）號: CN109409928A
• 公開（公告）日: 2019-03-01
• 發明（設計）人: 湯奇峰;秦督
• 申請（專利權）人: 上海晶贊融宣科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張振軍;吳敏

本發明涉及一種素材推薦方法、裝置、存儲介質、終端。所述素材推薦方法包括：根據多個用戶的歷史流量數據，確定至少一個用戶類別；統計所述各個用戶類別各自的典型素材，并根據各個用戶類別的典型素材的風格向量確定每個用戶類別的風格向量，所述典型素材選自每一用戶類別的歷史流量數據中展現次數大于預設閾值的素材；根據當前用戶的實時流量數據確定所述當前用戶所屬的用戶類別；將素材庫中的儲備素材按照其風格向量與所述當前用戶所屬的用戶類別的風格向量的相似度進行排序，以根據排序結果確定候選素材；將所述候選素材推薦給所述當前用戶。本發明技術方案可以更準確地推薦素材。

技術領域

本發明涉及互聯網廣告發布技術領域，尤其涉及一種素材推薦方法、裝置、存儲介質、終端。

背景技術

在目前的互聯網應用中，通常要要用到精準推薦技術，例如廣告的推薦、內容的推薦等等。以廣告推薦為例，在互聯網廣告行業中，實時競價(Real Time Bidding，簡稱RTB)是近年來逐漸流行的一種廣告采買方式。與傳統的合約式廣告采買模式不同，RTB允許廣告素材發布方針對每一個廣告素材的展示機會進行競價，從而以人群購買取代了廣告素材的展示位購買。

在此基礎上，需求方平臺(Demand Side Platform，簡稱DSP)作為廣告素材發布方的代理，為了協助廣告素材發布方完成RTB操作，需要在100ms內對每個廣告素材發布請求進行決策，以判斷是否參與競價，以及如果參與競價則出價多少。而廣告素材發布方通常會以點擊通過率(Click Through Rate，簡稱CTR)和轉化率(Conversion Rate，簡稱CVR)為指標考察DSP的代理投放效果。

目前的DSP在向用戶推薦廣告素材時，通常是將歷史流量中點擊率或轉化率較高的素材推薦給用戶，并不能按照用戶所喜歡的素材風格來向其推薦素材；另外，對于素材庫中從未投放過的新素材，通常需要先嘗試性的投放給用戶，根據反饋的點擊情況，然后再調整可能對新素材的風格感興趣的投放人群，造成投放成本增加。

如何根據用戶喜歡的風格更準確的向用戶推薦素材，是亟待解決的問題。

發明內容

本發明解決的技術問題是如何更準確地推薦素材。

為解決上述技術問題，本發明實施例提供了一種素材推薦方法，包括如下步驟：根據多個用戶的歷史流量數據，確定至少一個用戶類別；統計所述各個用戶類別各自的典型素材，并根據各個用戶類別的典型素材的風格向量確定每個用戶類別的風格向量，所述典型素材選自每一用戶類別的歷史流量數據中展現次數大于預設閾值的素材，所述典型素材的風格向量是基于預定義的多個風格維度確定的；根據當前用戶的實時流量數據確定所述當前用戶所屬的用戶類別；將素材庫中的儲備素材按照其風格向量與所述當前用戶所屬的用戶類別的風格向量的相似度進行排序，以根據排序結果確定候選素材；將所述候選素材推薦給所述當前用戶。

可選的，根據多個用戶的歷史流量數據，確定至少一個用戶類別包括：從所述多個用戶的歷史流量數據中選取K個用戶的歷史流量數據作為中心數據，其中，每個中心數據均對應一個用戶類別，K為正整數；根據所述多個用戶的歷史流量數據與K個所述中心數據的相似度，將所述多個用戶劃分為K個用戶類別。

可選的，根據所述多個用戶的歷史流量數據與K個所述中心數據的相似度，將所述多個用戶劃分為K個用戶類別包括：比較各個用戶的歷史流量數據與K個所述中心數據的相似度，記錄下與每一用戶相似度最高的中心數據；將各個用戶劃分入相似度最高的中心數據對應的用戶類別中。

可選的，統計所述各個用戶類別各自的典型素材，并根據各個用戶類別的典型素材的風格向量確定每個用戶類別的風格向量包括：統計在每一用戶類別的歷史流量數據中展現次數大于預設閾值的素材，并將展現次數大于預設閾值的素材按照點擊率從高到低排序，選取點擊率排序靠前的n個素材作為典型素材，其中，n為正整數；對于每一用戶類別，分別計算其中各個典型素材的風格向量，并根據各個典型素材的風格向量計算所述用戶類別的風格向量。