[發明專利]一種目標用戶識別裝置及服務器

在審

• 申請號: 201910301666.3
• 申請日: 2019-04-16
• 公開（公告）號: CN110070123A
• 公開（公告）日: 2019-07-30
• 發明（設計）人: 劉巖;韓丹;柏小娥;羅捍兵;陳友杰;曲偉海
• 申請（專利權）人: 北京新意互動數字技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京市維詩律師事務所 11393
• 代理人: 李翔;楊安進

本申請公開了一種目標用戶識別裝置及服務器，該裝置包括：數據獲取模塊，用于獲取與用戶相關的標簽數據；學習模塊，用于使用所述與用戶相關的標簽數據進行監督機器學習，得到至少兩個監督機器學習模型，該監督機器學習模型用于識別用戶是否為目標用戶；選擇模塊，用于在所述至少兩個監督機器學習模型中選擇至少一個監督機器學習模型；處理模塊，用于利用所選擇的監督機器學習模型對用戶相關的新數據進行處理，以確認該用戶是否為目標用戶。根據本申請的技術方案，整合了官方網站的數據和其他網站的數據，并將線上數據和線下數據整合，通過機器學習訓練模型，并利用得到的模型向目標用戶投放廣告，提高了目標用戶識別的精確度，能夠進一步降低轉化成本。

技術領域

本申請涉及機器學習領域，尤其涉及一種目標用戶識別裝置及服務器。

背景技術

隨著電子商務的發展，針對用戶的在線廣告投放是商家獲取流量的重要途徑之一。一般來說，商家可以通過向曾經訪問商家網站或應用的用戶投放廣告，促使他們進行進一步的購買或其他目標行動，以提高轉化率。比如已經將商品放入購物車，但是最終沒有結賬的用戶，或是過去7天到14天注冊APP的用戶。通過這種有針對性的廣告投放，可以利用較低的成本獲取更多的客戶。

目前，電子商務領域所使用的在線廣告投放方案主要依據用戶訪問網站的數據進行簡單的判定，所得到的用戶轉化率較低，需要精確度更高的目標用戶識別方案，以進一步降低轉化成本。

發明內容

有鑒于此，本申請提出了一種目標用戶識別裝置及服務器，以更精確地識別目標用戶，降低轉化成本，提高目標用戶的轉化率。

根據本申請的一個方面，提出了一種目標用戶識別裝置，該裝置包括：

數據獲取模塊，用于獲取與用戶相關的標簽數據；

學習模塊，用于使用所述與用戶相關的標簽數據進行監督機器學習，得到至少兩個監督機器學習模型，該監督機器學習模型用于識別用戶是否為目標用戶；

選擇模塊，用于在所述至少兩個監督機器學習模型中選擇至少一個監督機器學習模型；

處理模塊，用于利用所選擇的監督機器學習模型對用戶相關的新數據進行處理，以確認該用戶是否為目標用戶。

優選地，該裝置還包括發送模塊，用于根據所述用戶相關的新數據向目標用戶發送信息。

優選地，該裝置還包括確定模塊，用于確定與所述目標用戶相似的用戶；

所述發送模塊，還用于根據所述用戶相關的新數據向相似用戶發送信息。

優選地，所述與用戶相關的標簽數據包括用戶的線上標簽數據和用戶的線下標簽數據。

優選地，所述用戶的線上標簽數據包括用戶的廣告標簽數據和網站標簽數據。

優選地，所述網站標簽數據包括第一方Cookie數據，所述廣告標簽數據包括第三方Cookie數據；

其中，數據獲取模塊，還用于根據所述第三方Cookie數據與所述第一方Cookie數據將所述網站標簽數據和所述廣告標簽數據關聯。

優選地，所述選擇模塊，還用于根據所述至少兩個監督機器學習模型的指標選擇至少一個監督機器學習模型，所述指標包括混肴矩陣、正確率、受試者工作特征曲線、查全率、顯著性水平、召回率以及提升值中的至少一者。

優選地，所述學習模塊，還用于使用所述與用戶相關的標簽數據中的一部分進行監督機器學習；

所述選擇模塊，還用于根據所述測試結果以及所述指標選擇至少一個監督機器學習模型，其中所述測試結果為所述至少兩個監督機器學習模型根據所述與用戶相關的標簽數據中的另一部分輸出的測試結果。

優選地，所述廣告標簽數據還包括第一方Cookie數據；