[發(fā)明專利]特征聚合的方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910618663.2
• 申請(qǐng)日: 2019-07-09
• 公開（公告）號(hào): CN110310161A
• 公開（公告）日: 2019-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張浩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安點(diǎn)告網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 徐麗

本發(fā)明實(shí)施例提供一種特征聚合的方法及裝置，涉及智能廣告技術(shù)領(lǐng)域，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的特征樣本過少，從而導(dǎo)致預(yù)估的準(zhǔn)確性較低的問題。本方案為：獲取廣告的特征信息，特征信息包括廣告的訪問量PV和點(diǎn)擊率CTR；在二維坐標(biāo)系中根據(jù)廣告的PV和CTR確定廣告特征點(diǎn)；對(duì)二維坐標(biāo)系劃分形成M*N個(gè)網(wǎng)格，以使得落入每列的PV的總和相同且落入同列的每個(gè)網(wǎng)格的PV的總和相同，或者以使得落入每行的PV的總和相同且落入同行的每個(gè)網(wǎng)格的PV的總和相同；根據(jù)M*N個(gè)網(wǎng)格輸出聚合后的特征組，每個(gè)特征組的PV為落入每個(gè)網(wǎng)格的廣告特征點(diǎn)的PV之和，每個(gè)特征組的CTR為落入每個(gè)網(wǎng)格的廣告特征點(diǎn)的CTR之和；其中，M和N是大于或等于2的整數(shù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能廣告技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種特征聚合的方法及裝置。

背景技術(shù)

需求方平臺(tái)(英文全稱：DemandSidePlatform，簡(jiǎn)稱：DSP)是一個(gè)系統(tǒng)，也是一種在線廣告平臺(tái)，匯集了各種廣告交易平臺(tái)(Advertisement Exchange)的庫(kù)存。

DSP服務(wù)于廣告主，對(duì)接ADX的流量，集合了眾多小媒體的流量，這樣使得廣告的點(diǎn)擊率很低，數(shù)據(jù)比較稀疏，直接采用這些點(diǎn)擊率進(jìn)行預(yù)估時(shí)，會(huì)導(dǎo)致預(yù)估的準(zhǔn)確率較低。因此，需要先解決特征樣本過少的問題。

目前均是通過特征聚合的方式實(shí)現(xiàn)降維，從而增加樣本數(shù)量?，F(xiàn)有技術(shù)中采用的K-means算法進(jìn)行特征聚合，聚合的特征組的特征數(shù)量無法控制，使得聚合的特征組的特征數(shù)量可大可小，這樣有些特征組的特征數(shù)量仍然較少，從而導(dǎo)致預(yù)估的準(zhǔn)確性依然很低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的實(shí)施例提供一種特征聚合的方法及裝置，解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的特征樣本過少，從而導(dǎo)致預(yù)估的準(zhǔn)確性較低的問題。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例采用如下技術(shù)方案：

本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供一種特征聚合的方法，所述方法包括：獲取廣告的特征信息，所述特征信息包括廣告的訪問量PV和點(diǎn)擊率CTR；在二維坐標(biāo)系中根據(jù)所述廣告的PV和CTR確定廣告特征點(diǎn)；對(duì)所述二維坐標(biāo)系劃分形成M*N個(gè)網(wǎng)格，以使得落入每列的PV的總和相同且落入同列的每個(gè)網(wǎng)格的PV的總和相同，或者以使得落入每行的PV的總和相同且落入同行的每個(gè)網(wǎng)格的PV的總和相同；根據(jù)所述M*N個(gè)網(wǎng)格輸出聚合后的特征組，每個(gè)特征組的PV為落入每個(gè)網(wǎng)格的所述廣告特征點(diǎn)的PV之和，每個(gè)特征組的CTR為落入每個(gè)網(wǎng)格的所述廣告特征點(diǎn)的CTR之和；其中，所述M和N是大于或等于2的整數(shù)。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)所述二維坐標(biāo)系劃分形成M*N個(gè)網(wǎng)格，包括：按照從小到大的順序?qū)V告特征點(diǎn)中的PV排序；按照PV將所述二維坐標(biāo)系中的X軸劃分N列，每列的PV的總和相同；按照CTR分別將所述N列中的每列劃分為M行，同列的每個(gè)格子的PV的總和相同。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)所述二維坐標(biāo)系劃分形成M*N個(gè)網(wǎng)格，包括：按照從小到大的順序?qū)V告特征點(diǎn)中的CTR排序，按照CTR值將所述二維坐標(biāo)系中的Y軸劃分為M行，每行的CTR的總和相同；按照PV分別將所述M行中的每行劃分為N列，同行的每個(gè)格子的PV的總和相同。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述方法還包括：根據(jù)CTR預(yù)估模型的權(quán)重驗(yàn)證聚合結(jié)果。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)CTR預(yù)估模型的權(quán)重驗(yàn)證聚合結(jié)果，包括：當(dāng)CTR預(yù)估模型的權(quán)重和所述聚合結(jié)果不一致時(shí)，調(diào)整M和N的大小，直到所述CTR預(yù)估模型的權(quán)重和所述聚合結(jié)果保持一致。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述M為20，所述N為5。

本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，提供一種廣告點(diǎn)擊率預(yù)估的方法，所述方法包括：通過第一方面所述的方法生成聚合后的特征組；根據(jù)所述聚合后的特征組訓(xùn)練點(diǎn)擊率預(yù)估模型；根據(jù)訓(xùn)練后的點(diǎn)擊率預(yù)估模型預(yù)估待投放廣告的點(diǎn)擊率。