[發(fā)明專利]關鍵詞廣告投放自動化否定關鍵詞方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910962210.1
• 申請日: 2019-10-11
• 公開（公告）號: CN110717104B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發(fā)明（設計）人: 羅毅;羅文輝;招偉錦;楊忠軒;呂子鋒
• 申請（專利權）人: 廣州市豐申網(wǎng)絡科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F40/289;G06Q30/02
• 代理公司: 北京奧文知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 11534
• 代理人: 張文;苗麗娟

1.一種關鍵詞廣告投放自動化否定關鍵詞方法，其特征在于，所述方法包括：

實時自動獲取廣告賬戶的關鍵詞、否定關鍵詞和搜索詞數(shù)據(jù)并存儲于數(shù)據(jù)庫；

確定精確否定關鍵詞集合；

提取精確否定關鍵詞集合中的可用共有詞根作為短語否定關鍵詞集合；

剔除精確否定關鍵詞集合中的無效精確否定關鍵詞，以及剔除短語否定關鍵詞集合中的無效短語否定關鍵詞；

將精確否定關鍵詞集合和短語否定關鍵詞集合上傳至投放平臺對應賬戶；

所述確定精確否定關鍵詞集合，包括：

查詢是否存在否定關鍵詞白名單，若是，將否定關鍵詞白名單以外的搜索詞確定為精確否定關鍵詞集合；

若不存在否定關鍵詞白名單，通過TF-IDF算法篩選出語義相關性低于閾值的搜索詞，添加至精確否定關鍵詞集合，并且，通過貝葉斯分類模型篩選出負面情感的搜索詞，添加至精確否定關鍵詞集合。

2.根據(jù)權利要求1所述的關鍵詞廣告投放自動化否定關鍵詞方法，其特征在于，所述方法還包括：實時自動獲取廣告賬戶的關鍵詞、否定關鍵詞和搜索詞數(shù)據(jù)并存儲于數(shù)據(jù)庫之后，如有未被添加的否定關鍵詞通用包，則自動添加綁定。

3.根據(jù)權利要求1所述的關鍵詞廣告投放自動化否定關鍵詞方法，其特征在于，所述通過TF-IDF算法篩選出語義相關性低于閾值的搜索詞，添加至精確否定關鍵詞集合，包括：

將關鍵詞集合作為目標關鍵詞文本，使用隱式馬爾科夫模型進行分詞，得到關鍵詞詞根集合；

對搜索詞文本使用隱式馬爾科夫模型進行分詞，得到搜索詞詞根集合；

通過下述公式一，計算搜索詞詞根的詞頻TF_ω，

通過下述公式二計算逆向文件頻率IDF_ω：

通過下述公式三獲取搜索詞的TF-TDF值TF-IDF：

篩選出TF-IDF值低于閾值的搜索詞添加至精確否定關鍵詞集合。

4.根據(jù)權利要求1所述的關鍵詞廣告投放自動化否定關鍵詞方法，其特征在于，通過貝葉斯分類模型篩選出負面情感的搜索詞，添加至精確否定關鍵詞集合，包括：

加載情感分析字典；

通過下述公式四，計算搜索詞屬于負面情感概率：

式中，P為搜索詞屬于負面情感的概率，count(d_i，c)為負面情感搜索詞詞根d_i出現(xiàn)的次數(shù)，V_c為負面情感詞根總數(shù)，n為所有詞根總數(shù)；

將屬于負面概率高于閾值的搜索詞添加至精確否定關鍵詞集合。

5.根據(jù)權利要求1或2所述的關鍵詞廣告投放自動化否定關鍵詞方法，其特征在于，所述提取精確否定關鍵詞集合中的可用共有詞根作為短語否定關鍵詞集合，包括：

將精確否定關鍵詞集合作為文本，使用隱式馬爾科夫模型進行分詞，得到精確否定關鍵詞詞根集合；

提取精確否定關鍵詞詞根集合中的共有詞根，構建目標函數(shù)：

minα·count_Neg(x)-β·count_exact(x)，

其中，x為共有詞根組合，count_Neg為共有詞根數(shù)量，count_exact為共有詞根覆蓋精確否定關鍵詞數(shù)量，α、β為調(diào)整系數(shù)；

使用梯度下降法尋找最優(yōu)詞根組合，作為短語否定關鍵詞集合。

6.根據(jù)權利要求1或2所述的關鍵詞廣告投放自動化否定關鍵詞方法，其特征在于，所述剔除精確否定關鍵詞集合中的無效精確否定關鍵詞，以及剔除短語否定關鍵詞集合中的無效短語否定關鍵詞，包括：

將精確否定關鍵詞集合中與賬戶關鍵詞相同的精確否定關鍵詞作為無效精確否定關鍵詞剔除；

將短語否定關鍵詞集合中被賬戶關鍵詞包含的短語否定關鍵詞作為無效短語否定關鍵詞剔除。