[發明專利]一種點擊轉化預估方法及裝置

有效

• 申請號: 201911331057.9
• 申請日: 2019-12-20
• 公開（公告）號: CN111159241B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 劉博;鄭文琛
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/2457
• 分類號: G06F16/2457
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 王春波

1.一種點擊轉化預估方法，其特征在于，包括：

獲取待測用戶的用戶特征信息和待曝光給所述用戶的待被曝光資源的資源特征信息；

將所述用戶特征信息和所述資源特征信息輸入到特定特征擴展空間進行相似性擴展；所述特定特征擴展空間是基于對抗遷移學習的方法，使得曝光數據、平臺點擊數據、平臺轉化數據、種子點擊數據及種子轉化數據分布對齊訓練獲得的；所述平臺轉化數據和所述種子轉化數據來自顯著不同的分布；

根據擴展后的用戶特征信息、擴展后的資源特征信息和特定點擊率預估模型，預估所述用戶被所述資源曝光后的目標點擊率，所述特定點擊率預估模型是根據特定點擊數據和資源推薦平臺積累的曝光數據，并采用所述對抗遷移學習的方法訓練得到的，所述特定點擊數據為通過所述特定特征擴展空間對資源推薦平臺積累的平臺點擊數據和資源提供端的種子點擊數據進行分布對齊得到的；

根據所述擴展后的用戶特征信息、所述擴展后的資源特征信息和特定轉化率預估模型，預估所述用戶點擊所述資源后的目標轉化率，所述特定轉化率預估模型是根據特定轉化數據和所述特定點擊數據，并采用所述對抗遷移學習的方法訓練得到的，所述特定轉化數據為通過所述特定特征擴展空間對資源推薦平臺積累的平臺轉化數據和資源提供端的種子轉化數據進行分布對齊得到的；

根據所述目標點擊率和所述目標轉化率，確定所述用戶被所述資源曝光后點擊并轉化的點擊轉化率。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定特征擴展空間、所述特定點擊率預估模型以及所述特定轉化率預估模型采用以下兩種方法中的任一方法訓練得到的：

采用預設對抗遷移學習算法，訓練得到所述特定特征擴展空間；采用所述預設對抗遷移學習算法，訓練得到所述特定點擊率預估模型和所述特定轉化率預估模型；或者，

采用所述預設對抗遷移學習算法，同時訓練得到所述特定特征擴展空間、所述特定點擊率預估模型以及所述特定轉化率預估模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待測用戶的用戶特征信息和所述用戶待被曝資源的資源特征信息之前，所述方法還包括：

利用預設對抗遷移學習算法對所述平臺點擊數據、所述平臺轉化數據、所述種子點擊數據和所述種子轉化數據進行擴展學習和分布對齊處理，并結合所述曝光數據，得到所述特定特征擴展空間、特定判別器、所述特定點擊率預估模型和所述特定轉化率預估模型；所述特定判別器用于判別所述特定特征擴展空間的分布對齊的效果。