[發明專利]一種新聞點擊率預測算法

在審

• 申請號: 202010011789.6
• 申請日: 2020-01-07
• 公開（公告）號: CN111245649A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 鄭紀偉;黃修斌
• 申請（專利權）人: 上海二三四五網絡科技有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種新聞點擊率預測算法，基于已觀測到的點擊次數Ci、展示次數Ii對新聞點擊率ri進行預測，其特征在于，所述新聞點擊率ri通過如下公式計算：

ri＝(Ci+α^)/(Ii+α^+β^)；

其中，所述α^為參數α的估計，所述β^為參數β的估計。

2.根據權利要求1所述的算法，其特征在于，通過求解如下最大似然函數來計算所述α^以及所述β^，其中，誤差在第一閾值范圍內的α^和β^的解為所述最大似然函數的解：

P(C1,C2,...,CN|I1,I2,...,IN,α,β)；

其中，所述(C1,C2,...,CN)為觀測到的點擊數據，所述(I1,I2,...,IN)表示廣告被展示的次數。

3.根據權利要求2所述的算法，其特征在于，通過如下步驟求解所述最大似然函數：

a.基于與所述參數α相關聯的第一初始值、與所述參數β相關聯的第二初始值，構造似然函數的一個下界函數，其中，所述下界函數可以求得所述下界函數最大值處的閉式解；

b.將上述閉式解作為新的估計，并重復上述步驟a，直至收斂。

4.根據權利要求3所述的算法，其特征在于，所述第一初始值和/或所述第二初始值通過如下步驟計算獲得：

α＝[mean*(1-mean)/var-1]*mean；

β＝[mean*(1-mean)/var-1]*(1-mean)；

其中，

mean＝E(x)＝α/(α+β)；

var＝D(x)＝αβ/(α+β)2(α+β+1)。

5.根據權利要求1所述的算法，其特征在于，通過SparkStreaming程序將用戶行為記錄在zookeeper節點上，其中，所述用戶行為至少包括所述點擊次數Ci。

6.根據權利要求1所述的算法，其特征在于，通過Kafka分布式消息中間件對所述用戶行為進行采集，其中，所述用戶行為至少包括所述點擊次數Ci。

7.根據權利要求5或6所述的算法，其特征在于，所述用戶行為還至少包括如下操作或指令中任一種或任多種：

-滑動窗口；

-對窗口執行放大、縮小操作；以及

-下拉滾動條。

8.根據權利要求1所述的算法，其特征在于，基于已觀測到的點擊次數Ci、展示次數Ii以及時間衰減對新聞點擊率ri進行預測，所述新聞點擊率ri還可以通過如下公式計算：

ri＝(Ci+α^)/(Ii+α^+β^)(T+1)；

其中，所述α^為參數α的估計，所述β^為參數β的估計，所述T為第一次曝光距離現在的時間。