[發(fā)明專利]一種廣告投放的推薦方法及裝置

在審

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• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111768244A
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔚靜;韓海燕;盧道和
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q40/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京同達信恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11291
• 代理人: 彭燕

本發(fā)明涉及一種廣告投放的推薦方法及裝置，包括：根據(jù)目標對象的對象標簽與關(guān)聯(lián)標簽的對應(yīng)關(guān)系，確定所述目標對象的第一候選關(guān)聯(lián)標簽；確定目標對象與歷史對象的相似度，并根據(jù)相似度從所有歷史對象中確定所述目標對象的相似對象；選擇所述相似對象的實際關(guān)聯(lián)標簽作為所述目標對象的第二候選關(guān)聯(lián)標簽；針對所述目標對象的每一個候選關(guān)聯(lián)標簽，將所述候選關(guān)聯(lián)標簽和所述目標對象的特征數(shù)據(jù)輸入點擊預(yù)測模型，得到所述候選關(guān)聯(lián)標簽對所述目標對象的預(yù)測點擊概率；根據(jù)預(yù)測點擊概率從所有候選關(guān)聯(lián)標簽中確定推薦關(guān)聯(lián)標簽；根據(jù)所述推薦關(guān)聯(lián)標簽，確定所述目標對象的廣告投放策略。增加了投放保險產(chǎn)品的準確性和針對性，提高保險產(chǎn)品的投放轉(zhuǎn)化率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及科技金融(Fintech)的大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種廣告投放的推薦方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著金融科技，尤其是互聯(lián)網(wǎng)科技金融的不斷發(fā)展，越來越多的技術(shù)(如分布式、大數(shù)據(jù)、人工智能等)應(yīng)用在金融領(lǐng)域，但金融業(yè)也對技術(shù)提出了更高的要求。

保險產(chǎn)品是保險公司為市場提供的有形產(chǎn)品和無形服務(wù)的綜合體。保險產(chǎn)品在狹義上是指由保險公司創(chuàng)造、可供客戶選擇在保險市場進行交易的金融工具；在廣義上是指保險公司向市場提供并可由客戶取得、利用或消費的一切產(chǎn)品和服務(wù)，這些都屬于保險產(chǎn)品服務(wù)的范疇。為了對保險產(chǎn)品進行推銷或提供服務(wù)，需要對保險產(chǎn)品進行廣告投放。

現(xiàn)有對保險產(chǎn)品的投放，一般是業(yè)務(wù)人員根據(jù)保險產(chǎn)品的特性，選擇匹配該產(chǎn)品的合適的渠道進行投放，這種方式具有較強的主觀性，投放的準確性和針對性較低，不能有效提高保險產(chǎn)品的投放轉(zhuǎn)化率。

發(fā)明內(nèi)容

本申請?zhí)峁┮环N廣告投放的推薦方法及裝置，用以增加投放保險產(chǎn)品的準確性和針對性，提高保險產(chǎn)品的投放轉(zhuǎn)化率。

本發(fā)明實施例提供的一種廣告投放的推薦方法，包括：

根據(jù)目標對象的對象標簽與關(guān)聯(lián)標簽的對應(yīng)關(guān)系，確定所述目標對象的第一候選關(guān)聯(lián)標簽；

確定目標對象與歷史對象的相似度，并根據(jù)相似度從所有歷史對象中確定所述目標對象的相似對象；

選擇所述相似對象的實際關(guān)聯(lián)標簽作為所述目標對象的第二候選關(guān)聯(lián)標簽；

針對所述目標對象的每一個候選關(guān)聯(lián)標簽，將所述候選關(guān)聯(lián)標簽和所述目標對象的特征數(shù)據(jù)輸入點擊預(yù)測模型，得到所述候選關(guān)聯(lián)標簽對所述目標對象的點擊概率；所述點擊預(yù)測模型根據(jù)訓練樣本的特征數(shù)據(jù)和實際點擊結(jié)果進行訓練得到對應(yīng)的模型參數(shù)；

根據(jù)點擊概率從所有候選關(guān)聯(lián)標簽中確定推薦關(guān)聯(lián)標簽；

根據(jù)所述推薦關(guān)聯(lián)標簽，確定所述目標對象的廣告投放策略。

一種可選的實施例中，所述根據(jù)目標對象的對象標簽與關(guān)聯(lián)標簽的對應(yīng)關(guān)系，確定所述目標對象的第一候選關(guān)聯(lián)標簽之前，還包括：

根據(jù)所述歷史對象的特征數(shù)據(jù)，確定所述歷史對象的初步關(guān)聯(lián)標簽；

獲取所述歷史對象投放過程中的用戶行為數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)，修改所述歷史對象的初步關(guān)聯(lián)標簽得到所述歷史對象的實際關(guān)聯(lián)標簽。

一種可選的實施例中，根據(jù)以下方式訓練得到所述點擊預(yù)測模型：

獲取訓練樣本，所述訓練樣本中包含有訓練對象的特征數(shù)據(jù)、訓練用戶的特征數(shù)據(jù)以及所述訓練用戶對所述訓練對象的實際點擊結(jié)果；

將所述訓練對象的特征數(shù)據(jù)和所述訓練用戶的特征數(shù)據(jù)輸入所述點擊預(yù)測模型，得到所述訓練用戶針對所述訓練對象的預(yù)測點擊結(jié)果；

根據(jù)所有訓練用戶針對所述訓練對象的預(yù)測點擊結(jié)果確定所述訓練對象的預(yù)測點擊概率；