[發(fā)明專利]一種廣告發(fā)布系統(tǒng)及方法

在審

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• 申請日: 2020-08-10
• 公開（公告）號: CN114066500A
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發(fā)明（設計）人: 朱恩樟
• 申請（專利權）人: 上海呦趣廣告有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F16/9536;G06F40/284
• 代理公司: 上海宏京知識產權代理事務所(普通合伙) 31297
• 代理人: 李倩倩

1.一種廣告發(fā)布系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：預處理單元，將待處理的廣告信息進行預處理，生成每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量；協(xié)同注意力單元，在目標行為下，基于每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量生成每個用戶分別針對每個商品的廣告信息向量的權重，構建第一特征矩陣；在目標行為下，基于每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量生成每個商品針對每個用戶的廣告信息向量權重，構建第二特征矩陣；發(fā)布生成單元，根據第一特征矩陣和第二特征矩陣計算該用戶針對待發(fā)布商品產生目標行為的概率，對產生目標行為的概率進行排序，生成發(fā)布列表；敏感信息監(jiān)控單元，對發(fā)布列表中的廣告信息進行監(jiān)控，識別出敏感信息，進行剔除。

2.如權利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述敏感信息監(jiān)控單元包括：根據獲得的敏感信息庫，檢測已編輯信息是否包含敏感信息；當所述已編輯信息包含敏感信息時，提示所述已編輯信息存在敏感信息；所述獲取的敏感信息庫包括：從云端存儲空間下載的敏感信息庫，或者，接收云端存儲空間發(fā)送的敏感信息庫。

3.如權利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述預處理單元包括：詞處理單元，根據信息粒度對待處理信息進行分詞和/或去停用詞處理；維度抽取單元，從用戶維度和商品維度分別抽取詞；詞向量生成單元，生成每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量。

4.如權利要求3所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述協(xié)同注意力單元包括句粒度協(xié)同注意力處理單元，當信息復雜度高時，首先對句子粒度進行協(xié)同注意力處理，再對詞粒度進行協(xié)同注意力處理，在目標行為下，基于每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量生成每個用戶分別針對每個商品的廣告信息向量的權重，構建第一特征矩陣；在目標行為下，基于每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量生成每個商品針對每個用戶的廣告信息向量權重，構建第二特征矩陣；詞粒度協(xié)同注意力處理單元，當信息復雜度低時，首先對句子粒度進行協(xié)同注意力處理，再對詞粒度進行協(xié)同注意力處理，在目標行為下，基于每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量生成每個用戶分別針對每個商品的廣告信息向量的權重，構建第一特征矩陣；在目標行為下，基于每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量生成每個商品針對每個用戶的廣告信息向量權重，構建第二特征矩陣。

5.如權利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述發(fā)布生成單元包括：概率計算單元，在目標行為下，根據第一特征矩陣和第二特征矩陣計算該用戶針對待發(fā)布商品產生目標行為的概率。

6.一種基于權利要求1至5之一所述系統(tǒng)的廣告發(fā)布方法，其特征在于，所述方法執(zhí)行以下步驟：步驟1：預處理單元，將待處理的廣告信息進行預處理，生成每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量；步驟2：協(xié)同注意力單元，在目標行為下，基于每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量生成每個用戶分別針對每個商品的廣告信息向量的權重，構建第一特征矩陣；在目標行為下，基于每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量生成每個商品針對每個用戶的廣告信息向量權重，構建第二特征矩陣；步驟3：發(fā)布生成單元，根據第一特征矩陣和第二特征矩陣計算該用戶針對待發(fā)布商品產生目標行為的概率，對產生目標行為的概率進行排序，生成發(fā)布列表；步驟4：敏感信息監(jiān)控單元，對發(fā)布列表中的廣告信息進行監(jiān)控，識別出敏感信息，進行剔除。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述敏感信息監(jiān)控單元包括：根據獲得的敏感信息庫，檢測已編輯信息是否包含敏感信息；當所述已編輯信息包含敏感信息時，提示所述已編輯信息存在敏感信息；所述獲取的敏感信息庫包括：從云端存儲空間下載敏感信息庫，或者，接收云端存儲空間發(fā)送的敏感信息庫。

8.如權利要求7所述的方法，其特征在于，所述預處理單元包括：詞處理單元，根據信息粒度對待處理信息進行分詞和/或去停用詞處理；維度抽取單元，從用戶維度和商品維度分別抽取詞；詞向量生成單元，生成每個用戶的廣告信息向量和每個商品的廣告信息向量。