[發明專利]一種廣告投放策略的優化方法及裝置

在審

• 申請號: 202110177409.0
• 申請日: 2021-02-09
• 公開（公告）號: CN112801712A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 朱旭律;邱顯;潘勝一;楊杰;梁鈞
• 申請（專利權）人: 杭州網易再顧科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 黃邃

本申請公開了一種廣告投放策略的優化方法及裝置，方法包括：獲取各廣告位的屬性信息，以及各廣告位在多個連續預定采樣時間段內采集到的多個歷史流量數據，分別對各廣告位的屬性信息和多個歷史流量數據進行量化處理，生成廣告位信息序列，將廣告位信息序列輸入至已訓練的流量預測模型中，通過多級殘差卷積網絡獲得廣告位信息序列的高維特征，并根據高維特征和流量預測函數，確定各廣告位的預測流量特征，通過對預測流量特征進行降維處理，獲得待預測時間范圍內各廣告位的預測流量數據，根據各廣告位的預測流量數據，優化各廣告位的廣告投放策略，這樣，能夠在保證計算量較小的基礎上同時實現對多個廣告位投放策略的優化。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種廣告投放策略的優化方法及裝置。

背景技術

目前，隨著互聯網技術的飛速發展，程序化廣告已經成為了廣告行業的重要組成部分，越來越多的媒體通過在線的方式在廣告位中展示廣告。對于廣告投放來說，廣告位的流量數據會直接影響對廣告位中展示的廣告的投放策略。因此，如何能夠實現對廣告位的流量數據的預測，成為了一個亟待解決的問題。

相關技術中，在對廣告位的流量數據進行預測時，通常是以數理統計等傳統統計方法為基礎的預測模型，但是，現有技術中的方法僅能夠預測各廣告位的流量數據的總和，無法對每一個廣告位的流量數據進行預測，若需要對每一個廣告位的流量數據進行預測時，就需要對每一個廣告位均進行建模，計算量較大。

發明內容

本申請實施例提供一種廣告投放策略的優化方法及裝置，以在保證計算量較小的基礎上實現對廣告投放策略的優化。

本申請實施例提供的具體技術方案如下：

一種廣告投放策略的優化方法，包括：

分別針對各廣告位，獲取該廣告位的屬性信息，以及在多個連續預定采樣時間段內采集到的多個歷史流量數據，其中，所述歷史流量數據表征在預定采樣時間段內該廣告位展示的對象被瀏覽的次數；

分別對所述各廣告位的屬性信息和所述多個歷史流量數據進行量化處理，生成廣告位信息序列，其中，所述廣告位信息序列中包括各廣告位的量化后的屬性信息和量化后的多個歷史流量數據；

基于已訓練的流量預測模型，以所述廣告位信息序列為輸入參數，通過多級殘差卷積網絡對所述廣告位信息序列進行高維特征提取，獲得所述廣告位信息序列的高維特征，并根據所述高維特征和流量預測函數，確定所述各廣告位的預測流量特征，通過對所述預測流量特征進行降維處理，獲得待預測時間范圍內所述各廣告位的預測流量數據；

根據所述各廣告位的預測流量數據，優化所述各廣告位的廣告投放策略。

可選的，分別對所述各廣告位的屬性信息和所述多個歷史流量數據進行量化處理，生成廣告位信息序列，生成廣告位信息序列，具體包括：

對所述各廣告位的屬性信息進行one-hot編碼，生成包含有編碼后的屬性信息的屬性序列；

確定所述多個歷史流量數據所屬的量級，并從確定出的所述多個歷史流量數據所屬的量級中，確定出最小的量級，基于均值對數變換算法，分別將所述多個歷史流量數據轉換至確定出的最小的量級，并生成包含有多個轉換后的歷史流量數據的流量序列；

將所述屬性序列與所述流量序列進行合并，生成廣告位信息序列。

可選的，通過對所述預測流量特征進行降維處理，獲得待預測時間范圍內所述各廣告位的預測流量數據，具體包括：

通過所述流量預測模型中的降維網絡，對所述預測流量特征進行降維處理，獲得降維后的預測流量特征；

根據所述降維后的預測流量特征，獲得所述各廣告位的初始預測流量數據；