一种深度特征提取的广告点击率预测系统及其预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610983314.7
IPC分类号：G06F17/30;G06Q10/04;G06Q30/02
申请日期：
2016-11-08
申请人：
安徽大学

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著录项信息

专利名称	一种深度特征提取的广告点击率预测系统及其预测方法
申请号	CN201610983314.7	申请日期	2016-11-08
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-03-22	公开/公告号	CN106529721A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;3;0;/;0;2查看分类表>
申请人	安徽大学	申请人地址	安徽省合肥市蜀山区肥西路3号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	安徽大学	当前权利人	安徽大学
发明人	许荣斌;谢莹;张磊;张兴义;张以文
代理机构	合肥市浩智运专利代理事务所（普通合伙）	代理人	方荣肖

摘要

本发明公开了一种深度特征提取的广告点击率预测系统及其预测方法。所述系统包括：广告日志数据采集子系统，其用于采集广告点击日志数据；分区检测子系统，其用于对所述广告点击日志数据进行分区检测；十层稀疏约束特征提取隐层子系统，其用于在经过分区检测后的广告点击日志数据中提取广告数据的深度特征；空间约束模型生成子系统，其用于根据所述深度特征进行空间约束得到预测模型。其中，当有新的广告点击日志数据输入时，所述预测模型就能得到对应的预测结果。本发明能提取广告点击日志数据中的深度特征，针对大量广告点击日志数据先进行分区模块检测，加强稀疏规划，融合空间约束进而生成预测模型。

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