一种基于用户偏好的广告点击率预估方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011605515.6
IPC分类号：G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-12-29
申请人：
华南理工大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于用户偏好的广告点击率预估方法
申请号	CN202011605515.6	申请日期	2020-12-29
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-23	公开/公告号	CN112700274A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q30/02 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q30/00 商业，例如购物或电子商务〔8，2012.01〕 G06Q30/02 行销，例如，市场研究与分析、调查、促销、广告、买方剖析研究、客户管理或奖励；价格评估或确定〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;3;0;/;0;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	华南理工大学	申请人地址	广东省广州市天河区五山路381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	华南理工大学	当前权利人	华南理工大学
发明人	王振宇;吴逸群
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	何淑珍;江裕强

摘要

本发明公开了一种基于用户偏好的广告点击率预估方法。所述方法包括以下步骤：采集数据获得每个用户的广告点击序列；对广告点击序列进行预处理，获得序列训练数据集；构建基于用户偏好网络的点击率预估模型；采用预处理得到的训练数据集对基于用户偏好网络的点击率预估模型进行迭代训练；输入用户完整的广告点击序列，利用训练获得的基于用户偏好网络的点击率预估模型学习用户偏好特征，获得点击率预估结果。本发明引入了新颖的注意力机制，不仅同时考虑了用户序列中隐含的长短期偏好，还进一步地学习用户漂移偏好及融合偏好，能克服现有方法在用户偏好多样多维与漂移建模上的不足，从用户偏好学习的角度有效提升广告点击率预估的准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供