[发明专利]一种广告位异常数据识别和筛选方法

权利要求书

1.一种广告位异常数据识别和筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：

S10：设置广告位量化评估指标；

S11：提供一存储单元，以存储广告位量化评估值；

S12：提供一计算单元，以对广告位进行聚类，根据聚类结果得到可参照标准广告位；计算实际广告位与标准广告位的相似性，以最短距离找到实际广告位所属的标准广告位；

S13：提供一筛选和排序单元，以标准广告位分位数为依据设立上下限并计算各广告位的偏差，按偏差大小进行筛选和排序。

2.如权利要求1所述广告位异常数据识别和筛选方法，其特征在于，在步骤S10中，具体包括：

在媒体网站上放置监控代码，捕获评估信息；然后，根据所获取的评估信息，构造一组广告位量化评估体系AdV，指标集I＝{I₁，I₂Λ，I_j，Λ，I_n}，I_j(1≤j≤n)，其中，n是评估指标的个数，ad.I_j是广告位在I_j指标下的数值。

3.如权利要求2所述广告位异常数据识别和筛选方法，其特征在于：所述评估信息包括有广告位流量、点击量、点击单价、展示时间。

4.如权利要求3所述广告位异常数据识别和筛选方法，其特征在于，在步骤S11中，包括有如下步骤：

设置一预处理单元，从监控系统生成的原始日志文件中提取信息，对数据进行清洗后存入存储单元；

设置一赋值单元，对存储于存储单元中的所有广告位评估信息数据赋于权重值。

5.如权利要求4所述广告位异常数据识别和筛选方法，其特征在于，在步骤S12中，包括有如下步骤：

按行业划分广告位，以各行业广告位均值作为初始标准广告位，adc₁，adc₂，...，adc_k，其中，k为行业个数，而m是第i个广告位所属行业的广告位总数；

计算各个广告位到初始标准广告位adc_i的距离D＝{d₁，d₂，Λ，d_n}。

6.如权利要求5所述广告位异常数据识别和筛选方法，其特征在于，在步骤S13，包括有如下步骤：

对最终的标准广告位分类计算各分类下的转化率分位数其中，代表第i类广告位的p分位数，ix＝[(m+1)×p]；λ＝(m+1)×p-ix，m为第i个广告位所属分类下广告的个数；

取广告位最邻近的标准广告位的作为标准转化率上下限，计算每个广告位估计值和实际值的差距，其中，AVDi=PVi×MAX(|R‾i10%-Ri|,|R‾i90%-Ri|)×Pi;]]>根据AVD值对所有广告位进行降序排序。