[发明专利]一种广告查看比率的估计方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及互联网广告技术领域，特别涉及一种广告查看比率的估计方法及装置。

背景技术

随着互联网的飞速发展，互联网广告也随之兴起，与传统的广告相比 ,互联网广告具有得天独厚的优势,是实施现代营销媒体战略的重要部分之一，以下均将互联网广告简称为广告。无论是搜索广告、展示广告还是移动设备端广告，查看比率预估问题是互联网广告领域的核心问题，而查看比率预估的准确性，直接影响到用户体验、广告主收益、广告平台收益三方利益,进而影响到整个广告生态系统的平衡。因此，做好广告查看比率预估工作具有十分重要的意义。

目前，通常使用线性学习模型实现广告的查看比率预估问题，但是使用线性学习模型实现广告的查看比率预估问题时，线性模型中的各个特征对估计结果的关系都是互相独立，彼此不受影响的，因此，线性模型无法学习特征之间的非线性关系，如高收入人群对奢侈品广告的查看比率要高于普通收入人群，研究人员查看机器学习书籍的概率要大于高中学生等。但是，实际数据中具有很多的非线性关系的特征，这些特征需要同时出现才能够对估计结果起到正向作用。因此，现有技术在利用线性模型学习实现广告的查看比率预估问题时，忽略了特征之间的非线性关系，进而导致获取的估计结果的准确性较差，即广告查看比率估计预估的准确性较低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种广告查看比率的估计方法及装置，以提高广告查看比率估计的准确性。

为达到上述目的，本发明实施例公开了一种广告查看比率的估计方法，方法包括：

获取预设数量个样本广告；

利用所述样本广告，训练用于估计广告查看比率的深度学习模型，其中，所述深度学习模型为基于非线性函数实现的；

接收至少一个待估计广告；

根据所述待估计广告和所述深度学习模型，估计所述待估计广告的查看比率。

较佳的，所述获取预设数量个样本广告，利用所述样本广告训练用于估计广告查看比率的深度学习模型，包括：

获取预设数量个样本广告、每个所述样本广告的训练查看比率以及训练特征；

将每个所述样本广告的训练特征转换成训练向量，利用每个所述样本广告的训练查看比率以及所述训练向量训练深度学习模型，其中，所述深度学习模型为基于非线性函数实现的。

较佳的，所述根据所述待估计广告和所述深度学习模型，估计所述待估计广告的查看比率，包括：

将待估计广告的待测特征转换为对应的待测向量；

将所述待测向量作为所述深度学习模型的输入，得到与所述待估计广告对应的估计查看比率。

较佳的，所述将每个所述样本广告的训练特征转换成训练向量，包括：

对于所述训练特征中的离散型训练特征，统计所述离散型训练特征在所述训练特征中出现的频次，作为该离散训练特征对应的特征值；

对于所述训练特征中的连续型训练特征，统计所述连续性训练特征在所述训练特征中对应的最大值及最小值，并依据所述最大值及最小值将所述连续型训练特征切分成预设数量个子训练特征；

统计每个所述子训练特征在所述训练特征中出现的频次，作为该子训练特征对应的连续型训练特征的特征向量值；

将得到的全部特征值及特征向量值连接起来，得到所述训练向量。

较佳的，在将得到的全部特征值及特征向量连接起来之前，所述方法还包括：

将所述特征值及所述特征向量值中对应的频次小于第二预设值的特征值或者特征向量值进行删除。

为达到上述目的，本发明实施例还公开了一种广告查看比率的估计装置，装置包括：

获取模块，用于获取预设数量个样本广告；

训练模块，用于利用所述样本广告，训练用于估计广告查看比率的深度学习模型，其中，所述深度学习模型为基于非线性函数实现的；

接收模块，用于接收至少一个待估计广告；

估计模块，用于根据所述待估计广告和所述深度学习模型，估计所述待估计广告的查看比率。

较佳的，所述训练模块，包括：

获取单元，用于获取预设数量个样本广告、每个所述样本广告的训练查看比率以及训练特征；

转换单元，用于将每个所述样本广告的训练特征转换为训练向量；

训练单元，用于利用每个所述样本广告的训练查看比率以及所述训练向量，训练深度学习模型，其中，所述深度学习模型为基于非线性函数实现的。

较佳的，所述估计模块，具体用于：

将待估计广告的待测特征转换为对应的待测向量；