[发明专利]建立点击率预估模型的方法及装置、展示方法及装置有效
申请号: | 201710729982.1 | 申请日: | 2017-08-23 |
公开(公告)号: | CN107526810B | 公开(公告)日: | 2021-01-26 |
发明(设计)人: | 潘岸腾 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴(中国)有限公司 |
主分类号: | G06F16/00 | 分类号: | G06F16/00 |
代理公司: | 北京博雅睿泉专利代理事务所(特殊普通合伙) 11442 | 代理人: | 马佑平 |
地址: | 310051 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 建立 点击率 预估 模型 方法 装置 展示 | ||
1.一种建立点击率预估模型的方法,其特征在于,包括:
基于获取的每个展示事件的类型和该展示事件的点击率预估值建立误差函数,其中,所述展示事件的类型的取值根据用户的实际点击情况确定,所述展示事件的点击率预估值基于构建的点击率预估模型计算得到;其中,所述点击率预估模型中包括每个特征集合的特征对所述展示事件的标准化值和每个特征集合的特征的权重,并且,所述点击率预估模型中每个特征集合的特征对所述展示事件的标准化值为已知值;其中,所述每个特征集合的特征对展示事件的标准化值是由每个特征集合的特征对展示事件的实际点击数和向每个特征集合的特征展示所述事件的实际展示数提前计算得到;
基于所述误差函数建立所述点击率预估模型的误差损失函数;
基于所述误差损失函数以及每个展示事件的类型的取值,求解所述点击率预估模型中每个特征集合的特征的权重的值;
根据求解得到的每个权重的值确定点击率预估模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述点击率预估模型通过如下步骤构建:
采集展示事件的用户的特征;
将所述用户的特征进行归类,将每类特征划分为多个特征集合,统计每个特征集合中的特征对每个展示事件的标准化值,并为每个特征集合的特征设置权重;
基于每个特征集合的特征对每个展示事件的标准化值和每个特征集合的特征的权重构建每个展示事件的点击率预估模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
基于所述点击率预估模型计算待展示事件的点击率预估值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于所述点击率预估模型计算待展示事件的点击率预估值之后,还包括:
基于计算得到的所述待展示事件的点击率预估值,计算所述待展示事件的预期收益;
对多个待展示事件的预期收益进行排序;
将预期收益位于预设区域内的待展示事件展示给用户。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述点击率预估模型计算待展示事件的点击率预估值包括:
将特征集合的特征对所述待展示事件的标准化值和每个特征集合的特征的权重代入所述点击率预估模型进行计算得到所述待展示事件的点击率预估值。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述误差损失函数以及每个展示事件的类型的取值,求解每个权重的值包括:
为每个权重设置初始值;
以所述误差损失函数的损失最小为目标对所述误差损失函数进行迭代计算;
当所述误差损失函数的变化率小于预设阈值时停止所述迭代计算并以此时每个权重的取值作为所述权重的值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述点击率预估模型为:
所述误差损失函数为:
其中,j表示展示事件,i表示特征,θ0表示常量,θi表示特征i的权重,n表示特征总数,m表示展示事件总数,flagj表示第j个展示事件的类型,0为负展示事件,1为正展示事件,若第j个展示事件被用户点击则是正展示事件,未被用户点击则为负展示事件,pi,j表示第i特征在第j个展示事件的取值的标准化值,计算公式如下:
其中,fi,j表示第i个特征在第j个展示事件的取值,click(fi,j)表示fi,j的点击数,show(fi,j)表示fi,j的展示数,pctr(fi,j)表示fi,j的点击率。
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