[发明专利]广告数据处理方法、装置、介质以及电子设备

权利要求书

1.一种广告数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待优化预测模型，并获取与所述待优化预测模型对应的广告数据；

确定与所述待优化预测模型对应的标注规则，并按照所述标注规则标注所述广告数据得到数据矩阵；

对所述数据矩阵进行矩阵分解处理得到广告隐式特征，以利用所述广告隐式特征优化所述待优化预测模型。

2.根据权利要求1所述的广告数据处理方法，其特征在于，所述待优化预测模型包括广告点击率预测模型；

所述确定与所述待优化预测模型对应的标注规则，包括：

确定与所述广告点击率预测模型对应的点击率正样本标注规则和点击率负样本标注规则；

将所述点击率正样本标注规则和所述点击率负样本标注规则确定为标注规则。

3.根据权利要求1所述的广告数据处理方法，其特征在于，所述待优化预测模型包括广告转化率模型；

所述确定与所述待优化预测模型对应的标注规则，包括：

确定与所述广告转换率预测模型对应的转化率正样本标注规则和转化率负样本标注规则；

将所述转化率正样本标注规则和所述转化率负样本标注规则确定为标注规则。

4.根据权利要求1所述的广告数据处理方法，其特征在于，所述对所述数据矩阵进行矩阵分解处理得到广告隐式特征，包括：

利用矩阵分解模型对所述数据矩阵进行矩阵分解处理得到用户隐式特征；

确定所述用户隐式特征为广告隐式特征。

5.根据权利要求1所述的广告数据处理方法，其特征在于，所述利用所述广告隐式特征优化所述待优化预测模型，包括：

获取所述待优化预测模型的原始特征；

将所述原始特征和所述广告隐式特征输入至所述待优化预测模型，以优化所述待优化预测模型。

6.根据权利要求1所述的广告数据处理方法，其特征在于，所述获取与所述待优化预测模型对应的广告数据，包括：

确定与所述待优化预测模型对应的累积时长，并获取在所述累积时长内的原始数据；

对所述原始数据进行预处理得到广告数据。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的广告数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定优化后的所述待优化预测模型的优化参数，并获取与所述优化参数对应的有效参数；

若所述优化参数大于所述有效参数，确定所述待优化预测模型优化成功。

8.一种广告数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

模型确定模块，被配置为确定待优化预测模型，并获取与所述待优化预测模型对应的广告数据；

数据标注模块，被配置为确定与所述待优化预测模型对应的标注规则，并按照所述标注规则标注所述广告数据得到数据矩阵；

模型优化模块，被配置为对所述数据矩阵进行矩阵分解处理得到广告隐式特征，以利用所述广告隐式特征优化所述待优化预测模型。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的广告数据处理方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任一项所述的广告数据处理方法。