[发明专利]广告排序方法及装置有效
| 申请号： | 201510364387.3 | 申请日： | 2015-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN105046515B | 公开（公告）日： | 2017-12-22 |
| 发明（设计）人： | 邹永强;金涬;郭志懋;李毅;薛伟;肖磊 | 申请（专利权）人： | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙)44300 | 代理人： | 黄威 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种广告排序方法，其包括获取广告图像特征参数以及广告文字特征参数；将广告图像特征参数以及广告文字特征参数，设定为第一深度神经网络的输入向量；对第一深度神经网络进行第一模型训练，以输出预估广告点击率特征；根据预估广告点击率特征，进行广告排序。本发明还提供一种广告排序装置，本发明的广告排序方法及装置通过卷积神经网络对广告图片的特征进行统计，提高了广告点击率预估的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 广告 排序 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种广告排序方法，其特征在于，包括：获取广告图像特征参数以及广告文字特征参数；其中通过卷积神经网络获取所述广告图像特征参数；将所述广告图像特征参数以及所述广告文字特征参数，设定为第一深度神经网络的输入向量；对所述第一深度神经网络进行第一模型训练，以输出预估广告点击率特征；以及根据所述预估广告点击率特征，进行广告排序；其中所述通过卷积神经网络获取所述广告图像特征参数的步骤包括：将广告图像设定为所述卷积神经网络的输入向量；对所述卷积神经网络进行第三模型训练，以输出所述广告图像特征参数；其中所述对所述第一深度神经网络进行第一模型训练，以输出预估广告点击率特征的步骤包括：根据所述输入向量，对输入层神经元进行分类；根据所述输入层神经元的类别，建立隐藏层神经元；其中所述隐藏层神经元和至少一个所述输入层神经元连接；以及根据所述隐藏层神经元，输出预估广告点击率特征。
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