[发明专利]一种基于深度学习的广告点击率预测方法及装置在审

专利信息
申请号: 201511022651.1 申请日: 2015-12-30
公开(公告)号: CN105654200A 公开(公告)日: 2016-06-08
发明(设计)人: 董启文 申请(专利权)人: 上海珍岛信息技术有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q30/02
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 罗满
地址: 200083 上海市虹*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习的广告点击率预测方法及装置,其中,该方法包括:获取预设量的训练广告,以及每个训练广告对应的训练点击率及训练特征;将每个训练广告的训练特征转换成训练向量,利用训练向量及每个训练广告的训练点击率训练深度学习模型,其中,深度学习模型为基于非线性函数实现的;获取由待测广告的待测特征转换成的待测向量,并将待测向量作为深度学习模型的输入,得到与待测广告对应的预测点击率。本申请中的深度学习模型充分考虑到特征之间的非线性关系,由此,将待测向量输入至深度学习模型后,深度学习模型基于非线性函数能够高效、准确的输出待测向量对应的预测点击率。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 广告 点击率 预测 方法 装置
【主权项】:
一种基于深度学习的广告点击率预测方法,其特征在于,包括:获取预设量的训练广告,以及每个所述训练广告对应的训练点击率及训练特征;将每个所述训练广告的训练特征转换成训练向量,利用所述训练向量及每个所述训练广告的训练点击率训练深度学习模型,其中,所述深度学习模型为基于非线性函数实现的;获取由待测广告的待测特征转换成的待测向量,并将所述待测向量作为所述深度学习模型的输入,得到与所述待测广告对应的预测点击率。
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