[发明专利]基于人工智能的点击预估方法及装置有效
| 申请号： | 201610972619.8 | 申请日： | 2016-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN106339510B | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 闭玮;陈泽裕;石磊;何径舟 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F17/27 |
| 代理公司： | 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 宋合成<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提出一种基于人工智能的点击预估方法及装置，其中，该方法包括：根据用户输入的查询语句，获取待推荐实体的属性信息；对所述查询语句及待推荐实体的属性信息分别进行分词处理，确定所述查询语句及待推荐实体的特征；利用预设的深度神经网络模型，根据所述查询语句及待推荐实体的特征，确定所述待推荐实体的点击率。由此，方法通过将提取的特征融入到深度神经网络模型中，对待推荐实体的点击率进行预估，提高了点击率预估的准确性、使得推荐系统可以准确的为用户提供服务，提高了推荐系统的服务质量，改善了用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 点击 预估 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的点击预估方法，其特征在于，包括以下步骤：/n根据用户输入的查询语句，获取待推荐实体的属性信息；/n对所述查询语句及待推荐实体的属性信息分别进行分词处理，确定所述查询语句及待推荐实体的特征；/n利用预设的深度神经网络模型，根据所述查询语句及待推荐实体的特征，确定所述待推荐实体的点击率；/n其中，所述利用预设的深度神经网络模型，根据所述查询语句及待推荐实体的特征，确定所述待推荐实体的点击率，包括：/n根据所述查询语句及待推荐实体分别包括的不同粒度的分词，利用预设的分词与向量的映射关系，确定所述查询语句及待推荐实体分别对应的向量；/n利用第一预设的运算规则，对所述查询语句及待推荐实体分别对应的向量进行运算，确定待推荐实体的点击率；/n其中，所述利用第一预设的运算规则，对所述查询语句及待推荐实体分别对应的向量进行运算，包括：/n对所述查询语句及待推荐实体分别对应的向量进行线性变换和非线性变换，确定所述查询语句及待推荐实体分别对应的新向量；/n根据所述查询语句及待推荐实体分别对应的新向量的内积，确定所述待推荐实体的点击率。/n
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