[发明专利]一种基于栈式自编码器的广告点击率预测的方法在审
| 申请号： | 201710159687.7 | 申请日： | 2017-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN106997550A | 公开（公告）日： | 2017-08-01 |
| 发明（设计）人： | 梅佳俊;杨长春;杨晋苏;吴云;吴浩 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 213164 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种广告点击率的预测方法。该方法针对广告数据特征高维稀疏性的特点，采用K‑means聚类算法和张量分解算法降低特征的维度和稀疏性，根据浅层模型无法深入学习特征间高度非线性关联的问题，利用深度学习算法能多层次对特征进行学习的特点，选用栈式自编码器算法，充分挖掘广告数据特征间更深层次的关系。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 编码器 广告 点击率 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种广告点击率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立广告‑查询矩阵，分别对广告和查询进行K‑means聚类；步骤2：对用户‑查询‑广告三维张量模型进行张量分解；步骤3：提取影响广告点击率的基本特征；步骤4：将选取的基本特征作为栈式自编码器的输入层，进行训练，获得高阶组合特征；步骤5：将高阶组合特征输入逻辑回归模型中，进行训练；步骤6：模型训练完成，将待预测数据输入训练好的模型，进行预测。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于常州大学，未经常州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710159687.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种紧凑型大省力比自锁扳件
- 下一篇：一种拔管器
