[发明专利]一种基于融合结构的展示广告点击率预测方法

摘要

本发明公开一种基于融合结构的展示广告点击率预测方法，目的是使得展示广告的智能投放系统能够将广告投放到预测用户点击率高的展示机会上。首先，基于已有的广告投放记录建立样本并对特征进行预处理，从而得到训练数据集；其次，利用训练数据集，基于因子分解机预测模型训练得到每个特征对应的嵌入向量和一阶特征的权重；第三，建立融合结构，包括嵌入层、Deep子结构、Product子结构和堆叠子结构；第四，利用训练数据集对融合结构的参数进行训练，得到最终的预测模型的参数；最后，对于一个新的广告展示机会，基于训练好的点击率预测模型计算预测点击率。

主权项

1.一种基于融合结构的展示广告点击率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于真实广告的投放和点击记录建立样本，对每次广告展示机会和广告本身的属性进行预处理，建立训练数据集；步骤2：利用训练数据集，基于因子分解机预测模型预先计算每个特征对应的嵌入向量v和每个一阶特征的权重w；步骤3：构建一个包含嵌入层、Deep子结构、Product子结构、堆叠子结构的融合结构，其中Deep子结构、Product子结构、堆叠子结构均是前馈深度神经网络；步骤4：利用训练数据集，对融合结构中各子结构的参数进行学习，得到点击率预测模型；步骤5：对于一个新到来的广告展示机会和需要计算预测点击率的广告，首先按照步骤1所述的方法进行属性预处理，得到独热编码后的原始特征向量；然后按照步骤3所述的方法，将原始特征向量映射为融合结构中嵌入层的节点值；接着将嵌入层的节点输出值分别作为Deep子结构和Product子结构的输入，通过在两个子结构中的计算，分别将Deep子结构和Product子结构中最后1个隐层节点的输出值作为堆叠子结构的输入；最后堆叠子结构的输出节点输出的值是预测点击率。