[发明专利]一种基于哈希学习的广告定向投放方法有效
| 申请号： | 201810437471.7 | 申请日： | 2018-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN108596687B | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 李武军;翟一飞 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 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： | 本发明公开了一种基于哈希学习的广告定向投放方法，包括使用神经网络离线训练模型的步骤，对模型参数量化为二值编码的步骤，对用户进行线上广告定向投放的步骤。首先收集广告主为待投放广告提供的种子用户数据，根据数据构建用户与广告的二值关系矩阵用于训练；然后基于哈希学习的框架，先通过神经网络为每个用户和广告学习一个低维实值表示向量，再将所有参数量化为二值表示，进一步压缩模型以便于线上的存储和计算；最后在线上使用得到的模型为用户和所有待投放广告的相关性进行打分，根据得分高低对用户进行广告定向投放。本发明的方法与现有技术相比，用户和广告在线上被表示为经过压缩的二值编码，因而可大幅减少线上存储开销，提高计算性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 广告 定向 投放 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于哈希学习的广告定向投放方法，其特征在于：包括使用神经网络离线训练模型的步骤，对模型参数量化为二值编码的步骤，对用户进行线上广告定向投放的步骤；首先构建用户与广告的二值关系矩阵用于训练；然后先通过神经网络为每个用户和广告学习一个低维实值表示向量，再将所有参数量化为二值表示，进一步压缩模型以便于线上的存储和计算；最后在线上使用得到的二值编码为用户进行广告定向投放。
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南京大学，未经南京大学许可，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/201810437471.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
