[发明专利]用于生成点击率预测模型的方法和装置有效
| 申请号： | 201811288018.0 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109460513B | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 谷长胜;洪春晓 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了用于生成点击率预测模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于确定当前时间为目标时间，获取第一训练样本集合，其中，第一训练样本包括当前时间在目标用户的终端上展示的展示信息的特征信息、目标用户的用户信息，以及预先确定的、用于预测目标用户在当前时间点击展示信息的概率的实时点击概率、用于表征目标用户是否点击展示信息的标注信息；利用机器学习方法，将第一训练样本包括的用户信息、特征信息和实时点击概率作为输入，将输入各种信息对应的标注信息作为期望输出，训练得到点击率预测模型。该实施方式可以对模型进行实时地训练，有助于实时地更新模型，提高利用模型预测点击率的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 生成 点击率 预测 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于生成点击率预测模型的方法，包括：响应于确定当前时间为目标时间，获取第一训练样本集合，其中，第一训练样本包括当前时间在目标用户的终端上展示的展示信息的特征信息、目标用户的用户信息，以及预先确定的、用于预测目标用户在当前时间点击展示信息的概率的实时点击概率、用于表征目标用户是否点击展示信息的标注信息；利用机器学习方法，将所述第一训练样本集合中的第一训练样本包括的用户信息、特征信息和实时点击概率作为输入，将输入的用户信息、特征信息和实时点击概率对应的标注信息作为期望输出，训练得到点击率预测模型。
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