[发明专利]特征数据的生成方法、装置及设备

说明书

本发明实施例提供的一种特征数据的生成方法、装置及设备，在接收到指示生成特征数据的生成指令后，获取所述生成指令对应的需求信息；所述需求信息为能够表明目标特征数据的特征需求的信息；所述目标特征数据用于训练点击通过率预测模型；从所获取的需求信息中，提取基础数据的第一数据标识，所述基础数据包括历史特征数据；从预先存储的基础数据中，查找所述第一数据标识对应的基础数据；基于查找到的基础数据，构建目标特征数据。本方案能够实现提高特征数据生成的便捷性的效果。

技术领域

本发明涉及点击通过率预测领域，特别是涉及一种特征数据的生成方法、装置及设备。

背景技术

在互联网广告投放中，CTR(Click-Through-Rate，点击通过率)，即该互联网广告的实际点击次数与广告展现量的比值，是衡量广告投放效果的一项重要指标。不同特征的互联网广告会产生不同的点击通过率，因此，为了合理利用广告位，需要利用预设的点击通过率预测模型对待投放的互联网广告进行点击通过率预测。预设的点击通过率预测模型为预先利用样本特征数据和样本特征数据的预测结果标签训练得到的模型，样本特征数据所反映的特征，与待预测的互联网广告的特征相同。其中，互联网广告的特征可以包括广告类型，如图片广告和视频广告等等；投放类型，如投放时间和投放位置等等；以及用户特征，如用户所在区域和用户年龄等等。

相关技术中，样本特征数据由维护人员按照特征需求，编制相应的备选样本特征数据，并对备选样本特征数据进行测试，将通过测试的备选样本特征数据确定为样本特征数据，用于点击通过率预测模型的训练。

但是，不同的待测试的互联网广告具有不同的特征，相应的，针对不同的待测试的互联网广告，对样本特征数据存在不同的特征需求，并且待测试的互联网广告往往是海量的，导致上述样本特征数据的生成方式，需要经过多次、大量的人工编制以及测试操作，造成样本特征数据的生成过于繁琐，不够便捷。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种特征数据的生成方法、装置及设备，以实现提高特征数据生成的便捷性的效果。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种特征数据的生成方法，该方法包括：

在接收到指示生成特征数据的生成指令后，获取所述生成指令对应的需求信息；所述需求信息为能够表明目标特征数据的特征需求的信息；所述目标特征数据用于训练点击通过率预测模型；

从所获取的需求信息中，提取基础数据的第一数据标识，所述基础数据包括历史特征数据；

从预先存储的基础数据中，查找所述第一数据标识对应的基础数据；

基于查找到的基础数据，构建目标特征数据。

可选的，所述需求信息还包括：所述目标特征数据的构建类型；所述构建类型为按照所述基础数据与所述目标特征数据的拼接形式划分得到的类型；

在所述获取所述生成指令对应的需求信息之后，所述方法还包括：

从所述需求信息中提取所述构建类型；

所述基于查找到的基础数据，构建目标特征数据，包括：

按照所提取的构建类型，将查找到的基础数据构建为目标特征数据。

可选的，所述需求信息中存在多个有序的第一数据标识；

所述按照所述构建类型所表明的拼接形式，将查找到的基础数据构建为目标特征数据，包括：

如果所述构建类型为第一类型，按照所述多个第一数据标识的顺序，拼接查找到的基础数据，得到目标特征数据；其中，所述第一类型包括：拼接形式为按照多个基础数据在需求信息中的顺序，对多个基础数据进行拼接。

可选的，其特征在于，所述生成指令包括：所述目标特征数据的第二数据标识；