[发明专利]内容项投放方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种内容项投放方法，其特征在于，包括：

基于用户的用户信息与内容项的内容项信息，预测所述用户对所述内容项的行为信息，所述行为信息包括点击行为、注册行为或者转化行为中至少一项；

基于所述用户信息与所述内容项信息，预测所述用户与所述内容项的投放群体之间的相似度；

基于所述用户对所述内容项的行为信息与所述用户与所述内容项的投放群体之间的相似度，确定是否对所述用户投放所述内容项。

2.根据权利要求1所述的内容项投放方法，其特征在于，所述基于用户的用户信息与内容项的内容项信息，预测所述用户对所述内容项的行为信息包括：

获取所述用户信息与所述内容项信息之间的第一融合特征；

将所述第一融合特征输入不同的预估模型，通过不同的预估模型分别对所述第一融合特征进行加权处理，得到所述用户对所述内容项的行为信息。

3.根据权利要求2所述的内容项投放方法，其特征在于，所述将所述第一融合特征输入不同的深度网络，通过不同的深度网络分别对所述第一融合特征进行加权处理，得到所述用户对所述内容项的行为信息包括：

将所述第一融合特征输入点击率预估模型，通过所述点击率预估模型对所述第一融合特征进行加权处理，输出所述用户对所述内容项的预估点击率；

将所述第一融合特征输入注册率预估模型，通过所述注册率预估模型对所述第一融合特征进行加权处理，输出所述用户对所述内容项的预估注册率；

将所述第一融合特征输入转化率预估模型，通过所述转化率预估模型对所述第一融合特征进行加权处理，输出所述用户对所述内容项的预估转化率；

将所述用户对所述内容项的预估点击率、预估注册率或者预估转化率中至少一项确定为所述用户对所述内容项的行为信息。

4.根据权利要求2所述的内容项投放方法，其特征在于，所述获取所述用户信息与所述内容项信息之间的第一融合特征包括：

将所述用户信息输入第一特征网络，通过所述第一特征网络对所述用户信息进行特征提取，得到所述用户的第一用户特征；

将所述内容项信息输入第二特征网络，通过所述第二特征网络对所述内容项信息进行特征提取，得到所述内容项的第一内容项特征；

对所述第一用户特征与所述第一内容项特征进行特征融合，得到所述第一融合特征。

5.根据权利要求1所述的内容项投放方法，其特征在于，所述基于所述用户信息与所述内容项信息，预测所述用户与所述内容项的投放群体之间的相似度包括：

获取所述用户信息与所述内容项信息之间的第二融合特征；

将所述第二融合特征输入相似度模型，通过所述相似度模型对所述第二融合特征进行加权处理，输出所述用户与所述内容项的投放群体之间的相似度。

6.根据权利要求5所述的内容项投放方法，其特征在于，所述获取所述用户信息与所述内容项信息之间的第二融合特征包括：

将所述用户信息输入第三特征网络，通过所述第三特征网络对所述用户信息进行特征提取，得到所述用户的第二用户特征；

将所述内容项信息输入第四特征网络，通过所述第四特征网络对所述内容项信息进行特征提取，得到所述内容项的第二内容项特征；

将所述第二用户特征与所述第二内容项特征进行特征融合，得到所述第二融合特征。

7.根据权利要求1所述的内容项投放方法，其特征在于，所述基于用户的用户信息与内容项的内容项信息，预测所述用户对所述内容项的行为信息之前，所述方法还包括：

根据多个样本用户信息与多个样本内容项信息，对第一初始特征网络、第二初始特征网络、第三初始特征网络、第四初始特征网络、初始点击率模型、初始注册率模型、初始转化率模型以及初始相似度模型进行迭代训练，当满足停止训练条件时，得到第一特征网络、第二特征网络、第三特征网络、第四特征网络、点击率预估模型、注册率预估模型、转化率预估模型以及相似度模型。