[发明专利]一种基于历史关键词投放数据的关键词构建方法及系统在审
申请号: | 202011079017.2 | 申请日: | 2020-10-10 |
公开(公告)号: | CN112183069A | 公开(公告)日: | 2021-01-05 |
发明(设计)人: | 陈嘉真;徐凯波;张琛 | 申请(专利权)人: | 上海明略人工智能(集团)有限公司 |
主分类号: | G06F40/216 | 分类号: | G06F40/216;G06F40/289;G06F16/33;G06F16/35 |
代理公司: | 青岛清泰联信知识产权代理有限公司 37256 | 代理人: | 赵燕 |
地址: | 200030 上海市徐汇区*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 历史 关键词 投放 数据 构建 方法 系统 | ||
1.基于历史关键词投放数据的关键词构建方法,其特征在于,包括:
S1、获取给定数据;
S2、根据所述给定数据按照一预设规则组建多个备选关键词;
S3、通过word2vec模型对多个所述备选关键词进行特征处理获取每一所述备选关键词的特征;
S4、根据每一所述备选关键词的特征与所述给定数据对多个所述备选关键词进行评估并排序;
S5、根据完成排序的多个所述备选关键词输出推荐关键词。
2.根据权利要求1所述的关键词构建方法,其特征在于,所述给定数据包括场景环境变量、候选热度词根、评估指标及推荐关键词数量。
3.根据权利要求2所述的关键词构建方法,其特征在于,所述步骤S2包括:
步骤S21:根据所述候选热度词根随机组建多个关键词;
步骤S22:按照预设规则从所述多个关键词中筛选出多个所述备选关键词。
4.根据权利要求2所述的关键词构建方法,其特征在于,所述步骤S3中还包括:预先使用jieba对所述备选关键词进行分词处理。
5.根据权利要求4所述的关键词构建方法,其特征在于,所述步骤S3中还包括:通过采用word2vec模型对分词处理后所述备选关键词进行预训练得到词向量,取所述备选关键词的词向量平均和作为所述备选关键词的特征。
6.根据权利要求2所述的关键词构建方法,其特征在于,所述步骤S4包括:
步骤S41:根据所述备选关键词的特征与所述场景环境变量及所述评估指标通过预测模型得出指标表现;
步骤S42:根据所述指标表现通过所述评估模型对多个所述备选关键词进行排序。
7.根据权利要求2所述的关键词构建方法,其特征在于,所述步骤S5中还包括根据所述推荐关键词数量输出推荐关键词。
8.基于历史关键词投放数据的关键词构建系统,其特征在于,包括:
输入单元,输入给定数据;
关键词构建单元,根据所述给定数据随机组建多个关键词;
一次筛选单元,按照预设规则从所述多个关键词筛选出多个所述备选关键词;
关键词特征获取单元,通过word2vec模型对多个所述备选关键词进行特征处理,获取每一所述备选关键词的特征;
二次筛选单元,根据每一所述备选关键词的特征与所述环境变量及所述评估指标通过预测模型及评估模型对多个所述备选关键词进行评估并排序;
输出单元,根据完成排序的多个所述备选关键词输出推荐关键词。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的关键词构建方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的关键词构建方法。
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