[发明专利]一种基于计算广告背景下的相似人群拓展方法以及装置

权利要求书

1.一种基于计算广告背景下的相似人群拓展方法，其特征在于，包括：

获取由种子人群组成的正样本、由非种子人群组成的负样本、预设负样本采样条件、广告前端监测数据、第三方标签数据以及预设规则标签；

根据所述预设负样本采样条件对所述负样本进行分层采样处理，得到采样后的负样本；

分别对所述广告前端监测数据以及所述第三方标签数据进行特征处理，并分别构建模型，对应得到第一模型以及第二模型；

在第一模型以及第二模型中，分别调整正样本的权重参数，对应得到第三模型以及第四模型；

对所述第三模型以及第四模型进行融合打分，得到人群打分信息；

选出所述人群打分信息中的模糊打分区域；

对所述模糊打分区域进一步构建模型进行过滤筛选，得到第一相似人群；

根据预设规则标签以及所述广告前端监测数据对所述第一相似人群进行筛选过滤，得到相似人群。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算广告背景下的相似人群拓展方法，其特征在于，所述分别对所述广告前端监测数据以及所述第三方标签数据进行特征处理，并分别构建模型，对应得到第一模型以及第二模型的步骤，包括：

对所述广告前端监测数据进行数值化编码处理，得到数值化编码的广告前端监测数据；

对所述数值化编码的广告前端监测数据进行数值分箱处理，得到客户关系管理类特征；

对所述客户关系管理类特征构建模型，得到第一模型。

3.根据权利要求1所述的一种基于计算广告背景下的相似人群拓展方法，其特征在于，所述分别对所述广告前端监测数据以及所述第三方标签数据进行特征处理，并分别构建模型，对应得到第一模型以及第二模型的步骤，包括：

对所述第三方标签数据进行词嵌入处理，得到嵌入式第三方标签数据；

对所述嵌入式第三方标签数据构建模型，得到第二模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于计算广告背景下的相似人群拓展方法，其特征在于，所述选出所述人群打分信息中的模糊打分区域的步骤，包括：

将所述人群打分信息中分值为0.5至0.7之间的区域设置为模糊打分区域。

5.根据权利要求1所述的一种基于计算广告背景下的相似人群拓展方法，其特征在于，所述分别调整正样本的权重参数为分别按照时间衰减系数分配以及调整正样本的权重。

6.一种基于计算广告背景下的相似人群拓展装置，其特征在于，包括：

获取设备，用于获取由种子人群组成的正样本、由非种子人群组成的负样本、预设负样本采样条件、广告前端监测数据、第三方标签数据以及预设规则标签；

处理设备，用于根据所述预设负样本采样条件对所述负样本进行分层采样处理，得到采样后的负样本；

所述处理设备，还用于分别对所述广告前端监测数据以及所述第三方标签数据进行特征处理，并分别构建模型，对应得到第一模型以及第二模型；

所述处理设备，还用于在第一模型以及第二模型中，分别调整正样本的权重参数，对应得到第三模型以及第四模型；

所述处理设备，还用于对所述第三模型以及第四模型进行融合打分，得到人群打分信息；

所述处理设备，还用于选出所述人群打分信息中的模糊打分区域；

所述处理设备，还用于对所述模糊打分区域进一步构建模型进行过滤筛选，得到第一相似人群；

所述处理设备，还用于根据预设规则标签以及所述广告前端监测数据对所述第一相似人群进行筛选过滤，得到相似人群。

7.根据权利要求6所述的一种基于计算广告背景下的相似人群拓展装置，其特征在于，

所述处理设备，还用于对所述广告前端监测数据进行数值化编码处理，得到数值化编码的广告前端监测数据；

所述处理设备，还用于对所述数值化编码的广告前端监测数据进行数值分箱处理，得到客户关系管理类特征；

所述处理设备，还用于对所述客户关系管理类特征构建模型，得到第一模型。