[发明专利]多媒体资源的转化率确定方法、装置、服务器及存储介质在审

专利信息
申请号: 202110308726.1 申请日: 2021-03-23
公开(公告)号: CN112967096A 公开(公告)日: 2021-06-15
发明(设计)人: 陈健;程佳;张腾 申请(专利权)人: 北京三快在线科技有限公司
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02;G06Q30/06
代理公司: 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 代理人: 谢冬寒
地址: 100080 北京市海*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 多媒体 资源 转化 确定 方法 装置 服务器 存储 介质
【说明书】:

本公开提供了一种多媒体资源的转化率确定方法、装置、服务器及存储介质,属于互联网技术领域。所述方法包括:将多媒体资源输入到转化率预估模型中,输出多媒体资源中每种转化行为的预估转化率;获取多媒体资源中每种转化行为的转化系数;根据多媒体资源中每种转化行为的预估转化率与相应的转化行为的转化系数,确定多媒体资源的转化率。本公开中转化率预估模型训练过程与各种转化行为的转化系数进行解耦,使得模型的训练过程不再依赖于转化系数,转化系数的更新也不再依赖于模型进行更新,从而无需每天都对模型进行更新,只需要获取离线状态下计算的每种转化行为的转化系数即可,降低了多媒体资源的转化率确定过程的计算量,确定方法更简单。

技术领域

本公开涉及互联网技术领域,特别涉及一种多媒体资源的转化率确定方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

多媒体资源的转化率是指用户通过查看浏览或点击多媒体资源的一系列行为,在查看多媒体资源后某个时间段产生了线上支付订单、线下到店订单,以及某些被认为高概率成交订单的行为按照一定的系数折算成订单。由于多媒体资源展示通常会按照多媒体资源的转化率对多媒体资源进行投放,因此,需要确定出多媒体资源的转化率。

相关技术中,确定多媒体资源的转化率时,主要采用如下方法:预先训练转化率预估模型,该转化率预估模型包括点击率预估模块、曝光转化率预估模块及转化率计算模块等;基于点击率预估模块,预估多媒体资源的点击率;基于曝光转化率预估模块,预估多媒体资源从曝光到转化的曝光转化率;基于转化率计算模块计算曝光转化率与点击率的比值,得到多媒体资源的转化率。

然而,曝光转化率预估模块拟合了各种转化行为的转化系数,该转化系数每天进行更新,这样,所训练的转化率预估模型也需要每天进行更新,导致多媒体资源的转化率确定过程较为繁琐。

发明内容

本公开实施例提供了一种多媒体资源的转化率确定方法、装置、服务器及存储介质,能够减低多媒体资源的转化率确定过程的复杂度。所述技术方案如下:

第一方面,提供了一种多媒体资源的转化率确定方法,所述方法包括:

将多媒体资源输入到转化率预估模型中,输出所述多媒体资源中每种转化行为的预估转化率;

获取所述多媒体资源中每种转化行为的转化系数;

根据所述多媒体资源中每种转化行为的预估转化率与相应的转化行为的转化系数,确定所述多媒体资源的转化率。

在本公开的另一个实施例中,所述将多媒体资源输入到转化率预估模型中,输出每种转化行为的预估转化率之前,所述方法还包括:

获取多个训练样本多媒体资源,所述训练样本多媒体资源标注有曝光次数、点击次数、每种转化行为的转化次数;

基于每个训练样本多媒体资源的曝光次数和点击次数,计算每个训练样本多媒体资源的点击率;

基于每个训练样本多媒体资源的曝光次数和每种转化行为的转化次数,计算每个训练样本多媒体资源中每种转化行为的曝光转化率;

基于每个训练样本多媒体资源的点击率和每种转化行为的曝光转化率,对初始转化率预估模型进行训练,得到所述转化率预估模型。

在本公开的另一个实施例中,所述获取所述多媒体资源中每种转化行为的转化系数,包括:

根据所述多媒体资源的资源类型和当前日期,获取所述当前日期和所述资源类型对应的每种转化行为的转化系数。

在本公开的另一个实施例中,所述转化行为包括支付行为、到店行为、电话行为、收藏行为、分享行为、在线咨询点击行为及在线咨询沟通行为。

在本公开的另一个实施例中,所述根据所述多媒体资源中每种转化行为的预估转化率与相应的转化行为的转化系数,确定所述多媒体资源的转化率,包括:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京三快在线科技有限公司,未经北京三快在线科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110308726.1/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top