[发明专利]模型训练方法、广告投放方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：

获取第一广告样本，所述第一广告样本包括：已投放广告的第一特征信息和所述已投放广告在多个投放位置上的实际点击率；

将所述第一特征信息输入至第一模型中，得到所述已投放广告在所述多个投放位置上的第一预测点击率；

根据所述第一预测点击率获取所述已投放广告的第二特征信息；

将所述第一特征信息和所述第二特征信息输入至第二模型中，得到所述已投放广告在至少一个投放位置上的第二预测点击率；

根据所述第一预测点击率、所述第二预测点击率和所述实际点击率训练所述第一模型和所述第二模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预测点击率获取所述已投放广告的第二特征信息，包括：

根据所述第一预测点击率得到所述已投放广告的预测投放位置；

根据所述预测投放位置确定所述已投放广告之前的M个广告和之后的N个广告，M、N均为整数；

获取所述M个广告的标识信息和所述N个广告的标识信息；

其中，所述第二特征信息包括以下至少一项：所述预测投放位置、所述M个广告的标识信息、所述N个广告的标识信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二模型包括：共享嵌入层和至少一个场景塔，所述场景塔对应一个广告投放场景，所述广告投放场景包括至少一个投放位置；

所述共享嵌入层是所述至少一个场景塔共享的嵌入层，所述共享嵌入层的输入是所述第一特征信息和所述第二特征信息，所述共享嵌入层用于生成所述第一特征信息对应的第一特征向量和所述第二特征信息对应的至少一个第二特征向量，并分别对所述第一特征向量和所述至少一个第二特征向量进行合并，得到至少一个第三特征向量；

第一场景塔的输入是所述至少一个第三特征向量，输出是所述已投放广告在所述第一场景塔对应的广告投放场景下的至少一个投放位置上的所述第二预测点击率，所述第一场景塔是所述已投放广告的实际投放位置对应的场景塔或者是所述至少一个场景塔中的任一个场景塔。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预测点击率得到所述已投放广告的预测投放位置，包括：

根据所述第一预测点击率确定所述已投放广告在所述多个投放位置上的最大预测点击率；

将所述最大预测点击率对应的投放位置确定为所述已投放广告的预测投放位置。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述第一特征信息和所述第二特征信息输入至第二模型中，得到所述已投放广告在至少一个投放位置上的第二预测点击率，包括：

将所述第一特征信息和所述第二特征信息输入至所述第二模型中，得到所述已投放广告在实际投放位置上的所述第二预测点击率。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述第一特征信息和所述第二特征信息输入至第二模型中，得到所述已投放广告在至少一个投放位置上的第二预测点击率，包括：

将所述第一特征信息和所述第二特征信息输入至所述第二模型中，得到所述已投放广告在所述多个投放位置上的所述第二预测点击率。

7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预测点击率、所述第二预测点击率和所述实际点击率训练所述第一模型和所述第二模型，包括：

根据所述第一预测点击率和所述实际点击率计算所述第一模型的损失；

根据所述第二预测点击率和所述实际点击率计算所述第二模型的损失；

计算所述第一模型的损失和所述第二模型的损失的加权平均值；

根据所述加权平均值训练所述第一模型和所述第二模型。