[发明专利]广告重排序方法及装置

权利要求书

1.一种广告重排序方法，其特征在于，包括：

获取候选广告池，所述候选广告池中包括：M个待排序广告；所述M为大于1的整数；

将所述候选广告池输入至预先训练的重排序模型，得到N个待排序广告的排序序列，所述N小于或者等于所述M；其中，所述预先训练的重排序模型是基于未点击样本和点击样本作为训练数据集对重排序模型训练得到的，所述未点击样本根据广告商品后验点击率乘以广告商品ACP的乘积划分多个档次；所述点击样本根据所述广告商品ACP划分多个档次，其中，所述点击样本对应的档次高于所述未点击样本对应的档次；所述N小于或等于M，且所述N为大于1的整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述未点击样本，所述未点击样本根据广告商品后验点击率乘以广告商品ACP的乘积划分为1至E个档次；所述E为大于1的整数；

获取所述点击样本，所述点击样本根据所述广告商品ACP划分为E+1至E+F个档次，所述F为大于1的整数；

根据所述未点击样本和所述点击样本对所述重排序模型进行训练，得到所述预先训练的重排序模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述重排序模型包括：

有反向GRU模块的DLCM；

或者，

有transformer encoder模块的PRM。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将训练完成后的所述重排序模型部署到线上做线上预测。

5.一种广告重排序装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取候选广告池，所述候选广告池中包括：M个待排序广告；所述M为大于1的整数；

重排序模块，用于将所述候选广告池输入至预先训练的重排序模型，得到N个待排序广告的排序序列，所述N小于或者等于所述M；其中，所述预先训练的重排序模型是基于未点击样本和点击样本作为训练数据集对重排序模型训练得到的，所述未点击样本根据广告商品后验点击率乘以广告商品ACP的乘积划分多个档次；所述点击样本根据所述广告商品ACP划分多个档次，其中，所述点击样本对应的档次高于所述未点击样本对应的档次；所述N小于或等于M，且所述N为大于1的整数。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，用获取所述未点击样本，所述未点击样本根据广告商品后验点击率乘以广告商品ACP的乘积划分为1至E个档次；所述E为大于1的整数；

第三获取模块，用获取所述点击样本，所述点击样本根据所述广告商品ACP划分为E+1至E+F个档次，所述F为大于1的整数；

训练取模块，用根据所述未点击样本和所述点击样本对所述重排序模型进行训练，得到所述预先训练的重排序模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述重排序模型包括：

有反向GRU模块的DLCM；

或者，

有transformer encoder模块的PRM。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

部署模块，用于将训练完成后的所述重排序模型部署到线上做线上预测。