[发明专利]一种媒体数据处理方法、装置及设备

权利要求书

1.一种媒体数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的目标线索广告的媒体投放数据；所述目标线索广告的媒体投放数据包含目标广告主的基础信息数据、计划投放信息数据和历史投放信息数据；

对所述目标广告主的基础信息数据、计划投放信息数据和历史投放信息数据进行特征提取，得到所述目标线索广告对应的特征向量；

基于所述目标线索广告的媒体投放数据，确定与所述目标线索广告对应的转化数量存在正或负相关关系的约束特征向量；

将所述目标线索广告对应的特征向量和所述约束特征向量输入至预先构建的转化数量预估模型，以预估出所述目标线索广告对应的转化数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标广告主的基础信息数据、计划投放信息数据和历史投放信息数据进行特征提取，得到所述目标线索广告对应的特征向量，包括：

将所述目标广告主的基础信息数据、计划投放信息数据和历史投放信息数据中不同金额特征包含的不同单位的货币数据转换为统一预设单位的货币数据；

将所述目标广告主的基础信息数据、计划投放信息数据和历史投放信息数据中不同类别特征包含的多个元素对应的字符串数据进行拼接，得到各个类别特征对应的单个字符串数据；

将所述不同金额特征包含的统一预设单位的货币数据的金额，与所述各个类别特征对应的单个字符串数据进行拼接，并将得到的拼接后的特征向量作为所述目标线索广告对应的特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述目标线索广告对应的特征向量和所述约束特征向量输入至预先构建的转化数量预估模型，以预估出所述目标线索广告对应的转化数量之前，所述方法还包括：

响应于所述目标广告主选择出价方式的操作，判断是否将容忍成本作为输入数据；

若是，则所述将所述目标线索广告对应的特征向量和所述约束特征向量输入至预先构建的转化数量预估模型，以预估出所述目标线索广告对应的转化数量，包括：

将所述容忍成本对应的特征向量和所述目标线索广告对应的特征向量以及所述约束特征向量共同输入至预先构建的转化数量预估模型，以预估出所述目标线索广告对应的转化数量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述转化数量预估模型包括二分类预估模型和多分类预估模型；所述将所述目标线索广告对应的特征向量和所述约束特征向量输入至预先构建的转化数量预估模型，以预估出所述目标线索广告对应的转化数量，包括：

将所述目标线索广告对应的特征向量和所述约束特征向量输入至所述二分类预估模型，预估出所述目标线索广告对应的转化数量是否大于零；

若是，则将所述目标线索广告对应的特征向量和所述约束特征向量输入至所述多分类预估模型，预估出所述目标线索广告对应的转化数量所属的预设分类区间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标广告主的基础信息数据包括所述目标广告主的账户余额和所属的行业；所述计划投放信息数据包括投放用户的类型、计划预算信息、出价信息、投放周期。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述转化数量预估模型的构建方式如下：

获取样本线索广告的媒体投放数据；所述样本线索广告的媒体投放数据包含样本广告主的基础信息数据、计划样本投放信息数据和历史样本投放信息数据；

对所述样本广告主的基础信息数据、计划样本投放信息数据和历史样本投放信息数据进行特征提取，得到所述样本线索广告对应的样本特征向量；

基于所述样本线索广告的媒体投放数据，确定与所述样本线索广告对应的转化数量存在正或负相关关系的样本约束特征向量；

根据所述样本线索广告的样本特征向量、样本约束特征向量以及所述样本线索广告对应的转化数量预估分类标签对初始转化数量预估模型进行训练，生成所述转化数量预估模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述初始转化数量预估模型为树模型LightGBM。