[发明专利]目标用户确定方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种目标用户确定方法，其特征在于，包括：

获取多个用户的多维特征数据，并根据所述多维特征数据生成用户特征向量和广告特征向量，其中，所述多个用户包括种子用户和候选用户；

将所述用户特征向量和所述广告特征向量输入用户表征模型中，生成用户表征向量，所述用户表征向量包括第一种子用户向量和第一候选用户向量；

将所述第一种子用户向量和所述第一候选用户向量输入相似度预估模型中，生成第二种子用户向量和第二候选用户向量，并计算所述第二种子用户向量和所述第二候选用户向量之间的相似度；

根据所述相似度确定所述候选用户中的目标用户。

2.根据权利要求1所述的目标用户确定方法，其特征在于，所述种子用户包括历史投放广告的种子用户和待投放广告的种子用户中的一种；所述获取多个用户的多维特征数据之前，包括：

获取待投放广告的第一广告特征向量和历史投放广告的第二广告特征向量；

计算所述第一广告特征向量和所述第二广告特征向量之间的相似度，并根据所述相似度确定所述历史投放广告中与所述待投放广告相似的目标投放广告；

基于所述目标投放广告的种子用户构建所述待投放广告的种子用户。

3.根据权利要求1所述的目标用户确定方法，其特征在于，所述多维特征数据包括用户特征数据和广告特征数据；所述根据所述多维特征数据生成用户特征向量和广告特征向量，包括：

对所述用户特征数据进行向量化处理，生成所述用户特征向量；

对所述广告特征数据进行向量化处理，生成所述广告特征向量。

4.根据权利要求3所述的目标用户确定方法，其特征在于，所述用户特征数据包括离散特征数据和连续特征数据中的至少一种；所述对所述用户特征数据进行向量化处理，生成所述用户特征向量，包括：

对各所述离散特征数据进行统计，得到多个第一特征数据；

编码各所述第一特征数据，生成多个第一特征向量；

归一化各所述连续特征数据，生成多个第二特征向量；

将所述多个第一特征向量和所述多个第二特征向量进行拼接，生成所述用户特征向量。

5.根据权利要求1所述的目标用户确定方法，其特征在于，所述用户表征模型至少包括第一全连接层和第一注意力层；所述将所述用户特征向量和所述广告特征向量输入用户表征模型中，生成用户表征向量，包括：

利用所述第一全连接层对所述用户特征向量和所述广告特征向量进行特征降维，得到用户中间向量和广告中间向量；

基于所述用户中间向量和所述广告中间向量，通过所述第一注意力层生成所述第一种子用户向量和所述第一候选用户向量。

6.根据权利要求1所述的目标用户确定方法，其特征在于，所述相似度预估模型包括两个网络分支，各网络分支至少包括第二全连接层和第二注意力层；所述将所述第一种子用户向量和所述第一候选用户向量输入相似度预估模型中，生成第二种子用户向量和第二候选用户向量，包括：

利用所述第二全连接层对所述第一种子用户向量和所述第一候选用户向量进行特征降维，得到种子用户中间向量和候选用户中间向量；

基于所述种子用户中间向量和所述候选用户中间向量，通过所述第二注意力层生成所述第二种子用户向量和所述第二候选用户向量。

7.根据权利要求1所述的目标用户确定方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第一训练样本，各所述第一训练样本为候选用户的用户特征向量和广告特征向量；

将各所述候选用户的用户特征向量和广告特征向量输入所述用户表征模型中，得到对应的用户表征向量和广告表征向量；

根据所述用户表征向量和所述广告表征向量构建第一目标函数；

基于所述第一目标函数，对所述用户表征模型的参数进行迭代更新，当满足迭代终止条件时，完成对所述用户表征模型的训练。