[发明专利]一种基于点击日志的新广告点击率预测方法及系统无效
| 申请号： | 201310267813.2 | 申请日： | 2013-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN103310003A | 公开（公告）日： | 2013-09-18 |
| 发明（设计）人： | 伍顺敏;纪文迪;王晓玲;何晓丰;周傲英 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利事务所 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于点击日志的新广告点击率预测方法及系统，该方法包括以下步骤:特征抽取步骤，通过对点击日志进行自动分析，抽取出有意义的特征后对其生成待用数据文件，通过所述数据文件将点击日志转化为可用于训练的结构化文档；模型训练步骤，用逻辑回归对所述结构化文档进行机器学习，得到预测模型；点击率预测步骤，根据候选待预测广告是否为新广告，对其选用不同方法预测出其点击率。本发明的方法提供了完整的点击日志分析方法，减少了人工代价；所提出的预测方法能够针对无历史数据的新广告根据其自身性质给出其潜在点击率，使得此类广告能得到更精准的投放。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 点击 日志 广告 点击率 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于点击日志的新广告点击率预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 特征抽取步骤，通过对点击日志进行自动分析，抽取出有意义的特征后对其生成待用数据文件，通过所述数据文件将点击日志转化为可用于训练的结构化文档；模型训练步骤，用逻辑回归对所述结构化文档进行机器学习，得到预测模型；点击率预测步骤，根据候选待预测广告是否为新广告，若是新广告则通过聚类找到与其相似性最高的一组广告，并将新的特征值设定为这组广告特征的平均值；否则即用训练数据对其进行特征抽取。
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