[发明专利]广告投放方法、终端及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201810040154.1 申请日: 2018-01-16
公开(公告)号: CN108280682A 公开(公告)日: 2018-07-13
发明(设计)人: 鲁文龙;陈霖;罗伟东 申请(专利权)人: 深圳市和讯华谷信息技术有限公司
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02
代理公司: 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 代理人: 安娜
地址: 518000 广东省深圳市南山*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明实施例公开了一种广告投放方法、终端及计算机可读存储介质,其中方法包括:接收总询价流量,根据总询价流量获取模型训练数据、用户的静态属性特征数据和动态属性特征数据;根据模型训练数据、静态属性特征数据和动态属性数据确定关于曝光/点击的全场景数据;根据单阶特征,结合逻辑回归模型和梯度增强决策树模型预测多支广告的多个潜在点击率值;接收用户输入的广告点击价值预估值,根据多个潜在点击率值和广告点击价值预估值,计算出多支广告的出价;对多支广告的出价进行排序以得到广告出价排序表,并根据广告出价排序表进行广告投放。实施本发明实施例,实现了对广告点击率pCTR进行更准确地估计,进一步地实现了准确投放广告。
搜索关键词: 出价 广告 广告投放 特征数据 计算机可读存储介质 动态属性 广告点击 价值预估 静态属性 模型训练 点击率 排序表 询价 终端 逻辑回归模型 广告点击率 决策树模型 接收用户 流量获取 数据确定 梯度增强 单阶 排序 投放 曝光 预测
【主权项】:
1.一种广告投放方法,其特征在于,包括:接收总询价流量,根据所述总询价流量获取模型训练数据、用户的静态属性特征数据和动态属性特征数据,所述总询价流量包括多支广告的询价流量,所述模型训练数据包括每次广告的曝光记录和点击行为记录;根据所述模型训练数据、静态属性特征数据和动态属性数据确定关于曝光/点击的全场景数据,所述全场景数据包括多个单阶特征;根据所述单阶特征,结合逻辑回归模型和梯度增强决策树模型预测多支广告的多个潜在点击率值;接收用户输入的广告点击价值预估值,根据多个所述潜在点击率值和所述广告点击价值预估值,计算出多支广告的出价;对多支广告的出价进行排序以得到广告出价排序表,并根据所述广告出价排序表进行广告投放。
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