[发明专利]一种基于深度机器学习与组合优化的数字广告投放方法在审
| 申请号： | 201810678979.6 | 申请日： | 2018-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN108830660A | 公开（公告）日： | 2018-11-16 |
| 发明（设计）人： | 徐煌;刘子星;韩志科;卫斌 | 申请（专利权）人： | 杭州祁睿信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/12;G06N3/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310052 浙江省杭州市滨*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度机器学习与组合优化的数字广告投放方法，该方法包括广告数据获取、广告效果评估模型的构建和更新、最优化广告组合的寻找和全流程迭代四个步骤，通过构建广告效果评估模型，并结合广告参数，建立最优化模型进行迭代，保留迭代过程中多种不同配置的广告组合，进行投放，并每隔设定的时间，顺序执行上面的步骤，对广告计划持续优化。本发明的方法能够提升广告的真实投放效果，降低广告成本，提升广告的投放速度。 | ||
| 搜索关键词： | 投放 广告效果评估 机器学习 数字广告 组合优化 广告 最优化 迭代 构建 迭代过程 广告参数 广告成本 广告计划 广告数据 顺序执行 配置的 全流程 保留 更新 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度机器学习与组合优化的数字广告投放方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：S1：广告数据获取通过广告平台的API，从广告平台中获取广告参数和和广告真实效果，并把它们存放到云数据仓库中；S2：广告效果评估模型的构建和更新S2.1：从S1中所述的云数据仓库中提取广告参数和和广告真实效果；S2.2：把S2.1所述的广告参数的离散值用one‑hot的方式编码，把S2.1所述的广告参数的连续值进行归一化处理；S2.3：把S2.2处理好的广告参数作为特征，广告效果作为标签，放到机器学习模型中训练，获得可对广告效果进行评估的模型；S3：最优化广告组合的寻找和投放S3.1：把S1中的广告参数作为组合优化算法的参数，把S2.3获得的广告效果评估模型作为组合优化算法的目标函数，建立最优化模型，进行迭代，保留迭代过程中N种不同配置的广告组合；S3.2：将S3.1中的N种广告组合通过广告平台API投放到广告平台上；S4：全流程迭代每隔设定的时间T，顺序执行步骤S1、S2和S3，对广告计划进行持续优化。
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