[发明专利]一种点击率的预测方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201910927957.3 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110689376A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 赵嘉祥 | 申请（专利权）人： | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11315 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 | 代理人： | 许振新 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种点击率的预测方法、装置及电子设备。方法包括：提取待预测的目标推广项的基础特征；将目标推广项的基础特征输入至极端梯度提升xgboost模型，得到目标推广项的高阶特征；其中，xgboost模型是基于第一历史推广项的基础特征和第一历史推广项的标签训练得到的，第一历史推广项的标签指示第一历史推广项投放后的点击率；将目标推广项的高阶特征输入至预测模型，得到目标推广项的点击率；其中，预测模型是基于第二历史推广项的高阶特征和第二历史推广项的标签训练得到，第二历史推广项的标签指示第二历史推广项投放后的点击率，第二历史推广项的高阶特征与第一历史推广项的高阶特征具有相同的特征维度。 | ||
| 搜索关键词： | 高阶 点击率 基础特征 标签训练 标签指示 预测模型 装置及电子设备 投放 特征输入 特征维度 预测 申请 | ||
【主权项】：
1.一种点击率的预测方法，包括：/n提取待预测的目标推广项的基础特征；/n将所述目标推广项的基础特征输入至极端梯度提升xgboost模型，得到所述目标推广项的高阶特征；其中，所述xgboost模型是基于第一历史推广项的基础特征和所述第一历史推广项的标签训练得到的，所述第一历史推广项的标签指示所述第一历史推广项投放后的点击率；/n将所述目标推广项的高阶特征输入至预测模型，得到所述目标推广项的点击率；其中，所述预测模型是基于第二历史推广项的高阶特征和所述第二历史推广项的标签训练得到，所述第二历史推广项的标签指示所述第二历史推广项投放后的点击率，所述第二历史推广项的高阶特征与所述第一历史推广项的高阶特征具有相同的特征维度。/n
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