[发明专利]一种基于多任务学习的竞价关键词效果预估模型构建方法在审
| 申请号： | 202210151280.0 | 申请日： | 2022-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN114493724A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 陈观林;彭石元 | 申请（专利权）人： | 浙大城市学院 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08;G06F40/284 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 张羽振 |
| 地址： | 310015 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多任务学习的竞价关键词效果预估模型构建方法，包括步骤：收集广告和对应竞价关键词的历史数据；对广告和竞价关键词的特征向量进行预处理，得到降维后的特征向量和广告和竞价关键词的数值特征向量；将降维后的特征向量与广告和竞价关键词的数值特征向量拼接在一起，输入深度神经网络。本发明的有益效果是：构建了基于多任务学习的竞价关键词效果预估模型，该模型通过多任务学习，预估广告购买竞价关键词在未来一段时间内的展现量、点击量和转化量，并且在基于多任务学习的竞价关键词效果预估模型中显示建模任务之间的关系以增强模型的效果。相较PLE模型，本发明提出的预估模型在展示任务、点击任务和转化任务上均有所提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 竞价 关键词 效果 预估 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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