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[发明专利]一种广告投放的优化方法、装置及电子设备-CN202010291991.9有效
发明人：赵星;林怿 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-04-14 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本说明书公开了一种广告投放的优化方法、装置及电子设备，该方法包括：根据广告投放的历史数据来获得广告点击率CTR的历史概率分布，根据广告CTR的历史概率分布来获得广告头部流量的点击率阈值，再根据当前广告系统所能提供的总流量分别预测各个广告的点击率概率分布，结合各广告的点击率阈值，获得各广告在总流量上大于点击率阈值的头部流量，根据各广告的头部流量来为各广告分配流量，使得所有广告的总体点击率最高，实现从整体上提升广告保量投放的点击率。
一种广告投放优化方法装置电子设备

[发明专利]一种广告的点击率预测方法及装置-CN201711316789.1有效
发明人：马国伟 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2017-12-12 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本发明公开了一种广告的点击率预测方法及装置，包括获取目标广告的至少两个相似广告，相似广告包括直接相似广告及间接相似广告，生成广告相似性矩阵T|A||A|，基于浏览用户数据及点击用户数据计算相似广告的初始点击率矩阵F0|U||A|，计算得到相似广告的最终点击率矩阵Fn+1中最终点击率矩阵Fn+1|U||A|相对应的初始点击率值，判断最终点击率矩阵Fn+1|U||A|是否收敛，若不是，则执行计算相似广告的最终点击率矩阵的步骤。运用目标广告的间接相似广告的点击率对目标广告的点击率进行预测，可有效提高直接相似的广告数量较少的目标广告的点击率的预测的准确性。
一种广告点击率预测方法装置

[发明专利]训练模型的方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110342815.8在审
发明人：张锦;谢乾龙;王兴星;朱尹华;王栋 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种训练模型的方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：获取样本数据，所述样本数据包括低频用户样本和高频用户样本；对每个样本数据标注样本标签，所述样本标签包括点击标签和分层标签；将所述样本数据的输入特征输入初始的点击率预估模型，通过所述点击率预估模型将低频用户样本的输入特征映射到高频用户样本的输入特征空间，并输出每个样本数据的预估点击率和预估分层类型；根据所述点击标签与所述预估点击率之间的差异，以及所述分层标签与所述预估分层类型之间的差异，迭代优化所述点击率预估模型的模型参数，得到训练完成的点击率预估模型。本公开实施例可以提高点击率预估模型预估点击率的精准度。
训练模型方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]点击率预估模型的生成方法、封面图推荐方法和装置-CN202310144270.9在审
发明人：汪山人 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种点击率预估模型的生成方法、封面图推荐方法和装置，包括：获取各视频的点击率和各视频封面图的点击率；根据所述各视频的点击率对所述各视频进行分组，得到多个视频分组；针对每个视频分组，根据每个视频分组中各视频的视频封面图和所述视频封面图的点击率，对预设的点击率预估模型进行训练，得到训练好的点击率预估模型。本发明基于视频点击率进行分组，可以对热门视频和冷门视频进行划分，针对热门视频和冷门视频分别训练对应的模型，基于通过影响封面图对点击事件产生相同影响的视频对对应模型进行训练，从而可以消除视频通过影响封面图对点击事件产生的影响
点击率预估模型生成方法封面推荐装置

[发明专利]点击率预测模型的训练、点击率预测方法、系统与设备-CN202211661943.X在审
发明人：郁学敏;康珣;郑翔 -专利权人：微梦创科网络科技（中国）有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本申请公开了点击率预测模型的训练、点击率预测方法、系统与设备，属于用户行为预测领域，用以解决目前模型对用户点击率预估准确率低的问题。方法包括将基础特征输入待训练的点击率预测模型，映射为基础特征向量；将目标用户的历史交互物料的特征、目标物料的特征，输入所述待训练的点击率预测模型，生成第一特征向量，将交互物料特征向量输入待训练的点击率预测模型的辅助损失模块，计算辅助损失，将基础特征向量和第一特征向量拼接输入点击率预测模型的多层感知机神经网络，计算主损失，基于主损失和辅助损失，调整点击率预测模型的参数。增加辅助任务，与主任务同步训练，以充分捕捉物料之间的相关性，从而提高预测用户点击率的准确性。
点击率预测模型训练方法系统设备

[发明专利]一种点击率预估方法、装置及电子设备-CN201810349459.0有效
发明人：黄蔚 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2018-04-18 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种点击率预估方法、装置及电子设备，其中，所述方法包括：将待预估广告的特征作为预先训练的预估模型的输入，将预估模型的输出结果作为待预估广告的初始预估点击率，其中，预估模型是根据待预估广告的历史数据中包括的待预估广告的特征以及待预估广告的实际点击率训练得到的；将初始预估点击率作为预先训练的校准模型的输入，将校准模型的输出结果作为待预估广告的最终预估点击率，其中，所述校准模型是根据待预估广告的历史数据中包括的待预估广告的实际点击率以及待预估广告的初始预估点击率训练得到的通过本发明实施例的技术方案，可以减少用预估模型得出的预估点击率与实际点击率的偏差，提高预估准确率。
一种点击率预估方法装置电子设备

[发明专利]用于训练模型的方法、装置、设备以及存储介质-CN202110083297.2在审
发明人：徐晓晓;李勇;彭长平;包勇军;颜伟鹏 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了用于训练模型的方法和装置，具体实现方案为：获取训练样本集，其中，训练样本集中的训练样本包括一个批次的所有数据集中每个数据集的各个子数据、各个对象的点击率和点击率排序；利用机器学习算法，将所有数据集中每个数据集的各个子数据作为输入数据，将与输入的数据集对应的各个对象的点击率和点击率排序作为期望输出数据，训练得到点击率预测模型，其中，点击率预测模型的损失函数利用第一损失函数和第二损失函数而构建，第一损失函数用于对各个对象的点击率的准确度进行计算，第二损失函数用于对点击率排序的排序能力进行计算。该方案解决了现有的点击率预测模型无法在训练过程中感知模型实际排序能力的问题。
用于训练模型方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种点击率预测方法、装置、设备及可读存储介质-CN202310298772.7在审
发明人：王龙滔;蔡振宇;刘柯可;纪承;张智慧;王宜鸣 -专利权人：北京搜狐新动力信息技术有限公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种点击率预测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及数据预测领域，包括：获取训练数据集，训练数据集包括用户的历史行为信息、用户的属性信息和视频信息；根据训练数据集对初始点击率预估模型进行训练，得到点击率预估模型，初始点击率预估模型包括xDeepFM模型，xDeepFM模型包括DCN‑v2网络；根据点击率预估模型对待预测视频进行预测，得到待预测视频的预测结果。可见，本申请通过将引入DCN‑v2网络的xDeepFM模型作为初始点击率预估模型，加强了模型对高阶特征的交叉提取能力，进而加强了xDeepFM模型对高阶显隐性特征的提取与交叉能力，使得基于初始点击率预估模型训练得到的点击率预估模型对待预测视频进行点击率预测时的准确性大大增加
一种点击率预测方法装置设备可读存储介质

[发明专利]点击率预测方法、装置、电子设备及介质-CN202011576756.2在审
发明人：练质彬;陈健生 -专利权人：广州博冠信息科技有限公司
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种点击率预测方法、点击率预测装置、电子设备及计算机可读介质；涉及大数据处理技术领域。该点击率预测方法包括：采集广告曝光数据作为样本数据，根据所述广告曝光数据中包含的点击字段确定所述样本数据的标签；提取所述样本数据的显式交互特征以及隐式交互特征，基于所述样本数据的标签，结合所述显式交互特征以及隐式交互特征获取点击率预测模型；通过所述点击率预测模型预测待投放广告的点击率，并根据所述点击率将所述待投放广告进行投放。本公开实施例的技术方案能够从不同的角度获得广告曝光数据中更丰富的特征，从而提高点击率预测模型的精确性。
点击率预测方法装置电子设备介质

[发明专利]一种数据处理方法及相关装置-CN202210223399.4在审
发明人：杨帅;刘冲;张立鑫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及计算机技术领域，提供一种数据处理方法及相关装置，用以提高模型训练速度，该方法包括：基于样本数据集合，采用迭代方式，对初始点击率预估模型进行剪枝‑重生处理，获得目标点击率预估模型，其中，在一次迭代过程中，对当前的点击率预估模型进行剪枝处理后，对剪枝处理后得到的点击率预估模型进行训练，以及对当前的点击率预估模型进行重生处理，对重生处理后得到的点击率预估模型进行训练。这样，可以得到轻量级的目标点击率预估模型，减少模型占用的内存，提高模型训练速度。
一种数据处理方法相关装置

[发明专利]建立点击率预估模型的方法及装置、展示方法及装置-CN201710729982.1有效
发明人：潘岸腾 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2017-08-23 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06F16/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种建立点击率预估模型的方法及装置、展示方法及装置、终端及存储介质，其中，所述方法包括：基于获取的每个展示事件的类型和该展示事件的点击率预估值建立误差函数，其中，所述展示事件的类型的取值根据用户的实际点击情况确定，所述展示事件的点击率预估值基于构建的点击率预估模型计算得到；基于所述误差函数建立所述点击率预估模型的误差损失函数；基于所述误差损失函数以及每个展示事件的类型的取值，求解所述点击率预估模型中每个特征集合的特征的权重的值；根据求解得到的每个权重的值确定点击率预估模型。
建立点击率预估模型方法装置展示

[发明专利]一种用户-商品点击率自适应预测装置和预测方法-CN201310162681.7有效
发明人：罗辛;葛亮;夏云霓;朱庆生;周明强 -专利权人：重庆大学
申请日： 2013-05-06 - 公布日： 2013-08-07 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开一种用户-商品点击率自适应预测方法和装置，涉及计算机数据处理领域，本发明采用一种通过规约矩阵因式分解，基于增量用户-商品点击率统计数据，对不断变化的用户-商品点击行为规律进行自适应的统计分析，以确定在当前时间点，符合已知用户-商品点击数据的用户行为规律，从而建立自适应的用户-商品点击率模型，使用用户-商品点击率模型产生未知用户-商品点击率的预测数据。能够根据用户行为的变化对用户-商品点击率模型进行自适应、计算代价较小的调整，从而提供自适应的用户-商品点击率预测结果，提高对用户行为规律变化进行反映的实时性。
一种用户商品点击率自适应预测装置方法

[发明专利]点击率预测方法、装置、设备及介质-CN201910798499.8有效
发明人：马文晔 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种点击率预测方法、装置、设备及介质，属于网络技术领域。本发明通过根据各个特征出现的次数或每个特征的重要度设置信息对特征进行划分，根据划分结果确定不同特征组合时对应的模型参数是否需要调整，进行模型训练，得到点击率预测模型。该点击率预测方法既考虑了不同特征组合点击率预测的影响，又降低了点击率预测模型的训练和优化难度，提高了点击率预测模型的准确度。
点击率预测方法装置设备介质

[发明专利]一种预测模型的训练方法、信息推荐的方法及装置-CN202111294007.5在审
发明人：贺明慧;李爽;王永康;王兴星 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本说明书公开了一种预测模型的训练方法、信息推荐的方法及装置，并具体公开了，获取训练样本，将训练样本输入到预测模型中，以使预测模型根据历史推荐信息以及用户的特征信息，确定针对该历史推荐信息的预测点击率，以及根据显示环境信息，确定历史推荐信息的显示位置对应的点击率补偿值，最后，根据点击率补偿值对历史推荐信息的预测点击率进行补偿，得到补偿点击率，并根据补偿点击率以及历史推荐信息对应的实际浏览情况，对预测模型进行训练。这样，可以为每个显示位置训练出一个对应的点击率补偿值，并通过该点击率补偿值，来消除显示位置对预测模型的预测精度的影响，以提升预测模型的预测精度。
一种预测模型训练方法信息推荐装置

[发明专利]基于U-Net网络的互联网广告点击率预估方法-CN201811599196.5有效
发明人：刘若辰;张豪;焦李成;刘静;慕彩虹;张向荣 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于U‑Net网络的互联网广告点击率预估方法，主要用以解决现有互联网广告点击率预估方法中存在的预估精度低的技术问题，包括如下步骤：获取训练数据集和测试数据集；获取原始特征索引矩阵和原始特征值矩阵；基于深度卷积神经网络U‑Net构建点击率预估模型；对点击率预估模型进行训练；获取互联网广告点击率预估结果。本发明提出的基于U‑Net网络的互联网广告点击率预估方法，提高了互联网广告点击率预估模型的泛化能力，加强了对互联网广告数据深层特征的提取，明显地提高了点击率预估的精度，可应用于互联网广告投放领域。
基于 net 网络互联网广告点击率预估方法