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[发明专利]用于训练点击率预估模型的方法和装置-CN201910083845.4在审
发明人：李思雯;严严 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例公开了用于训练点击率预估模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括获取训练样本，其中，训练样本包括训练样本信息和训练样本标签，训练样本标签用于标识训练样本信息的点击情况；获取训练样本的样本权重；利用训练样本和样本权重对初始点击率预估模型进行训练，得到点击率预估模型。该实施方式提高了点击率预估模型的预估准确度。
用于训练点击率预估模型方法装置

[发明专利]一种信息处理方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010427162.9在审
发明人：严超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种信息处理方法、装置及计算机可读存储介质，本申请实施例通过统计每一动态推送信息的操作信息；基于曝光数据和点击数据生成每一动态推送信息的点击率相应的第一目标贝塔分布；根据第一目标贝塔分布选取预设数量的动态推送信息；获取预设数量的动态推送信息的目标预测点击率，根据目标预测点击率选取目标动态推送信息进行推送。以此，实时统计每一动态推送信息的操作信息，基于汤普森采样思想生成每一动态推送信息的点击率相应的第一目标贝塔分布，根据第一目标贝塔分布选取预设数量的动态推送信息并获取相应的目标点击率，根据目标预测点击率选取精确的目标动态推送信息进行推送，极大的提升了信息处理的准确率。
一种信息处理方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于残差学习的点击率预测融合方法-CN202010984847.3有效
发明人：吴乐;陈雷;鲍俊梅;洪日昌;汪萌 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差学习的点击率预测融合方法，包括：1.根据点击率预测数据特点构造训练数据集；2.获取样本基于传统机器学习的点击率预测概率；3.获取基于机器学习模型的预测结果与真实标签之间的残差值；4.获取每个样本基于深度学习的点击率预测概率；5.获得两类模型联合训练的预测结果；6.重复步骤4.2～5以完成一轮次训练；7.重复步骤4～6至至点击率预测准确率达到最好；8.对预测结果集进行降序排序，选取前若干个产品进行推荐本发明基于残差学习的融合思路，能够充分挖掘点击率预测数据中各类型特征背后的隐藏信息，进而更好地捕获用户的兴趣爱好，并为用户展示点击概率更大的产品，以实现更精准的个性化产品推荐任务。
一种基于学习点击率预测融合方法

[发明专利]广告投放方法及装置-CN201510959172.6在审
发明人：兰金松;母义翔 -专利权人：北京奇虎科技有限公司;奇智软件（北京）有限公司
申请日： 2015-12-18 - 公布日： 2017-06-27 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种广告投放方法和装置，所述方法包括从群体用户历史搜索记录中获取广告点击率特征参数；对所述广告点击率特征参数进行分类，得到多个特征分组；对所述多个特征组进行因子分解，获得分组因子分解模型；对所述分组因子分解模型进行迭代，获得预估广告点击率；根据预估广告点击率，进行广告投放。本发明实施例降低了训练的计算量，提高了预估点击率。根据所述预估点击率对业务对象进行展示，提高了满足用户需求的业务对象的展示几率，避免用户多次翻页操作或者去其他平台进行搜索，提高了操作的简便性，减少用户时间的耗费，提高用户体验，增加用户使用满意度。
广告投放方法装置

[发明专利]广告点击率预测模型的训练方法、预测方法及装置-CN202110759367.1在审
发明人：孟靖祥;雷志亮;李策凡;张帆 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2021-07-05 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本公开提供了一种广告点击率预测模型的训练方法，可以应用于金融领域及人工智能技术领域。该广告点击率预测模型的训练方法包括：获取训练样本数据集，其中，训练样本数据集包括多个样本数据组，每个样本数据组中包括用户特征数据以及广告特征数据；将训练样本数据集中的样本数据组输入特征提取网络，输出有效特征数据，其中，特征提取网络包括依次级联的特征组合网络和有效特征提取网络；利用有效特征数据训练预测网络，得到训练完成的广告点击率预测模型。本公开还提供了一种广告点击率预测方法、广告点击率预测模型的训练装置、广告点击率预测装置、设备、存储介质和程序产品。
广告点击率预测模型训练方法装置

[发明专利]资源搜索方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010721879.4在审
发明人：黄剑辉;梁龙军;刘海波 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：该方法包括：响应资源搜索请求，获取搜索关键字；从索引库召回与所述搜索关键字相关的候选资源；获取未曝光过的候选资源的视觉吸引度特征以及曝光过的候选资源的点击率；根据所述视觉吸引度特征预测所述未曝光过的候选资源的预测点击率；根据所述预测点击率对所述候选资源进行排序，得到搜索结果。该方法从候选资源的视觉吸引度特征维度预测点击率，而不同候选资源的吸引度特征不同，能够根据各候选资源的吸引度预测候选资源的点击率，体现预测的各候选资源的点击率差异，使得未被曝光过的优质资源能够参与搜索排序
资源搜索方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于会话内异构行为的点击率预测方法-CN202210137611.5在审
发明人：韩启龙;马懋群;宋洪涛;徐悦竹;李丽洁;张海涛;王也 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于会话内异构行为的点击率预测方法，获得用户信息数据集、项目信息数据集和用户行为序列数据集，分别对三种数据集进行预处理，并分为训练集和测试集；构建基于会话内异构行为的点击率预测模型；训练构建的基于会话内异构行为的点击率预测模型；将待推荐用户的个人信息、待推荐项目信息和待推荐用户行为序列输入到训练后的基于会话内异构行为的点击率预测模型，计算用户对目标项目的点击率，根据点击率将项目进行排序，并将排序后的项目列表推荐给用户；本发明同时考虑了用户与项目之间的多种异构行为对用户兴趣的影响
一种基于会话内异构行为点击率预测方法

[发明专利]广告投放策略的测试方法、竞价服务器及广告投放系统-CN201911379135.2有效
发明人：张文新;李旸;于富堂 -专利权人：北京悠易网际科技发展有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06Q30/0242 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种广告投放策略的测试方法、竞价服务器及广告投放系统，应用于竞价服务器，方法包括：确定初选广告；将用户标识和点击率预测类别标识发送至策略测试服务器，以使策略测试服务器根据点击率预测类别标识，确定广告请求流量的分流规则，根据分流规则和用户标识，确定目标点击率预测策略；获取各个第一目标数据；获得点击率预测结果；获得各个初选广告的竞价价格；确定目标投放广告和目标竞价价格；获得当前投放结果；统计要进行对比测试的多个点击率预测策略的投放结果，对所述多个点击率预测策略进行对比，获得对比结果。
广告投放策略测试方法竞价服务器系统

[发明专利]一种基于深度多模态数据融合的商品点击率预测方法-CN201911087722.4有效
发明人：许勇;陈佳辉;全宇晖 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于深度多模态数据融合的商品点击率预测方法，包括以下步骤：获取商品点击率数据并进行预处理，得到预处理后的商品点击率数据；将预处理后的商品点击率数据进行特征提取，得到商品图片特征、商品文本特征、商品品牌特征；将提取的特征通过内部注意力机制得到加权的商品图片特征和加权的商文本特征，再通过图片和文本间注意力机制进行特征融合，得到商品特征；利用商品特征通过前馈神经网络进行商品点击率预测，得到商品预测结果；构建端到端模型，利用训练数据进行参数学习与更新；本发明很好地融合图片，文本以及品牌等多模态信息，形成有效的商品特征描述，可应用于商品点击率预测。
一种基于深度多模态数据融合商品点击率预测方法

[发明专利]确定视频动态封面的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202010575535.7在审
发明人：郑多如;彭冲 -专利权人：汉海信息技术（上海）有限公司
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06F16/74 文献下载
摘要：本公开涉及一种确定视频动态封面的方法、装置、存储介质及电子设备，获取目标视频的多个预设动态封面，所述预设动态封面包括从所述目标视频中抽取的多帧图像；将多个所述预设动态封面作为预先训练的视频点击率预估模型的输入，得到每个所述预设动态封面分别对应的预估点击率；然后根据所述预估点击率从多个所述预设动态封面中确定所述目标视频对应的目标动态封面，根据视频点击率确定作为目标动态封面的多个关键帧图像的方式，能够获取到视频里更加吸引点击的部分，因此，在将该目标动态封面作为该目标视频的封面后，可以显著提高该目标视频的用户点击率。
确定视频动态封面方法装置存储介质电子设备

[发明专利]页面点击率数据处理方法、装置及系统-CN201710542895.5在审
发明人：高文中 -专利权人：高文中
申请日： 2017-07-05 - 公布日： 2019-01-15 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明的目的是提供一种页面点击率数据处理方法、装置及系统，其中方法包括以下步骤：S1用于分别获取不同页面的页面点击率信息的步骤；S2用于对获取的不同页面的页面点击率信息进行分析处理并生成推荐页面结果信息的步骤本发明可以获取不同页面的页面点击率信息和最大点击率结果信息，广告告投放者不需要人工统计每个广告显示页面的点击此数值及人工判断出具有最高点击率潜力的广告显示页面，从而选择在该页面投放广告，由此可减少广告投放者的工作量和花耗时长
页面点击页面广告显示结果信息装置及系统广告投放数据处理点击率准确度投放分析处理人工判断广告工作量耗时决策输出统计

[发明专利]训练点击率预测模型和预测点击率的方法和装置-CN202111552526.7在审
发明人：朱健;刘聪聪;赵夕炜 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了训练点击率预测模型和预测点击率的方法和装置。该方法的具体实施方式包括：获取训练样本集和点击率预测模型；从训练样本集中选取目标训练样本通过第一表示嵌入层和第二表示嵌入层得到稀疏类目向量和用户行为向量；将稀疏类目向量输入基于域的动态参数化层得到第一输出结果；将用户行为向量输入基于用户行为的动态参数化层得到第二输出结果；基于第一输出结果和第二输出结果通过第一全连接层进行点击率预测，得到预测值；根据预测值和目标训练样本的点击标签计算损失值；根据损失值调整点击率预测模型的网络参数该实施方式实现了根据训练样本生成动态权重，提高点击率预测模型的准确性。
训练点击率预测模型方法装置

[发明专利]广告点击率的评估方法及其装置、电子设备及存储介质-CN202310396181.3在审
发明人：程鹏;张志雄;王鹏培;张杭俊 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06Q30/0242 文献下载
摘要：本发明公开了一种广告点击率的评估方法及其装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，其中，该评估方法包括：响应点击率评估请求，获取历史时间段内关联合作电商平台产生的广告点击率数据集合，点击率评估请求中携带有合作电商平台的平台标识，在对数据字段以及对应的字段参数进行预处理后，确定N个数据字段所对应的广告特征与标签点击之间的关联度，基于关联度，对出现频率低于预设频率阈值的数据字段进行合并，得到合并字段，将合并字段、未合并的数据字段以及对应的字段参数输入至预设神经网络模型，输出对合作电商平台投放的新广告的点击率数值。本发明解决了相关技术中评估广告点击率时，评估准确度较低的技术问题。
广告点击率评估方法及其装置电子设备存储介质

[发明专利]一种视频推荐方法与系统-CN201610624794.8有效
发明人：胡壁;吕红亮;单明辉;尹玉宗;林岳;姚键;顾思斌;潘柏宇;王冀 -专利权人：优酷网络技术（北京）有限公司
申请日： 2016-08-02 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： H04N21/466 文献下载
摘要：本发明涉及一种视频推荐方法与系统：根据视频推荐日志，统计其中每个第一类视频的曝光数与点击数，以及每个第二类视频的曝光数；将每个第一类视频的真实点击率作为其综合点击率，将每个第二类视频的潜力点击率作为其综合点击率，按照综合点击率的大小排序得到视频推荐序列；根据计算视频推荐序列中第n个视频的累计曝光比例；遍历统计视频推荐序列中的视频，将不大于预定的优质流量比例且值最大的累计曝光比例作为最优累计曝光比例；将视频推荐序列中具有最优累计曝光比例的视频及位于该视频前面的所有视频本发明能提高视频的点击率。
一种视频推荐方法系统

[发明专利]训练用于在线预测点击率的模型的方法、设备及推荐系统-CN202010901702.2在审
发明人：朱杰明;赖金财;何秀强 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例公开了人工智能技术领域中的一种训练用于在线预测点击率的模型的方法、设备及推荐系统，用于降低在线预测的延迟。本申请实施例方法包括：获取多个教师模型中每个教师模型对样本集中每条样本的点击率的预测值，并将多个教师模型对同一样本的点击率的预测值融合为融合预测值，然后基于样本集中每条样本对应的点击率的融合预测值确定损失函数，最后基于损失函数和样本集合对学生模型进行训练，直到学生模型满足第一收敛条件，该学生模型可以用于在线预测点击率。
训练用于在线预测点击率模型方法设备推荐系统