[发明专利]确定广告点击率的预估模型的方法及装置

权利要求书

1.一种确定广告点击率的预估模型的方法，包括：

从多个广告的历史曝光数据中提取各个广告的首次曝光时间与针对该广告的首次点击时间之间的滞后时间差，并基于所述多个广告的滞后时间差来确定时间窗口；

基于所述时间窗口，通过所述多个广告的历史曝光数据对各个广告进行分类标注；

利用半监督的支持向量机模型与逻辑回归模型对分类标注后的所述多个广告的广告标注数据进行训练，以确定用于预估广告点击率的预估模型。

2.根据权利要求1所述的确定广告点击率的预估模型的方法，其中，基于所述多个广告的滞后时间差来确定时间窗口，具体包括：

通过计算所述多个广告的滞后时间差的平均值来预估所述滞后时间差的期望值；

依据所述期望值来确定时间窗口。

3.根据权利要求1或2所述的确定广告点击率的预估模型的方法，基于所述时间窗口，通过所述多个广告的历史曝光数据对各个广告进行分类标注，具体包括：

提取所述多个广告的历史曝光数据中包括的基于所述时间窗口的点击反馈信息；

基于所述点击反馈信息对各个广告进行分类标注。

4.根据权利要求3所述的确定广告点击率的预估模型的方法，其中，基于点击反馈信息对各个广告进行分类标注，至少包括以下情形：

将在所述时间窗口内有点击的点击反馈信息对应的广告分类标注为正类数据；

将在所述时间窗口内无点击的点击反馈信息对应的广告分类标注为负类数据；

将在所述时间窗口内无点击反馈信息的广告分类标注为无标签数据。

5.根据权利要求1所述的确定广告点击率的预估模型的方法，其中，利用半监督的支持向量机模型与逻辑回归模型对分类标注后的所述多个广告的广告标注数据进行训练，以确定用于预估广告点击率的预估模型，包括：

利用分类标注后的所述多个广告的广告标注数据来训练半监督的支持向量机模型，以确定相应的决策函数；

基于所述决策函数，通过训练逻辑回归模型确定用于预估广告点击率的预估模型。

6.根据权利要求1所述的确定广告点击率的预估模型的方法，其中，所述广告的历史曝光数据至少包括：

首次曝光时间；针对广告的首次点击时间；点击反馈信息。

7.根据权利要求1所述的确定广告点击率的预估模型的方法，其中，所述广告标注数据至少包括：

分类标注信息；广告相关特征信息。

8.一种确定广告点击率的预估模型的装置，包括：

确定模块，用于从多个广告的历史曝光数据中提取各个广告的首次曝光时间与针对该广告的首次点击时间之间的滞后时间差，并基于所述多个广告的滞后时间差来确定时间窗口；

分类标注模块，用于基于所述时间窗口，通过所述多个广告的历史曝光数据对各个广告进行分类标注；

训练模块，用于利用半监督的支持向量机模型与逻辑回归模型对分类标注后的所述多个广告的广告标注数据进行训练，以确定用于预估广告点击率的预估模型。

9.根据权利要求8所述的确定广告点击率的预估模型的装置，其中，所述确定模块具体包括：

预估单元，用于通过计算所述多个广告的滞后时间差的平均值来预估所述滞后时间差的期望值；

确定单元，用于依据所述期望值来确定时间窗口。

10.根据权利要求8或9所述的确定广告点击率的预估模型的装置，所述分类标注模块具体包括：

提取单元，用于提取所述多个广告的历史曝光数据中包括的基于所述时间窗口的点击反馈信息；

分类标注单元，用于基于所述点击反馈信息对各个广告进行分类标注。

11.根据权利要求10所述的确定广告点击率的预估模型的装置，其中，基于点击反馈信息对各个广告进行分类标注，至少包括以下情形：

将在所述时间窗口内有点击的点击反馈信息对应的广告分类标注为正类数据；

将在所述时间窗口内无点击的点击反馈信息对应的广告分类标注为负类数据；

将在所述时间窗口内无点击反馈信息的广告分类标注为无标签数据。