[发明专利]确定广告点击率的预估模型的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，本发明涉及一种确定广告点击率的预估模型的方法，及一种确定广告点击率的预估模型的装置。

背景技术

随着互联网的兴起，网络广告成为各大门户网站、搜索引擎、社交网络以及各终端通讯设备应用程序的主要赢利方式。目前互联网广告的市场正在以惊人的速度增长，互联网广告发挥的效用越来越显得重要。但是，由于广告位的个数是有限的，因此需要一种准确预估广告点击率的方案，为广告投放方和展现方提供有力可靠的参考依据和决策信息。现有技术中，通常预先设定一个时间窗口，随后依据用户在该时间窗口内是否点击广告曝光数据来预估广告的点击率，但是，广告曝光的行为与用户点击该曝光广告的行为之间有一定的时间滞后性，因此广告点击的反馈与广告曝光的反馈有一定的时间滞后性，将导致现有技术的预估方案结果与真实值之间的误差较大，不能对待预测广告的点击率进行准确的预估，从而无法进一步为提高广告投放效果提供良好的数据参考依据。

发明内容

为克服上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，特提出以下技术方案：

本发明的实施例提出了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。

优选地，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。

优选地，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。

其中，基于点击反馈信息对各个广告进行分类标注，包括但不限于以下情形：

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。

优选地，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。

其中，所述广告的历史曝光数据包括但不限于：

首次曝光时间；针对广告的首次点击时间；点击反馈信息。

其中，所述广告标注数据包括但不限于：

分类标注信息；广告相关特征信息。

本发明的另一实施例提出了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。

优选地，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。

优选地，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。

其中，基于点击反馈信息对各个广告进行分类标注，包括但不限于以下情形：