[发明专利]关键词的指标数据分析方法及装置

权利要求书

1.一种关键词的指标数据分析方法，其特征在于，包括：

获得多个关键词以及各关键词相应的衡量自身效果的指标数据集合，其中，每一指标数据集合包括目标指标数据的值以及多个参考指标数据的值；

依据各关键词相应的目标指标数据的值与N个预设阈值的大小关系，将各关键词划分为N+1个关键词集合，每一集合包括一个或多个关键词，所述N个预设阈值不相同，N为大于等于1的正整数；

为各关键词集合分别分配一目标指标数据标识；

依据各关键词相应的各参考指标数据的值以及目标指标数据标识，确定出各参考指标数据相对于目标指标数据的权重。

2.根据权利要求1所述关键词的指标数据分析方法，其特征在于，所述依据各关键词相应的各参考指标数据的值以及目标指标数据标识，确定出各参考指标数据相对于目标指标数据的权重包括：

依据各关键词相应的各参考指标数据的值、各关键词相应的目标指标数据标识以及预设算法，获得权重分析模型，所述预设算法为随机森林算法或逻辑回归算法或迭代的决策树算法；

依据所述权重分析模型，获得各参考指标数据相对于目标指标数据的权重。

3.根据权利要求2所述关键词的指标数据分析方法，其特征在于，所述依据各关键词相应的参考指标数据的值、各关键词相应的目标指标数据标识以及预设算法，获得权重分析模型包括：

依据各关键词相应的各参考指标数据的值以及各关键词相应的目标指标数据的值，获得多个关键词决策树，各关键词决策树的叶节点包括一个或多个各关键词集合相应的目标指标数据标识；

将由各关键词决策树组成的随机森林确定为所述权重分析模型。

4.根据权利要求3所述关键词的指标数据分析方法，其特征在于，所述依据所述权重分析模型，获得各参考指标数据相对于目标指标数据的权重包括：

确定所述随机森林中各关键词决策树相应的袋外数据；

获取各关键词决策树相应的袋外数据的第一袋外数据误差；

对各关键词决策树相应的袋外数据中各关键词相应的一待分析的参考指标数据的值加入预设噪声，获得各关键词决策树相应的噪声袋外数据，计算各关键词决策树相应的噪声袋外数据的第二袋外数据误差；

依据各关键词决策树相应的所述第二袋外数据误差与所述第一袋外数据误差的差值，以及所述各关键词决策树的个数，计算出所述待分析的参考指标数据的权重。

5.根据权利要求1至4任一所述关键词的指标数据分析方法，其特征在于，

每一指标数据集包括的目标指标数据的值为转换量的值；每一指标数据集包括的多个参考指标数据的值包括展现量的值、点击量的值、平均点击价格的值、点击率的值中的一个或多个。

6.根据权利要求2所述关键词的指标数据分析方法，其特征在于，还包括：

依据所述权重分析模型以及待确定目标指标数据标识的目标关键词的各参考指标数据的值，获得所述目标关键词的目标指标数据标识。

7.一种关键词的指标数据分析装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获得多个关键词以及各关键词相应的衡量自身效果的指标数据集合，其中，每一指标数据集合包括目标指标数据的值以及多个参考指标数据的值；

划分模块，用于依据各关键词相应的目标指标数据的值与N个预设阈值的大小关系，将各关键词划分为N+1个关键词集合，每一集合包括一个或多个关键词，所述N个预设阈值不相同，N为大于等于1的正整数；

配置模块，用于为各关键词集合分别分配一目标指标数据标识；

确定模块，用于依据各关键词相应的各参考指标数据的值以及目标指标数据标识，确定出各参考指标数据相对于目标指标数据的权重。