[发明专利]一种预测广告定向条件下覆盖的用户数量的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种预测广告定向条件下覆盖的用户数量的方法和装置。

背景技术

通常情况下，广告主在投放广告之前，需要预测在待投放场景下，符合待投放广告的定向条件的用户数量。

具体的，首先，确定待投放广告的定向条件，一个待投放广告对应的定向条件通常为多个，其中，定向条件是指投放位置、投放平台、投放地域、投放频道、目标人群的性别、关键广告词等的条件集合；然后，从用户观看广告的历史数据库中，分别获取符合上述定向条件的用户数据，一个定向条件对应一组用户数据；接下来，针对每个定向条件，根据对应的用户数据，建立并保存预测模型；最后，使用多个已保存的预测模型，计算上述多个定向条件覆盖的用户数量。

然而，发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术至少存在如下问题：

为了得到待投放广告对应的多个定向条件分别覆盖的用户数量，需要建立多个预测模型，工作量大且预测效率低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种预测广告定向条件下覆盖的用户数量的方法和装置，以实现高效预测广告对应的多个定向条件覆盖的用户数量。具体技术方案如下：

在本发明实施的一方面，提供了一种预测广告定向条件下覆盖的用户数量的方法，所述方法包括：

接收针对预设的用户历史数据库的获取指令，所述获取指令包括待投放广告的目标定向条件，所述预设的用户历史数据库具有倒排索引；

根据所述目标定向条件，通过所述倒排索引从所述预设的用户历史数据库中获取目标数据，所述目标数据包括预设的历史时间段内、符合所述目标定向条件的用户数量；

将所述目标数据输入预设的原始预测模型，训练得到目标预测模型；

使用所述目标预测模型，计算在预设未来时间段内符合所述目标定向条件的预测用户数量；

返回所述预测用户数量。

可选的，在所述接收针对预设的用户历史数据库的查询指令的步骤之前，所述方法还包括：

从预设的原始数据库中，获取符合所述待投放广告对应的多个定向条件的用户历史数据；

针对所述用户历史数据中每一天的用户历史数据，分别构建倒排索引，生成用户历史数据库。

可选的，在所述接收针对预设的用户历史数据库的查询指令的步骤之前，所述方法还包括：

将预设的用户历史数据库中的用户历史数据，乘以预设的抽样百分比，得到抽样后的用户历史数据库；

在所述返回所述预测用户数量的步骤之前，所述方法还包括：

将所述预测用户数量，乘以所述预设的抽样百分比的倒数，得到更新后的预测用户数量；

所述返回所述预测用户数量的步骤，包括：

返回所述更新后的预测用户数量。

可选的，在所述使用所述目标预测模型，计算在预设未来时间段内符合所述目标定向条件的预测用户数量的步骤之后，所述方法还包括：

根据预设的上限阈值和下限阈值，删除所述预测用户数量中超过所述上限阈值以及低于所述下限阈值的异常值。

可选的，所述原始预测模型包括原始时间序列预测模型；

所述将所述目标数据输入预设的原始预测模型，训练得到目标预测模型的步骤，包括：

将所述目标数据输入预设的原始时间序列预测模型，训练得到目标时间序列预测模型；

所述使用所述目标预测模型，计算在预设未来时间段内符合所述目标定向条件的预测用户数量的步骤，包括

使用所述目标时间序列预测模型，计算在预设未来时间段内的每一天、符合所述目标定向条件的预测用户数量；

在所述返回所述预测用户数量的步骤之前，所述方法还包括：

将所述预测用户数量的计数单位由个转换为万；

计算从接收到所述获取指令到计算出所述预测用户数量所使用的时间段的时间信息；

所述返回所述预测用户数量的步骤，包括：

返回所述时间信息以及计数单位转换后的预测用户数量。

可选的，所述将所述目标数据输入预设的原始预测模型，训练得到目标预测模型的步骤，包括：

将所述目标数据的数据格式，转换为预设的原始预测模型所需的输入数据格式；

将转换后的目标数据输入所述原始预测模型，训练得到目标预测模型。

可选的，在所述返回所述预测用户数量的步骤之后，所述方法还包括：

清除所述目标数据和所述目标预测模型。