[发明专利]机器学习方法、装置及系统

权利要求书

1.一种机器学习方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标广告信息对应的目标广告投放参数和实际效果数据，所述目标广告投放参数和所述实际效果数据是终端在展示所述目标广告信息后上报的，所述目标广告信息是在线预测系统根据预测效果数据从至少一个候选广告信息中选择出的广告信息；

读取所述目标广告投放参数中的用户标识和订单标识；

从流式存储系统读取与所述用户标识对应的目标对象画像信息，所述流式存储系统用于存储所述在线预测系统在最近时间段内所使用的投放参数，所述流式存储系统是具有存储时效的存储系统；

从所述流式存储系统读取与所述订单标识对应的第二广告订单信息；

将所述目标对象画像信息和所述第二广告订单信息确定为初始广告投放参数，所述初始广告投放参数是所述在线预测系统通过预测模型计算所述目标广告信息的所述预测效果数据时所使用的投放参数；

当所述目标广告投放参数和所述初始广告投放参数一致时，将所述目标广告投放参数和所述实际效果数据发送至机器学习系统，所述机器学习系统是根据所述目标广告投放参数和所述实际效果数据对所述预测模型进行更新的系统；

当所述目标广告投放参数与所述初始广告投放参数不一致时，不将所述目标广告投放参数和所述实际效果数据发送至所述机器学习系统。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标广告信息对应的目标广告投放参数和实际效果数据，包括：

接收所述终端发送的用户标识、订单标识、第一目标对象画像信息以及实际效果数据；

根据所述用户标识在目标对象画像库中查询第二目标对象画像信息；

根据所述订单标识在订单存储系统中查询第一广告订单信息；

将所述第一目标对象画像信息、所述第二目标对象画像信息和所述第一广告订单信息确定为所述目标广告投放参数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标广告投放参数和所述初始广告投放参数均包括n个数据项，所述方法还包括：

获取所述目标广告投放参数中的第i个第一数据项，i≥1且i≤n；

获取所述初始广告投放参数中的第i个第二数据项；

检测所述第i个第一数据项与所述第i个第二数据项是否一致；

若所述第i个第一数据项与所述第i个第二数据项一致且i小于n，则令i＝i+1，再次执行所述获取所述目标广告投放参数中的第i个第一数据项的步骤；

若所述第i个第一数据项与所述第i个第二数据项一致且i等于n，则确定所述目标广告投放参数和所述初始广告投放参数一致。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测所述第i个第一数据项与所述第i个第二数据项是否一致之后，还包括：

若所述第i个第一数据项和第i个第二数据项不一致，则根据所述第i个第一数据项与所述第i个第二数据项生成告警日志；

显示所述告警日志。