[发明专利]广告推荐的方法及系统

权利要求书

1.一种广告推荐的方法，其特征在于，包括：

拉取预设时间段内所有广告的曝光点击日志，所述曝光点击日志至少包括：广告ID和广告曝光上下文的视频ID；

将所述广告ID映射到对应的广告分类，将所述视频ID映射到对应的视频标签；

分别计算所述视频标签的因子向量和所述广告分类的因子向量；

计算所述视频标签的因子向量与所述广告分类的因子向量的内积，并将所述内积作为所述视频标签对应的所述视频ID与所述广告分类对应的所述广告ID的相关性得分；

利用所述相关性得分，确定每一个视频ID下所有广告ID的广告集合；

将所述广告集合中的各个广告ID作为候选推荐广告，根据预设筛选条件，从所述候选推荐广告中筛选得到目标推荐广告。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述视频标签的因子向量和所述广告分类的因子向量，具体包括：

构建包含所述视频标签和所述广告分类的矩阵；

利用矩阵分解法分别计算所述视频标签的因子向量和所述广告分类的因子向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述广告集合中的各个广告ID作为候选推荐广告，根据预设筛选条件，从所述候选推荐广告中筛选得到目标推荐广告，具体包括：

将所述广告集合中的各个广告ID作为候选推荐广告，对所述候选推荐广告按照相关性得分从高到低的顺序进行排序；

将相关性得分高的预设数量的候选推荐广告作为所述预设筛选条件，从所述候选推荐广告中筛选出相关性得分高的所述预设数量的候选推广告作为所述目标推荐广告。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述广告集合中的各个广告ID作为候选推荐广告，根据预设筛选条件，从所述候选推荐广告中筛选得到目标推荐广告，具体包括：

将所述广告集合中的各个广告ID作为候选推荐广告，以预设相关性得分作为所述预设筛选条件，从所述候选推荐广告中筛选出不低于所述预设相关性得分的候选推荐广告作为所述目标推荐广告。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述视频标签的因子向量与所述广告分类的因子向量的内积，并将所述内积作为所述视频标签对应的所述视频ID与所述广告分类对应的所述广告ID的相关性得分，具体包括：

计算所述视频标签的因子向量与所述广告分类的因子向量的内积；

将所述视频标签逆映射到所述视频ID，将所述广告分类逆映射到所述广告ID；

将所述内积作为所述视频ID与所述广告ID的相关性得分。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述目标推荐广告导入数据库，以供在互联网投放广告时使用。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述矩阵分解法包括：交替最小二乘法ALS。

8.一种广告推荐的系统，其特征在于，包括：

拉取单元，用于拉取预设时间段内所有广告的曝光点击日志，所述曝光点击日志至少包括：广告ID和广告曝光上下文的视频ID；

映射单元，用于将所述广告ID映射到对应的广告分类，将所述视频ID映射到对应的视频标签；

构建单元，用于构建行为所述视频标签，列为所述广告分类的矩阵；

第一计算单元，用于分别计算所述视频标签的因子向量和所述广告分类的因子向量；

第二计算单元，用于计算所述视频标签的因子向量与所述广告分类的因子向量的内积，并将所述内积作为所述视频标签对应的所述视频ID与所述广告分类对应的所述广告ID的相关性得分；

确定单元，用于利用所述相关性得分，确定每一个视频ID下所有广告ID的广告集合；

筛选单元，用于将所述广告集合中的各个广告ID作为候选推荐广告，根据预设筛选条件，从所述候选推荐广告中筛选得到目标推荐广告。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第一计算单元包括：

构建子单元，用于构建包含所述视频标签和所述广告分类的矩阵；

因子向量计算子单元，用于利用矩阵分解法分别计算所述视频标签的因子向量和所述广告分类的因子向量。