[发明专利]广告召回的方法及系统

权利要求书

1.一种广告召回的方法，其特征在于，包括：

对视频进行信息提取，得到包含视频提取信息的第一元组，其中，所述视频为广告曝光场景的上下文视频，所述视频提取信息中至少包括：对所述视频的标题进行分词得到的视频标题分词信息；

对广告进行信息初步提取，得到包含广告初步提取信息的第二元组，其中，所述广告初步提取信息中至少包括：对所述广告的标题进行分词得到的广告标题分词信息；

对所述广告初步提取信息进行信息深度提取，得到广告特征信息，并将所述广告特征信息放入所述第二元组，得到第三元组；

对所述第一元组和所述第三元组中相对应的元素进行离线匹配，得到离线匹配结果，所述离线匹配结果用于表征所述视频和所述广告的相关性得分；

根据预设相关性优先级的顺序以及所述离线匹配结果，选取与所述视频相关性得分高的预设数量的广告作为所述视频的广告匹配结果，并将所述广告匹配结果中的广告作为目标广告进行召回。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述广告特征信息包括：特征人物代言信息以及广告类别信息时，所述对所述广告初步提取信息进行信息深度提取，得到广告特征信息，并将所述广告特征信息放入所述第二元组，得到第三元组，具体包括：

对所述广告初步提取信息进行信息深度提取，得到特征人物代言信息以及广告类别信息，并将所述特征人物代言信息和所述广告类别信息放入所述第二元组，得到第三元组，其中，当从所述广告初步提取信息中未提取到所述特征人物代言信息时，所述特征人物代言信息为空，当从所述广告初步提取信息中未提取到广告类别信息时，所述广告类别信息为空。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频提取信息还包括：对所述视频的描述进行分词得到的视频描述分词信息、视频标签信息、以及包含所述视频的导演和演员信息的视频人物信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述第二元组包含的所述广告初步提取信息还包括：广告标签信息、广告人物信息以及对所述广告的描述进行分词得到的广告描述分词信息时，相应的，所述第三元组还包括：

所述广告标签信息、所述广告人物信息和所述广告描述分词信息，其中，所述特征人物代言信息从属于所述广告人物信息，所述广告类别信息从属于所述广告标签信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一元组和所述第三元组中相对应的元素进行离线匹配，得到离线匹配结果，具体包括：

对所述第一元组中的所述视频标题分词信息和所述第三元组中的所述广告标题分词信息进行离线匹配，得到标题匹配结果；

对所述第一元组中的所述视频描述分词信息和所述第三元组中的所述广告描述分词信息进行离线匹配，得到描述匹配结果，

对所述第一元组中的所述视频人物信息和所述第三元组中的所述广告人物信息进行离线匹配，得到人物匹配结果；

对所述第一元组中的所述视频标签信息和所述第三元组中的所述广告标签信息进行离线匹配，得到标签匹配结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述匹配结果包括：所述标题匹配结果、所述描述匹配结果、所述人物匹配结果和所述标签匹配结果时，所述预设相关性优先级从高到低依次为：所述标题匹配结果＞所述描述匹配结果＞所述人物匹配结果＞所述标签匹配结果。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述广告初步提取信息进行信息深度提取，得到特征人物代言信息以及广告类别信息，具体包括：

从所述广告初步提取信息中识别特征人物人名，根据识别出的特征人物人名，从所述广告初步提取信息中获取与识别出的特征人物人名相对应的特征人物代言信息；

根据所述广告初步提取信息和预先建立的离线训练模型，计算得到所述广告的广告类别信息；其中，所述离线训练模型以App广告类别作为标签，以所述App广告的描述信息作为训练文本，对所述训练文本分词并采用SVM算法进行训练。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述目标广告导入数据库，以供线上点击率预估服务使用。