[发明专利]点击率预测方法、装置、服务器以及存储介质

说明书

本发明公开了一种点击率预测方法、装置、服务器以及存储介质，属于网络技术领域。所述方法包括：确定待预测用户；根据所述待预测用户的历史时序行为特征和待预测的多个内容项，获取所述待预测用户的目标时序行为特征，所述目标时序行为特征包括所述多个内容项对应的时序行为特征；根据所述待预测用户的目标时序行为特征和点击率预测模型，获取所述多个内容项的点击率。本发明通过基于时序数据生成的时序行为特征以及使用时序行为特征训练得到的点击率预测模型，对内容项进行点击率预测，提高了点击率的预测准确率。

技术领域

本发明涉及网络技术领域，尤其涉及一种点击率预测方法、装置、服务器以及存储介质。

背景技术

随着互联网的发展，内容项的展示方式发生了很大改变，通过在线的方式来展示内容项日益普遍，该内容项可以为图片、新闻、广告等。以广告为例，在线广告日益成为互联网经济的一个主要组成部分。广告的点击率是指广告展示后被点击的概率，点击率的高低可以反映当前展示的广告是否符合用户的兴趣。目前的广告平台一般通过预测广告的点击率，对广告进行排序并投放，以提高平台的整体收益。

目前，预测广告点击率的方法可以包括：统计过去一段时间(如过去一周)用户对某个广告的曝光次数与点击次数，得到历史统计值，将该历史统计值作为该用户的行为特征对模型进行训练。在预测点击率时，服务器获取到的该用户的行为特征一直都是该用户的历史统计值。这样，每次预测点击率时，向模型输入的该用户的行为特征都是用一个值，导致模型输出的点击率也是一个固定不变的值。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

上述技术仅仅考虑过去一段时间的历史行为统计量，导致用户即使进行若干次行为，统计值并不会改变，该用户的行为特征仍然是同一个值，但实际上用户的每次行为都会导致统计值的实时变化，上述技术在预测点击率时并没有考虑这种实时变化所带来的影响，导致点击率的预测准确率低。

发明内容

本发明实施例提供了一种点击率预测方法、装置、服务器以及存储介质，可以解决现有技术预测准确率低的问题。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种点击率预测方法，所述方法包括：

确定待预测用户；

根据所述待预测用户的历史时序行为特征和待预测的多个内容项，获取所述待预测用户的目标时序行为特征，所述目标时序行为特征包括所述多个内容项对应的时序行为特征；

根据所述待预测用户的目标时序行为特征和点击率预测模型，获取所述多个内容项的点击率，所述点击率预测模型基于多个样本用户的时序行为特征以及各个时序行为特征对应的实际点击率训练得到；

其中，时序行为特征基于内容项的点击行为时序数据和曝光行为时序数据生成。

另一方面，提供了一种点击率预测装置，所述装置包括：

确定模块，用于确定待预测用户；

获取模块，用于根据所述待预测用户的历史时序行为特征和待预测的多个内容项，获取所述待预测用户的目标时序行为特征，所述目标时序行为特征包括所述多个内容项对应的时序行为特征；

所述获取模块，还用于根据所述待预测用户的目标时序行为特征和点击率预测模型，获取所述多个内容项的点击率，所述点击率预测模型基于多个样本用户的时序行为特征以及各个时序行为特征对应的实际点击率训练得到；

其中，时序行为特征基于内容项的点击行为时序数据和曝光行为时序数据生成。

又一方面，提供了一种服务器，所述服务器包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述点击率预测方法所执行的操作。