[发明专利]转化率确定方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种转化率确定方法，其特征在于，包括：

基于多任务模型中特征表示网络层，根据待预测用户数据和待预测媒介信息生成用户媒介特征表示；

基于多任务模型中的通用模型，根据所述用户媒介特征表示确定待预测用户对待预测媒介信息的转化率；其中，所述多任务模型包括所述通用模型以及至少两个区间模型，不同所述区间模型关联有不同转化率区间，且所述通用模型与所述至少两个区间模型共享所述特征表示网络层。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过如下方式训练所述多任务模型：

基于多任务模型中特征表示网络层，根据样本用户数据和样本媒介信息生成样本用户媒介特征表示；

根据样本用户对样本媒介信息的转化率值，从所述至少两个区间模型中选择目标区间模型；

将所述样本用户媒介特征表示作为所述通用模型和所述目标区间模型的输入，以对所述通用模型和所述特征表示网络层进行训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述样本用户媒介特征表示包括第一样本用户媒介特征表示和第二样本用户媒介特征表示；

将所述样本用户媒介特征表示作为模型的输入以进行训练，包括：

将所述第一样本用户媒介特征表示作为该模型中第一子模型的输入，得到第一子模型的预测结果和隐藏层参数；

将所述第二样本用户媒介特征表示以及所述第一子模型的预测结果和隐藏层参数作为该模型中第二子模型的输入，同步对所述第一子模型和所述第二子模型进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一样本用户媒介特征表示与所述第二样本用户媒介特征表示的属性不同。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一样本用户媒介特征表示包括如下至少一项：搜索词特征表示、用户特征表示和样本媒介信息的内容特征表示；所述第二样本用户媒介特征表示包括样本媒介信息的样式特征表示和/或位置特征表示。

6.一种转化率确定装置，其特征在于，包括：

特征表示生成模块，用于基于多任务模型中特征表示网络层，根据待预测用户数据和待预测媒介信息生成用户媒介特征表示；

预测模块，用于基于多任务模型中的通用模型，根据所述用户媒介特征表示确定待预测用户对待预测媒介信息的转化率；其中，所述多任务模型包括所述通用模型以及至少两个区间模型，不同所述区间模型关联有不同转化率区间，且所述通用模型与所述至少两个区间模型共享所述特征表示网络层。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置包括多任务模型训练模块，所述多任务模型训练模块包括：

特征表示生成单元，用于基于多任务模型中特征表示网络层，根据样本用户数据和样本媒介信息生成样本用户媒介特征表示；

筛选单元，用于根据样本用户对样本媒介信息的转化率值，从所述至少两个区间模型中选择目标区间模型；

训练单元，用于将所述样本用户媒介特征表示作为所述通用模型和所述目标区间模型的输入，以对所述通用模型和所述特征表示网络层进行训练。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述样本用户媒介特征表示包括第一样本用户媒介特征表示和第二样本用户媒介特征表示；

所述训练单元包括：

第一训练子单元，用于将所述第一样本用户媒介特征表示作为该模型中第一子模型的输入，得到第一子模型的预测结果和隐藏层参数；

第二训练子单元，用于将所述第二样本用户媒介特征表示以及所述第一子模型的预测结果和隐藏层参数作为该模型中第二子模型的输入，同步对所述第一子模型和所述第二子模型进行训练。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一样本用户媒介特征表示与所述第二样本用户媒介特征表示的属性不同。