[发明专利]点击率预测方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种点击率预测方法，其特征在于，包括：

采集广告曝光数据作为样本数据，将所述广告曝光数据中包含的目标特征作为所述样本数据的标签；其中，所述广告曝光数据包括与广告对应的多个特征，所述目标特征为所述多个特征中的其中一个；所述标签用于表征所述广告是否被点击；

对所述样本数据中的多个特征进行显式的特征交互，以获得显示交互特征，并对所述样本数据中的多个特征进行隐式的特征交互，以获得隐式交互特征；

基于所述样本数据的标签，结合所述显式交互特征以及隐式交互特征获取点击率预测模型；其中，所述点击率预测模型用于预测待投放广告的点击率，所述点击率用于确定是否对所述待投放广告进行投放。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述样本数据中的多个特征进行显式的特征交互，以获得显示交互特征，并对所述样本数据中的多个特征进行隐式的特征交互，以获得隐式交互特征包括：

生成所述样本数据多个特征域的嵌入向量；

对不同特征域的所述嵌入向量进行外积运算，获取显式交互特征；

对不同特征域的所述嵌入向量进行点积运算，获得隐式交互特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述嵌入向量包括第一嵌入向量以及第二嵌入向量；所述生成所述样本数据多个特征域的嵌入向量包括：

通过因子分解机生成所述样本数据多个特征域的第一嵌入向量；

通过场感知分解机获得所述样本数据多个特征域的第二嵌入向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述显式交互特征以及隐式交互特征获取点击率预测模型包括：

通过注意力机制确定所述显式交互特征的第一有效权重以及隐式交互特征的第二有效权重；

将所述显示交互特征、隐式交互特征以及所述第一有效权重和所述第二有效权重输入所述点击率预测模型的输出层，其中，所述输出层的取值范围为0到1。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集广告曝光数据作为样本数据之后，还包括：

对所述样本数据进行编码，以将所述样本数据转化为稀疏特征向量，将所述稀疏特征向量作为所述样本数据的嵌入向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集广告曝光数据作为样本数据包括：

根据所述广告曝光数据的时间戳提取样本数据，以及测试数据，其中，所述样本数据的时间戳在所述测试数据之前；

所述测试数据用于在获得点击率预测模型之后对所述点击率预测模型进行测试。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述点击率用于确定是否对所述待投放广告进行投放包括：

若所述点击率预测模型对所述待投放广告输出的点击率超过预设阈值，则对所述待投放广告进行投放，其中，所述预设阈值的取值范围为0到1。

8.一种点击率预测装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于采集广告曝光数据作为样本数据，将所述广告曝光数据中包含的目标特征作为所述样本数据的标签；其中，所述广告曝光数据包括与广告对应的多个特征，所述目标特征为所述多个特征中的其中一个；所述标签用于表征所述广告是否被点击；

特征提取模块，用于对所述样本数据中的多个特征进行显式的特征交互，以获得显示交互特征，并对所述样本数据中的多个特征进行隐式的特征交互，以获得隐式交互特征；

模型获取模块，用于基于所述样本数据的标签，结合所述显式交互特征以及隐式交互特征获取点击率预测模型；其中，所述点击率预测模型用于预测待投放广告的点击率，所述点击率用于确定是否对所述待投放广告进行投放。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的点击率预测方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的点击率预测方法。