[发明专利]资源投放方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开关于一种资源投放方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：将多个候选素材输入第一机器学习模型进行处理，得到第一预测结果，第一预测结果用于描述第一机器学习模型预测的多个候选素材的投放效果；根据第一预测结果，从多个候选素材中选取多个目标素材；对多个目标素材进行组合，得到多个候选资源；将多个候选资源输入第二机器学习模型进行处理，得到第二预测结果，第二预测结果用于描述第二机器学习模型预测的多个候选资源的投放效果；根据第二预测结果，从多个候选资源中选取目标资源；投放目标资源。本公开提供的方案能够自动化智能化的生成资源，从而提高资源的投放效率和投放效果。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种资源投放方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

时下，很多广告主会在一些平台上投放例如广告的资源，用户能够在平台上浏览资源。

相关技术中，会采用人工投放的方式投放资源。具体地，首先由运维人员手工制作资源的创意。之后，运维人员将一个或者多个创意组织到一个资源并设置配置参数。之后，运维人员将一个或者多个资源组织到一个资源计划，通过平台工具投放资源计划。

上述方法依赖于大量人工操作，导致投放效率低下。

发明内容

本公开提供一种资源投放方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中投放效率低下的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种资源投放方法，所述方法包括：

将多个候选素材输入第一机器学习模型进行处理，得到第一预测结果，所述第一预测结果用于描述所述第一机器学习模型预测的所述多个候选素材的投放效果；

根据所述第一预测结果，从所述多个候选素材中选取多个目标素材；

对所述多个目标素材进行组合，得到多个候选资源；

将所述多个候选资源输入第二机器学习模型进行处理，得到第二预测结果，所述第二预测结果用于描述所述第二机器学习模型预测的所述多个候选资源的投放效果；

根据所述第二预测结果，从所述多个候选资源中选取目标资源；

投放所述目标资源。

在一些实施例中，所述将多个候选素材输入第一机器学习模型进行处理，得到第一预测结果，包括：

对第一候选素材的本身特征以及所述第一候选素材的表现特征进行组合，得到特征组合，所述第一候选素材是所述多个候选素材中的一个候选素材，所述本身特征用于描述所述第一候选素材本身具有的特征，所述表现特征用于描述所述第一候选素材在历史时间段的投放效果；

通过所述第一机器学习模型对所述特征组合进行处理，得到所述第一候选素材的第一预测结果。

在一些实施例中，所述第一候选素材包括视频，所述第一候选素材的本身特征包括视频关键帧的嵌入向量，视频时长，视频风格或者视频类别中的至少一项；或者，

所述第一候选素材包括视频的封面图像，所述第一候选素材的本身特征包括图像的嵌入向量、图像标签、图像色调中的至少一项；或者，

所述第一候选素材包括文本，所述第一候选素材的本身特征为词嵌入向量或独热编码。

在一些实施例中，所述第一候选素材的表现特征包括以下一项或多项：

点击率；

完播率，所述完播率为播放完成率；

曝光数，所述曝光数是指被显示的次数；