[发明专利]一种CTR预估处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种CTR预估处理方法，其特征在于，包括：

针对任一目标POI，根据历史查询记录获取所述目标POI在每个查询词条件下的历史CTR，并获取所述目标POI的历史CTR最高的N个查询词，构建所述目标POI的第一标签序列；

针对目标用户的每个历史订单包含的每个POI，根据历史查询记录获取所述POI在每个查询词条件下的历史CTR，获取所述目标用户对应的查询词中CTR最高的M个查询词，构建所述目标用户的第二标签序列；

根据CTR相关参数和目标用户的实时查询词，通过CTR预估模型获取所述目标用户针对所述目标POI的CTR预估值；其中，所述CTR相关参数至少包括所述第一标签序列和所述第二标签序列，所述CTR预估模型为双序列建模子网络模型和CTR预估子网络模型的组合；

所述根据CTR相关参数和目标用户的实时查询词，通过CTR预估模型获取所述目标用户针对所述目标POI的CTR预估值，包括：

通过所述双序列建模子网络模型，获取所述第一标签序列和所述第二标签序列经交叉后的特征向量；

根据所述特征向量、所述目标用户的实时查询词和其他CTR相关参数，通过CTR预估子网络模型获取所述目标用户在所述实时查询词条件下针对所述目标POI的CTR预估值；

其中，所述其他CTR相关参数为所述CTR相关参数中除所述第一标签序列和所述第二标签序列之外的其他参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据历史查询记录获取所述POI在每个查询词条件下的历史CTR，获取所述目标用户对应的查询词中CTR最高的M个查询词，构建所述目标用户的第二标签序列的步骤，包括：

针对所述目标用户的每个历史订单包含的每个POI，根据历史查询记录获取所述POI在每个查询词条件下的历史CTR；

针对任一所述历史订单包含的任一POI，基于所述POI在每个查询词下的历史CTR，获取所述历史订单下的每个查询词的权重，并保证同一历史订单下查询词的权重和值为指定数值；

将同一查询词在每个历史订单下的权重相加，得到所述查询词对应于所述目标用户的CTR；

获取所述目标用户对应的查询词中CTR最高的M个查询词，构建所述目标用户的第二标签序列。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述双序列建模子网络模型包括依次级联的嵌入层、注意力机制层、池化层；

所述通过所述双序列建模子网络模型，获取所述第一标签序列和所述第二标签序列经交叉后的特征向量的步骤，包括：

通过第一嵌入层获取所述实时查询词的第一矩阵表示，同时通过第二嵌入层分别获取所述第一标签序列的第二矩阵表示，和所述第二标签序列的第三矩阵表示；

通过所述第一矩阵表示替换用户侧的注意力机制层中K矩阵的输入，得到所述注意力机制层的输入矩阵；

获取所述注意力机制层的输出向量，并输入所述池化层，通过所述池化层得到经交叉后的所述特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述嵌入层包括Word Embeddding层、Position Embeddding层、Segment Embedding层中的任意一种，或者任意多种的组合；所述注意力机制层包括多头注意力机制；所述池化层包括平均池化层。