[发明专利]一种建立广告自动关停模型的方法及广告自动关停模型

说明书

本申请涉及一种建立广告自动关停模型的方法及广告自动关停模型，方法包括：对源数据进行采样，获取多条广告的广告效果时间序列；将广告效果时间序列离散化，并将离散化后的数据与广告配置数据作为特征数据，将每组特征数据与对应的人工关停操作数据构成一条样本数据，得到训练数据集；使用训练数据集训练预设的二分类模型，以建立广告自动关停模型。广告自动关停模型采用如上所述的建立广告自动关停模型的方法建立得到。本申请利用人工投放广告的操作数据和投放效果数据训练广告自动关停模型，可以最大程度模仿人工对广告的操作，实现自动关停，保证广告关停的准确率和有效性，提高广告运营的效率。

技术领域

本申请涉及模型训练技术领域，具体涉及一种建立广告自动关停模型的方法及广告自动关停模型。

背景技术

有效的广告运营可以创造巨大价值，在广告投放操作中，广告的开启、关闭、提降价等操作都会影响最终的投放效果，其中尤其关停广告的时机最为重要。虽然目前广告投放的大部分环节已经高度数字化、自动化，但是广告关停依然以人力操作为主，减少这一环的人工消耗，可以打通整个数字化运营的全链路。

前面的叙述在于提供一般的背景信息，并不一定构成现有技术。

发明内容

针对上述技术问题，本申请提供一种建立广告自动关停模型的方法及广告自动关停模型，利用人工投放广告的操作数据和投放效果数据训练广告自动关停模型，可以最大程度模仿人工对广告的操作，实现自动关停，保证广告关停的准确率和有效性，提高广告运营的效率。

为解决上述技术问题，本申请提供一种建立广告自动关停模型的方法，包括：

S1：对源数据进行采样，获取多条广告的广告效果时间序列；

S2：将所述广告效果时间序列离散化，并将离散化后的数据与广告配置数据作为特征数据，将每组所述特征数据与对应的人工关停操作数据构成一条样本数据，得到训练数据集；

S3：使用所述训练数据集训练预设的二分类模型，以建立广告自动关停模型。

可选地，所述S1步骤，包括：

S11：采用第一预设规则对源数据进行采样，得到多条广告的用于形成负样本的广告效果时间序列；以及，采用第二预设规则对源数据进行采样，得到多条广告的用于形成正样本的广告效果时间序列；

S12：将用于形成正样本与负样本的广告效果时间序列之间的比例调整到预设比例。

可选地，所述第一预设规则，包括：

基于源数据，对转化次数大于或等于预设次数的所有广告进行等时间间隔采样；

基于源数据，对转化次数大于或等于预设次数的所有广告进行等比例采样，使每个广告的采样数量一致；

基于源数据，对转化次数大于或等于预设次数的所有广告在关停前的预设时长停止采样，或者，对转化次数大于或等于预设次数的所有广告在转化次数达到所述预设次数前的预设时长停止采样；

基于源数据，对在转化次数未达到预设次数前关停的广告进行关停时刻前的采样；

和/或，所述第二预设规则，包括：

基于源数据，对在转化次数未达到预设次数前关停的广告进行关停时刻的采样及关停时刻前的等间隔采样。

可选地，所述将所述广告效果时间序列离散化，包括：

将所述广告效果时间序列转化为时域统计量以进行离散化，时域统计量包括基本统计量、稳定性统计量、重复性统计量、分布统计量、复杂度统计量、基于模型的参数中的至少一种。

可选地，所述S2步骤，还包括以下至少一种：