[发明专利]广告分类方法、装置及服务器有效

专利信息
申请号: 201310516732.1 申请日: 2013-10-28
公开(公告)号: CN104572775B 公开(公告)日: 2019-02-15
发明(设计)人: 宋亚娟;肖磊;柳金晶;胡少锋 申请(专利权)人: 深圳市腾讯计算机系统有限公司
主分类号: G06F16/35 分类号: G06F16/35
代理公司: 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 代理人: 关文魁
地址: 518000 广东省深圳市南*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公开了一种广告分类方法、装置及服务器,属于信息技术领域。所述方法包括:根据待分类的广告的文本信息,得到该文本信息的多个特征词;根据每个特征词在该文本信息中的统计信息以及该每个特征词在已知商品标题中的统计信息,获取该每个特征词的词频‑逆文档频率TFIDF值作为该每个特征词的权值;根据该每个特征词的权值、该广告的分类信息以及预设分类模型,获取该广告的类目。本发明通过将每个预设类目对应的商品标题作为已知商品标题和语料库,避免了采用人工标注的方式来选取广告中的数据,从而减少了对广告分类所消耗的时间,同时将广告的分类信息对应的特征也加入到预设分类模型中计算,从而提高了广告分类的精度。
搜索关键词: 特征词 广告分类 文本信息 广告 预设 统计信息 分类模型 分类信息 类目 服务器 信息技术领域 词频 逆文档频率 人工标注 语料库 消耗 分类
【主权项】:
1.一种广告分类方法,其特征在于,所述方法包括:获取多条广告对应的预设类目;根据商品类目对应的商品标题,以及所述预设类目与所述商品类目之间的一对多的对应关系,获取与所述预设类目中每个预设类目对应的商品标题,所述商品类目为电子商务中的商品类目;根据所述每个预设类目对应的商品标题,建立预设分类模型;根据待分类的广告的文本信息,得到所述文本信息的多个特征词;根据每个特征词在所述文本信息中的统计信息以及所述每个特征词在已知商品标题中的统计信息,获取所述每个特征词的词频‑逆文档频率TFIDF值作为所述每个特征词的权值;将所述每个特征词的权值和所述广告的分类信息特征词的权值输入到所述预设分类模型中进行计算,根据所述预设分类模型的计算结果,得到所述广告的类目;所述根据商品类目对应的商品标题,以及每个预设类目与所述商品类目之间的一对多的对应关系,获取与所述每个预设类目对应的商品标题之后,所述方法还包括:根据每个原类目对应的广告数目在广告总数中所占的比例,以及所述原类目与所述预设类目之间的对应关系,对与所述原类目对应的至少一个所述预设类目对应商品标题进行调整,使得所述原类目对应的至少一个所述预设类目对应商品标题占总标题数目的比例数目接近或等于所述原类目对应的广告数目在广告总数中所占的比例,从而使得所述商品标题数目在所述预设类目中分布均衡,所述原类目是由广告主确定的类目;从调整后每个预设类目对应的商品标题中选出预设比例的商品标题,根据所述预设比例的商品标题,执行所述建立预设分类模型的步骤;所述方法还包括:当所述文本信息的多个特征词中包含至少一个已知的品牌特征词时,根据所述至少一个已知的品牌特征词中的每一个品牌特征词在所述文本信息中出现的次数、已知商品标题总数和所述每一个品牌特征词在所述已知商品标题中出现的次数,通过如下公式,获取所述每一个品牌特征词的TFIDF值作为所述每一个品牌特征词的权值:其中,所述TFIDF(t,d)表示所述品牌特征词t在所述商品标题d中的权重,所述TF(t,d)表示所述品牌特征词t在在所述文本信息中出现的次数,所述N为所述已知商品标题总数,所述ni为所述每一个品牌特征词在所述已知商品标题中出现的次数;根据已知的品牌特征词与商品类目之间的对应关系、所述预设类目与商品类目之间的一对多的对应关系,得到所述每一个品牌特征词对应的预设类目;将属于同一预设类目的品牌特征词的权值相加,得到所述每一个品牌特征词对应的预设类目的权值;根据所述每一个品牌特征词对应的预设类目的权值的大小,将所述权值最大的预设类目作为所述广告的类目;当根据所述预设分类模型的计算结果得到所述广告的类目,并且,根据所述每一个品牌特征词对应的预设类目的权值得到所述广告的类目时,将根据所述每一个品牌特征词对应的预设类目的权值得到所述广告的类目,作为所述广告最终所属的类目。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市腾讯计算机系统有限公司,未经深圳市腾讯计算机系统有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201310516732.1/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top