[发明专利]基于决策树的广告点击率预估方法与应用推荐方法及装置在审
| 申请号： | 201510977748.1 | 申请日： | 2015-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN105631707A | 公开（公告）日： | 2016-06-01 |
| 发明（设计）人： | 周楠;常富洋;岳华东 | 申请（专利权）人： | 北京奇虎科技有限公司;奇智软件（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京市立方律师事务所 11330 | 代理人： | 王增鑫 |
| 地址： | 100088 北京市西城区新*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于决策树的广告点击率预估方法及装置，所述方法包括步骤：获取预定历史时间段内特定历史投放广告的相关特征信息；获取目标用户的个性化特征信息；基于所述获取的目标用户个性化特征信息及特定历史投放广告的相关特征信息组成的特征向量通过决策树模型计算，以确定用于预估所述特定历史投放广告的点击率的交叉特征向量，其中所述决策树模型的每个叶子节点表征一个交叉特征；基于所述交叉特征向量及预先训练得到的模型训练参数，进行计算以预估所述特定历史投放广告的点击率。还提供一种应用软件推荐方法及装置。本发明所述方法或装置，通过决策树模型生成具有强分类特性的交叉特征，从而更精确快速地预估广告点击率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 决策树 广告 点击率 预估 方法 应用 推荐 装置 | ||
【主权项】：
一种基于决策树的广告点击率预估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预定历史时间段内特定历史投放广告的相关特征信息；获取目标用户的个性化特征信息；基于所述获取的目标用户个性化特征信息及特定历史投放广告的相关特征信息组成的特征向量通过决策树模型计算，以确定用于预估所述特定历史投放广告的点击率的交叉特征向量，其中所述决策树模型的每个叶子节点表征一个交叉特征；基于所述交叉特征向量及预先训练得到的模型训练参数，进行计算以预估所述特定历史投放广告的点击率。
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