[发明专利]基于机器学习与成本模型的关键词推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201711085807.X | 申请日： | 2017-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN107943855A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 庄亚俊;刘凯洋;李斌;范新灿;阳文 | 申请（专利权）人： | 深圳职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q10/04;G06N99/00;G06Q30/08 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙)44248 | 代理人： | 赵雪佳 |
| 地址： | 518000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习与成本模型的关键词推荐方法及系统，属于网络推广领域。本发明关键词推荐方法为根据价格数据库输入关键词价格数据；通过机器学习建立价格波动模型；根据关键词实时价格数据和价格波动模型预测价格波动；根据预测价格，预测成本是否超支，增加关键词，直至预测成本超支，更新推荐的关键词集合。本发明的有益效果为利用准确的价格预测与优化的关键词效益/成本模型，给用户推荐一个关键词集合，即提升了产品曝光率，又降低了用户的推广成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 成本 模型 关键词 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
基于机器学习与成本模型的关键词推荐方法，其特征在于包括如下步骤：S1：根据价格数据库输入关键词价格数据；S2：通过机器学习建立价格波动模型；S3：根据关键词实时价格数据和价格波动模型预测价格波动；S4：根据预测价格，预测成本是否超支，如果否，返回执行步骤S3，如果是，更新推荐的关键词集合。
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