[发明专利]用于预测在线用户交互的机器学习方法和系统有效
| 申请号： | 201880056986.0 | 申请日： | 2018-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN111095330B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | R·爱邱纳·阿戈斯特;A·R·芒提尼·道里维拉;D·雷诺帝 | 申请（专利权）人： | 艾玛迪斯简易股份公司 |
| 主分类号： | G06Q30/0251 | 分类号： | G06Q30/0251;G06Q30/0242;G06Q30/02;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 邹丹 |
| 地址： | 法国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种计算机实现的方法，包括访问数据存储库以检索与内容投放事件相关的记录以及与用户交互事件相关的记录。从原始特征值计算丰富训练特征向量集合，并将其与交互事件标签一起使用以训练机器学习模型。处理器被配置为执行机器学习模型，并且接收与在线内容投放位相关的信息和与用户相关的信息。处理器基于所选择的用于在在线内容投放位内投放的内容项、与用户相关的信息以及与在线内容投放位相关的信息，计算丰富估计特征向量。处理器基于丰富估计特征向量执行机器学习模型，以确定用户与所选择的内容项交互的可能性的估计。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 预测 在线 用户 交互 机器 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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