[发明专利]一种广告点击率预测方法、装置、服务器及存储介质在审
| 申请号： | 201910522208.2 | 申请日： | 2019-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN110245987A | 公开（公告）日： | 2019-09-17 |
| 发明（设计）人： | 杨馨怡 | 申请（专利权）人： | 重庆金窝窝网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王欢 |
| 地址： | 400014 重庆市*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种广告点击率预测方法、装置、服务器及存储介质，获取用户的基础特征和广告的基础特征，基于预训练的梯度提升树模型对各个基础特征进行特征组合，得到组合特征，将组合特征输入至预训练的广告点击率预测模型，得到用户对广告的点击率的预测结果。其中，广告点击率预测模型是以利用递归神经网络得到用户样本对广告样本的点击率的预测结果趋近于用户样本对广告样本的点击率的标定结果为目标，训练递归神经网络得到的。本发明提供的技术方案，不仅能够有效挖掘深层的基础特征，还能够得到更加准确的广告的点击率的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 广告点击率 基础特征 点击率 样本 预测结果 广告 递归神经网络 存储介质 预测模型 组合特征 服务器 标定结果 特征组合 有效挖掘 树模型 预测 | ||
【主权项】：
1.一种广告点击率预测方法，其特征在于，包括：获取用户的基础特征和广告的基础特征；基于预训练的梯度提升树模型对各个所述基础特征进行特征组合，得到组合特征；将所述组合特征输入至预训练的广告点击率预测模型，得到所述用户对所述广告的点击率的预测结果；其中，所述广告点击率预测模型是以利用递归神经网络得到用户样本对广告样本的点击率的预测结果趋近于所述用户样本对所述广告样本的点击率的标定结果为目标，训练所述递归神经网络得到的。
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