[发明专利]一种广告转化率预估模型及其训练方法有效
| 申请号： | 201911077019.5 | 申请日： | 2019-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN110796499B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 林宇烽;卓汉逵 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0242 | 分类号： | G06Q30/0242;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 陈伟斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种广告转化率预估模型及其训练方法，预估模型中包括编码网络、预测网络和损失函数计算模块，损失函数计算模块根据预测网络得到的部分预测结果和广告主标签数据计算出具体的损失函数值并加入差分隐私机制；预测网络根据损失函数值更新自身网络。通过训练方法对预估模型进行训练。本发明通过部分预测结果结合广告主的标签数据计算损失函数值来反馈预测网络，广告转化率预测模型可以利用广告主的标签数据，同时也保证了数据隐私，提高预估广告转化率的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 广告 转化 预估 模型 及其 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种广告转化率预估模型，包括编码网络和预测网络，所述预测网络输入编码网络得到的整体特征向量后输出预测结果，其特征在于，还包括损失函数计算模块；所述损失函数计算模块根据预测网络得到的部分预测结果和广告主标签数据计算出具体的损失函数值；所述预测网络根据所述损失函数值更新自身网络；损失函数值的具体计算公式为：/nloss＝-(y*log(p)+(1-y)*log(1-p))/n其中，p为预测结果的概率值；y为其对应的转化标签值。/n
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