[发明专利]一种基于特征组合与表示学习的点击转化率预测方法有效
| 申请号： | 202011207345.6 | 申请日： | 2020-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN112270570B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 曾杨;肖云鹏;李暾;刘红;桑春艳;周由胜;刘宴兵 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q10/04;G06N3/08;G06F40/289;G06F40/216;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于电商大数据推荐领域，特别涉及一种基于特征组合与表示学习的点击转化率预测方法，包括；获取书城电商平台销售数据和基础数据，包括用户数据和书籍数据；通过表示学习与特征组合的方法获取用户数据和书籍数据中的隐藏的属性特征；通过与特征组合与表示学习的联合训练建立预测模型，将获得的隐藏的属性特征作为输入，通过该模型得到点击转化率预测结果本发明针对文本等特征进行深度挖掘得到完整特征空间，通过分析图书营销活动的动态性来预测点击购买的转化率，本发明能够针对书城电商平台提升精准营销的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 组合 表示 学习 点击 转化 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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