目标用户定向方法及装置制造方法及图纸

技术编号:16557531 阅读:67 留言:0更新日期:2017-11-14 17:00
本发明专利技术实施例提供了一种目标用户定向方法及装置,包括:利用相似模型,确定备选用户与种子用户之间的相似度;利用转化预测模型,预测所述备选用户对待投放信息执行预定转化操作的概率;根据所述相似度和所述概率,从所述被选用户中选择出所述待投放信息的目标用户。

Target user orientation method and device

Including the embodiment of the invention provides a device and method, the target user oriented: by using the similar model, determine the similarity between users and users of alternative seed; transformation using prediction model to predict the probability of the user to perform a predetermined alternative conversion operation on the information; according to the similarity and the probability from the the user selected the target user information delivery.

【技术实现步骤摘要】
目标用户定向方法及装置
本专利技术涉及信息
,尤其涉及一种目标用户定向方法及装置。
技术介绍
广告等待投放信息在投放时,为了实现精准投放,可能需要进行用户定向,找出会观看该投放信息或基于该投放信息执行某一操作的用户;一方面能够实现精准投放,另一方面能够减少对该投放信息不感兴趣的用户的信息骚扰。在现有技术中进行用户定向时,通常采用的方式是:根据种子用户的属性特征得到一个分类模型。在进行用户定向,利用该分类模型计算备选用户与种子用户之间的相似性,选择出与种子用户相似性高的用户,作为所述待投放信息的投放对象,进而实现了用户定向。但是,具体实践时发现,利用这种目标用户定向方法确定的投放对象,依然不能有效的实现用户转换,定向的精确度依然没有达到预期的效果。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例期望提供的目标用户定向方法及装置,能够提升待投放信息的目标用户的精确度。为达到上述目的,本专利技术的技术方案是这样实现的:本专利技术实施例第一方面提供一种目标用户定向方法,包括:利用相似模型,确定备选用户与种子用户之间的相似度;利用转化预测模型,预测所述备选用户对待投放信息执行预定转化操作的概率;根本文档来自技高网...
目标用户定向方法及装置

【技术保护点】
一种目标用户定向方法,其特征在于,包括:利用相似模型,确定备选用户与种子用户之间的相似度;利用转化预测模型,预测所述备选用户对待投放信息执行预定转化操作的概率;根据所述相似度和所述概率,从所述被选用户中选择出所述待投放信息的目标用户。

【技术特征摘要】
1.一种目标用户定向方法,其特征在于,包括:利用相似模型,确定备选用户与种子用户之间的相似度;利用转化预测模型,预测所述备选用户对待投放信息执行预定转化操作的概率;根据所述相似度和所述概率,从所述被选用户中选择出所述待投放信息的目标用户。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述相似度和所述概率,从所述被选用户中选择出所述待投放信息的目标用户,包括:利用所述相似度、所述概率及预设函数关系、计算所述备选用户的定向评分;选择出所述定向评分满足预设定向条件的所述备选用户,作为所述目标用户。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述利用所述相似度、所述概率及预设函数关系、计算所述备选用户的定向评分,包括:确定所述相似度的第一权值及所述概率对应的第二权值;利用所述相似度、所述第一权值、所述概率、所述第二权值及所述预设函数关系,计算所述定向评分。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在确定所述相似度之前,所述方法还包括:提取作为第一正例用户的所述种子用户的用户特征,作为训练所述相似模型的正例特征;提取第一负例用户的用户特征,作为训练所述相似模型的负例特征;利用所述正例特征和所述负例特征进行模型训练,得到所述相似模型。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在确定所述概率之前,所述方法还包括:根据已投放信息的投放数据,提取对所述已投放信息执行了所述转化操作的用户作为第二正例用户;从已投放信息的投放数据,提取所述已投放信息未执行所述转化操作的用户作为第二负例用户;利用所述已投放信息的信息特征、所述第二正例用户和所述第二负例用户的用户特征作进行模型训练,得到所述转化预测模型。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:利用所述相似模型输出确定所述相似度的核心特征;其中,所述核心特征为所述种子用户之间的相同特征或相似特征。7.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,所述利用转化预测模型,预测所述备选用户对待投放信息执行预定转化操作的概率,包括:提取所述待投放信息的信息特征;提取所述备选用户的用户特征;将所述待投放信息的信息特征和所述备选用户的用户特征,输入所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄浩黄东波陈戈
申请(专利权)人:腾讯科技北京有限公司
类型:发明
国别省市:北京,11

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1