【技术实现步骤摘要】
广告监测数据的特征处理方法及装置
本专利技术涉及一种广告监测数据的特征处理方法及装置，具体地说，特别涉及一种用于移动端的广告监测数据的特征处理方法及装置。
技术介绍
机器学习是一种通过机器自动提高本身效果的算法。机器学习中最基础也是最重要的一项就是特征提取，如何定义特征、如何对特征进行处理、如何去除不相关数据和冗余数据，进而来提升机器学习的效率和优化机器学习的效果，都依赖提取特征的特征工程。选取对结果重要的特征是特征工程中非常重要而且也是非常繁琐的一个步骤，通过不断地挑选特征、转化特征，在此基础上训练模型，再根据模型计算的指标来衡量每组选择特征的优劣。在广告营销行业中，不同的“目标人群”对不同的时间、不同的终端、不同的媒体、不同品类的商品等的倾向程度不同，这些因素综合影响了用户对于广告的浏览点击行为，最终影响转化效果。所以从这些特征中找到能真正对“目标人群”划分有影响的特征至关重要，只有尽可能多地使用这些强特征训练出来的模型，才能在性能指标上达到一定的要求。移动端广告监测数据中不同的数据特征，选择和处理的方式...
【技术保护点】
1.一种广告监测数据的特征处理方法，其特征在于，包括：/n提取步骤：从广告监测数据中提取基础原始特征；/n处理步骤：对所述基础原始特征进行衍生和变换降低将所述基础原始特征中的细粒度特征维度映射到粗粒度特征维度上。/n
【技术特征摘要】
1.一种广告监测数据的特征处理方法，其特征在于，包括：
提取步骤：从广告监测数据中提取基础原始特征；
处理步骤：对所述基础原始特征进行衍生和变换降低将所述基础原始特征中的细粒度特征维度映射到粗粒度特征维度上。
2.如权利要求1所述的特征处理方法，其特征在于，所述基础原始特征包括：广告点位ID特征、日志类型特征、时间戳特征、移动设备机型特征及地域ID特征。
3.如权利要求2所述的特征处理方法，其特征在于，所述处理步骤包括：
时间戳特征处理步骤：通过映射降低所述时间戳特征的特征维度获得最终时间戳特征；
移动设备机型特征处理步骤：根据可信媒体回传的移动设备的原始机型参数关联出移动设备机型的品牌信息；
广告点位ID特征处理步骤：对所述广告点位ID特征进行变换后获得与所述广告点位ID特征相关的关联特征。
4.如权利要求3所述的特征处理方法，其特征在于，所述移动设备机型特征处理步骤还包括：
统计步骤：对可信媒体回传的移动设备的所述原始机型参数进行统计；
选择步骤：根据预设规则从所述原始机型参数中选择出标准机型参数对应的标准机型；
选择步骤：根据所述标准机型关联出所述标准机型的品牌信息。
5.如权利要求3所述的特征处理方法，其特征在于，所述关联特征包括：商品、品牌、广...
【专利技术属性】
技术研发人员：海梓晗，潘峰，
申请(专利权)人：北京明略昭辉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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