一种推广信息处理方法、装置、设备及介质、程序产品制造方法及图纸

本公开提供了一种推广信息处理方法、装置、设备及介质、程序产品。该方法包括：获取特征库，所述特征库中包括对至少一个样本推广信息进行向量化处理所得的特征向量；从所述特征库中获取第一特征向量组合和第二特征向量组合，所述第一特征向量组合和所述第二特征向量组合存在重叠；利用所述第一特征向量组合构建第一推广信息识别模型，利用所述第二特征向量组合构建第二推广信息识别模型。该方法能够节约计算资源，提高构建模型的效率。提高构建模型的效率。提高构建模型的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种推广信息处理方法、装置、设备及介质、程序产品


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及一种推广信息处理方法、装置、设备以及计算机可读存储介质、计算机程序产品。

技术介绍

[0002]商户通常会发布携带有目标对象(例如被推广的数码产品、旅游景点、文艺作品等)的推广信息(例如广告)，提高用户对目标对象的关注度，并引导用户对目标对象进行消费。随着人工智能技术的发展，可以通过构建多种不同类型的推广信息识别模型，从多个角度(例如视觉效果的角度和听觉效果的角度)，对推广信息进行识别，进而得到多个角度的修改建议。如此，基于多个角度的修改建议对推广信息进行修改，能够得到视觉效果和听觉效果均较为友好的推广信息，进而达到较好的推广效果。
[0003]目前，构建推广信息识别模型的过程中，需要先从数据库中获取样本推广信息的标识，如统一资源定位符(uniformresource locator，URL)，通过该标识获取样本推广信息，然后再对样本推广信息进行向量化处理，得到特征向量(例如文本向量、图像向量)，接着基于该特征向量进行模型训练，得到推广信息识别模型。
[0004]然而，当需要构建多种不同类型的推广信息识别模型时，需要重复上述对样本推广信息进行向量化处理的过程，以得到用于模型训练的特征向量。因此，上述重复对样本推广信息向量化处理的方法，不仅导致计算资源浪费，而且降低构建模型的效率。

技术实现思路

[0005]本公开的目的在于：提供一种推广信息处理方法、装置、设备以及计算机可读存储介质、计算机程序产品，能够节约计算资源，提高构建模型的效率。
[0006]第一方面，本公开提供了一种推广信息处理方法，包括：
[0007]获取特征库，所述特征库中包括对至少一个样本推广信息进行向量化处理所得的特征向量；
[0008]从所述特征库中获取第一特征向量组合和第二特征向量组合，所述第一特征向量组合和所述第二特征向量组合存在重叠；
[0009]利用所述第一特征向量组合构建第一推广信息识别模型，利用所述第二特征向量组合构建第二推广信息识别模型。
[0010]第二方面，本公开提供了一种推广信息处理装置，包括：
[0011]向量单元，用于获取特征库，所述特征库中包括对至少一个样本推广信息进行向量化处理所得的特征向量；
[0012]获取单元，用于从所述特征库中获取第一特征向量组合和第二特征向量组合，所述第一特征向量组合和所述第二特征向量组合存在重叠；
[0013]构建单元，用于利用所述第一特征向量组合构建第一推广信息识别模型，利用所述第二特征向量组合构建第二推广信息识别模型。
[0014]第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现本公开第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0015]第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：
[0016]存储装置，其上存储有计算机程序；
[0017]处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0018]第五方面，本公开提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在设备上运行时，使得设备执行上述第一方面中的任一种实现方式所述的方法。
[0019]由上述技术方案可知，本公开具有如下优点：
[0020]该方法基于特征库中对样本推广信息进行向量化处理所得的特征向量，获取多个特征向量组合，例如第一特征向量组合和第二特征向量组合，该第一特征向量组合和第二特征向量组合存在重叠。在利用第一特征向量组合构建第一推广信息识别模型以及利用第二特征向量组合构建第二推广信息识别模型的过程中，对于第一特征向量组合与第二特征向量组合中重叠的特征向量而言，该重叠的特征向量基于对样本推广信息进行一次向量化处理得到，无需再次对样本推广信息进行向量化处理。如此，该方法不仅节约计算资源，而且提高了构建模型的效率。
[0021]本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本公开实施例的技术方法，下面将对实施例中所需使用的附图作以简单地介绍。
[0023]图1为本公开实施例提供的一种推广信息处理的方法流程图；
[0024]图2为本公开实施例提供的一种特征分类的示意图；
[0025]图3为本公开实施例提供的一种样本推广信息向量化过程的示意图；
[0026]图4为本公开实施例提供的一种推广信息处理的装置示意图；
[0027]图5为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]本公开实施例中的术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。
[0029]首先对本公开实施例中所涉及到的一些技术术语进行介绍。
[0030]推广信息是指用于对目标对象进行推广或宣传的信息。例如推广信息可以是广告。通过发布广告，可以提高用户对广告中的目标对象的关注度。在一些示例中，可以通过广告，呼吁用户节约水资源；也可以通过广告，引导用户对广告中的数码产品等进行消费。为了使推广信息达到较好的推广效果，基于人工智能技术，构建了多种不同类型的推广信息识别模型，进而从多个角度对推广信息进行识别，得到多个角度的修改建议。
[0031]样本推广信息为视频类的广告时，直接存储该样本推广信息，需要较大的存储空间。为了降低样本推广信息占用的存储空间，通常会采用在数据库中仅存储样本推广信息
的URL，在需要使用样本推广信息(例如基于样本推广信息，构建推广信息识别模型)时，先根据该URL获取样本推广信息。在构建多种不同类型的推广信息识别模型时，还需要对相同的样本推广信息重复地进行多次向量化处理。
[0032]以构建第一推广信息识别模型和第二推广信息识别模型为例，在构建第一推广信息识别模型过程中，需要先获取样本推广信息，然后对该样本推广信息进行向量化处理，得到样本推广信息的特征向量，再基于该特征向量，构建第一推广信息识别模型。由于在构建第一推广信息识别模型的过程中，未存储对样本推广信息进行向量化处理后得到的特征向量，进而导致在后续构建第二推广信息识别模型的过程中，还需要再次对样本推广信息进行向量化处理。对相同的样本推广信息重复地进行向量化处理，不仅导致计算资源浪费，而且降低了构建模型的效率。
[0033]有鉴于此，本公开实施例提供了一种推广信息处理方法。具体地，该方法包括获取特征库，该特征库中包括对至少一个样本推广信息进行向量化处理所得的特征向量，接着从该特征库中获取第一特征向量组合和第二特征向量组合，该第一特征向量组合和第二特征向量组合存在重叠，然后利用该第一特征向量组合构建第一推广信息识别模型，利用第二特征向量组合构建第二推广信息识别模型。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种推广信息处理方法，其特征在于，包括：获取特征库，所述特征库中包括对至少一个样本推广信息进行向量化处理所得的特征向量；从所述特征库中获取第一特征向量组合和第二特征向量组合，所述第一特征向量组合和所述第二特征向量组合存在重叠；利用所述第一特征向量组合构建第一推广信息识别模型，利用所述第二特征向量组合构建第二推广信息识别模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取特征库，包括：从多个维度对所述至少一个样本推广信息中的每个样本推广信息进行向量化处理，得到与所述多个维度分别对应的特征向量；根据与所述多个维度分别对应的特征向量，构建特征库。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个维度包括音频、视频、图片和文字中的任意组合。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，特征向量包括所述样本推广信息的投放者特征、所述样本推广信息的素材内容特征、所述样本推广信息的素材备注特征、所述样本推广信息的修改建议特征和所述样本推广信息的版本维护特征中的至少一种。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据与所述多个维度分别对应的特征向量，构建特征库，包括：当所述多个维度分别对应的特征向量中的目标特征向量与特征库中的历史特征向量的相似度低于预设阈值时，将所述目标特征向量存储到所述特征库。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：更新所述至少一个样本推广信息；...

【专利技术属性】
技术研发人员：马玉昆，孙斌，解至煊，卜英桐，
申请(专利权)人：北京有竹居网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：