一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及公私域营销技术领域，解决了现有技术中用户兴趣漂移和数据稀疏性及冷启动的技术问题，尤其涉及一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法，包括：根据推广信息的公域数据和私域数据搭建推荐模型；根据推荐模型获得与用户端输入的搜索词相匹配的推广信息；根据所述搜索词和所述推广信息，获得所述搜索词的内容特征、所述推广信息的内容特征以及所述搜索词和所述推广信息的相关性特征。本发明专利技术通过基于公域数据和私域数据，根据融入因子分解法的卷积神经网络搭建推荐模型，并将自注意力机制融入到卷积神经网络的池化层，实现对推荐模型的优化更新，进而能够在各种场景下推送更精准更合理的推广信息，提高了推广信息的转化率。息的转化率。息的转化率。

A processing method and system for promoting information based on public domain data and private domain data

【技术实现步骤摘要】
一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及公私域营销
，尤其涉及一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法及系统。

技术介绍

[0002]推广信息，顾名思义，是指需要进行推广的信息。随着互联网技术的繁荣发展，兴起了推广信息的推送服务，而且推广信息的传播模式也逐渐演变为基于对大数据的分析来推送需要推广的信息，其中，大数据包括公域流量和私域流量，所谓公域流量是指花钱在其他平台买来的，且大部分是一次性流量；所谓私域流量是指自己可以掌控反复使用不增加成本。
[0003]目前，现有技术中采用基于协同过滤系统对大数据进行分析以实现推送推广信息的处理方法，可以为用户带来很多有价值的推广信息，但是，上述推广信息的处理方法在用户行为受个人爱好、习惯或短时间记忆效应等内在因素的影响而发生兴趣漂移时无法更好的推送推广信息，导致推广信息准确度较低，从而降低了推广信息的转化率，另外，现有技术在出现数据稀疏和冷启动的情况时，精准性降低，进而难以满足人们在生活工作中的使用需求。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法及系统，解决了现有技术中无法根据用户兴趣漂移精准进行更新迭代，而且在出现数据稀疏和冷启动的情况时，精准性降低的技术问题，达到了根据用户兴趣漂移精准进行更新迭代，实时确保推广信息推送的精准度的目的。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法，包括以下过程：
[0006]根据推广信息的公域数据和私域数据搭建推荐模型；
[0007]根据推荐模型获得与用户端输入的搜索词相匹配的推广信息；
[0008]根据所述搜索词和所述推广信息，获得所述搜索词的内容特征、所述推广信息的内容特征以及所述搜索词和所述推广信息的相关性特征；
[0009]基于所述搜索词的内容特征、所述推广信息的内容特征以及所述搜索词和所述推广信息的相关性特征，根据推荐模型预测针对所述推广信息的响应结果；
[0010]获取基于所述推广信息的响应结果的转化数据；
[0011]根据自注意力机制计算所述响应结果的转化数据的权重并对所述推荐模型进行优化更新。
[0012]进一步地，所述根据推广信息的公域数据和私域数据搭建推荐模型，包括：获取推广信息的公域数据并进行深度学习以获得预测模型；接收推广信息的私域数据并对所述预测模型进行校正以获得推荐模型。
[0013]进一步地，所述获取推广信息的公域数据并进行深度学习以获得预测模型，包括以下过程：
[0014]获取企业推广信息数据集和推广信息的公域流量转化数据；
[0015]根据所述推广信息数据集和所述推广信息的公域流量转化数据生成训练样本；
[0016]根据卷积神经网络算法和因子分解算法对所述训练样本进行深度学习以获得预测模型。
[0017]进一步地，所述接收推广信息的私域数据并对所述预测模型进行校正以获得推荐模型，包括以下过程：
[0018]获取企业推广信息数据集和推广信息私域流量转化数据；
[0019]根据所述推广信息数据集和所述推广信息的私域流量转化数据生成测试样本；
[0020]根据所述测试样本对所述预测模型进行测试校正以获得推荐模型。
[0021]进一步地，所述搜索词和所述推广信息的相关性特征，包括：
[0022]根据所述搜索词和所述推广信息的关键词，获得所述搜索词和所述关键词的组合特征和意图匹配特征。
[0023]一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理装置，包括：
[0024]搭建单元，所述搭建单元用于根据推广信息的公域数据和私域数据搭建推荐模型；
[0025]匹配单元，所述匹配单元用于根据推荐模型获得与用户端输入的搜索词相匹配的推广信息；
[0026]特征单元，所述特征单元用于根据所述搜索词和所述推广信息，获得所述搜索词的内容特征、所述推广信息的内容特征以及所述搜索词和所述推广信息的相关性特征；
[0027]预测/发送单元，所述预测/发送单元用于基于所述搜索词的内容特征、所述推广信息的内容特征以及所述搜索词和所述推广信息的相关性特征，根据推荐模型预测针对所述推广信息的响应结果；
[0028]转化单元，所述转化单元用于获取基于所述推广信息的响应结果的转化数据；
[0029]计算单元，所述计算单元用于根据自注意力机制计算所述响应结果的转化数据的权重。
[0030]本专利技术提供了另外一种技术方案：一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法，包括以下过程：
[0031]根据推广信息的公域数据和私域数据搭建推荐模型；
[0032]获取待处理的推广信息的关键词和待处理的推广信息对应的用户标签；
[0033]基于所述待处理的推广信息的关键词和所述待处理的推广信息对应的用户标签，根据推荐模型预测针对所述推广信息的响应结果；
[0034]获取基于所述推广信息的响应结果的转化数据；
[0035]根据自注意力机制计算所述响应结果的转化数据的权重并对所述推荐模型进行优化更新。
[0036]一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理装置，包括：
[0037]搭建单元，所述搭建单元用于根据推广信息的公域数据和私域数据搭建推荐模型；
[0038]获取单元，所述获取单元用于获取待处理的推广信息和推广信息的关键词；
[0039]预测/发送单元，所述预测/发送单元用于基于所述推广信息和所述推广信息的关键词，根据推荐模型预测针对所述推广信息的响应结果；
[0040]转化单元，所述转化单元用于获取基于所述推广信息的响应结果的转化数据；
[0041]计算单元，所述计算单元用于根据自注意力机制计算所述响应结果的转化数据的权重。
[0042]一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理系统，包括服务器和用户端；
[0043]所述服务器和用户端建立通信连接，且服务器用于接收公域数据和私域数据及推荐请求；
[0044]所述用户端至少设有一个，且用户端用于接收推广信息的处理装置投放的推广信息。
[0045]进一步地，所述用户端包括但不限于智能手机、平板电脑和便携式计算机中的任意一种。
[0046]借由上述技术方案，本专利技术提供了一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法及系统，至少具备以下有益效果：
[0047]1、本专利技术通过基于公域数据和私域数据，且将因子分解法融入至卷积神经网络中，可以获取公域数据和私域数据中隐藏的特征，很好的解决了数据稀疏性或冷启动的问题，从而提高了各种场景下推荐模型的预测准确度，具有较高的市场价值和应用前景。
[0048]2、本专利技术通过将自注意力机制融入到卷积神经网络的池化层，基于响应结果转化数据，根据自注意力机制计算不同因子的权重并输入推荐模型进行优化更新，进而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法，其特征在于，包括以下过程：根据推广信息的公域数据和私域数据搭建推荐模型；根据推荐模型获得与用户端输入的搜索词相匹配的推广信息；根据所述搜索词和所述推广信息，获得所述搜索词的内容特征、所述推广信息的内容特征以及所述搜索词和所述推广信息的相关性特征；基于所述搜索词的内容特征、所述推广信息的内容特征以及所述搜索词和所述推广信息的相关性特征，根据推荐模型预测针对所述推广信息的响应结果并发送推广信息；获取基于所述推广信息的响应结果的转化数据；根据自注意力机制计算所述响应结果的转化数据的权重并对所述推荐模型进行优化更新。2.根据权利要求1所述的一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法，其特征在于：所述根据推广信息的公域数据和私域数据搭建推荐模型，包括：获取推广信息的公域数据并进行深度学习以获得预测模型；接收推广信息的私域数据并对所述预测模型进行校正以获得推荐模型。3.根据权利要求2所述的一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法，其特征在于：所述获取推广信息的公域数据并进行深度学习以获得预测模型，包括以下过程：获取企业推广信息数据集和推广信息的公域流量转化数据；根据所述推广信息数据集和所述推广信息的公域流量转化数据生成训练样本；根据卷积神经网络算法和因子分解算法对所述训练样本进行深度学习以获得预测模型。4.根据权利要求2所述的一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法，其特征在于：所述接收推广信息的私域数据并对所述预测模型进行校正以获得推荐模型，包括以下过程：获取企业推广信息数据集和推广信息私域流量转化数据；根据所述推广信息数据集和所述推广信息的私域流量转化数据生成测试样本；根据所述测试样本对所述预测模型进行测试校正以获得推荐模型。5.根据权利要求1所述的一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理方法，其特征在于：所述搜索词和所述推广信息的相关性特征，包括：根据所述搜索词和所述推广信息的关键词，获得所述搜索词和所述关键词的组合特征和意图匹配特征。6.一种基于公域数据和私域数据推广信息的处理装置，其特征在于：包括：搭建单元，所述搭建单元用于根据推广信息的公域数据和私域数据搭建推荐模型；...

【专利技术属性】
技术研发人员：锁进，
申请(专利权)人：杭州澍脉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：