广告召回方法、装置、电子设备、程序产品及介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了广告召回方法、装置、电子设备、程序产品及介质，可应用于数据处理技术领域。其中方法包括：获取基于每个广告数据的广告关联信息分别生成的每个广告数据的广告嵌入特征；根据每个广告数据的推荐评估信息分别确定针对每个广告数据的推荐权重；基于每个广告数据的推荐权重分别对每个广告数据的广告嵌入特征进行加权处理，得到每个广告数据的加权嵌入特征；根据目标对象的对象嵌入特征分别与每个广告数据的加权嵌入特征之间的特征差异，选取针对目标对象的召回广告数据。采用本申请实施例，有助于提升广告召回的准确性。本申请实施例还可应用于云技术、区块链、人工智能、智慧交通、辅助驾驶、智能家电等各种场景。景。景。

【技术实现步骤摘要】
广告召回方法、装置、电子设备、程序产品及介质


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及广告召回方法、装置、电子设备、程序产品及介质。

技术介绍

[0002]目前，广告的召回在各种软件、网站或系统中得到了广泛地应用。在不同的业务场景中，需要召回的广告通常会有所不同，例如，在一些特殊的时间节点(如电商大促等)往往需要召回跟日常业务需求差异比较大的广告，然而，专利技术人在实践过程中发现，目前针对不同业务场景均采用相同的广告召回方式进行广告召回，会导致在一些业务场景中进行广告召回的准确性较低。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种广告召回方法、装置、电子设备、程序产品及介质，有助于提升广告召回的准确性。
[0004]一方面，本申请实施例公开了一种广告召回方法，该方法包括：
[0005]获取至少一个广告数据，并获取基于每个广告数据的广告关联信息分别生成的每个广告数据的广告嵌入特征；
[0006]获取每个广告数据的推荐评估信息，并根据每个广告数据的推荐评估信息分别确定针对每个广告数据的推荐权重；任一广告数据的推荐评估信息包括用于评估向对象推荐任一广告数据的概率的信息；
[0007]基于每个广告数据的推荐权重分别对每个广告数据的广告嵌入特征进行加权处理，得到每个广告数据的加权嵌入特征；
[0008]获取基于目标对象的对象关联信息生成的对象嵌入特征，并根据对象嵌入特征分别与每个广告数据的加权嵌入特征之间的特征差异，在至少一个广告数据中选取针对目标对象的召回广告数据。
[0009]一方面，本申请实施例公开了一种数据处理装置，该装置包括：
[0010]获取单元，用于获取至少一个广告数据，并获取基于每个广告数据的广告关联信息分别生成的每个广告数据的广告嵌入特征；
[0011]获取单元，还用于获取每个广告数据的推荐评估信息，并根据每个广告数据的推荐评估信息分别确定针对每个广告数据的推荐权重；任一广告数据的推荐评估信息包括用于评估向对象推荐任一广告数据的概率的信息；
[0012]处理单元，用于基于每个广告数据的推荐权重分别对每个广告数据的广告嵌入特征进行加权处理，得到每个广告数据的加权嵌入特征；
[0013]处理单元，还用于获取基于目标对象的对象关联信息生成的对象嵌入特征，并根据对象嵌入特征分别与每个广告数据的加权嵌入特征之间的特征差异，在至少一个广告数据中选取针对目标对象的召回广告数据。
[0014]一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，电子设备包括处理器、存储器，其中，存储器用于存储计算机程序，计算机程序包括程序指令，处理器被配置用于执行如下步骤：
[0015]获取至少一个广告数据，并获取基于每个广告数据的广告关联信息分别生成的每个广告数据的广告嵌入特征；
[0016]获取每个广告数据的推荐评估信息，并根据每个广告数据的推荐评估信息分别确定针对每个广告数据的推荐权重；任一广告数据的推荐评估信息包括用于评估向对象推荐任一广告数据的概率的信息；
[0017]基于每个广告数据的推荐权重分别对每个广告数据的广告嵌入特征进行加权处理，得到每个广告数据的加权嵌入特征；
[0018]获取基于目标对象的对象关联信息生成的对象嵌入特征，并根据对象嵌入特征分别与每个广告数据的加权嵌入特征之间的特征差异，在至少一个广告数据中选取针对目标对象的召回广告数据。
[0019]一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时，用于执行如下步骤：
[0020]获取至少一个广告数据，并获取基于每个广告数据的广告关联信息分别生成的每个广告数据的广告嵌入特征；
[0021]获取每个广告数据的推荐评估信息，并根据每个广告数据的推荐评估信息分别确定针对每个广告数据的推荐权重；任一广告数据的推荐评估信息包括用于评估向对象推荐任一广告数据的概率的信息；
[0022]基于每个广告数据的推荐权重分别对每个广告数据的广告嵌入特征进行加权处理，得到每个广告数据的加权嵌入特征；
[0023]获取基于目标对象的对象关联信息生成的对象嵌入特征，并根据对象嵌入特征分别与每个广告数据的加权嵌入特征之间的特征差异，在至少一个广告数据中选取针对目标对象的召回广告数据。
[0024]一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时可实现上述一方面提供的方法。
[0025]采用本申请实施例，能够基于每个广告数据的推荐评估信息来确定每个广告数据的推荐权重，进而基于每个广告数据的推荐权重对广告数据的广告嵌入特征进行加权，得到加权嵌入特征，从而根据每个广告数据的加权嵌入特征与目标对象的对象嵌入特征确定出针对目标对象的召回广告数据。由此可以对具有不同推荐评估信息的广告数据确定不同的推荐权重，从而根据通过推荐权重进行加权后的广告嵌入特征确定召回广告数据，相当于将不同业务场景所需要根据推荐评估信息对广告被召回的可能性进行调整转换为基于推荐权重进行处理，以便于根据不同业务场景灵活地调整具有不同推荐评估信息的广告数据被召回的可能性，有助于提升广告召回的准确性以及灵活性。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普
通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0027]图1是本申请实施例提供的一种广告召回系统的结构示意图；
[0028]图2是本申请实施例提供的一种广告召回场景的示意图；
[0029]图3是本申请实施例提供的一种广告召回方法的流程示意图；
[0030]图4是本申请实施例提供的一种加权嵌入特征的效果示意图；
[0031]图5是本申请实施例提供的一种广告召回方法的流程示意图；
[0032]图6是本申请实施例提供的一种特征生成网络的结构示意图；
[0033]图7是本申请实施例提供的一种广告召回方法的流程示意图；
[0034]图8是本申请实施例提供的一种广告召回装置的结构示意图；
[0035]图9是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0036]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
[0037]本申请实施例提出一种广告召回方案，能够基于每个广告数据的推荐评估信息来确定每个广告数据的推荐权重，进而基于每个广告数据的推荐权重对广告数据的广告嵌入特征进行加权，得到加权嵌入特征，从而根据每个广告数据的加权嵌入特征与目标对象的对象嵌入特征确定出针对目标对象的召回广告数据。由此可以对具有不同推荐评估信息的广告数据确定不同的推荐权重，从而根据通过推荐权重进行加权后的广告嵌入本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种广告召回方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少一个广告数据，并获取基于每个广告数据的广告关联信息分别生成的所述每个广告数据的广告嵌入特征；获取所述每个广告数据的推荐评估信息，并根据所述每个广告数据的推荐评估信息分别确定针对所述每个广告数据的推荐权重；任一广告数据的推荐评估信息包括用于评估向对象推荐所述任一广告数据的概率的信息；基于所述每个广告数据的推荐权重分别对所述每个广告数据的广告嵌入特征进行加权处理，得到所述每个广告数据的加权嵌入特征；获取基于目标对象的对象关联信息生成的对象嵌入特征，并根据所述对象嵌入特征分别与所述每个广告数据的加权嵌入特征之间的特征差异，在所述至少一个广告数据中选取针对所述目标对象的召回广告数据。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述每个广告数据的推荐评估信息分别确定针对所述每个广告数据的推荐权重，包括：获取针对所述每个广告数据的推荐评估信息的权重转换函数，并获取所述每个广告数据的推荐评估信息的关联评估参数；基于所述权重转换函数分别对所述每个广告数据对应的关联评估参数进行参数运算处理，得到针对所述每个广告数据的推荐权重。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：获取样本数据对；所述样本数据对包含样本对象的对象关联信息和样本广告的广告关联信息，所述样本数据对具有样本标签，所述样本标签用于指示所述样本对象对所述样本广告具有目标行为或不具有所述目标行为；调用特征生成网络基于所述样本对象的对象关联信息生成所述样本对象的样本对象嵌入特征，并调用所述特征生成网络基于所述样本广告的广告关联信息生成样本广告嵌入特征；基于所述样本对象嵌入特征、所述样本广告嵌入特征和所述样本标签修正所述特征生成网络的网络参数，得到训练好的特征生成网络；所述训练好的特征生成网络用于生成对象和广告数据的特征。4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述基于所述样本对象嵌入特征、所述样本广告嵌入特征和所述样本标签修正所述特征生成网络的网络参数，得到训练好的特征生成网络，包括：获取所述样本对象嵌入特征和所述样本广告嵌入特征之间的特征差异；基于所述样本对象嵌入特征和所述样本广告嵌入特征之间的特征差异和所述样本标签，获取所述特征生成网络针对所述样本对象嵌入特征和所述样本广告嵌入特征的特征生成偏差；基于所述特征生成偏差修正所述特征生成网络的网络参数，得到所述训练好的特征生成网络。5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述获取基于每个广告数据的广告关联信息分别生成的所述每个广告数据的广告嵌入特征，包括：获取所述每个广告数据的广告关联信息，并调用所述训练好的特征生成网络基于所述
每个广告数据的广告关联信息，分别生成所述每个广告数据的广告嵌入特征；所述获取基于目标对象的对象关联信息生成的对象嵌入特征，包括：获取所述目标对象的对象关联信息，并调用所述训练好的...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛明，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：