广告转化率的预测方法、装置、可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种广告转化率的预测方法、装置、可读存储介质，该方法包括：在基于用户特征获取的预测窗口周期内获取所有的广告数据，对广告数据进行数据预处理得到待预测数据；基于转化率预测模型计算出的预测参数分别构建待预测数据的成份参数模型及性质参数模型，并将待预测数据划分为训练数据和测试数据；利用训练数据对成份参数模型和性质参数模型进行优化得到集成模型，并利用集成模型、待预测数据的成份参数以及性质参数的预测函数及转化概率计算出待预测数据的转化预测值。本发明专利技术通过集成模型、预测函数以及转化概率计算出待预测数据的转化预测值，对数据划分、模型预测进行优化，以提升模型预测的整体效率。以提升模型预测的整体效率。以提升模型预测的整体效率。

【技术实现步骤摘要】
广告转化率的预测方法、装置、可读存储介质


[0001]本专利技术涉及视频数据处理
，特别涉及一种广告转化率的预测方法、装置、可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的飞速发展和人们生活水平的提高，广告已经作为目前最流行的宣传手段之一，企业根据自身服务内容或产品特性，确定相关的广告关键词，编排广告内容进行自主投放。
[0003]广告的转化是由广告的投放对象（用户）完成了一次广告商指定或期望的行动，例如注册用户、购买商品、下载应用等。然而，现有的转化率预测模型是利用层级贝叶斯模型来探究影响广告转化率的关键因素，从而实现广告的转化率预测，但是，采用该方式在算法上十分复杂，计算耗时较长，随着网络购物的兴起，大多数模型在处理广告数据的稀疏性与高纬性都存在缺陷，因此，如何实现广告转化率的精准预测已经成为研究重点。

技术实现思路

[0004]基于此，本专利技术的目的是提供一种广告转化率的预测方法、装置、可读存储介质，以至少解决上述技术中的不足。
[0005]本专利技术提出一种广告转化率的预测方法，包括：基于用户特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种广告转化率的预测方法，其特征在于，包括：基于用户特征获取对应的预测窗口周期，并在所述预测窗口周期内获取所有的广告数据，对所述广告数据进行数据预处理，以得到对应的待预测数据；构建转化率预测模型，并根据所述转化率预测模型计算出所述待预测数据的预测参数；获取所述待预测数据的成份参数以及性质参数，并利用所述转化率预测模型计算出所述成份参数以及所述性质参数的预测函数以及所述待预测数据对应的转化概率；基于所述预测参数分别构建所述待预测数据的成份参数模型以及性质参数模型，并将所述待预测数据划分为训练数据和测试数据；利用所述训练数据对所述成份参数模型和所述性质参数模型进行优化，以得到对应的集成模型，并利用所述集成模型、所述预测函数以及所述转化概率计算出所述待预测数据的转化预测值。2.根据权利要求1所述的广告转化率的预测方法，其特征在于，基于用户特征获取对应的预测窗口周期，并在所述预测窗口周期内获取所有的广告数据的步骤包括：基于用户特征建立预测条件，并获取所述预测条件所对应的预测窗口周期，其中，所述用户特征包括年龄、性别、消费能力以及兴趣类目；根据所述预测窗口周期在广告数据库中提取对应的广告数据。3.根据权利要求1所述的广告转化率的预测方法，其特征在于，对所述广告数据进行数据预处理，以得到对应的待预测数据的步骤包括：对所述广告数据进行缺失值补全，以得到对应的完整广告数据，并判断所述完整广告数据中的数据类型；将所述完整广告数据中数据类型为连续型的完整广告数据进行连续特征归一化处理，从而得到一类广告数据；将所述完整广告数据中数据类型为离散型的完整广告数据进行离散特征数字化处理，从而得到二类广告数据；将所述一类广告数据和所述二类广告数据进行特征组合，以得到对应的待预测数据。4.根据权利要求1所述的广告转化率的预测方法，其特征在于，构建转化率预测模型的步骤包括：定义转化模型参数，并根据所述转化模型参数构建广告转化模型；获取若干广告测试数据，并解析出所述广告测试数据中的曝光数据以及点击数据，根据所述曝光数据以及所述点击数据构建广告成分模型；获取所述广告测试数据中的产品特征，并根据所述产品特征构建广告性质模型，将所述广告转化模型、所述广告成分模型以及所述广告性质模型进行模型组合，以得到对应的转化率预测模型。5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚尧之，刘芳，黄亚雄，
申请(专利权)人：江西时刻互动科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：