信息预测模型训练方法、信息预测方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种信息预测模型训练方法、信息预测方法及装置，涉及广告投放技术领域，该方法包括：在任一次迭代过程中，获取训练样本集，每个训练样本包括样本对象的特征数据、样本广告的标识、样本广告的点击通过率、样本广告的广告对象类型标识和样本广告的广告对象类型的点击通过率，针对每一训练样本，样本对象的特征数据、样本广告的标识、样本广告的广告对象类型标识和样本广告的广告对象类型的点击通过率为信息预测模型的输入，输出样本广告的预测点击通过率，根据每次迭代过程所得到的样本广告的点击通过率和样本广告的预测点击通过率，对信息预测模型的参数进行调整，直到满足停止训练条件，得到已训练的信息预测模型。

【技术实现步骤摘要】

本申请实施例涉及互联网，尤其涉及一种信息预测模型训练方法、信息预测方法及装置。

技术介绍

1、广告，顾名思义就是广而告之，向社会广大公众告知某件事物。广告投放是指广告主以付费方式通过广告平台投放目标广告，以达到向用户传播与目标广告对应的广告对象的目的，该广告对象可以是商品、服务信息、推广信息、应用程序或网站等。

2、目前，互联网广告的投放过程是：广告平台接收用户请求，广告平台确定候选广告的预估点击率(predict click through rate,pctr)和候选广告的预估转化率(predictconversion rate，pcvr)，并根据候选广告的pctr、pcvr和广告主的出价(bid)计算候选广告的千次展示收益(ecpm)，根据ecpm对所有候选广告进行排序，最后根据ecpm排序结果从候选广告中选择目标广告推送给用户。对候选广告的pctr预测的准确性对于广告的精准投放非常重要。然而，现有技术中对候选广告的pctr预测的准确性不高。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种信息预测模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种信息预测模型训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息预测模型包括第一模型和第二模型，所述以所述训练样本中的样本对象的特征数据、所述样本广告的标识、所述样本广告的广告对象类型标识和所述样本广告的广告对象类型的点击通过率为信息预测模型的输入，输出所述样本广告的预测点击通过率，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括第一特征嵌入层和N个第一全连接网络层，所述N为预设的广告对象类型的数量，所述第二模型包括第二特征嵌入层和第二全连接网络层，所述信息预测模型用于：

4.根据权利要求3所述的方...

【技术特征摘要】

1.一种信息预测模型训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息预测模型包括第一模型和第二模型，所述以所述训练样本中的样本对象的特征数据、所述样本广告的标识、所述样本广告的广告对象类型标识和所述样本广告的广告对象类型的点击通过率为信息预测模型的输入，输出所述样本广告的预测点击通过率，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括第一特征嵌入层和n个第一全连接网络层，所述n为预设的广告对象类型的数量，所述第二模型包括第二特征嵌入层和第二全连接网络层，所述信息预测模型用于：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述n维的第四特征向量确定每个所述第一全连接网络层的权重，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述n个第二特征向量和每个所述第一全连接网络层的权重，得到所述样本广告的预测点击通过率，包括：

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据每次迭代过程所得到的所述样本广...

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