一种广告的点击率和转化率的预测方法技术

本发明专利技术公开一种广告的点击率和转化率的预测方法，涉及互联网广告技术领域，具有KGC模块、GE模块以及P‑CTR‑CVR模块，包括以下步骤：S10：KGC模块将广告的广告特征信息分别进行抽取，形成ad_广告id为头实体的三元组，构建成广告知识图谱；S20：GE模块将这些以ad_广告id为头实体的三元组输入到知识图谱表示的学习模型，获得带有广告特征信息的广告id的嵌入表示T<subgt;ad</subgt;，将嵌入表示T<subgt;ad</subgt;输入到P‑CTR‑CVR模块；S30：通过P‑CTR‑CVR模块对转化率和点击率进行预测。本发明专利技术在预测过程中融合广告特征信息，能够提高预测点击率和转化率的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及互联网广告，特别涉及一种广告的点击率和转化率的预测方法。

技术介绍

1、点击率预测和转化率预测模型在过去几年取得了显著进展，但目前的模型仅仅考虑推送给用户情况下的广告信息和用户信息，忽略了广告自身的特征信息和广告之间的联系，举例来说，自身属性如广告的投放省份、广告位等限制，应该在模型中得到更好的表达；对于相似的广告而言，它们在向量空间中应该更加接近，而传统模型未能有效捕捉到这种语义联系，因此，如何在模型中融合广告自身特征信息，提高预测点击率和转化率的准确性，是本专利技术研究的重点。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种广告的点击率和转化率的预测方法，克服上述缺陷，能够在预测点击率和转化率的过程中融合广告特征信息，以提高预测点击率和转化率的准确性。

2、为达成上述目的，本专利技术的解决方案为：

3、一种广告的点击率和转化率的预测方法，具有kgc模块、ge模块以及p-ctr-cvr模块，包括以下步骤：s10：kgc模块将广告ad的广告特征信息进行抽取，形成以ad_广本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种广告的点击率和转化率的预测方法，其特征在于：具有KGC模块、GE模块以及P-CTR-CVR模块，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种广告的点击率和转化率的预测方法，其特征在于：步骤S20中，在不同的广告对于不同的广告特征的有着相同的特征值时，通过引入超平面，并将其投影到超平面，基于超平面的评分函数，从而获得带有广告特征信息的广告id的嵌入表示Tad，基于超平面的评分函数定义如下：

3.如权利要求1所述的一种广告的点击率和转化率的预测方法，其特征在于：P-CTR-CVR模块用二元交叉熵损失（BCE）分别度量点击率预测和转化率预测的误差，损失函数分别为：...

【技术特征摘要】

1.一种广告的点击率和转化率的预测方法，其特征在于：具有kgc模块、ge模块以及p-ctr-cvr模块，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种广告的点击率和转化率的预测方法，其特征在于：步骤s20中，在不同的广告对于不同的广告特征的有着相同的特征值时，通过引入超平面，并将其投影到超平面，基于超平面的评分函数，从而获得带有广告特征信息的广告id的嵌入表示tad，基于超平面的评分函数定义如下：

3.如权利要求1所述的一种广告的点击率和转化率的预测方法，其特征在于：p-ctr-cvr模块用二元交叉熵损失（bce）分别度量点击率预测和转化率预测的误差，损失函数分别为：

4.如权利要求1所述的一种广告的点击率和转化率的预测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：骆龙泉，连志尧，林欣扬，郑翠春，汪璟玢，
申请(专利权)人：厦门众联世纪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：