基于随机森林的广告佣金预测方法、系统、设备及介质技术方案

本申请公开了一种基于随机森林的广告佣金预测方法、系统、设备及介质，方法通过获取广告佣金的历史数据，并对历史数据进行预处理；将预处理后的历史数据输入到预设的基于随机森林的广告佣金预测模型中进行训练，获得训练之后的广告佣金预测模型；获取广告佣金的实时数据，并对实时数据进行预处理，将实时数据输入到训练之后的广告佣金预测模型，获得广告佣金的预测结果。本申请利用随机森林强大的特征筛选和学习能力，能够有效处理高维度、非线性的数据，精准捕捉广告投放过程中各类影响因素的复杂关系，即能够对大量历史广告数据进行深度分析与训练，从而显著提高广告佣金预测的准确率，为互联网广告业务的科学决策与优化运营提供有力支持。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于广告佣金预测，尤其涉及一种基于随机森林的广告佣金预测方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、在互联网广告业务中，广告佣金的准确预测对于广告平台的资源配置、广告主的成本控制以及代理商的收益预估都具有重要意义。然而，现有的广告佣金预测算法存在明显缺陷，由于广告投放过程中涉及广告展示次数、点击量、用户行为特征、投放时段、目标受众属性等众多复杂且相互关联的影响因素，传统算法往往难以全面、准确地挖掘这些因素与广告佣金之间的潜在关系，导致预测结果与实际佣金数值存在较大偏差，无法为各方提供可靠的决策依据，极大地限制了广告业务的精细化运营与高效发展。

2、因此，迫切需要研发一种更为高效、精准的广告佣金的预测算法，以提升广告投放效能，降低广告主成本，实现广告资源的最优配置。

技术实现思路

1、本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于随机森林的广告佣金预测方法、系统及介质，以解决相关技术中，广告佣金预测不够精准的问题。

2、为了解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：

3、第本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于随机森林的广告佣金预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于随机森林的广告佣金预测方法，其特征在于，所述预处理操作包括：数据清洗、数据补全和数据缩放。

3.根据权利要求2所述的广告佣金预测方法，其特征在于，所述数据缩放，采用如下计算公式：

4.根据权利要求1所述的广告佣金预测方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述预设的基于随机森林的广告佣金预测模型，采用贝叶斯进行优化。

5.根据权利要求4所述的广告佣金预测方法，其特征在于，所述采用贝叶斯进行优化，优化过程如下：

6.根据权利要求5所述的广告佣金预测...

【技术特征摘要】

1.一种基于随机森林的广告佣金预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于随机森林的广告佣金预测方法，其特征在于，所述预处理操作包括：数据清洗、数据补全和数据缩放。

3.根据权利要求2所述的广告佣金预测方法，其特征在于，所述数据缩放，采用如下计算公式：

4.根据权利要求1所述的广告佣金预测方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述预设的基于随机森林的广告佣金预测模型，采用贝叶斯进行优化。

5.根据权利要求4所述的广告佣金预测方法，其特征在于，所述采用贝叶斯进行优化，优化过程如下：

6.根据权利要求5所述的广告佣金预测方法，其特征在于，所述代理模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：张江枫，朱火庚，曹晓晓，蔡棱，贺小博，林泽枫，
申请(专利权)人：广州钛动科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：