【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及广告点击率预测、用户行为分析、回归模型，具体涉及试图通过分析用户的网络浏览或搜索行为对其行为进行建模分析，从而预测其对投放广告的点击率。
技术介绍
互联网的兴起使人们可以在浏览相同页面时看到不同的广告，实现广告的个性化展示。通过这种方式，可以向每个用户更精准的展示其可能感兴趣的广告，从而提高广告的点击率，改善广告投放效果。现有广告精准投放策略主要包括如下三类搜索触发(sponsored search)、内容 IZ5K (content match)、tf 为胃向(behavioral targeting)。其中，搜索触发策略包括根据用户向搜索引擎提交的关键词来进行广告检索，由于关键词直接反映了用户当前的兴趣，故可以向用户推送与当前搜索内容相关的广告。内容匹配策略则包括对用户正在浏览的网页的内容进行建模分析，向用户展示与网页内容相近的广告。行为定向策略包括根据用户的历史行为记录对其兴趣进行建模分析，向用户展示符合其兴趣特点的广告。当不同用户浏览同一页面或提交相同的查询请求时，所看到的广告也是不同的。搜索触发和内容匹配两类技术并没用考虑用户的个性化兴趣...
【技术保护点】
１．一种基于用户行为的广告点击率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：行为定向预测步骤，通过分析用户行为来训练行为定向模型，根据所述行为定向模型预测所述用户对不同类别广告的点击率，得到点击率预测值；类别内排序步骤，根据所述用户当前行为类型对每个类别内的广告排序，得到类别内广告排序列表；综合排序步骤，基于所述点击率预测值和所述类别内广告排序列表对所有广告的点击率进行排序，得到综合排序列表。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：罗峰，黄苏支，李娜，
申请(专利权)人：亿赞普北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：11
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