【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据排序领域，更具体地说，涉及一种目标数据排序方法及装置。
技术介绍
在实际生活中，经常需要对一些数据进行排序。常见的比如有付费搜索广告。其 主要运作形式为首先，广告商通过确定一个或者多个具有商业价值的关键词，然后通过搜 索引擎的竞价排名平台，获得在相关搜索结果中排名优先的权力，以此吸引相关消费者点 击进入目标网站。在国内，最主要的付费广告投放平台是百度(www.baidu.com)。以百度为 例，其竞价排名平台是通过综合广告商对广告中的关键词的最高出价和广告中的关键词的 质量度来决定的。当出价相同时，关键词质量度高的广告排序靠前，就会被优先投放。为使自己的广告能被优先投放，现有技术中广告商都会对自己的广告的关键词质 量度进行预测，根据预测结果决定是否将一个广告提交至搜索引擎进行排序。现有的评价 广告关键词质量度高低的方法主要是人工诊断。即依靠有经验的业务员，或者咨询师判断 优劣，然后上线做AB测试。具体地说，一个典型的优化过程可概括如下首先，咨询师会根 据自己的经验和相关业务知识为关键词撰写多条广告创意(一个广告创意具体包括标题、 描述1、描述2...
【技术保护点】
一种目标数据排序方法，其特征在于，所述方法包括：获取所述目标数据的七个属性值；根据所述七个属性值，计算得到所述目标数据的排序值；判断所述排序值是否符合预设条件，若符合，则提交所述目标数据至排序系统进行排序；其中，所述获取所述目标数据的七个属性值包括：获取所述目标数据的关键词点击率；获取所述关键词在搜索引擎中设置的匹配模式示性值；其中，所述匹配模式体现为广泛匹配、短语匹配、精确匹配；判断所述目标数据中是否包含通配符并生成判断结果的示性值；获取所述目标数据的网页地址URL的分类编号；获取所述目标数据的标题与所述关键词的匹配度；获取所述目标数据的描述2与所述关键词的匹配度；获取所...
【技术特征摘要】
1.一种目标数据排序方法，其特征在于，所述方法包括 获取所述目标数据的七个属性值； 根据所述七个属性值，计算得到所述目标数据的排序值； 判断所述排序值是否符合预设条件，若符合，则提交所述目标数据至排序系统进行排序; 其中，所述获取所述目标数据的七个属性值包括 获取所述目标数据的关键词点击率； 获取所述关键词在搜索引擎中设置的匹配模式示性值；其中，所述匹配模式体现为广泛匹配、短语匹配、精确匹配； 判断所述目标数据中是否包含通配符并生成判断结果的示性值； 获取所述目标数据的网页地址URL的分类编号； 获取所述目标数据的标题与所述关键词的匹配度； 获取所述目标数据的描述2与所述关键词的匹配度； 获取所述关键词所在单元的规模示性值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述属性值，计算得到所述目标数据的排序值包括 将所述七个属性值输入定序回归模型，求解所述定序回归模型，计算得到所述目标数据取不同排序等级k1、k2、k3时的概率值；其中，所述定序回归模型具体为3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当为广泛匹配时，所述匹配模式示性值为O，当为短语匹配时、所述匹配模式示性值为1，当为精确匹配时，所述匹配模式示性值为2。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述目标数据含有通配符时，所述判断结果的示性值为1，当所述目标数据不含有通配符时，所述判断结果的示性值为O。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标数据的标题与所述关键词的匹配程度包括 提取所述目标数据的标题； 计算所述标题中含有的在关键词中出现的字符个数与所述标题总字符数的比值，所述比值为所述目标数据的标题与所述关键词的匹配程度。和/或； 所述获取所述目标数据的描述2与所述关键词的匹配度包括 提取所述目标数据的描述2;计算所述描述2中含有的在关键词中出现的字符个数与所述描述2的总字符数的比值，所述比值为所述目标数据的描述2与所述关键词的匹配度。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述关键词所在单元的规模的示性值包括 获得所述关键词所在单元的相似关键词个数； 判断所述个数是否超过一定阈值； 若超过，则确定所述规模示性值为O，若未超过，则确定所述规模示性值为I。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括预先构建定序回归模型，求解所述模型的阈值Cl、C2和所述模型的回归系数β7):具体包括 根据极大似然估计方法，构造所述定序回归模型的似然函数8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述目标数据为广告创意。9.一种目标数据排序装置，其特征在于，所述装置包括 属性值获取单元，用于获取所述目标数据的七个属性值； 排序值计算单元，用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王汉生，常莹，裴向宇，
申请(专利权)人：北京博雅立方科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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