发明专利 已授权

一种基于用户历史行为序列的广告点击率预测方法

📄 申请号:CN202011154969.6 📄 发布日:2026/04/16

著录项目信息

申请日
2020-10-26
公开号
CN112288471B
公开日
2024-07-02
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

在线广告, 个性化推荐, 精准营销, 电商平台

摘要

本发明公开了一种基于用户历史行为序列的广告点击率预测方法,该方法包括:采集目标用户特征信息、广告信息以及用户历史行为信息,构建广告相关图,并运用图嵌入方法对用户历史行为信息数据进行增强表示,学习得到能充分表达广告特征的表示向量;在点击率预估模型中加入自注意力机制层,能够更直接地学习到用户历史行为之间的内部相关性,减少了对外部信息的依赖。在多个公开的亚马逊商品点击数据集以及盘石公司广告点击数据集上的实验显示,本发明提供的技术方案提高了点击率预测的准确性,从而可以更准确地向用户展示其感兴趣的广告。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:57 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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