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申请/专利权人：广州钛动科技股份有限公司
摘要：本发明提供一种双窗口广告延迟转化预测系统，以预设基准延迟显示时间为界限划分为窗口内数据和窗口外数据，然后为此特别设立了双路的神经网络系统，并在训练过程中进行拆分训练，在应用过程中组合应用，从而充分考虑两种数据对预测结果的影响，且在其中引入了共享层，弥补了单独训练所带来的不同数据共同特征丢失的缺陷，进一步提高了系统转化预测准确率。
主权项：1.一种双窗口广告延迟转化预测系统，其特征在于，该系统具有神经网络结构，该神经网络结构包括窗口内层、窗口外层、共享层、窗口内门、窗口外门，其中，该系统还预存有多个广告的流量数据，设定广告标签的预设基准延迟显示时间为n天，广告在n天内转化的流量数据称为窗口内数据，广告超过n天才转化的流量数据成为窗口外数据，所预存的多个广告的流量数据整体成为所有数据，窗口外数据输入窗口外层，在窗口外层进行层化变换后引入窗口外门进行窗口外门运算，从而计算出窗口外条件概率，窗口内数据输入窗口内层，在窗口内层进行层化变换后引入窗口内门进行窗口内门运算，从而计算出窗口内条件概率，所有数据作为训练集输入共享层，在共享层进行层化变换后既引入窗口外门进行窗口外门运算参与求取窗口外条件概率也引入窗口内门进行窗口内门运算求取窗口内条件概率，上述窗口内条件概率和窗口外条件概率进行求和获得总体概率，根据总体概率获知预估转化率，在所述神经网络结构的训练中，首先，冻结共享层，训练窗口内层和窗口外层，随后，冻结窗口内层和窗口外层，单独训练共享层，随后，冻结窗口内层、窗口外层、共享层，仅仅训练窗口内门和窗口外门，窗口内条件概率表达为P1=P（Y=1，d≤n|x），其中，x表示窗口内门运算的自变量，d表示广告转化天数，d≤n表示广告转化天数小于或等于窗口期，Y=1表示广告发生转化，窗口外条件概率表达为P2=P’（Y’=1，d’n|x’），其中，x’表示窗口外门运算的自变量，d’表示广告转化天数，d’n表示广告转化天数大于窗口期，Y’=1表示广告发生转化。
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权利要求：
百度查询： 广州钛动科技股份有限公司 双窗口广告延迟转化预测系统
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