龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于电商大数据推荐领域，特别涉及一种基于多尺度特征融合的广告点击率预测方法，包括：获取用户属性信息、商品属性信息以及用户历史行为序列，将用户属性信息、商品属性信息以及用户历史行为序列输入训练好的广告点击率预测模型，得到预测的广告点击率；广告点击率预测模型包括：特征交互模型、兴趣捕获模型、多尺度特征提取模块以及多尺度特征融合模块；本发明采用了一种创新的多尺度特征金字塔提取算法融合了时间、空间和频率三个维度，通过精心设计“窗函数”精准地从低阶增强特征图、高阶增强特征图以及兴趣增强特征图中捕捉并提取多尺度的特征信息，在高效学习到多粒度的特征的同时，深入挖掘了数据的内在联系和深层次的信息。
主权项：1.一种基于多尺度特征融合的广告点击率预测方法，其特征在于，包括：获取用户属性信息、商品属性信息以及用户历史行为序列，将用户属性信息、商品属性信息以及用户历史行为序列输入训练好的广告点击率预测模型，得到预测的广告点击率；广告点击率预测模型包括：特征交互模型、兴趣捕获模型、多尺度特征提取模块以及多尺度特征融合模块；广告点击率预测模型的训练过程包括：S1：从电商平台获取用户属性信息、商品属性信息以及用户历史行为序列；S2：将用户属性信息和商品属性信息输入特征交互模型，得到低阶特征向量Llow和高阶特征向量Hhigh；将用户历史行为序列输入兴趣捕获模型，得到兴趣特征向量Iint；S3：利用协同图增强嵌入方法将低阶特征向量Llow、高阶特征向量Hhigh以及兴趣特征向量Iint转换为对应的增强特征图表示，得到低阶增强特征图高阶增强特征图以及兴趣增强特征图S4：将低阶增强特征图高阶增强特征图以及兴趣增强特征图输入多尺度特征提取模块，得到低阶多尺度特征嵌入集合高阶多尺度特征嵌入集合以及兴趣多尺度特征嵌入集合S5：将以及输入多尺度特征融合模块进行融合，得到多尺度综合特征；S6：根据多尺度综合特征得到预测的广告点击率；S7：根据预测的广告点击率计算损失函数值，根据损失函数值更新广告点击率预测模型的参数，当损失函数值最小时，完成模型训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于多尺度特征融合的广告点击率预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号