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申请/专利权人：广州华多网络科技有限公司

摘要：本申请公开一种广告投放选品方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取独立站点的商品数据库中各个商品相对应的广告预测数据，所述广告预测数据包含采纳率、成效数据，所述采纳率表征该商品被投放广告的预测概率，所述成效数据包含表征该商品被投放广告后可能收获的转化概率；根据所述商品的采纳率和成效数据，计算出各个商品相对应的推荐评分；根据所述推荐评分选择所述商品数据库中的商品作为广告投放选品构建出广告投放选品推荐列表。本申请可精准匹配出符合用户喜好的广告投放选品，并且可取得良好的广告投放成效。

主权项：1.一种广告投放选品方法，其特征在于，包括如下步骤：采用预先训练至收敛状态的采纳率预测模型确定独立站点的商品数据库中每个商品的采纳率；获取独立站点的商品数据库中各个商品相对应的广告预测数据，所述广告预测数据包含采纳率、成效数据，所述采纳率表征该商品被投放广告的预测概率，所述成效数据包含表征该商品被投放广告后可能收获的转化概率；根据所述商品的采纳率和成效数据，计算出各个商品相对应的推荐评分；根据所述推荐评分选择所述商品数据库中的商品作为广告投放选品构建出广告投放选品推荐列表；所述采用预先训练至收敛状态的采纳率预测模型确定独立站点的商品数据库中每个商品的采纳率的步骤中，所述采纳率预测模型的训练过程，包括如下步骤：从数据集中调用一个训练样本，所述训练样本包含正样本和负样本，每个训练样本对应提供有表征商品是否被投放广告的监督标签，所述正样本包含电商平台的商品数据库中的已投放广告商品的商品信息和统计信息，所述负样本包含电商平台的商品数据库中的未投放广告商品的商品信息和统计信息，所述商品信息包含商品上架时间、商品品类、商品价格，所述统计信息包含点击率、购买率、复购率；将所述训练样本输入所述采纳率预测模型获得与该训练样本中的商品信息和统计信息相对应的商品特征向量和统计特征向量；拼接所述商品特征向量和所述统计特征向量获得特征融合向量，将其输入全连接层映射至预设的分类空间获得预测采纳率；根据所述监督标签计算出所述预测采纳率的交叉熵损失对应的损失值，判断该损失值是否达到预设阈值，当其达到预设阈值时，终止训练；否则，根据该损失值对该模型实施梯度更新，调用所述数据集中的下一训练样本继续对该模型实施迭代训练。

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百度查询： 广州华多网络科技有限公司 广告投放选品方法及其装置、设备、介质、产品