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申请/专利权人：中国人民大学

摘要：本公开提供一种基于联合营销的端到端自动广告机制设计方法。针对在用户搜索关键词时，平台返回包含多个广告位界面，每个广告位展示一个包含商店和品牌信息的广告组合的场景，构建所述平台的基于JRegNet架构的广告位拍卖机制，当所述平台对广告位进行拍卖时，调用所述基于JRegNet架构的广告位拍卖机制，对广告位进行拍卖；整体网络由两部分组成：编码分配规则的分配网络和编码支付规则的支付网络；由支付网络输出所有投标者的支付矩阵；JRegNet网络架构经过训练后，基于商店和品牌的拍卖结果，输出用户搜索关键词时平台返回的广告位界面中展示根据拍卖机制得到的广告自核内容。通过上述方法允许品牌供应商和商店共同竞标广告位。

主权项：1.一种基于联合营销的端到端自动广告机制设计方法，其特征在于，针对在用户搜索关键词时，平台返回包含多个广告位界面，每个广告位展示一个包含商店和品牌信息的广告组合的场景，构建所述平台的基于JRegNet架构的广告位拍卖机制，当所述平台对广告位进行拍卖时，调用所述基于JRegNet架构的广告位拍卖机制，对广告位进行拍卖，并在用户搜索关键词时平台返回的广告位界面中展示根据拍卖机制得到的广告内容；所述基于JRegNet架构的广告位拍卖机制定义界面包含K个广告位，每个广告位展示的是一个包含商店和品牌信息的广告组合，用αk表示第k个广告位的点击率，对于任意的k∈{1,…,K}，定义1α1≥…≥αK0；在一次联合拍卖中，有m个商店和n个品牌参与，商店i∈M＝{1,…,m}和品牌j∈N＝{1,…,n}，定义一个指示器lij来表示商店i和品牌j是否可以组成一个广告组合，使用矩阵表示所有商店和所有品牌之间的联合关系；对于每个商店i或品牌j，每次点击的价值由vi·或v·j表示，假设vi·或v·j是从一个已知的分布中抽取的，该分布定义在域集Vi·或V·j上，价值向量可以表示为v＝v1·,…,vm·,v·1,…,v·n∈V，其中V＝V1·×…×Vm·×V·1×…×V·n，使用v-i·来代表除了商店i之外的价值向量，即v-i·＝v1·,…,vi-1·,vi+1·,…,v·n；使用v·-j来代表除了品牌j外的价值向量，即v·-j＝v1·,…,vj-1,v·j+1,…,v·n；用bi·或b·j来表示出价，用b、b-i·和b·-j来表示相关的出价向量；拍卖机制包括两个部分：分配规则g和支付规则p，g＝gi·i∈M,g·jj∈N,其中gi·或g·j:V→R+∪{0}表示商店i或品牌j可以得到的预期点击通过率，其中si·kb表示商店i被分配到第k个广告位的概率；支付规则p＝pi·i∈M,p·jj∈N，表示品牌j需要支付的费用；在联合拍卖中，每个广告位最多只能分配给一个组合，每个组合最多只能获得一个广告位，一个商店和一个品牌形成一个组合，在一个广告位上展示；每个商店i或品牌j旨在最大化其自身的效用，该效用以准线性形式定义，商店的效用为：ui·vi·；b＝vi·gi·b-pi·b，对所有i∈M都成立品牌j的效用为：u·jv·j；b＝v·jg·jb-p·jb；需要实现满足占优策略激励兼容和个体理性的联合拍卖，平台的预期收入等于所有商店和品牌的总支付： 其中F是所有商店和品牌价值的联合分布；pi·v代表当所有商店和品牌的价值向量为v时，商店i的支付；p·j·v代表当所有商店和品牌的价值向量为v时，商店j的支付；设计JRegNet网络架构用于实现个体理性，所述JRegNet网络架构中，将lij，ei·k和e·jk作为输入，其中： 其中ei·k和e·jk分别代表商店i和品牌j在广告位k上的预期出价；{lij}i∈M,j∈N代表商店和品牌之间的联合关系矩阵；为了适应联合拍卖设置，分配网络首先输出包括商店和品牌在内的每个广告位上的广告组合的分配概率矩阵A，矩阵A包含了每个广告组合在每个广告位上的分配概率，获得矩阵A之后，分配网络再输出相应的投标者分配概率矩阵S，矩阵S包含了每个商店和品牌在每个广告位上的分配概率；整体网络由两部分组成：编码分配规则的分配网络和编码支付规则的支付网络；由支付网络输出所有投标者的支付矩阵P，矩阵P包含了每个商店投标者和品牌投标者的支付；所述JRegNet网络架构经过训练后，基于商店和品牌的拍卖结果，输出用户搜索关键词时平台返回的广告位界面中展示根据拍卖机制得到的广告自核内容。

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权利要求：

百度查询： 中国人民大学 一种基于联合营销的端到端自动广告机制设计方法