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申请/专利权人：厦门众联世纪股份有限公司;福州大学

摘要：本发明公开一种广告的点击率和转化率的预测方法，涉及互联网广告技术领域，具有KGC模块、GE模块以及P‑CTR‑CVR模块，包括以下步骤：S10：KGC模块将广告的广告特征信息分别进行抽取，形成ad_广告id为头实体的三元组，构建成广告知识图谱；S20：GE模块将这些以ad_广告id为头实体的三元组输入到知识图谱表示的学习模型，获得带有广告特征信息的广告id的嵌入表示Tad，将嵌入表示Tad输入到P‑CTR‑CVR模块；S30：通过P‑CTR‑CVR模块对转化率和点击率进行预测。本发明在预测过程中融合广告特征信息，能够提高预测点击率和转化率的准确性。

主权项：1.一种广告的点击率和转化率的预测方法，其特征在于：具有KGC模块、GE模块以及P-CTR-CVR模块，包括以下步骤：S10：KGC模块将广告ad的广告特征信息进行抽取，形成以ad_广告id为头实体的三元组，将各三元组构建形成广告知识图谱；S20：GE模块包含知识图谱表示学习模型，GE模块将这些以ad_广告id为头实体的三元组输入到知识图谱表示的学习模型，从而获得带有广告特征信息的广告id的嵌入表示Tad，并将带有广告特征信息的广告id的嵌入表示Tad输入到P-CTR-CVR模块；S30：P-CTR-CVR模块包括PCTR模块和PCVR模块，PCTR模块用于预测点击率，PCVR模块用于预测转化率，PCTR模块内有点击率多层感知机，PCVR模块内有转化率多层感知机，PCTR模块能够接收带有广告特征信息的广告id的嵌入表示Tad、用户在真实场景下传输的广告特征的嵌入表示Tan以及用户在真实场景下传输的用户特征的嵌入表示Tum，多个用户在真实场景下传输的广告特征的嵌入表示Tan和带有广告特征信息的广告id的嵌入表示Tad构成广告的特征数据集TAD，即，多个用户在真实场景下传输的用户特征的嵌入表示Tum构成用户的特征的数据集TUSER，即，将带有广告特征信息的广告id的嵌入表示Tad和多个用户在真实场景下传输的广告特征的嵌入表示Tan以求和的方式进行融合得到广告的嵌入表示actr，将多个用户在真实场景下传输的用户特征的嵌入表示Tum以求和的方式进行融合得到用户的嵌入表示uctr，将广告的嵌入表示actr和用户的嵌入表示uctr利用融合算子融合得到用户综合信息嵌入表示sctr，将用户综合信息嵌入表示sctr通过点击率多层感知机处理后输出数据Hctr，数据Hctr经过Sigmoid函数处理，得到点击率预测概率ctr；PCVR模块和PCTR模块的参数共享，PCVR模块将带有广告特征信息的广告id的嵌入表示Tad和多个用户在真实场景下传输的广告特征的嵌入表述Tan以求和的方式进行融合得到广告的嵌入表示acvr，将多个用户在真实场景下传输的用户特征的嵌入表示Tum以求和的方式进行融合得到用户的嵌入表示ucvr，将广告的嵌入表示acvr和用户的嵌入表示ucvr利用融合算子融合得到用户综合信息嵌入表示scvr，将用户综合信息嵌入表示scvr通过转化率多层感知机处理后输出数据Hcvr，数据Hcvr经过Sigmoid函数处理，得到转化率预测概率cvr。

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