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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113888216A(43)申请公布日2022.01.04(21)申请号202111166925.X(22)申请日2021.09.30(71)申请人北京奇艺世纪科技有限公司地址100080北京市海淀区北一街2号爱奇艺创新大厦10、11层(72)发明人谢雨侯瑞杰(74)专利代理机构北京润泽恒知识产权代理有限公司11319代理人吕俊秀(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)权利要求书2页说明书10页附图5页(54)发明名称广告信息推送方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请提供的一种广告信息推送方法、装置、电子设备及存储介质,应用于计算机技术领域,所述方法包括:获取待推送给用户的多个候选广告信息,所述候选广告信息包括:至少两种不同数据类型的广告内容;分别从单个所述候选广告信息的至少两种不同数据类型的广告内容中,提取联合表征特征;基于所述用户的历史偏好记录,预测所述用户对每个所述联合表征特征的预测点击率;将所述预测点击率最高的候选广告信息作为目标广告信息,以将所述目标广告信息推送给所述用户。使得点击率预测可以考虑到广告信息中不同数据类型的广告内容之间相互作用的整体视觉效果,提高了广告信息推送的准确性。CN113888216ACN113888216A权利要求书1/2页1.一种广告信息推送方法,其特征在于,所述方法包括:获取待推送给用户的多个候选广告信息,所述候选广告信息包括:至少两种不同数据类型的广告内容;分别从单个所述候选广告信息的至少两种不同数据类型的广告内容中,提取联合表征特征;基于所述用户的历史偏好记录,预测所述用户对每个所述联合表征特征的预测点击率;将所述预测点击率最高的候选广告信息作为目标广告信息,以将所述目标广告信息推送给所述用户。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分别从单个所述候选广告信息的至少两种不同数据类型的广告内容中,提取联合表征特征,包括:分别将单个候选广告信息中的至少两种不同数据类型的广告内容进行串联,得到串联广告内容;通过预先训练的表征模型从所述串联广告内容中提取联合表征特征。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述用户的历史偏好记录,预测所述用户对每个所述联合表征特征的预测点击率,包括:将所述联合表征特征输入所述用户相对应的点击率预测模型,得到所述联合表征特征的预测点击率,其中所述点击率预测模型是基于所述用户的历史偏好记录预先训练得到。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述点击率预测模型至少包括:深层网络和浅层网络,所述联合表征特征至少包括:稠密特征和稀疏特征;所述将所述联合表征特征输入所述用户相对应的点击率预测模型,得到所述联合表征特征的预测点击率,包括:将所述稠密特征输入至所述深层网络进行预测,得到信息点击率,并将所述稀疏特征输入至所述浅层网络进行预测,得到视觉点击率;将所述信息点击率和所述视觉点击率进行加权求和,得到所述联合表征特征的预测点击率。5.根据权利要求4所述的消息推送方法,其特征在于,所述浅层网络至少包括:注意力网络和交叉网络;所述将所述稀疏特征输入至所述浅层网络进行预测,得到视觉点击率,包括:将所述稀疏特征输入至注意力网络进行权重调整;将权重调整后的稀疏特征输入至所述交叉网络进行预测,得到视觉点击率。6.根据权利要求5所述的消息推送方法,其特征在于,所述将所述稀疏特征输入至注意力网络进行权重调整,包括:将所述稀疏特征与预设嵌入特征进行拼接,得到拼接特征;对所述拼接特征进行压缩操作后进行提取操作,得到权重特征;将所述权重特征和所述稀疏特征进行特征融合,以对所述稀疏特征进行权重调整。7.根据权利要求1所述的消息推送方法,其特征在于,在所述将所述目标广告信息推送给所述用户之后,所述方法还包括:获取所述用户对于所述目标广告信息的实际点击率;2CN113888216A权利要求书2/2页通过所述实际点击率对所述目标广告信息进行标注后,通过标注后的目标广告信息对所述点击率预测模型进行更新训练。8.一种广告信息推送装置,其特征在于,所述装置包括:获取模块,用于获取待推送给用户的多个候选广告信息,所述候选广告信息包括:至少两种不同数据类型的广告内容;预测模块,用于分别从单个所述候选广告信息的至少两种不同数据类型的广告内容中,提取联合表征特征;基于所述用户的历史偏好记录,预测所述用户对每个所述联合表征特征的预测点击率;推送模块,用于将所述预测点击率最高的候选广告信息作为目标广告信息,以将所述目标广告信息推送给所述用户。9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任