发明名称 一种深度特征提取的广告点击率预测系统及其预测方法
摘要 本发明公开了一种深度特征提取的广告点击率预测系统及其预测方法。所述系统包括:广告日志数据采集子系统,其用于采集广告点击日志数据;分区检测子系统,其用于对所述广告点击日志数据进行分区检测;十层稀疏约束特征提取隐层子系统,其用于在经过分区检测后的广告点击日志数据中提取广告数据的深度特征;空间约束模型生成子系统,其用于根据所述深度特征进行空间约束得到预测模型。其中,当有新的广告点击日志数据输入时,所述预测模型就能得到对应的预测结果。本发明能提取广告点击日志数据中的深度特征,针对大量广告点击日志数据先进行分区模块检测,加强稀疏规划,融合空间约束进而生成预测模型。
申请公布号 CN106529721A 申请公布日期 2017.03.22
申请号 CN201610983314.7 申请日期 2016.11.08
申请人 安徽大学 发明人 许荣斌;谢莹;张磊;张兴义;张以文
分类号 G06Q10/04(2012.01)I;G06Q30/02(2012.01)I 主分类号 G06Q10/04(2012.01)I
代理机构 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 代理人 方荣肖
主权项 一种深度特征提取的广告点击率预测系统,其特征在于:其包括:广告日志数据采集子系统,其用于采集广告点击日志数据;分区检测子系统,其用于对所述广告点击日志数据进行分区检测;十层稀疏约束特征提取隐层子系统,其用于在经过分区检测后的广告点击日志数据中提取广告数据的深度特征;空间约束模型生成子系统,其用于根据所述深度特征进行空间约束得到预测模型;其中,当有新的广告点击日志数据输入时,所述预测模型就能得到对应的预测结果。
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