技術(shù)特征：

1.一種廣告投放分析模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取樣本數(shù)據(jù)集，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述多組原始行為數(shù)據(jù)進(jìn)行特征處理，得到所述每個(gè)用戶的多組初始樣本行為數(shù)據(jù)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述每個(gè)用戶的多組初始樣本行為數(shù)據(jù)，生成所述每個(gè)用戶的目標(biāo)樣本行為數(shù)據(jù)，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述每個(gè)用戶的多組初始樣本行為數(shù)據(jù)，計(jì)算所述每個(gè)用戶的行為權(quán)重，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用初始廣告投放分析模型對(duì)所述每個(gè)用戶的目標(biāo)樣本行為數(shù)據(jù)中的用戶行為序列和上下文信息進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到所述每組樣本用戶行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化標(biāo)簽之前，所述方法還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始廣告投放分析模型包括：輸入層、編碼層和輸出層；

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述編碼層包括：觸點(diǎn)級(jí)注意力模塊、會(huì)話級(jí)注意力模塊、用戶級(jí)注意力模塊以及概率計(jì)算模塊；所述采用所述編碼層，基于所述用戶行為特征向量和所述上下文特征向量，得到所述目標(biāo)樣本行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化標(biāo)簽，以及所述目標(biāo)廣告觸點(diǎn)下的轉(zhuǎn)化歸因概率，包括：

10.一種廣告投放分析方法，其特征在于，所述方法包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N廣告投放分析模型的訓(xùn)練方法以及廣告投放分析方法，涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)集中包括：多個(gè)用戶的目標(biāo)樣本行為數(shù)據(jù)，每個(gè)用戶的目標(biāo)樣本行為數(shù)據(jù)包括：每個(gè)用戶在目標(biāo)廣告觸點(diǎn)下的用戶行為序列、上下文信息以及實(shí)際轉(zhuǎn)化標(biāo)簽。采用初始廣告投放分析模型對(duì)每個(gè)用戶的目標(biāo)樣本行為數(shù)據(jù)中的用戶行為序列和上下文信息進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到目標(biāo)樣本行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化標(biāo)簽；根據(jù)實(shí)際轉(zhuǎn)化標(biāo)簽和預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化標(biāo)簽，對(duì)初始廣告投放分析模型進(jìn)行調(diào)參，得到廣告投放分析模型。本申請(qǐng)可以顯著提升廣告投放分析模型用戶轉(zhuǎn)化預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性以及廣告投放的優(yōu)化效率。

技術(shù)研發(fā)人員：李鳴,肖云,王震,楊俊杰,岳志鵬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：未來電視有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28