CN110796477B 广告展示方法、装置、电子设备及可读存储介质 （北京三快在线科技有限公司）

根据用户请求以及用户请求对应的广告召回列告根据门槛值与各广告的点击率进行筛选，因2根据用户请求以及所述用户请求对应的广告召回列表，确定所述用对所述广告召回列表中的各广告进行点击率预估，以得到各广告对应将广告预估点击率超过所述门槛值的广告作为候选广告，以及对所述候选所述根据用户请求以及所述用户请求对应的广告召回列表，确定所将所述特征数据输入门槛系数模型，通过所述门槛系数模型输对所述用户请求对应的广告位进行点击率预估，以得到所述广告位的位次预估点击根据所述广告位的门槛系数、以及所述广告位的位次预估点击根据历史用户请求以及所述历史用户请求对应的历史广告召回列表，确定将所述历史特征数据作为初始门槛系数模型的输入，通过所述初根据所述历史广告位的预估门槛系数、以及所述历史广告位的历史位次预估点击率，根据所述历史广告位采用所述预估门槛值之后的实际点击价值、所述历史将所述累计价值作为所述初始门槛系数模型的奖励函数，训练所述所述实际点击价值为根据自然结果的预设点击价值、广告的单次点击费所述预估点击价值为根据所述历史广告位的位次预估点击率所确定，其中，所述第一惩罚因子为所述历史广告召回列表中各广告对3所述预估门槛值之前和之后展示广告的平均质将所述预估门槛系数以及所述历史特征数据输入价值模型，通过所根据所述预估门槛价值与所述累计价值之间的差值，调整所述广告筛选模块，用于对所述广告召回列表中的各广告进排序展示模块，用于将所述广告筛选模块得到的广告预估点击特征确定子模块，用于根据所述用户请求以及所述广告召回列表过所述门槛系数模型输出所述用户请求对应的广点击率预估子模块，用于对所述用户请求对应的数据获取子模块，用于根据历史用户请求以及所述历史用户请求数据预测子模块，用于将所述数据获取子模块确定的所述第一确定子模块，用于根据所述数据预测子模块输出的所述历史第二确定子模块，用于根据所述历史广告位采用所述预估门槛值之后的实际点击价参数调整子模块，用于将所述第二确定子模块确定的所述4所述实际点击价值为根据自然结果的预设点击价值、广告的单次点击费所述预估点击价值为根据所述历史广告位的位次预估点击率所确定，其中，所述第一惩罚因子为所述历史广告召回列表中各广告对所述预估门槛值之前和之后展示广告的平均质价值预估模块，用于将所述系数确定子模块确定的预估门模型优化模块，用于根据所述价值预估模块输出的所述预估门槛价处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4中一个或多个所述的广告展示5[0002]随着互联网技术的迅速发展，广告主选择在网络上进行广告投放的比例逐渐增[0015]处理器、存储器以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6[0022]下面将结合本公开的实施例中的附图，对本公开的实施例中的技术方案进行清平板电脑、电子书阅读器、MP3(动态影像专家压缩标准音频层面3，MovingPicture7[0032]本公开实施例中，通过门槛值表示用户请求对应的广告位广告的准入点击率门然结果受到用户点击的次数与广告/自然结果曝光给用户的次数，预估广告召回列表中各[0034]本公开实施例中，可在显示过程中可以对同一广告位中的候选广告进行排序显8[0040]用户特征数据是根据用户请求与广告召回列表确定的与预测用户行为有关的数9[0053]本公开中，可以采用深度强化学习(DeepDeterministicPolicyGradient，的点击价值与广告的点击价值，其中m可以看做是表示平台收入与用户体验之间的兑换关[0057]为了计算兑换关系系数m，可以设置包括自然结果和广告的实验组以及只有自然自然结果的流量中的点击率以及平均每次用户请求带来的广告收入和与广告请求数量的次预估点击率与自然结果点击率的差值在一定范围内，即位次预估点击率满足预设阈值，如广告点击率与自然结果点击率比例为σ,则位次预估点击率下降幅度应不低于1-σ,如广击率的差距为(1-85％)＝15即位次预估点击率应在85～100根据位次预估点击率，以及广告单次点击费用等确定历史广告位的广告位对应预估点击价值的和，Σimpression表示历史广告召回列表中实际曝光广告数低点击率)、avgCtr(广告召回列表平均点击率)、maxCvr(广告召回列表最大转化率)、粒度特征数据，动作可以是门槛系数k值，其中，门槛系数与历史广告位的预估点击率采用所述预估门槛值之前和之后展示广告的平均质[0072]其中，R为上述公式(3),penaltyCtr表示门槛值大于列表最大点击率的惩罚；针对各用户确定不同广告位的门槛值，并将各广告根据门槛值与各广告的点击率进行筛户实时的反馈进行门槛系数的调整，可以根据特征数据的粒度做不同程度的调整和兑换，[0085]排序展示模块203，用于将所述广告筛选模块得到的广告预估点击率超过所述门[0088]系数确定子模块，用于将所述特征确定子模块确定的特征数据输入门槛系数模[0090]门槛确定子模块，用于根据所述系数确定子模块输出的所述广告位的门槛系数、[0100]可选地，所述奖励函数中还包括所述累计价值对应的第一惩采用所述预估门槛值之前和之后展示广告的平均质[0109]在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本公开的实施例的排序设备中的[0114]应该注意的是上述实施例对本公开的实施例进行说明而不是对本公开的实施例进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词排除存在多个这样的元件。本公开的实施例可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当