CN119444327A 一种基于金字塔数据模型的rtb优化方法、系统及设备 （天芯(珠海)芯片科技有限公司）

一种基于金字塔数据模型的RTB优化方法、本发明提供了一种基于金字塔数据模型的从细到粗、由底至顶的金字塔式多尺度结构数策略，并对所述竞价优化模型进行重训练和微多尺度处理策略优化效果反馈"的闭环系统，2基于当前时段特征动态选择基准时间尺度，从所述金字塔数据模型记录广告投放的最终效果数据，并将所述最终效果数据定期2.根据权利要求1所述的一种基于金字塔数据所述金字塔数据模型的每一层对应一个特定时间尺度，代表所述特定原始数据按照所述时间尺度序列中的每个元素的时间维3.根据权利要求2所述的一种基于金字塔数4.根据权利要求1所述的一种基于金字塔数据模型的RT5.根据权利要求1所述的一种基于金字塔数确定所述基准时间尺度后，从所述金字塔数据模型中选取6.根据权利要求1所述的一种基于金字塔数据模型基于时间衰减权重，通过递减函数计算所述短期数据和所述长期数据中每一层的权的数据向量乘以对应的权重得到每一层的加权数据向量，并将所有层的加权数x=1wdj。37.根据权利要求1所述的一种基于金字塔数建立预算约束与点击率的模型，作为所述竞价优化模型，8.根据权利要求6所述的一种基于金字塔数据模采用分层抽样方法，将最新的所述效果数据集划分为训练集和验证通过所述验证集评估更新模型参数后的所述竞价优化模型的预金字塔数据模型构建模块、用于定义时间尺度序列，按时间维度对实时竞价策略生成模块、用于基于当前时段特征动态选竞价优化闭环模块、用于记录广告投放的最终效果数处理器，用于加载程序以执行权利要求1_8任一项所述的一种基于金字塔数据模型的4解决上述背景技术中提到的现有在线广告竞价方案参考数据时间尺度单一、出价策略简5x=1wdj。6[0034]处理器，用于加载程序以执行上述方案所述的一种基于金字塔数据模型的RTB优7本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，[0045]附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对8行聚合，时间格式包括但不限于yyyymm[0061]步骤S202、对于所述时间尺度序列scale中的每个元素scale[i]，定义聚合函数tedata9特征提取和实时竞价策略生成的重点参考对象，所述scale_ref基于第一平衡原则进行选应的所述短期数据和所述长期数据作为竞价优化模型的输入，具体选取遵循第二平衡原中每一层的权重，示例性地，在本实施例中，使用指数衰减函数来计算，公式如下：的权重wi得到每一层的加权数据向量，并将所有层的加权数据向量进行合并，作为所标是在预算约束下最大化广告的点击量，示例性地，可描述为如下竞价优化问题：预估值进行预估，公式如下其中为所述最终的特征输j=到更新后的模型参数；通过验证集评估更新模型参数后的所述竞价优化模型的预测效果，对所述竞价优化模型的新模型进行A/B测试，确认效果优于所述竞价优化模型后再全量发[0095]需要说明的是，本实施例提出的一种基于金字塔数据模型的RTB优化方法可应用[0098]如附图2所示，本发明实施例2提供了一种基于金字塔数据模型的RTB优化系统[0108]如附图3所示，本发明实施例3提供了一种基于金字塔数据模型的RTB优化设备序；当程序被处理器执行时，使处理器实现实施例1中所述的一种基于金字塔数据模型的[0109]中央处理模块(CPU)301、可执行存储在只读存储器(ROM)302或从储存部分308加用新积累的效果数据对既有竞价策略进行重训练与优化，持续提升模型的有效