一种基于用户兴趣演变的广告点击率预估方法

摘要

本申请涉及一种基于用户兴趣演变的广告点击率预估方法，它包括如下步骤：分别获取用户历史点击序列特征、目标广告特征、上下文特征和用户画像特征的独热向量；将四个独热向量分别输入到嵌入层，得到对应的嵌入向量；将用户历史点击序列嵌入向量输入到兴趣抽取层后，再将输出结果输入到兴趣演变层，得到用户历史兴趣演变向量；将用户历史兴趣演变向量输入到注意力层进行加权，并与用户的静态特征向量进行拼接，再将拼接后的结果向量输入到多层感知机层，得到最终预估的广告点击概率。本发明可以有效挖掘用户的历史兴趣与目标广告的关联，既建模了用户的历史兴趣序列，又建模了用户历史兴趣的演变序列，从而使得广告点击率预估更加精准。