基于时间信息集成模型的广告转化率预估方法

摘要

本发明涉及一种能够在历史数据时间线上提升转化率效果的集成学习方法，通过对历史数据按固定时间间隔分段，对于每个时间间隔上的历史数据分别训练多个不相关、结构相异的模型进行模型集成。将上述集成模型的结果作为新特征加入到离预测目标最近的时间间隔数据上，进行第二次集成学习模型的训练。由于每个时间间隔数据之间的划分独立性以及每个时间间隔时间数据内部模型的独立性，可以充分利用计算资源进行并行计算，充分利用数据同时极大缩短训练时间，也可以方便地进行模型实时更新。