公开(公告)号：CN118863986A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410898655.9

申请日：2024-07-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 段思睿 ,  李启文 ,  王蓉 ,  李暾 ,  贾朝龙 ,  李茜 ,  肖云鹏

IPC: G06Q30/0202 ,  G06Q30/0241 ,  G06Q30/0251 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于电商大数据推荐领域，特别涉及一种基于多尺度特征融合的广告点击率预测方法，包括：获取用户属性信息、商品属性信息以及用户历史行为序列，将用户属性信息、商品属性信息以及用户历史行为序列输入训练好的广告点击率预测模型，得到预测的广告点击率；广告点击率预测模型包括：特征交互模型、兴趣捕获模型、多尺度特征提取模块以及多尺度特征融合模块；本发明采用了一种创新的多尺度特征金字塔提取算法融合了时间、空间和频率三个维度，通过精心设计“窗函数”精准地从低阶增强特征图、高阶增强特征图以及兴趣增强特征图中捕捉并提取多尺度的特征信息，在高效学习到多粒度的特征的同时，深入挖掘了数据的内在联系和深层次的信息。