(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210307120.0 (22)申请日 2022.03.25 (71)申请人 广州华多网络科技有限公司 地址 511442 广东省广州市番禺区南村镇 万达广场B1栋24层 (72)发明人 郭志伟　胡凌宇　 (74)专利代理 机构 广州利能知识产权代理事务 所(普通合伙) 44673 专利代理师 王增鑫 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 广告投放推荐 方法及其装置、 设备、 介质、 产 品 (57)摘要 本申请公开一种广告投放推荐方法及其装 置、 设备、 介质、 产品， 所述方法包括： 获取待投放 广告商品的商品信息， 识别出该待投放广告商品 对应的品类和商家店铺； 检索历史成 效数据库中 所述品类和商家店铺是否存在， 若两者都存在， 则计算待投放广告商品的商品标题的特征向量 与预设特征数据库中兴趣标签的特征向量之间 的相似度； 获取相似度超 过预设阈值的所述兴趣 标签的特征向量对应的兴趣标签构建第一广告 投放标签集； 根据第一广告投放标签集为所述待 投放广告商品匹配广告受众用户， 向广告受众用 户推送该待投放广告商品相对应的广告信息。 本 申请可为待投放广告商品精准匹配对广告商品 感兴趣的广告受众用户， 获得良好的广告投放成 效。 权利要求书2页 说明书16页 附图6页 CN 114638646 A 2022.06.17 CN 114638646 A 1.一种广告投放推荐方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 获取待投放广告 商品的商品信息， 识别出 该待投放广告 商品对应的品类和商家店铺； 检索历史成效数据库中所述品类和商家店铺是否存在， 若两者都存在， 则计算待投放 广告商品的商品标题的特 征向量与预设特 征数据库中兴趣标签的特 征向量之间的相似度； 获取相似度超过预设阈值的所述兴趣标签的特征向量对应的兴趣标签构建第一广告 投放标签集； 根据第一广告投放标签集为所述待投放广告商 品匹配广告受众用户， 向广告受众用户 推送该待投放广告 商品相对应的广告信息 。 2.根据权利要求1所述的广告投放推荐方法， 其特征在于， 获取待投放广告商品的商品 信息， 识别出 该待投放广告 商品对应的品类和商家店铺的步骤之前， 包括如下步骤： 获取已投放广告商品对应的品类、 商家店铺， 并且建立两者与该已投放广告商品之间 的第一映射关系； 获取已投放广告商 品对应的兴趣标签及其对应的历史成效数据， 并且建立两者与 该已 投放广告 商品之间的第二映射关系； 筛选出满足预设条件的历史成效数据相对应的兴趣标签， 根据第 一映射关系和第 二映 射关系建立所述品类、 商家店铺与筛选出的兴趣标签及其对应的历史成效数据之 间的第三 映射关系， 获得历史成效数据库； 调用预先训练至收敛状态的相似度计算模型提取所述历史成效数据库中的兴趣标签 对应的深层语义特 征， 构建所述兴趣标签的特 征向量存 储于预设特 征数据库。 3.根据权利要求2所述的广告投放推荐方法， 其特征在于， 计算所述商品标题的特征向 量与预设特征数据库中兴趣标签的特征向量之 间的相似度的步骤中， 采用所述相似度计算 模型实施计算。 4.根据权利要求2或3所述的广告投放推荐方法， 其特征在于， 所述相似度计算模型的 训练过程， 包括如下步骤： 从数据集中调用一个训练样本， 所述训练样本包括商品标题与兴趣标签， 每个训练样 本对应提供有表征商品标题与兴趣标签是否构成相似的监 督标签； 将所述训练样本中的商品标题和兴趣标签输入所述相似度计算模型分别提取出其各 自的特征向量； 在所述相似度计算模型中计算所述商品标题的特征向量与所述兴趣标签的特征向量 之间的相似度； 采用分类 器判定所述商品标题与所述兴趣标签是否相似， 获得判断结果； 应用预设的损 失函数， 基于所述监督标签计算所述判断结果的交叉熵损 失， 获得损 失 值； 判断所述损 失值是否达到预设阈值， 当其达到预设阈值时， 终止训练； 否则， 根据所述 损失值对模型实施梯度更新， 调用所述数据集中的下一训练样本继续对该模型实施迭代训 练。 5.根据权利要求1所述的广告投放推荐方法， 其特征在于， 检索历史成效数据库中所述 品类和商家店铺是否存在的步骤中， 若两者中任意一者不存在或两者皆不存在， 包括如下 步骤：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114638646 A 2获取第三方运营平台提供的兴趣标签数据库， 其中包含第 三方运营平台的兴趣标签体 系下的全量兴趣标签； 调用预先训练至收敛状态的文本特征提取模型分别提取所述商品标题和所述兴趣标 签数据库中的兴趣标签相对应的深层语义特征， 获得所述商品标题的特征向量和该兴趣标 签数据库中的兴趣标签的特 征向量； 计算所述商品标题的特征向量与该兴趣标签数据库中的兴趣标签的特征向量之间的 相似度； 获取相似度超过预设阈值的所述兴趣标签数据库中的兴趣标签的特征向量对应的兴 趣标签构建第二广告投放标签集； 根据第二广告投放标签集为所述待投放广告商 品匹配广告受众用户， 向广告受众用户 推送该待投放广告 商品相对应的广告信息 。 6.根据权利要求1所述的广告投放推荐方法， 其特征在于， 检索历史成效数据库中所述 品类和商家店铺是否存在的步骤中， 若两者中任意一者不存在或两者皆不存在， 包括如下 步骤： 获取已投放广告商 品的商品标题， 并且调用预训练至收敛的文本特征模型分别提取已 投放广告商品的商品标题和待投放广告商品的商品标题相对应的深层语义特征， 获得两者 对应的特 征向量； 计算已投放广告商品的商品标题的特征向量和待投放广告商品的商品标题的特征向 量之间的相似度， 并且确定出相似度满足预设条件的 已投放广告商品， 获取其在待投放广 告时采用的第一广告投放标签集。 7.根据权利要求1所述的广告投放推荐方法， 其特征在于， 根据第 一广告投放标签集为 所述待投放广告 商品匹配广告受众用户， 包括如下步骤： 获取用户画像数据库， 所述用户画像数据库包 含用户的兴趣标签； 根据第一广告投放标签集中的兴趣标签与所述用户画像数据库中用户的兴趣标签进 行匹配， 获得相应的用户作为所述广告受众用户。 8.一种计算机设备， 包括中央处理器和存储器， 其特征在于， 所述中央处理器用于调用 运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行如权利要求1至7中任意一项所述的方法的 步骤。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其以计算机可读指令的形式存储有依据权 利要求1至7中任意一项 所述的方法所实现的计算机程序， 该计算机程序被计算机调用运行 时， 执行相应的方法所包括的步骤。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序/指令， 其特征在于， 该计算机程序/指令被 处理器执行时实现权利要求1至7任意 一项中所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114638646 A 3