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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京星合之星網(wǎng)絡(luò)科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的再營(yíng)銷(xiāo)廣告效果預(yù)估方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114820053B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210406104.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/0242；該發(fā)明授權(quán)一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的再營(yíng)銷(xiāo)廣告效果預(yù)估方法及系統(tǒng)是由張浩設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的再營(yíng)銷(xiāo)廣告效果預(yù)估方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的再營(yíng)銷(xiāo)廣告效果預(yù)估方法及系統(tǒng)，屬于網(wǎng)絡(luò)廣告營(yíng)銷(xiāo)信息領(lǐng)域，本發(fā)明對(duì)廣告展示后，用戶(hù)的多個(gè)行為點(diǎn)擊瀏覽加購(gòu)購(gòu)買(mǎi)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)估，在展示環(huán)節(jié)同時(shí)考慮多個(gè)方面的影響因素，自動(dòng)學(xué)習(xí)特征和目標(biāo)之間關(guān)聯(lián)性，一個(gè)模型解決再營(yíng)銷(xiāo)廣告的效果預(yù)估問(wèn)題。具體的，通過(guò)線下的特征設(shè)計(jì)、目標(biāo)確定、樣本構(gòu)造和模型訓(xùn)練從海量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識(shí)，線上實(shí)時(shí)對(duì)請(qǐng)求完成特征抽取、模型打分，將從離線模型訓(xùn)練出來(lái)的知識(shí)應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的在營(yíng)銷(xiāo)廣告效果預(yù)估。本發(fā)明使用一個(gè)模型實(shí)現(xiàn)多個(gè)指標(biāo)的預(yù)估，降低了傳統(tǒng)多模型方案的復(fù)雜度，克服了因?yàn)橘?gòu)買(mǎi)加購(gòu)等行為數(shù)據(jù)稀疏而引發(fā)的訓(xùn)練效果不佳的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的再營(yíng)銷(xiāo)廣告效果預(yù)估方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的再營(yíng)銷(xiāo)廣告效果預(yù)估方法，其特征在于，包括如下步驟： 將用戶(hù)是否點(diǎn)擊、用戶(hù)是否有站內(nèi)瀏覽行為、用戶(hù)是否有加入購(gòu)物車(chē)行為和用戶(hù)是否有購(gòu)買(mǎi)行為作為目標(biāo)； 將廣告相關(guān)的特征、用戶(hù)相關(guān)的特征、上下文相關(guān)的特征作為特征列表； 根據(jù)目標(biāo)和特征列表構(gòu)建樣本樣例，并對(duì)樣本樣例進(jìn)行標(biāo)注； 根據(jù)標(biāo)注的樣本樣例訓(xùn)練MMoE模型，學(xué)習(xí)MMoE模型參數(shù)； 根據(jù)離線訓(xùn)練的MMoE模型，在線實(shí)時(shí)抽取特征，獲取多個(gè)目標(biāo)的得分，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的再營(yíng)銷(xiāo)廣告效果預(yù)估； MMoE模型采用共享底層結(jié)構(gòu)，Shared-Bottom網(wǎng)絡(luò)位于MMoE模型的底層，多個(gè)任務(wù)公用Shared-Bottom網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)公用的特征； Shared-Bottom網(wǎng)絡(luò)中包含了多個(gè)專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)樣本不同方面的特性；每個(gè)任務(wù)都分別對(duì)應(yīng)一個(gè)TowerNetwork，來(lái)學(xué)習(xí)當(dāng)前任務(wù)獨(dú)有的特征； 通過(guò)多個(gè)Gate門(mén)控網(wǎng)絡(luò)根據(jù)不同任務(wù)來(lái)選擇專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)的子集； 使用Tensorflow框架的tf-serving的組建，tf-serving加載訓(xùn)練好的MMoE模型，從Adx來(lái)的請(qǐng)求、廣告庫(kù)中的廣告信息、DMP中的用戶(hù)畫(huà)像組合在一起，完成特征抽取； 根據(jù)特征抽取結(jié)果獲取用戶(hù)是否點(diǎn)擊的概率PClick、用戶(hù)是否有站內(nèi)瀏覽行為的概率PViewContent、用戶(hù)是否有加入購(gòu)物車(chē)行為的概率PAddToCart以及用戶(hù)是否有購(gòu)買(mǎi)行為的概率PPurchase，根據(jù)用戶(hù)是否點(diǎn)擊的概率PClick、用戶(hù)是否有站內(nèi)瀏覽行為的概率PViewContent、用戶(hù)是否有加入購(gòu)物車(chē)行為的概率PAddToCart以及用戶(hù)是否有購(gòu)買(mǎi)行為的概率PPurchase，獲取多個(gè)目標(biāo)的得分，多個(gè)目標(biāo)的得分計(jì)算如下： 多個(gè)目標(biāo)的得分＝PClick a*PViewContent b*PAddToCart c*PPurchase d 其中，a、b、c、d是參數(shù)，使用多個(gè)目標(biāo)的得分對(duì)候選廣告進(jìn)行排序，將最高的多個(gè)目標(biāo)的得分作為當(dāng)前展示的廣告，實(shí)現(xiàn)再營(yíng)銷(xiāo)廣告效果預(yù)估。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京星合之星網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，其通訊地址為：100089 北京市海淀區(qū)海淀北二街8號(hào)10層1119；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。