摘要
本发明提供了一种在线平台的广告自动投放方法、装置、设备及存储介质,其中,该方法包括:收集用户在在线平台上的多模态行为数据,并进行数据处理,生成用户行为序列;利用多模态并行的网络对用户行为序列进行学习处理,得到用户表示嵌入并进行聚类搜索分析,生成用户相似关系图;将用户相似关系图与用户社交关系图、广告互动图和广告相似度图进行多源图融合,得到融合结果;根据融合结果进行广告检索,生成广告候选集;利用预设的多任务深度学习模型对广告候选集进行优化排序和投放,生成个性化广告投放方案。本方法通过多源图融合技术,利用用户相似关系、社交网络和广告交互信息,实现了更全面的广告检索,提高了广告投放的相关性和精准度。
技术关键词
自动投放方法
多任务深度学习模型
融合多模态信息
广告互动
时序特征
在线
有向图结构
编码
注意力
平台
关系
节点
自动投放装置
序列
投放设备
社交
生成用户
广度优先搜索
系统为您推荐了相关专利信息
多传感器融合
监测预警方法
前馈神经网络
时序特征
通道
融合图像特征
道路场景图像
检测头
查询特征
置信度阈值
优化卷积神经网络
长短期记忆模型
卷积神经网络模型
空间特征提取
电力系统虚假数据
需求预测模型
时序特征
融合特征
预测残差
多模态