摘要
本发明涉及数据更新技术领域,具体涉及一种广告制作特征库数据智能更新系统,包括以下模块:数据收集模块:从多渠道实时采集包括细分市场的稀缺数据;数据增强模块:基于深度神经网络的自适应迁移学习引擎,利用相关的数据丰富领域数据来增强稀缺数据,通过迁移学到的知识来改善稀缺数据部分的特征理解;评估模块:使用广告效果评估模型,以增强后的稀缺数据作为输入评估广告效果,决定是否进行稀缺数据的更新;数据更新模块:确定需要更新时,自动调整特征库中的相关数据项,确保广告特征库数据的时效性和准确性。本发明,提高了广告特征库中稀缺数据的覆盖度和表达力,也确保了广告特征库能够及时反映市场的最新动态和用户行为的变化。
技术关键词
智能更新系统
广告特征
深度神经网络
梯度提升决策树
多任务
元学习策略
数据收集模块
通用特征
数据更新技术
参数
社交媒体平台
数据项
动态
时效性
预测残差
关键词
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