一种基于点击率预估模型的广告推荐方法及系统

本发明公开了一种基于点击率预估模型的广告推荐方法及系统，涉及广告推荐技术领域，包括，采集广告推荐特征数据，通过特征工程进行处理，输出用户特征向量；将用户兴趣向量输入点击率预估模型，通过因果优化的交叉熵损失函数对点击率预估模型进行训练，输出每个广告的点击概率值；将点击概率值作为强化学习算法的输入，结合用户交互行为，通过动态优化多目标奖励函数，生成广告排序结果；根据用户交互行为中的实时反馈数据，实时更新因果推断模型的用户兴趣偏值，并校正用户兴趣向量偏移；本发明通过实时更新用户兴趣偏值，能够快速响应用户行为变化，提高广告推荐的时效性和用户体验。