一种基于深度学习的广告数据统计方法

本发明涉及广告数据技术领域，公开一种基于深度学习的广告数据统计方法，包括：步骤1：构建广告数据的用户‑广告交互矩阵，所述用户‑广告交互矩阵的行表示不同的用户，列表示不同的广告，矩阵的各元素代表用户与广告间的交互程度；步骤2：对得到的用户和广告的特征进行编码，且将用户特征和广告特征转化为低维稠密向量，通过嵌入技术对离散的用户特征和广告特征进行映射，使用户特征和广告特征能在低维空间中进行表达。通过采用自适应矩阵分解方法，动态调整矩阵秩，避免传统方法中使用固定秩的限制，实现在高维稀疏广告数据中有效地提取潜在的用户与广告关系特征，得到更高的计算效率和更精确的广告效果预测。