通过交叉验证优化广告关键词组合的智能推荐方法

本发明公开了通过交叉验证优化广告关键词组合的智能推荐方法，涉及广告技术与搜索引擎营销技术领域，包括：通过多模态数据融合，构建异构数据集，并按数据稀疏度分层：高资源层采用动态K值的时间交叉验证训练Transformer‑XL时序模型；低资源层引入图神经网络关联图谱，增强长尾词语义表达，并设计分层抽样‑迁移学习双通道机制，结合曝光频次加权与参数冻结策略提升泛化能力；开发贝叶斯融合引擎，利用改进的Matérn核函数高斯过程动态加权高/低资源层预测结果；基于神经分位数回归生成置信区间，结合多目标帕累托优化，在ROI‑风险‑多样性约束下输出最优关键词组合排序。本发明提升冷启动效率与长尾资源利用率，为广告投放提供高鲁棒性决策支持。