一种基于深度学习的多渠道广告智能分发控制系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的多渠道广告智能分发控制系统及方法，包括如下步骤：采集多源广告投放数据，构建包含用户行为序列、广告内容序列与渠道属性序列的结构化输入数据集；对结构化输入数据集进行特征向量化编码，生成三类特征向量；将三类特征向量输入三元门控融合结构，生成融合特征表示；将融合特征表示输入改进型PLE模型，输出点击率预测值、转化率预测值与预算成本预测值；基于上述三项预测结果构建策略评分函数，生成候选广告与渠道组合的分发评分；根据分发评分排序选取得分最高组合，生成分发指令并输出至多渠道广告系统。本发明提升了多目标投放下广告分发策略的精度与成本控制能力，适用于大规模在线广告投放场景。