取;所述廣告圖片具體為表征其圖像特征的描述值，如特征向量，通過相應(yīng)的圖像特征提取算法提取所述圖片的相應(yīng)特征;所述廣告歷史展現(xiàn)次數(shù)具體指統(tǒng)計(jì)的獲取的特定歷史時(shí)間段內(nèi)展示給用戶的次數(shù);所述廣告歷史點(diǎn)擊次數(shù)指廣告被展示后用戶的點(diǎn)擊次數(shù);所述廣告位置歸一化后的點(diǎn)擊率具體指廣告所顯示位置經(jīng)過一定算法計(jì)算后，選擇最優(yōu)位置進(jìn)行展示后用戶的點(diǎn)擊次數(shù)。
[0124]當(dāng)然，所述廣告相關(guān)特征信息不僅限于上述形式，本發(fā)明實(shí)施例對其獲取方式也不作限制。
[0125]S102:獲取目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息；
[0126]所述個(gè)性化特征信息具體指與目標(biāo)用戶相關(guān)的，表征其本身屬性的特征信息。在具體實(shí)施例中，所述目標(biāo)用戶個(gè)性化特征信息包括但不限于如下任意一項(xiàng)或多項(xiàng):
[0127]性別、省份、職業(yè)、收入、學(xué)校、年齡、學(xué)歷、血型、星座、聯(lián)網(wǎng)方式、聯(lián)網(wǎng)時(shí)間、偏好、婚戀情況。
[0128]進(jìn)一步的，參考圖2所示，所述獲取目標(biāo)用戶個(gè)性化特征信息的步驟如下:
[0129]步驟1:獲取目標(biāo)的用戶的用于表征其身份特征的信息；
[0130]其中，所述用于表征目標(biāo)用戶身份特征的信息具體指用戶注冊的第三方賬戶信息、用戶綁定的賬戶信息、ID信息等能夠唯一表征用戶身份的信息。
[0131]步驟2:基于所述用戶身份特征信息向云端服務(wù)器發(fā)送請求，以獲取該用戶對應(yīng)的個(gè)性化特征信息；
[0132]基于所述用戶身份特征信息向云端服務(wù)器發(fā)送請求，即將用戶身份特征信息生成請求數(shù)據(jù)包，經(jīng)TCP/IP協(xié)議通過遠(yuǎn)程接口發(fā)送至云端服務(wù)器，以請求云端服務(wù)器反饋該用戶對應(yīng)的個(gè)性化特征信息。
[0133]步驟3:接收云端服務(wù)器推送的依據(jù)該用戶身份特征信息確定的個(gè)性化特征信息。
[0134]云端服務(wù)器接收到請求數(shù)據(jù)包，對其進(jìn)行解析獲取相應(yīng)的用戶身份特征信息，基于該身份特征信息查詢特征信息庫中與該用戶相關(guān)的特征信息，并將相關(guān)的特征信息生成應(yīng)答數(shù)據(jù)包，推送給請求方。請求方接收云端服務(wù)器發(fā)送的應(yīng)答包，以獲取目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息。其中，所述特征信息庫用于記錄目標(biāo)用戶身份特征信息與其個(gè)性化特征信息之間的映射關(guān)系。
[0135]更進(jìn)一步，所述特征信息庫通過如下方式生成:
[0136]1、提取目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息；
[0137]在具體實(shí)施例中，通過記錄的用戶歷史點(diǎn)擊廣告的日志信息提取相應(yīng)的用戶個(gè)性化特征信息，通過用戶的交互應(yīng)用歷史信息提取相應(yīng)的個(gè)性化特征信息。其中，所述交互應(yīng)用包括但不限于如下任意一項(xiàng)或多項(xiàng):短消息、QQ、微信、易信。通過攔截用戶使用的交互應(yīng)用軟件，獲取相應(yīng)的用戶個(gè)性化特征信息。當(dāng)然，在具體實(shí)施例中，還可以通過其他方式提取所述目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息，本發(fā)明對此不作限制。
[0138]2、通過遠(yuǎn)程接口發(fā)送至云端服務(wù)器進(jìn)行保存。
[0139]將提取的目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息，通過遠(yuǎn)程接口發(fā)送至云端服務(wù)器，由云端服務(wù)器根據(jù)目標(biāo)用戶的身份特征信息將其個(gè)性化特征信息對應(yīng)存儲于所述特征信息庫，并定期對其進(jìn)行更新。
[0140]由此，通過查詢特征信息庫獲取相應(yīng)的目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息，以用于后續(xù)進(jìn)行廣告點(diǎn)擊率的預(yù)估。
[0141]S103:基于所述獲取的目標(biāo)用戶個(gè)性化特征信息及特定歷史投放廣告的相關(guān)特征信息組成的特征向量通過決策樹模型計(jì)算，以確定用于預(yù)估所述特定歷史投放廣告的點(diǎn)擊率的交叉特征向量，其中所述決策樹模型的每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)表征一個(gè)交叉特征；
[0142]為了生成區(qū)分度更好的強(qiáng)分類特征，將所述獲取的目標(biāo)用戶個(gè)性化特征信息及特定歷史投放廣告的相關(guān)特征信息通過決策樹模型進(jìn)行篩選，以獲取具有強(qiáng)分類性質(zhì)的交叉特征，具體的，所述生成決策樹模型的過程簡述如下:
[0143]設(shè)數(shù)據(jù)樣本集為S，首先根據(jù)某種策略選擇一個(gè)屬性，如用戶年齡，依照該屬性進(jìn)行劃分，如年齡30為分界，大于30歲的樣本分為一個(gè)集合，小于30歲的樣本分為一個(gè)集合。具體的，用戶各個(gè)性化特征作為一個(gè)屬性，如性別、省份、職業(yè)、收入、學(xué)校、年齡、學(xué)歷、血型、星座、聯(lián)網(wǎng)方式、聯(lián)網(wǎng)時(shí)間、偏好、婚戀情況等特征，分別基于一定的量化值進(jìn)行劃分，同時(shí)特定歷史投放廣告的相關(guān)特征也分別作為一個(gè)屬性，如廣告所屬行業(yè)、廣告尺寸、廣告文本、廣告圖片、廣告歷史展現(xiàn)次數(shù)、廣告歷史點(diǎn)擊次數(shù)、廣告位置歸一化后的點(diǎn)擊率等特征，分別基于相應(yīng)的量化值進(jìn)行進(jìn)一步劃分，直到不能劃分為止，從而生成決策樹的不同葉子節(jié)點(diǎn)，所述每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)表征一個(gè)交叉特征。
[0144]在本發(fā)明所述實(shí)施例中，所述決策樹模型由200顆樹組成，進(jìn)一步基于該決策樹模型優(yōu)選出的交叉特征，組合成交叉特征向量，以用于后續(xù)進(jìn)行廣告點(diǎn)擊率的評估。
[0145]S104:基于所述交叉特征向量及預(yù)先訓(xùn)練得到的模型訓(xùn)練參數(shù)，進(jìn)行計(jì)算以預(yù)估所述特定歷史投放廣告的點(diǎn)擊率。
[0146]具體地，在本發(fā)明所述實(shí)施例中，將所述交叉特征向量作為預(yù)先訓(xùn)練的模型的輸入，所述訓(xùn)練模型優(yōu)選邏輯回歸模型，通過訓(xùn)練模型的訓(xùn)練參數(shù)，進(jìn)行計(jì)算以預(yù)估所述特定歷史投放廣告的點(diǎn)擊率，其中，所述訓(xùn)練模型的輸出值即為所述廣告的點(diǎn)擊率。
[0147]參閱圖3所示，本發(fā)明還提供另一種實(shí)施例，提供一種應(yīng)用軟件推薦方法，具體包括如下步驟:
[0148]S201、獲取預(yù)定歷史時(shí)間段內(nèi)多個(gè)歷史投放應(yīng)用軟件的相關(guān)特征信息；
[0149]所述歷史投放應(yīng)用軟件具體指在所述預(yù)定歷史時(shí)間段內(nèi)已經(jīng)投放的應(yīng)用軟件，以各種形式展示給用戶，如通過應(yīng)用商城，應(yīng)用程序的消息欄提示界面，應(yīng)用程序的對話框界面等。所述預(yù)定歷史時(shí)間段為預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)維持多個(gè)歷史投放應(yīng)用軟件不更新的時(shí)間段。獲取所述預(yù)定歷史時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)歷史投放應(yīng)用軟件的相關(guān)特征信息，具體的，所述多個(gè)歷史投放應(yīng)用軟件指進(jìn)行點(diǎn)擊率預(yù)估的當(dāng)前歷史應(yīng)用軟件。其中，所述多個(gè)歷史投放應(yīng)用軟件的相關(guān)特征信息具體包括但不限于如下任意一項(xiàng)或多項(xiàng):應(yīng)用軟件所屬行業(yè)、應(yīng)用軟件功能信息、應(yīng)用軟件歷史下載次數(shù)、應(yīng)用軟件歷史使用次數(shù)、應(yīng)用軟件位置信息。
[0150]在具體實(shí)施例中，所述應(yīng)用軟件所屬行業(yè)特征通過其內(nèi)容簡介等信息提取相應(yīng)關(guān)鍵字獲取;所述應(yīng)用軟件功能信息通過提取該應(yīng)用軟件的相關(guān)功能簡介的關(guān)鍵字獲取;所述應(yīng)用軟件歷史下載次數(shù)具體指統(tǒng)計(jì)的獲取的特定歷史時(shí)間段內(nèi)用戶下載該應(yīng)用軟件的次數(shù);所述應(yīng)用軟件歷史使用次數(shù)指統(tǒng)計(jì)用戶在特定歷史時(shí)間段內(nèi)使用該應(yīng)用軟件的次數(shù);所述應(yīng)用軟件位置信息具體指應(yīng)用軟件所顯示的位置坐標(biāo)信息，其顯示位置能夠影響應(yīng)用軟件的點(diǎn)擊率，在具體實(shí)施例中，不同位置優(yōu)選放置顯示不同的應(yīng)用軟件，能夠間接提高點(diǎn)擊率。
[0151]當(dāng)然，所述應(yīng)用軟件的相關(guān)特征信息不僅限于上述形式，本發(fā)明實(shí)施例對其獲取方式也不作限制。
[0152]S202、獲取目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息；
[0153]所述個(gè)性化特征信息具體指與目標(biāo)用戶相關(guān)的，表征其本身屬性的特征信息。在具體實(shí)施例中，所述目標(biāo)用戶個(gè)性化特征信息包括但不限于如下任意一項(xiàng)或多項(xiàng):
[0154]性別、省份、職業(yè)、收入、學(xué)校、年齡、學(xué)歷、血型、星座、聯(lián)網(wǎng)方式、聯(lián)網(wǎng)時(shí)間、偏好、婚戀情況。
[0155]進(jìn)一步的，參考圖2所示，所述獲取目標(biāo)用戶個(gè)性化特征信息的步驟如下:
[0156]步驟1:獲取目標(biāo)的用戶的用于表征其身份特征的信息；
[0157]其中，所述用于表征目標(biāo)用戶身份特征的信息具體指用戶注冊的第三方賬戶信息、用戶綁定的賬戶信息、ID信息等能夠唯一表征用戶身份的信息。
[0158]步驟2:基于所述用戶身份特征信息向云端服務(wù)器發(fā)送請求，以獲取該用戶對應(yīng)的個(gè)性化特征信息；
[0159]基于所述用戶身份特征信息向云端服務(wù)器發(fā)送請求，即將用戶身份特征信息生成請求數(shù)據(jù)包，經(jīng)TCP/IP協(xié)議通過遠(yuǎn)程接口發(fā)送至云端服務(wù)器，以請求云端服務(wù)器反饋該用戶對應(yīng)的個(gè)性化特征信息。
[0160]步驟3:接收云端服務(wù)器推送的依據(jù)該用戶身份特征信息確定的個(gè)性化特征信息。
[0161]云端服務(wù)器接收到請求數(shù)據(jù)包，對其進(jìn)行解析獲取相應(yīng)的用戶身份特征信息，基于該身份特征信息查詢特征信息庫中與該用戶相關(guān)的特征信息，并將相關(guān)的特征信息生成應(yīng)答數(shù)據(jù)包，推送給請求方。請求方接收云端服務(wù)器發(fā)送的應(yīng)答包，以獲取目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息。其中，所述特征信息庫用于記錄目標(biāo)用戶身份特征信息與其個(gè)性化特征信息之間的映射關(guān)系。
[0162]更進(jìn)一步，所述特征信息庫通過如下方式生成:
[0163]1、提取目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息；
[0164]在具體實(shí)施例中，通過記錄的用戶歷史使用應(yīng)用軟件的日志信息提取相應(yīng)的用戶個(gè)性化特征信息，通過用戶的交互應(yīng)用歷史信息提取相應(yīng)的個(gè)性化特征信息。其中，所述交互應(yīng)用包括但不限于如下任意一項(xiàng)或多項(xiàng):短消息、QQ、微信、易信。通過攔截用戶使用的交互應(yīng)用軟件，獲取相應(yīng)的用戶個(gè)性化特征信息。當(dāng)然，在具體實(shí)施例中，還可以通過其他方式提取所述目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息，本發(fā)明對此不作限制。
[0165]2、通過遠(yuǎn)程接口發(fā)送至云端服務(wù)器進(jìn)行保存。
[0166]將提取的目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息，通過遠(yuǎn)程接口發(fā)送至云端服務(wù)器，由云端服務(wù)器根據(jù)目標(biāo)用戶的身份特征信息將其個(gè)性化特征信息對應(yīng)存儲于所述特征信息庫，并定期對其進(jìn)行更新。
[0167]由此，通過查詢特征信息庫獲取相應(yīng)的目標(biāo)用戶的個(gè)性化特征信息，以用于后續(xù)進(jìn)行廣告點(diǎn)擊率的預(yù)估。
[0168]S203、基于所述獲取的目標(biāo)用戶個(gè)性化特征信息及多個(gè)歷史投放應(yīng)用軟件的相關(guān)特征信息組成的特征向量通過決策樹模型計(jì)算，以分別確定用于預(yù)估所述多個(gè)歷史投放應(yīng)用的點(diǎn)擊率的交叉特征向量，其中所述決策樹模型的每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)表征一個(gè)交叉特征；
[0169]為了生成區(qū)分度更好的強(qiáng)分類特征，將所述獲取的目標(biāo)用戶個(gè)性化特征信息及多個(gè)歷史投放應(yīng)用軟件的相關(guān)特征信息通過決策樹模型進(jìn)行篩選，以獲取具有強(qiáng)分類性質(zhì)的交叉特征，具體的，所述生成決策樹模型的過程簡述如下:
[0170]設(shè)數(shù)據(jù)樣本集為S，首先根據(jù)某種策略選擇一個(gè)屬性，如用戶年齡，依照該屬性進(jìn)行劃分，如年齡30為分界，大于30歲的樣本分為一個(gè)集合，小于30歲的樣本分為一個(gè)集合。具體的，用戶各個(gè)性化特征作為一個(gè)屬性，如性別、省份、職業(yè)、收入、學(xué)校、年齡、學(xué)歷、血型、星座、聯(lián)網(wǎng)方式、聯(lián)網(wǎng)時(shí)間、偏好、婚戀情況等特征，分別基于一定的量化值進(jìn)行劃分，同時(shí)任