(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211198219.8 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 北京邮电大 学 地址 100876 北京市海淀区西土城路10号 (72)发明人 孙溢　王淑月　林昭文　徐通　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 贾耀斌 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 广告的归因方法、 装置、 计算机设备及可读 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种广告的归因方法、 装置、 计算机设备及可读存储介质， 涉及归因领域， 所 述方法包括： 获取用户数据和广告路径数据； 根 据归因模型的编码模块， 对每个触点的标识数据 进行编码， 得到每个触点的标识数据表示； 利用 归因模型的注意力模块， 生成每个触点的权重； 基于每个触点的标识数据表示和权重， 得到广告 路径数据的路径表示； 将用户数据和多个触点的 渠道数据输入至归因模型的第二获取模块， 得到 数据特征表 示； 将路径表示和数据特征表示输入 至归因模型的预测模块， 得到转化概率。 由此， 本 发明使得转化概率的预测将考虑不同用户触发 时间对触点的贡献度的影 响， 使得触点的贡献度 能与用户访问广告的时间因素关联， 确保转化概 率的有效。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 115471271 A 2022.12.13 CN 115471271 A 1.一种广告的归因方法， 其特 征在于， 包括： 获取用户数据和广告路径数据， 其中， 所述广告路径数据包括多个触点的触点数据， 所 述触点数据包括标识数据和渠道数据， 所述多个 触点的触点数据按用户触发时间排序； 基于预训练的归因模型的编码模块， 对每个所述触点的标识数据进行编码， 得到每个 所述触点的标识数据表示； 基于所述归因模型的注意力模块， 生成每个所述触点的权重， 其中， 所述触点的用户触 发时间与最后一个的触点的用户触发时间相差越大， 所述触点的权 重越低； 基于每个所述触点的标识数据表示和权 重， 得到所述广告路径数据的路径 表示； 将所述用户数据和所述多个触点的渠道数据输入至所述归因模型的第 二获取模块， 得 到数据特征表示， 其中， 所述第二获取模块用于将所述用户数据和所述多个触点的渠道数 据分别嵌入化处理以得到对应的嵌入向量， 及将所有 所述嵌入向量拼接后输出数据特征表 示； 将所述路径表示和所述数据特征表示输入至所述归因模型的预测模块， 得到转化概 率。 2.根据权利要求1所述的广告的归因方法， 其特征在于， 所述归因模型还包括拼接模 块、 扁平模块及全连接模块； 所述基于每个所述触点的标识数据表示和权重， 得到所述广告路径数据的路径表示， 包括： 计算所述触点的标识数据表示和权 重的乘积， 得到所述触点的加权数据表示； 将每个触点的所述加权数据表示输入至所述 拼接模块， 得到第一 拼接结果； 将所述第一 拼接结果输入至所述扁平模块， 得到扁平化结果； 将所述扁平化结果输入至所述全连接模块， 得到所述广告路径数据的路径 表示。 3.根据权利要求1所述的广告的归因方法， 其特征在于， 所述第二获取模块包括嵌入 层、 第一拼接层及第一全连接层； 所述将所述用户数据和所述多个触点的渠道数据输入至所述归因模型的第二获取模 块， 得到数据特 征表示， 包括： 将所述用户数据和所述多个触点的渠道数据分别 输入至所述嵌入层， 得到所述用户数 据对应的嵌入向量和每 个所述触点的渠道数据对应的嵌入向量； 将所有所述嵌入向量输入至所述第一 拼接层， 得到第二 拼接结果； 将所有第二 拼接结果输入至所述第一全连接层， 得到数据特 征表示。 4.根据权利要求1所述的广告的归因方法， 其特征在于， 所述预测模块包括第二拼接 层、 第二全连接层 及概率计算层； 所述将所述路径表示和所述数据特征表示输入至所述归因模型的预测模块， 得到转化 概率， 包括： 将所述路径 表示和所述数据特 征表示输入至所述第二 拼接层， 得到第三 拼接结果； 将所述第三 拼接结果输入至所述第二全连接层， 得到对应的输出 数据； 将所述输出 数据输入至所述 概率计算层， 得到转 化概率。 5.根据权利要求1所述的广告的归因方法， 其特征在于， 所述获取用户数据和广告路径 数据， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115471271 A 2获取原始用户数据和原 始广告路径数据； 对所述原始用户数据和所述原始广告路径数据进行数据清洗， 得到用户数据和广告路 径数据。 6.根据权利要求1所述的广告的归因方法， 其特征在于， 所述编码模块基于双向长短期 记忆网络实现。 7.一种广告的归因装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取用户数据和广告路径数据， 其中， 所述广告路径数据包括多个 触点的触点数据， 所述触点数据包括标识数据和渠道数据， 所述多个触点的触点数据按用 户触发时间排序； 编码模块， 用于基于预训练的归因模型的编码模块， 对每个所述触点的标识数据进行 编码， 得到每 个所述触点的标识数据表示； 生成模块， 用于基于所述归因模型的注意力模块， 生成每个所述触点的权重， 其中， 所 述触点的用户触发时间与最后一个的触点的用户触发时间相差越大， 所述触点的权重越 低； 路径表示获取模块， 用于基于每个所述触点的标识数据表示和权重， 得到所述广告路 径数据的路径 表示； 特征表示获取模块， 用于将所述用户数据和所述多个触点的渠道数据输入至所述归因 模型的第二 获取模块， 得到数据特征表示， 其中， 所述第二 获取模块用于将所述用户数据和 所述多个触点的渠道数据分别嵌入化处理以得到对应的嵌入向量， 及将所有 所述嵌入向量 拼接后输出 数据特征表示； 预测模块， 用于将所述路径表示和所述数据特征表示输入至所述归因模型的预测模 块， 得到转 化概率。 8.根据权利要求7所述的广告的归因装置， 其特征在于， 所述归因模型还包括拼接模 块、 扁平模块及全连接模块； 所述路径 表示获取模块， 包括： 乘积计算子模块， 用于计算所述触点的标识数据表示和权重的乘积， 得到所述触点的 加权数据表示； 第一拼接子模块， 用于将每个触点的所述加权数据表示输入至所述拼接模块， 得到第 一拼接结果； 第一扁平化处理子模块， 用于将所述第一拼接结果输入至所述扁平模块， 得到扁平化 结果； 全连接处理处理子模块， 用于将所述扁平化结果输入至所述全连接模块， 得到所述广 告路径数据的路径 表示。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器以及处理器， 所述存储器存储有计算机程 序， 所述计算机程序在所述处理器上运行时执行如权利要求1 ‑6任一项所述的广告的归因 方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序在处理器上运行时执行如权利要求1 ‑6任一项所述的广告的归因方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115471271 A 3