(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 202211037678.8 (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 北京有竹居网络技 术有限公司 地址 101299 北京市平谷区林荫北街13号 信息大厦802室 (72)发明人 陈迪　盛梦雪　邵冬　 (74)专利代理 机构 北京信远 达知识产权代理有 限公司 1 1304 专利代理师 储倩 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种事件触发概 率预测方法、 装置及设备 (57)摘要 本申请公开一种事件触发概率预测方法、 装 置及设备， 获取目标内容的内容特征数据、 目标 用户的用户特征数据以及目标用户的触屏操作 手特征数据。 将内容特征数据、 用户特征数据以 及触屏操作手特征数据输入事件触发概率预测 模型中， 获取目标用户对目标内容的预测事件触 发概率。 当目标用户触屏所使用的操作手不同 时， 目标内容的事件触发概率不同。 目标用户触 屏所使用的操作手对目标内容的事件触发概率 有一定的影响。 因此， 事件触发概率预测模型挖 掘了目标用户的触屏操作手特征数据与 目标内 容的内容特征数据之间的关系， 使得该模型输出 的目标用户对目标内容的预测事件触发概率更 加准确。 权利要求书3页 说明书23页 附图2页 CN 115409551 A 2022.11.29 CN 115409551 A 1.一种事 件触发概 率预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标内容的内容特 征数据以及目标用户的用户特 征数据； 获取所述目标用户的触屏操作手特 征数据； 将所述内容特征数据、 所述用户特征数据以及所述触屏操作手特征数据输入事件触发 概率预测模型中， 获取所述 目标用户对所述 目标内容的预测事件触发概率； 所述事件触发 概率预测模型是基于历史内容的历史内容特征数据、 历史用户的历史用户特征数据、 所述 历史用户的历史触屏操作手特征数据以及所述历史用户对所述历史内容的事件触发期望 概率训练得到的。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述目标用户的触屏操作手特征 数据， 包括： 获取所述目标用户的触屏操作信息； 将所述目标用户的触屏操作信 息输入训练完成的左右手特征提取网络中， 获取所述目 标用户的左手操作概 率、 右手操作概 率和左右手操作概 率； 根据所述左手操作概率、 所述右手操作概率和所述左右手操作概率， 获取所述目标用 户的触屏操作手特 征数据。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述左手操作概率、 所述右手操 作概率和所述左右手操作概 率， 获取所述目标用户的触屏操作手特 征数据， 包括： 将所述左手操作概率、 所述右手操作概率和所述左右手操作概率分别转换为第 一整数 值、 第二整数值和第三整数值； 将基于所述第 一整数值、 所述第 二整数值和所述第 三整数值计算得到的目标整数值作 为所述目标用户的触屏操作手特 征数据。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述事件触发概率预测模型包括多层感知 机模块和线性回归模块， 所述将所述内容特征数据、 所述用户特征数据以及所述触屏操作 手特征数据输入事件触发概率预测模型中， 获取所述目标用户对所述目标内容的预测事件 触发概率， 包括： 将所述内容特征数据、 所述用户特征数据以及所述触屏操作手特征数据组成的输入特 征数据转换为特 征向量和偏置向量的拼接表示； 将所述特征向量输入所述多层感知机模块中， 获取所述目标用户对所述目标内容的第 一预测事 件触发概 率； 将所述偏置向量输入所述线性 回归模块中， 获取所述目标用户对所述目标内容的第 二 预测事件触发概 率； 将所述第一预测事件触发概率和所述第二预测事件触发概率的平均值确定为所述目 标用户对所述目标内容的预测事 件触发概 率。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述事件触发概率预测模型的训练过程， 包括： 获取所述历史内容的历史内容特 征数据以及所述历史用户的历史用户特 征数据； 获取所述历史用户的历史触屏操作手特 征数据； 将所述历史内容特征数据、 所述历史用户特征数据以及所述历史触屏操作手特征数据 输入所述事件触发概率预测模型中， 获取所述历史用户对所述历史内容的预测事件触发概权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115409551 A 2率； 根据所述历史用户对所述历史内容的预测事件触发概率以及所述历史用户对所述历 史内容的事 件触发期望概 率， 计算损失值； 通过所述损失值调 整所述事件触发概率预测模型的模型参数， 重新执行所述将所述历 史内容特征数据、 所述历史用户特征数据以及所述历史触屏操作手特征数据输入所述事件 触发概率预测模型中， 获取所述历史用户对所述历史内容的预测事件触发概率以及后续步 骤， 直至达到预设条件。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取所述目标内容对应的目标操作手； 所述目标操作手为所述目标内容的事件触发统 计概率最大时所对应的操作手； 所述目标操作手为左手、 右手、 左右手或其 他类别操作手； 获取所述目标用户的操作手为所述目标操作手的发生概率， 并根据所述发生概率计算 所述目标操作手对应的操作手 影响系数； 将所述目标内容的单次事件触发出价、 所述目标用户对所述目标内容的预测事件触发 概率以及所述操作手 影响系数的乘积， 确定为所述目标内容的单次事 件触发最终出价。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述目标内容对应的目标操作 手， 包括： 获取针对所述目标内容的事件触发历史次数中的左手操作事件触发次数、 右手操作事 件触发次数、 左右手操作事 件触发次数以及其它类别操作手操作事 件触发次数； 将所述左手操作事件触发次数与 所述目标内容的曝光 次数的商、 所述右手操作事件触 发次数与所述目标内容的曝光次数的商、 所述左右手操作事件触发次数与所述目标内容的 曝光次数 的商以及所述其它类别操作手操作事件触发次数与所述目标内容的曝光次数的 商， 分别确定为所述目标内容对应的第一统计概率、 第二统计概率、 第三统计概率以及第四 统计概率； 将所述第一统计概率、 所述第二统计概率、 所述第三统计概率以及所述第 四统计概率 中的最大值所对应的操作手确定为所述目标内容对应的目标操作手。 8.一种事 件触发概 率预测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一获取 单元， 用于获取目标内容的内容特 征数据以及目标用户的用户特 征数据； 第二获取 单元， 用于获取 所述目标用户的触屏操作手特 征数据； 输入单元， 用于将所述内容特征数据、 所述用户特征数据以及所述触屏操作手特征数 据输入事件触发概率预测模型中， 获取所述目标用户对所述目标内容的预测事件触发概 率； 所述事件触发概率预测模型是基于历史内容的历史内容特征数据、 历史用户的历史用 户特征数据、 所述历史用户的历史触屏操作手特征数据以及所述历史用户对所述历史内容 的事件触发期望概 率训练得到的。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 其上存 储有一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1 ‑7中任一所述的事 件触发概 率预测方法。 10.一种计算机可读介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 其中， 所述程序被处理权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115409551 A 3