CN103440584A - 一种广告投放方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种广告投放方法和系统，以解决广告投放服务器计算压力大、响应时间长和广告投放速度慢的问题。所述方法包括：统计各候选投放广告的各维度特征的历史点击率，并依据各维度特征的历史点击率计算得到各维度特征的权重；各维度特征少于广告投放特征；将各维度特征的历史点击率和各维度特征的权重进行点击率预测计算，得到各候选投放广告的点击率预测值；将各候选投放广告的点击率预测值分别映射为各候选投放广告的广告点击率，并根据各候选投放广告的广告点击率进行广告投放。由于不需要考虑过多的广告投放特征，就减少了广告投放服务器的计算量，缓解了广告投放服务器的处理压力，提高了广告投放服务器的响应速度。
Description
技术领域
本发明实施例涉及互联网广告技术领域，特别是涉及一种广告投放方法和系统。
背景技术
目前在互联网领域，实时竞价广告系统发展很快，需求方服务平台（Demand Service Platform，DSP）需要实时为每次广告投放流量出价，出价最高的DSP获得这次广告投放机会。因此DSP需要在非常短时间内（100ms以内）评估这次广告投放机会的价值，一般以每千人成本（Cost Per Mille，CPM）付费。
DSP面向广告主以每点击成本（Cost Per Click，CPC）收费。
最终，DSP还需要将CPM转换成CPC，计算广告投放机会的成本。将CPM转换成CPC的过程中，需要的关键步骤是广告点击率的预测。
点击率的预测通常需要考虑广告投放特征，包括用户特征（用户搜索关键词、网页流量记录、广告点击记录等）、网页特征（网页分类、网页关键词等）、广告特征（广告类别、广告引导页、广告关键词等）。
考虑的广告投放特征过多虽然可以提高点击率预测的准确率，使得广告投放更精准，但是，也会导致广告投放服务器的计算压力过大、响应时间长，降低了广告投放的速度，对广告投放的实时性造成影响。
发明内容
本发明实施例公开一种广告投放方法和系统，以解决广告投放服务器计算压力大、响应时间长和广告投放速度慢的问题。
为了解决上述问题，本发明公开了一种广告投放方法，包括：
统计各候选投放广告的各维度特征的历史点击率，并依据所述各维度特征的历史点击率计算得到各维度特征的权重；所述各维度特征少于广告投放特征；
将所述各维度特征的历史点击率和所述各维度特征的权重进行点击率预测计算，得到所述各候选投放广告的点击率预测值；
将所述各候选投放广告的点击率预测值分别映射为所述各候选投放广告的广告点击率，并根据所述各候选投放广告的广告点击率进行广告投放。
优选的，所述统计各候选投放广告的各维度特征的历史点击率，并依据所述各维度特征的历史点击率计算得到各维度特征的权重，包括：
从历史广告投放日志中统计出所述各候选投放广告的各维度特征的历史点击率；
将所述各维度特征的历史点击率按照回归模型训练得到所述各维度特征的权重；
其中，所述各维度特征包括：媒体、广告行业、广告位大小、广告位位置、广告类型和广告素材；
按照媒体、广告类型、广告位位置、广告行业、广告素材、广告位大小的顺序，所述各维度特征对所述广告点击率的影响逐渐减小。
优选的，所述将所述各维度特征的历史点击率和所述各维度特征的权重进行点击率预测计算，得到所述各候选投放广告的点击率预测值，包括：
通过
计算得到所述各候选投放广告的点击率预测值；
其中，x为所述点击率预测值，bias为所述各维度特征之外的因素影响点击率预测值的偏差，n为各维度特征的个数，wi为第i个维度特征的权重，ctri为第i个维度特征的历史点击率。
优选的，所述将所述各候选投放广告的点击率预测值分别映射为所述各候选投放广告的广告点击率，包括：
将所述各候选投放广告的点击率预测值进行线性回归计算，得到所述各候选投放广告的广告点击率。
优选的，所述将所述各候选投放广告的点击率预测值进行线性回归计算，得到所述各候选投放广告的广告点击率，包括：
通过y＝ax3+bx2+cx+d计算得到所述各候选投放广告的广告点击率；
其中，y为所述广告点击率，x为所述点击率预测值，a、b、c、d均为回归系数。
优选的，所述根据所述各候选投放广告的广告点击率进行广告投放，包括：
将所述各候选投放广告的广告点击率按照顺序排列；
选择所述广告点击率最大的候选投放广告进行广告投放。
本发明还公开了一种广告投放系统，包括：
维度特征信息确定模块，用于统计各候选投放广告的各维度特征的历史点击率，并依据所述各维度特征的历史点击率计算得到各维度特征的权重；所述各维度特征少于广告投放特征；
点击率预测值计算模块，用于将所述各维度特征的历史点击率和所述各维度特征的权重进行点击率预测计算，得到所述各候选投放广告的点击率预测值；
广告投放模块，用于将所述各候选投放广告的点击率预测值分别映射为所述各候选投放广告的广告点击率，并根据所述各候选投放广告的广告点击率进行广告投放。
优选的，所述维度特征信息确定模块，包括：
统计子模块，用于从历史广告投放日志中统计出所述各候选投放广告的各维度特征的历史点击率；
训练子模块，用于将所述各维度特征的历史点击率按照回归模型训练得到所述各维度特征的权重；
其中，所述各维度特征包括：媒体、广告行业、广告位大小、广告位位置、广告类型和广告素材；
按照媒体、广告类型、广告位位置、广告行业、广告素材、广告位大小的顺序，所述各维度特征对所述广告点击率的影响逐渐减小。
优选的，所述点击率预测值计算模块通过
计算得到所述各候选投放广告的点击率预测值；
其中，x为所述点击率预测值，bias为所述各维度特征之外的因素影响点击率预测值的偏差，n为各维度特征的个数，wi为第i个维度特征的权重，ctri为第i个维度特征的历史点击率。
优选的，所述广告投放模块通过y＝ax3+bx2+cx+d计算得到所述各候选投放广告的广告点击率；
其中，y为所述广告点击率，x为所述点击率预测值，a、b、c、d均为回归系数。
与背景技术相比，本发明实施例包括以下优点：
不需要考虑过多的广告投放特征，只需要获得各维度特征的点击率和权重（各维度特征少于广告投放特征），然后利用各维度特征的点击率和权重计算并映射得到最终的广告点击率，最后从各候选投放广告中选择广告点击率高的进行投放。
由于不需要考虑过多的广告投放特征，弱化了广告点击率的预测过程，就减少了广告投放服务器的计算量，缓解了广告投放服务器的处理压力，提高了广告投放服务器的响应速度。
而且，从历史广告投放日志中统计出各维度特征的点击率，以及利用回归模型计算得到各维度特征的权重，根据各维度特征的点击率和权重计算并映射得到的广告点击率更准确、更有效。
附图说明
图1是本发明实施例中一种广告投放方法流程图；
图2是本发明实施例中一种广告投放方法流程图；
图3是本发明实施例中一种广告投放系统结构图；
图4是本发明实施例中一种广告投放系统结构图；
图5是本发明实施例中一种广告投放系统结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
下面通过列举几个具体的实施例详细介绍本发明公开的一种广告投放方法和系统。
实施例一
详细介绍本发明实施例公开的一种广告投放方法。
参照图1，示出了本发明实施例中一种广告投放方法流程图。
步骤100，统计各候选投放广告的各维度特征的历史点击率，并依据所述各维度特征的历史点击率计算得到各维度特征的权重。
每个候选投放广告都有其对应的各个维度特征，如候选投放广告所属的广告行业、候选投放广告所占用的广告位的位置和大小等等。
需要说明的是，所述各维度特征少于广告投放特征。
优选的，可以使用回归模型和统计得到的各维度特征的历史点击率，计算得到各维度特征的权重，维度特征的权重越高，对点击率的影响就越大。
步骤102，将所述各维度特征的历史点击率和所述各维度特征的权重进行点击率预测计算，得到所述各候选投放广告的点击率预测值。
针对每个候选投放广告的各维度特征，计算每个候选投放广告的点击率预测值。例如，候选投放广告AD1的各维度特征为T1和T2，维度特征T1的点击率为C1，权重为W1，维度特征T2的点击率为C2，权重为W2；候选投放广告AD2的各维度特征为T3和T4，维度特征T3的点击率为C3，权重为W3，维度特征T4的点击率为C4，权重为W4。则可以根据维度特征T1的点击率C1，权重W1，以及维度特征T2的点击率C2，权重W2计算得到候选投放广告AD1的点击率预测值；还可以根据维度特征T3的点击率C3，权重W3，以及维度特征T4的点击率C4，权重W4计算得到候选投放广告AD2的点击率预测值。
同理，可以计算得到每个候选投放广告的广告点击率预测值。
步骤104，将所述各候选投放广告的点击率预测值分别映射为所述各候选投放广告的广告点击率，并根据所述各候选投放广告的广告点击率进行广告投放。
优选的，上述广告点击率预测值映射为广告点击率的过程可以使用回归公式将点击率预测值映射为广告点击率。
并且可以从各候选投放广告中选择广告点击率大的候选投放广告进行广告投放。
综上所述，本发明实施例公开的一种广告投放方法，与背景技术相比，具有以下优点：
不需要考虑过多的广告投放特征，只需要获得各维度特征的点击率和权重（各维度特征少于广告投放特征），然后利用各维度特征的点击率和权重计算并映射得到最终的广告点击率，最后从各候选投放广告中选择广告点击率高的进行投放。
由于不需要考虑过多的广告投放特征，弱化了广告点击率的预测过程，就减少了广告投放服务器的计算量，缓解了广告投放服务器的处理压力，提高了广告投放服务器的响应速度。
而且，从历史广告投放日志中统计出各维度特征的点击率，以及利用回归模型计算得到各维度特征的权重，根据各维度特征的点击率和权重计算并映射得到的广告点击率更准确、更有效。
实施例二
详细介绍本发明实施例公开的一种广告投放方法。
参照图2，示出了本发明实施例中一种广告投放方法流程图。
步骤200，统计各候选投放广告的各维度特征的历史点击率，并依据所述各维度特征的历史点击率计算得到各维度特征的权重。
其中，所述各维度特征少于广告投放特征。所述各维度特征包括：媒体、广告行业、广告位大小、广告位位置、广告类型和广告素材。
按照媒体、广告类型、广告位位置、广告行业、广告素材、广告位大小的顺序，所述各维度特征对所述广告点击率的影响逐渐减小。
优选的，所述步骤200可以包括：
子步骤2001，从历史广告投放日志中统计出所述各候选投放广告的各维度特征的历史点击率。
子步骤2002，将所述各维度特征的历史点击率按照回归模型训练得到所述各维度特征的权重。
回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型。在本领域中，可以直接利用回归模型根据各维度特征的历史点击率训练得到各维度特征的权重。可以将统计得到的各维度特征的历史点击率按照回归模型，去估计和（或）预测各维度特征的权重。
实验证明，各维度特征中，媒体对广告点击率的影响最大，广告位大小对广告点击率的影响最小。
步骤202，根据所述各维度特征的历史点击率和所述各维度特征的权重分别计算得到所述各候选投放广告的点击率预测值。
优选的，所述步骤202可以为：
将所述各维度特征的历史点击率和所述各维度特征的权重进行点击率预测计算，得到所述各候选投放广告的点击率预测值。
具体地，可以通过
计算得到所述各候选投放广告的点击率预测值。
其中，x为所述点击率预测值，bias为所述各维度特征之外的因素影响点击率预测值的偏差，n为各维度特征的个数，wi为第i个维度特征的权重，ctri为第i个维度特征的历史点击率。
本领域技术人员可以通过现有技术计算得到上述bias的值，而且bisa的值根据实际的候选投放广告的点击率预测过程计算得到。
例如，某候选投放广告AD1的维度特征A的权重为-0.8969，维度特征B权重为-1.058，维度特征C权重为-0.1162，维度特征D权重为-0.4111，bias为-1.653。针对某次投放机会，维度特征A、维度特征B、维度特征C和维度特征D的点击率分别为0.134，0.533，0.432，0.101。
根据上述公式可知，e的指数为0-（-1.653+（-0.8969×0.134）+（-1.058×0.533）+（-0.1162×0.432）+（-0.4111×0.101））=2.428818。
e的2.428818次方为11.34546。
则x=1/（1+11.34546）=0.081。即候选投放广告AD1的点击率预测值为0.081。
同理，可以计算其他候选投放广告的点击率预测值。
步骤204，将所述各候选投放广告的点击率预测值分别映射为所述各候选投放广告的广告点击率，并根据所述各候选投放广告的广告点击率进行广告投放。
优选的，所述步骤204可以为：
子步骤2041，将所述各候选投放广告的点击率预测值进行线性回归计算，得到所述各候选投放广告的广告点击率。
优选的，所述子步骤2041可以为：
通过y＝ax3+bx2+cx+d计算得到所述各候选投放广告的广告点击率。
其中，y为所述广告点击率，x为所述点击率预测值，a、b、c、d均为回归系数。
通过线性回归拟合结果得知a=0，b=1.255214e-02，c=6.133188e-03，d=4.642903e-05，将上述步骤202中计算得到的x代入上述关于y的公式中，y=0*0.0813+1.255214e-02*0.0812+6.133188e-03*0.081+4.642903e-05=0.0006255718，即候选投放广告AD1的广告点击率为0.0006255718。
同理，可以计算得到其他候选投放广告的广告点击率。
子步骤2042，将所述各候选投放广告的广告点击率按照顺序排列。
例如，候选投放广告AD1的广告点击率为0.0006255718，候选投放广告AD2的广告点击率为0.0007434625。则可以按照广告点击率从大到小的顺序或者从小到大的顺序将候选投放广告排列。
子步骤2043，选择所述广告点击率最大的候选投放广告进行广告投放。
上述子步骤2042中，候选投放广告AD2的广告点击率大于候选投放广告AD1的广告点击率，则选择候选投放广告AD2进行广告投放。
综上所述，本发明实施例公开的一种广告投放方法，与背景技术相比，具有以下优点：
不需要考虑过多的广告投放特征，只需要获得各维度特征的点击率和权重（各维度特征少于广告投放特征），然后利用各维度特征的点击率和权重计算并映射得到最终的广告点击率，最后从各候选投放广告中选择广告点击率高的进行投放。
由于不需要考虑过多的广告投放特征，弱化了广告点击率的预测过程，就减少了广告投放服务器的计算量，缓解了广告投放服务器的处理压力，提高了广告投放服务器的响应速度。
而且，从历史广告投放日志中统计出各维度特征的点击率，以及利用回归模型计算得到各维度特征的权重，根据各维度特征的点击率和权重计算并映射得到的广告点击率更准确、更有效。
实施例三
详细介绍本发明实施例公开的一种广告投放系统。
参照图3，示出了本发明实施例中一种广告投放系统结构图。
所述一种广告投放系统可以包括：维度特征信息确定模块300，点击率预测值计算模块302，以及，广告投放模块304。
下面分别详细介绍各模块的功能以及各模块之间的关系。
维度特征信息确定模块300，用于统计各候选投放广告的各维度特征的历史点击率，并依据所述各维度特征的历史点击率计算得到各维度特征的权重。
其中，所述各维度特征少于广告投放特征。
点击率预测值计算模块302，用于将所述各维度特征的历史点击率和所述各维度特征的权重进行点击率预测计算，得到所述各候选投放广告的点击率预测值。
广告投放模块304，用于将所述各候选投放广告的点击率预测值分别映射为所述各候选投放广告的广告点击率，并根据所述各候选投放广告的广告点击率进行广告投放。
综上所述，本发明实施例公开的一种广告投放系统，与背景技术相比，具有以下优点：
不需要考虑过多的广告投放特征，只需要获得各维度特征的点击率和权重（各维度特征少于广告投放特征），然后利用各维度特征的点击率和权重计算并映射得到最终的广告点击率，最后从各候选投放广告中选择广告点击率高的进行投放。
由于不需要考虑过多的广告投放特征，弱化了广告点击率的预测过程，就减少了广告投放服务器的计算量，缓解了广告投放服务器的处理压力，提高了广告投放服务器的响应速度。
而且，从历史广告投放日志中统计出各维度特征的点击率，以及利用回归模型计算得到各维度特征的权重，根据各维度特征的点击率和权重计算并映射得到的广告点击率更准确、更有效。
实施例四
详细介绍本发明实施例公开的一种广告投放系统。
参照图4，示出了本发明实施例中一种广告投放系统结构图。
所述一种广告投放系统可以包括：维度特征信息确定模块400，点击率预测值计算模块402，以及，广告投放模块404。
其中，所述维度特征信息确定模块400可以包括：统计子模块4001，以及，训练子模块4002。
所述广告投放模块404可以包括：计算子模块4041，排序子模块4042，以及，选择子模块4043。
下面分别详细介绍各模块、各子模块的功能以及各模块、各子模块之间的关系。
维度特征信息确定模块400，用于统计各候选投放广告的各维度特征的历史点击率，并依据所述各维度特征的历史点击率计算得到各维度特征的权重。
所述各维度特征少于广告投放特征。
优选的，所述维度特征信息确定模块400可以包括：
统计子模块4001，用于从历史广告投放日志中统计出所述各候选投放广告的各维度特征的历史点击率。
训练子模块4002，用于将所述各维度特征的历史点击率按照回归模型训练得到所述各维度特征的权重。
而且，所述各维度特征可以包括：媒体、广告行业、广告位大小、广告位位置、广告类型和广告素材。
按照媒体、广告类型、广告位位置、广告行业、广告素材、广告位大小的顺序，所述各维度特征对所述广告点击率的影响逐渐减小。
点击率预测值计算模块402，用于将所述各维度特征的历史点击率和所述各维度特征的权重进行点击率预测计算，得到所述各候选投放广告的点击率预测值。
优选的，所述点击率预测值计算模块402可以通过
计算得到所述各候选投放广告的点击率预测值；
其中，x为所述点击率预测值，bias为所述各维度特征之外的因素影响点击率预测值的偏差，n为各维度特征的个数，wi为第i个维度特征的权重，ctri为第i个维度特征的历史点击率。
广告投放模块404，用于将所述各候选投放广告的点击率预测值分别映射为所述各候选投放广告的广告点击率，并根据所述各候选投放广告的广告点击率进行广告投放。
优选的，所述广告投放模块404可以通过y＝ax3+bx2+cx+d计算得到所述各候选投放广告的广告点击率。
其中，y为所述广告点击率，x为所述点击率预测值，a、b、c、d均为回归系数。
优选的，所述广告投放模块404可以包括：
计算子模块4041，用于将所述各候选投放广告的点击率预测值进行线性回归计算，得到所述各候选投放广告的广告点击率。
排序子模块4042，用于将所述各候选投放广告的广告点击率按照顺序排列。
选择子模块4043，用于选择所述广告点击率最大的候选投放广告进行广告投放。
本发明实施例公开的一种广告投放系统除了利用上述各模块、各子模块实现广告投放的功能外，还可以按照如下组成结构实现相同的广告投放的功能。
所述一种广告投放系统可以包括线上子系统和线下子系统。其中，线上子系统可以包括广告投放模块500和点击率预测模块502；线下子系统可以包括点击率统计模块504和训练模块506，如图5所示。而且，为了保证点击率统计的实时性，点击率统计模块504还可以位于线上子系统中。
点击率统计模块504可以根据历史的广告投放记录统计各个维度特征的点击率，如投放在媒体A上的某广告属于广告行业B，其媒体维度的特征值为媒体A的点击率，广告行业维度的特征值为广告行业B的点击率。
训练模块506可以得到媒体A的点击率的权重和广告行业B的点击率的权重。
如在媒体A上投放广告行业B的广告，点击率预测模块502计算点击率预测值。
广告投放模块500可以根据点击率预测模块502计算出的点击率预测值，对这次投放机会选出的广告按照点击率预测值从大到小排序，选择点击率最大的广告并根据预测值给出相应的价格。
综上所述，本发明实施例公开的一种广告投放系统，与背景技术相比，具有以下优点：
不需要考虑过多的广告投放特征，只需要获得各维度特征的点击率和权重（各维度特征少于广告投放特征），然后利用各维度特征的点击率和权重计算并映射得到最终的广告点击率，最后从各候选投放广告中选择广告点击率高的进行投放。
由于不需要考虑过多的广告投放特征，弱化了广告点击率的预测过程，就减少了广告投放服务器的计算量，缓解了广告投放服务器的处理压力，提高了广告投放服务器的响应速度。
而且，从历史广告投放日志中统计出各维度特征的点击率，以及利用回归模型计算得到各维度特征的权重，根据各维度特征的点击率和权重计算并映射得到的广告点击率更准确、更有效。
对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
以上对本发明实施例所公开的一种广告投放方法和系统，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种广告投放方法，其特征在于，包括：
统计各候选投放广告的各维度特征的历史点击率，并依据所述各维度特征的历史点击率计算得到各维度特征的权重；所述各维度特征少于广告投放特征；
将所述各维度特征的历史点击率和所述各维度特征的权重进行点击率预测计算，得到所述各候选投放广告的点击率预测值；
将所述各候选投放广告的点击率预测值分别映射为所述各候选投放广告的广告点击率，并根据所述各候选投放广告的广告点击率进行广告投放。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计各候选投放广告的各维度特征的历史点击率，并依据所述各维度特征的历史点击率计算得到各维度特征的权重，包括：
从历史广告投放日志中统计出所述各候选投放广告的各维度特征的历史点击率；
将所述各维度特征的历史点击率按照回归模型训练得到所述各维度特征的权重；
其中，所述各维度特征包括：媒体、广告行业、广告位大小、广告位位置、广告类型和广告素材；
按照媒体、广告类型、广告位位置、广告行业、广告素材、广告位大小的顺序，所述各维度特征对所述广告点击率的影响逐渐减小。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述各维度特征的历史点击率和所述各维度特征的权重进行点击率预测计算，得到所述各候选投放广告的点击率预测值，包括：
通过
计算得到所述各候选投放广告的点击率预测值；
其中，x为所述点击率预测值，bias为所述各维度特征之外的因素影响点击率预测值的偏差，n为各维度特征的个数，wi为第i个维度特征的权重，ctri为第i个维度特征的历史点击率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述各候选投放广告的点击率预测值分别映射为所述各候选投放广告的广告点击率，包括：
将所述各候选投放广告的点击率预测值进行线性回归计算，得到所述各候选投放广告的广告点击率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述各候选投放广告的点击率预测值进行线性回归计算，得到所述各候选投放广告的广告点击率，包括：
通过y＝ax3+bx2+cx+d计算得到所述各候选投放广告的广告点击率；
其中，y为所述广告点击率，x为所述点击率预测值，a、b、c、d均为回归系数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各候选投放广告的广告点击率进行广告投放，包括：
将所述各候选投放广告的广告点击率按照顺序排列；
选择所述广告点击率最大的候选投放广告进行广告投放。
7.一种广告投放系统，其特征在于，包括：
维度特征信息确定模块，用于统计各候选投放广告的各维度特征的历史点击率，并依据所述各维度特征的历史点击率计算得到各维度特征的权重；所述各维度特征少于广告投放特征；
点击率预测值计算模块，用于将所述各维度特征的历史点击率和所述各维度特征的权重进行点击率预测计算，得到所述各候选投放广告的点击率预测值；
广告投放模块，用于将所述各候选投放广告的点击率预测值分别映射为所述各候选投放广告的广告点击率，并根据所述各候选投放广告的广告点击率进行广告投放。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述维度特征信息确定模块，包括：
统计子模块，用于从历史广告投放日志中统计出所述各候选投放广告的各维度特征的历史点击率；
训练子模块，用于将所述各维度特征的历史点击率按照回归模型训练得到所述各维度特征的权重；
其中，所述各维度特征包括：媒体、广告行业、广告位大小、广告位位置、广告类型和广告素材；
按照媒体、广告类型、广告位位置、广告行业、广告素材、广告位大小的顺序，所述各维度特征对所述广告点击率的影响逐渐减小。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述点击率预测值计算模块通过
计算得到所述各候选投放广告的点击率预测值；
其中，x为所述点击率预测值，bias为所述各维度特征之外的因素影响点击率预测值的偏差，n为各维度特征的个数，wi为第i个维度特征的权重，ctri为第i个维度特征的历史点击率。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述广告投放模块通过y＝ax3+bx2+cx+d计算得到所述各候选投放广告的广告点击率；
其中，y为所述广告点击率，x为所述点击率预测值，a、b、c、d均为回归系数。
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