【摘要】 本发明公开了一种广告位异常数据识别和筛选方法，包括如下步骤：S10：设置广告位量化评估指标；S11：处理并存储广告位量化评估值；S12：对广告位进行聚类，根据聚类结果得到可参照标准广告位；计算实际广告位与标准广告位的相似性，以最短距离找到实际广告位所属的标准广告位；S13：以标准广告位分位数为依据设立上下限并计算各广告位的偏差，按偏差大小进行筛选和排序。本发明依据聚类算法进行各广告位分类，避免按行业或其它人工分类方式带来的主观性，分类内广告位相似度最高，使用的距离计算方法对定性定量指标均能处理，且于量纲无关，广告位偏差计算以分位数为依据，能有效避免极端值对分类产生影响。 【专利类型】发明授权 【申请人】浙江盘石信息技术有限公司 【申请人类型】企业 【申请人地址】310011 浙江省杭州市拱墅区北部软件园C区祥园路45号 【申请人地区】中国 【申请人城市】杭州市 【申请人区县】拱墅区 【申请号】CN201210091932.2 【申请日】2012-03-30 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102663065B 【公开公告日】2014-12-10 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102663065B 【授权公告日】2014-12-10 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G06F17/30; G06Q30/02 【发明人】李嘉骅; 曹晓波; 田宁; 谭磊; 刘崟 【主权项内容】一种广告位异常数据识别和筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：S10：设置广告位量化评估指标，具体为在媒体网站上放置监控代码，捕获评估信息；然后，根据所获取的评估信息，构造一组广告位量化评估指标；S11：提供一存储单元，以存储广告位在广告位量化评估指标下的评估值，生成表示监控的所有广告位集合，设置一赋值单元，对存储于存储单元中的所有广告位评估信息数据赋于权重值；进一步的，设置一预处理单元，从监控系统生成的原始日志文件中提取信息，对数据进行清洗后存入存储单元；S12：提供一计算单元，以对广告位进行聚类，根据聚类结果得到可参照标准广告位；计算实际广告位与标准广告位的相似性，以最短距离找到实际广告位所属的标准广告位，包括以下步骤：按行业划分广告位，以各行业广告位均值作为初始标准广告位，adc1，adc2，...，adck，其中，k为行业个数，而m是第i个广告位所属行业的广告位总数；计算各个广告位到初始标准广告位adci的距离D＝{d1, d2, …, dn}；对于定量指标，按兰氏加权距离计算，对定性指标按布尔值计算；比较各广告位到标准广告位的距离，以最短距离把广告位划归到各分类下得到第一次广告位聚类结果，以新分类下各广告位的均值计算新的标准广告位adc1*，adc2*，...，adck*；再计算新标准广告位adc1*，adc2*，...，adck*和原标准广告位adc1，adc2，...，adck的差异，如果差异小于零界值停止计算，否则继续计算各广告位到新的标准广告位距离Di，k*并再次进行聚类；经过1～N次计算直到迭代终止，得到最终的标准广告位分类adc1′，adc2′，...，adck′；S13：提供一筛选和排序单元，以标准广告位分位数为依据设立上下限并计算各广告位的偏差，按偏差大小进行筛选和排序；对最终的标准广告位分类计算各分类下的转化率分位数其中，代表第i类广告位的p分位数，计算公式如下：R‾ ip=(1-λ )Rix+λ Rix+1]]>ix＝[(m+1)×p]λ＝(m+1)×p-ix，m为第i个广告位所属分类下广告的个数；取广告位最邻近的标准广告位的作为标准转化率上下限，计算每个广告位估计值和实际值的差距，其中，AVDi=PVi× MAX( 数据由整理 【当前权利人】浙江盘石信息技术股份有限公司 【当前专利权人地址】浙江省杭州市拱墅区祥园路45号3幢 【专利权人类型】有限责任公司(自然人投资或控股的法人独资) 【引证次数】2.0 【他引次数】2.0 【家族引证次数】2.0 【家族被引证次数】14

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