摘要
本申请公开了一种基于扩散模型的广告竞价方法、系统、设备及介质,方法通过获取历史广告竞价数据,并根据历史广告竞价数据,生成第一轨迹数据;将第一轨迹数据输入到基于强化学习的训练与评估模型,生成第二轨迹数据;将第二轨迹数据输入到基于扩散模型和逆动力学习模型的广告竞价模型中进行训练,获得训练之后的广告竞价模型;根据训练之后的广告竞价模型,对广告进行实时竞价。本申请通过将扩散模型与逆动力学模型相结合,构建了一套完整的自动化竞价框架,并配套了专门的轨迹数据处理与增强方法。使模型能够有效学习从历史轨迹到最优竞价策略的映射,实现了状态到动作的精确转换,相对于相关技术而言,能够显著提高广告投放的点击率。