基于神经网络的广告佣金预测方法、系统、设备及介质

本申请公开了一种基于神经网络的广告佣金预测方法、系统、设备及介质，方法通过获取广告佣金的历史数据，并对历史数据进行预处理；将预处理后的历史数据输入到预设的基于神经网络的广告佣金预测模型中进行训练，获得训练后的广告佣金预测模型；获取广告佣金的实时数据，并对实时数据进行预处理，将实时数据输入到训练后的广告佣金预测模型，获得广告佣金的预测结果。本申请利用神经网络强大的特征自动提取和非线性关系建模能力，能够自动挖掘海量广告数据中的潜在模式和复杂关联，克服传统算法的局限性。相比现有的预测方法，该模型能够显著提高广告佣金预测的准确率，为广告行业提供更可靠的决策依据，具有重要的应用价值和广阔的市场前景。