本发明公开了一种基于机器学习的广告推荐方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、构建广告推荐模型；步骤S2、为所述推荐特征集合设定监听系数，并基于监听系数更新所述目标用户的广告推荐方案；步骤S3、基于所述广告推荐方案在广告推送终端向所述目标用...

本发明实施例公开了一种基于机器学习的广告推荐方法及系统，包括以下步骤：用户行为追踪，追踪每个用户的互联网行为，挖掘分析每个用户实时需求；推荐对象分类，将推荐对象按照项目分类划分至最小单元，并且初步建立用户实时需求与推荐对象最小单元之间的...

本发明公开了一种广告用户地域分析方法及装置。所述方法包括：对待分析用户的关注广告进行分类，得到所述待分析用户的关注广告类别；提取每一所述关注广告类别中所有关注广告的地域信息，并计算每一所述地域信息在所属所述关注广告类别的出现概率；在所述...

本发明公开了一种广告推荐方法，包括：获取用户在数据系统上浏览的网页内容，对所述网页内容中的特征信息进行识别提取，建立用户当前推荐标签；所述特征信息包括字符信息和图像信息；根据所述用户当前推荐标签在广告推荐队列中选取初步推荐广告；根据字符...

本发明提供了一种数据归一化方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：获取用户行为数据；对用户行为数据进行分类，得到若干类别的用户行为子数据；对每一类别的用户行为子数据进行特征分析，并为每一类别的用户行为子数据匹配相应的数据归一化方式；采...

本发明公开了一种广告用户偏好分析方法及装置。所述方法包括：对通过DMP数据管理系统获取的待分析用户的广告交互数据进行特征提取，得到所述待分析用户的属性特征；将所述属性特征与预先构建的多维度标签库中的标签进行匹配，得到对应的多维度标签，以...

本发明公开了一种新闻推荐方法，包括：接收新闻推荐请求指令，根据所述新闻推荐请求指令获取待推荐新闻和用户画像；对所述待推荐新闻进行预处理，过滤无效的字符信息，得到有效的字符信息；通过预设的权值对所述有效的字符信息进行加权处理，得到所述有效...

本发明公开了一种数据可视化展示方法，包括：获取待展示数据，对所述待展示数据进行特征类型提取，得到多维度特征数据，并根据特征类型将所述多维度特征数据分类缓存在储存装置中；根据所述多维度特征数据确定平面坐标系的维数，建立多维坐标系并标记相应...

本发明提供一种数据清洗方法及装置，包括：判断关联平台之间的数据库是否采用单一的数据形式；若是，根据预设规则清洗所述关联平台的数据库的域数据，获取标准数据，将标准数据迁移到统一数据库；否则，根据数据的唯一标识绑定所述关联平台之间的数据，并...

本发明提供一种数据采集方法和装置，所述方法包括：响应于第一客户端可视化埋点请求，采集第一用户行为数据；根据设定的指标筛选所述第一用户行为数据，获得第二用户行为数据；将所述第二用户行为数据以及第一客户端发送的埋点方案下发到第二客户端；响应...

本发明公开了一种实时报表统计分析方法，包括：根据预设的时间段，实时获取待统计数据；将所述待统计数据输入数据识别模型中，得到所述待统计数据所对应的数据标签；所述数据识别模型是将输入数据进行特征识别并判断得到输入数据所对应的数据标签的模型；...

本发明提供了一种作弊用户筛选方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：利用预设的作弊识别模型从所有点击广告的用户中识别出疑似作弊用户；获取所述疑似作弊用户在预设时间段内的广告点击日志；根据所述广告点击日志计算所述疑似作弊用户的广告访...