基于人工智能的受众精准广告推送方法、系统及可读存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种基于人工智能的受众精准广告推送方法、系统及可读存储介质，包括：通过大数据分析，获取用户画像数据，将用户画像数据进行行为建模，并构建用户数据平台；采集用户行为信息，收集用户流量广告素材，建立特征词库，并生成用户行为日志；通过用户行为日志，建立广告推荐模型，用户行为信息输入推荐模型，生成多个特征图谱，经激活函数输出非线性数据，提取用户与广告的相似度特征；根据用户行为信息获取用户评分向量；判断用户评分向量的稀疏度是否大于预定阈值；若小于预定阈值，计算广告素材与用户兴趣集的相似度，得到用户偏好信息，并对用户偏好信息进行加权，获取用户感兴趣的广告素材排序，并生成推送列表。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的受众精准广告推送方法、系统及可读存储介质
本专利技术涉及一种广告推送方法，尤其涉及一种基于人工智能的受众精准广告推送方法、系统及可读存储介质。
技术介绍
在“用户导向思维”运用下的移动互联网广告应用实践中，关键在于彻底洞悉用户的需求与心理，而对目标用户做出精准的细分与判断需要损耗大量的人力与时间成本，这无疑也给大规模的广告投放带来了现实瓶颈。但是当人工智能新技术出现，并被运用到广告传播中，不仅可以快速识别用户获取信息，并帮助实现高标准的用户细分，广告内容分析师还能基于其算法模型对用户行为与广告效果进行预测，这在很大程度上提高了广告分析工作的质量与效率，同时也降低了投放成本。当前5G时代来临，5G通信技术主要具备三个特点：传输速度快、质量高与智能融合。首先，在传输速度与质量增强的网络环境中，用户对于移动互联网将有着更大程度的依赖，所以其对于移动终端的专注力与使用时间也会随之增加，这无疑又给移动广告营销吹来了一股东风。不仅如此，以往的移动广告由于受到传输速度的局限，视频广告占据的比例不高，无法完整展现产品与品牌的概念，但是在5G时代，视频广告的占比可能会增高，其播放时间长度也会有相应的调整。其次，在5G网络平台中可以实现真正的万物互联的智能融合，例如无人驾驶技术与远程医疗的应用都需要基于这样高速的网络环境下，这也为移动互联广告传播实现多领域渗透打开了入口。同时，在表现形式方面，移动互联广告有了更多的选择与想象的空间，将能以更丰富的形式与用户进行互动。传统的捕捉、存储和数据分析技术却无法与之匹配，这一方面造成了大量新数据无法被有效采取，另一方面在数据分析的过程中，由于没有捕捉到数据之间的关联性，导致数据分析模型的不准确，最后无法精确把握用户的行为特征。
技术实现思路
本专利技术克服了现有技术的不足，提供一种基于人工智能的受众精准广告推送方法、系统及可读存储介质。为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于人工智能的受众精准广告推送方法，包括：通过大数据分析，获取用户画像数据，将用户画像数据进行行为建模，并构建用户数据平台；采集用户行为信息，收集用户流量广告素材，进行语义分析，建立特征词库，并生成用户行为日志；通过用户行为日志，建立广告推荐模型，用户行为信息输入推荐模型，生成多个特征图谱，经激活函数输出非线性数据，提取用户与广告的相似度特征；根据用户行为信息获取用户评分向量；判断用户评分向量的稀疏度是否大于预定阈值；若小于预定阈值，计算广告素材与用户兴趣集的相似度，得到用户偏好信息，并对用户偏好信息进行加权，获取用户感兴趣的广告素材排序，并生成推送列表。优选的，所述用户行为信息包括历史浏览信息、历史购买商品信息、历史搜索的商品信息、历史收藏的数据信息、历史搜索视频资源中的一种或多种组合。优选的，通过用户对广告的喜好进行评分，得到评分矩阵，通过评分矩阵分析获取具有高相似度的用户，得到推荐列表。优选的，评分单元将用户评分等级分为5个梯度，用户点击广告即记作1分；用户点击广告并在广告页面停留超过10-20s记作2分，；用户在广告页面停留超过1分钟记为3分；用户进行下载、注册记为4分；用户产生消费行为记为5分。优选的，建立广告推荐模型具体包括，输入的数据经过卷积层中的卷积核进行局部卷积计算，共享卷积核参数，生成多个特征图谱，经激活函数输出的非线性数据输入池化层，提取用户和广告的关键特征和信息过滤，进行特征降维，把特征图谱输出到全连接层高度提纯特征，输出结果。优选的，计算相似度是将数据特征向量化，利用向量内积判断数据项的关联度，越相近的数据项会得到越高的内积分，当两个特征之间的相似度达到预定值时，将两个特征关联。本专利技术第二方面还提供了一种基于人工智能的受众精准广告推送系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于人工智能的受众精准广告推送方法程序，所述基于人工智能的受众精准广告推送方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：通过大数据分析，获取用户画像数据，将用户画像数据进行行为建模，并构建用户数据平台；采集用户行为信息，收集用户流量广告素材，进行语义分析，建立特征词库，并生成用户行为日志；通过用户行为日志，建立广告推荐模型，用户行为信息输入推荐模型，生成多个特征图谱，经激活函数输出非线性数据，提取用户与广告的相似度特征；根据用户行为信息获取用户评分向量；判断用户评分向量的稀疏度是否大于预定阈值；若小于预定阈值，计算广告素材与用户兴趣集的相似度，得到用户偏好信息，并对用户偏好信息进行加权，获取用户感兴趣的广告素材排序，并生成推送列表。优选的，还包括自编辑单元，用户通过所述自编辑单元自行编辑画像数据，并将画像数据传输至广告推荐单元，匹配用户相似度高的广告素材。优选的，还包括奖励单元，用户通过自编辑画像数据，画像数据包括用户的基本特征、购买能力、兴趣爱好、行为特征与社交网络，通过用户参与广告推送，诱导用户与广告信息进行深度接触，用户将画像数据录入用户数据平台后，对用户进行奖励，奖励形式包括发放优惠券、现金红包或小礼品。本专利技术第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于人工智能的受众精准广告推送方法程序，所述基于人工智能的受众精准广告推送方法程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的基于人工智能的受众精准广告推送方法的步骤。本专利技术解决了
技术介绍
中存在的缺陷，本专利技术具备以下有益效果：(1)本申请在大量分析用户行为的基础之上，通过大量的用户行为分析，能够精准的将用户和适宜广告进行匹配，在人工智能算法的加持下，还可以通过学习反馈模块进行不断的自我学习迭代，极大的提高了广告投放的精准度，并可以随着时间、地域等情形进行特定投放，受众匹配度得到极大的提高。(2)广告前端展示在5G通讯网络的高速加持下，能够使用更加丰富的广告展示素材，例如视频类广告，HTML5动态广告等，这种互动的广告形式，能够帮助广告投放商获得更多的用户需求，也大大提高了用户观看广告的频次，通过开放SDK/API接口的方式，使得广告系统能够快速对接媒体。(3)本专利技术用户定位精准，将人工智能的先进技术运用到广告行业中来，使得基于大数据的精准营销成为可能。通过整合各种层面、种类、结构的数据集合实现精准定位。打破各媒体资源壁垒、实现数据流动，完善数据生态链，构建用户行为特征数据库。对用户群体进行细分，并找到最有需求的用户群体进行广告内容推送，这在很大程度上提升了广告传播的效率，并减少了资源的浪费。(4)本专利技术在人工智能算法和大数据的加持下，可以替代广告流程中基础性、重复性机械工作，这种基于机器的自我检测、判断和提升，通过用户行为数据，人工智能识别消费者行为轨迹、快速判断并过滤信息、即时定位广告传播目标群体，并对数据进行预判分析，最后经由程序化路径精准触达目标受众人群。在程序化的基础上，利用算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的受众精准广告推送方法，其特征在于，包括：/n通过大数据分析，获取用户画像数据，将用户画像数据进行行为建模，并构建用户数据平台；/n采集用户行为信息，收集用户流量广告素材，进行语义分析，建立特征词库，并生成用户行为日志；/n通过用户行为日志，建立广告推荐模型，用户行为信息输入推荐模型，生成多个特征图谱，经激活函数输出非线性数据，提取用户与广告的相似度特征；/n根据用户行为信息获取用户评分向量,判断用户评分向量的稀疏度是否大于预定阈值；/n若小于预定阈值，计算广告素材与用户兴趣集的相似度，得到用户偏好信息，并对用户偏好信息进行加权，获取用户感兴趣的广告素材排序，并生成推送列表。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的受众精准广告推送方法，其特征在于，包括：
通过大数据分析，获取用户画像数据，将用户画像数据进行行为建模，并构建用户数据平台；
采集用户行为信息，收集用户流量广告素材，进行语义分析，建立特征词库，并生成用户行为日志；
通过用户行为日志，建立广告推荐模型，用户行为信息输入推荐模型，生成多个特征图谱，经激活函数输出非线性数据，提取用户与广告的相似度特征；
根据用户行为信息获取用户评分向量,判断用户评分向量的稀疏度是否大于预定阈值；
若小于预定阈值，计算广告素材与用户兴趣集的相似度，得到用户偏好信息，并对用户偏好信息进行加权，获取用户感兴趣的广告素材排序，并生成推送列表。


2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的受众精准广告推送方法，其特征在于：所述用户行为信息包括历史浏览信息、历史购买商品信息、历史搜索的商品信息、历史收藏的数据信息、历史搜索视频资源中的一种或多种组合。


3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的受众精准广告推送方法，其特征在于：通过用户对广告的喜好进行评分，得到评分矩阵，通过评分矩阵分析获取具有高相似度的用户，得到推荐列表。


4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的受众精准广告推送方法，其特征在于：评分单元将用户评分等级分为5个梯度，用户点击广告即记作1分；用户点击广告并在广告页面停留超过10-20s记作2分，；用户在广告页面停留超过1分钟记为3分；用户进行下载、注册记为4分；用户产生消费行为记为5分。


5.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的受众精准广告推送方法，其特征在于：建立广告推荐模型具体包括，输入的数据经过卷积层中的卷积核进行局部卷积计算，共享卷积核参数，生成多个特征图谱，
经激活函数输出的非线性数据输入池化层，
提取用户和广告的关键特征和信息过滤，进行特征降维，
把特征图谱输出到全连接层高度提纯特征，输出结果。


6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的受众精准广告推送方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹雪，沈易，
申请(专利权)人：苏州云开网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32