本发明专利技术提供一种广告投放频次控制方法、系统及电子设备。所述方法包括步骤：通过需求方平台和广告交易平台获取用户行为数据，并对获取的用户行为数据进行预处理；根据预处理后的用户行为数据，并采用聚类算法将相应用户按照广告接受度划分为若干个层级；为不同层级的用户设置不同的广告投放频次，并根据相应的广告投放频次对每个层级的用户进行广告投放；在对每个层级的用户进行广告投放的过程中，实时获取对应于每个层级的用户的投放效果反映数据，并采用强化学习算法对每个层级的用户的广告投放频次进行优化。所述系统包括对应实现上述各个步骤的各个功能模块。所述电子设备：处理器执行存储器中保存的计算机程序时实现上述方法。根据本发明专利技术，能够解决现有广告投放频次控制方式因频次控制不精准而导致用户体验差和广告投放效果不佳的问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于广告投放优化，更具体地，涉及一种广告投放频次控制方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、随着互联网广告的普及，广告主通过实时竞价(rtb)平台进行广告投放成为主流。广告主可以通过多个需求方平台(dsp)参与广告竞价，以实现广告展示的自动化投放。然而，现有技术中，广告投放的频次控制通常基于简单的规则，缺乏对用户行为和偏好的深入分析，导致部分用户被过度投放广告，产生“广告疲劳”，从而降低了广告效果。此外，不同的广告主对于广告投放频次控制的要求也有所不同，这进一步增加了广告投放频次管理的复杂性。
2、目前，大多数广告系统基于预设的频次上限对用户进行广告投放控制，但这种方式不能动态适应用户的行为变化，无法精准预测用户的广告接受度，也没有对用户群体进行细分和优化，导致广告投放的有效性降低。
3、现有的广告投放频次控制方式存在以下几个主要缺陷：
4、用户体验差：由于缺乏对用户行为和兴趣的精准分析，导致用户经常被重复投放同样的广告，容易引起厌烦情绪，影响用户体验。
5、缺乏个性化处理：未能针对不同用户群体的行为进行个性化频次管理，广告主难以在不同用户群体中实现最优的广告效果。
6、广告投放效果欠佳：广告投放频次过高可能导致广告浪费，频次过低则可能错失机会，无法充分激发用户的兴趣，影响转化率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决现有广告投放频次控制方式因频次控制不精准而导致用户体验差和广告投放效果不佳的问题。
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p>2、为了实现上述目的，本专利技术提出了一种广告投放频次控制方法、系统及电子设备。3、根据本专利技术的第一方面，提供一种广告投放频次控制方法，该方法包括以下步骤：
4、通过需求方平台和广告交易平台获取用户行为数据，并对获取的用户行为数据进行预处理；
5、根据预处理后的用户行为数据，并采用聚类算法将相应用户按照广告接受度划分为若干个层级；
6、为不同层级的用户设置不同的广告投放频次，并根据相应的广告投放频次对每个层级的用户进行广告投放；
7、在对每个层级的用户进行广告投放的过程中，实时获取对应于每个层级的用户的投放效果反映数据，并采用强化学习算法对每个层级的用户的广告投放频次进行优化。
8、作为可选的是，所述用户行为数据包括浏览数据、广告互动数据和转化行为数据；
9、所述浏览数据包括用户在网络上的浏览记录、停留时间和点击广告的次数；
10、所述广告互动数据包括用户点击广告的历史和用户对广告内容的互动频率；
11、所述转化行为数据为用户在广告之后进行购买或者注册的行为记录。
12、作为可选的是，所述对获取的用户行为数据进行预处理具体为：
13、对获取的用户行为数据进行特征提取，以获取用户的行为特征向量。
14、作为可选的是，所述采用聚类算法将相应用户按照广告接受度划分为若干个层级包括：
15、初始化：选择k个初始的聚类中心；
16、距离计算：对于每个用户，计算其与所有聚类中心的距离，相关公式如下：
17、
18、上式中，xi为用户i的行为特征向量，cj为聚类中心，n为行为特征向量的维度；
19、聚类分配：将每个用户分配给距离其最近的聚类中心；
20、更新聚类中心：重新计算每个聚类的中心，相关公式如下：
21、
22、上式中，cj为第j个聚类中的所有用户，cj为新的聚类中心；
23、重复依次执行距离计算、聚类分配和更新聚类中心的步骤，直至聚类中心收敛或者达到预定的迭代次数。
24、作为可选的是，所述为不同层级的用户设置不同的广告投放频次基于以下公式实现：
25、fi(t)＝fbase+α·δri(t)
26、上式中，fi(t)为t时刻下第i层级的用户的广告投放频次；
27、fbase为广告投放的基础频次；
28、α为调整系数，用于控制广告投放频次变化的幅度；
29、△ri(t)为t时刻下第i层级的用户的广告接受度变化率。
30、作为可选的是，所述采用强化学习算法对每个层级的用户的广告投放频次进行优化基于以下公式实现：
31、
32、上式中，q(s,a)表示状态s下选择动作a的q值，状态s为根据用户的点击率和转化率确定的当前状态，动作a为选择不同的广告投放频次；
33、α为学习率，γ为折扣因子，r为在状态s下执行动作a后的即时奖励；
34、为后续状态s'的最大q值。
35、作为可选的是，即时奖励r表示为：
36、r＝＝β·(ctrnewctrold)+γ·(conversionnewconversioold)
37、上式中，ctr为点击率，conversion为转换率，β和γ为权重因子。
38、根据本专利技术的第二方面，提供一种广告投放频次控制系统，该系统包括以下功能模块：
39、数据采集模块，用于通过需求方平台和广告交易平台获取用户行为数据，并对获取的用户行为数据进行预处理；
40、聚类分层模块，用于根据预处理后的用户行为数据，并采用聚类算法将相应用户按照广告接受度划分为若干个层级；
41、广告投放频次控制模块，用于为不同层级的用户设置不同的广告投放频次，并根据相应的广告投放频次对每个层级的用户进行广告投放；
42、广告投放频次优化模块，用于在对每个层级的用户进行广告投放的过程中，实时获取对应于每个层级的用户的投放效果反映数据，并采用强化学习算法对每个层级的用户的广告投放频次进行优化。
43、根据本专利技术的第三方面，提供一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现上述任一种广告投放频次控制方法。
44、本专利技术的有益效果在于：
45、本专利技术的广告投放频次控制方法，首先，通过需求方平台和广告交易平台获取用户行为数据，并对获取的用户行为数据进行预处理；其次，根据预处理后的用户行为数据，并采用聚类算法将相应用户按照广告接受度划分为若干个层级；再次，为不同层级的用户设置不同的广告投放频次，并根据相应的广告投放频次对每个层级的用户进行广告投放；最后，在对每个层级的用户进行广告投放的过程中，实时获取对应于每个层级的用户的投放效果反映数据，并采用强化学习算法对每个层级的用户的广告投放频次进行优化。
46、本专利技术的广告投放频次控制方法，通过对用户群体进行分层，针对不同用户群体的行为模式及广告接受度，使用人工智能技术动态优化广告频次，使广告主能够在最优的频次范围内实现广告的最大化效果，并提升用户的广告体验。
47、本专利技术的广告投放频次控制系统和电子设备与上述广告投放频次控制方法属于一个总的专利技术构思，本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种广告投放频次控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的广告投放频次控制方法，其特征在于，所述用户行为数据包括浏览数据、广告互动数据和转化行为数据；
3.根据权利要求1所述的广告投放频次控制方法，其特征在于，所述对获取的用户行为数据进行预处理具体为：
4.根据权利要求3所述的广告投放频次控制方法，其特征在于，所述采用聚类算法将相应用户按照广告接受度划分为若干个层级包括：
5.根据权利要求1所述的广告投放频次控制方法，其特征在于，所述为不同层级的用户设置不同的广告投放频次基于以下公式实现：
6.根据权利要求1所述的广告投放频次控制方法，其特征在于，所述采用强化学习算法对每个层级的用户的广告投放频次进行优化基于以下公式实现：
7.根据权利要求6所述的广告投放频次控制方法，其特征在于，即时奖励R表示为：
8.一种广告投放频次控制系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现权利要求1-7任一项所述的广告投放频次控制方法。
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【技术特征摘要】
1.一种广告投放频次控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的广告投放频次控制方法，其特征在于，所述用户行为数据包括浏览数据、广告互动数据和转化行为数据；
3.根据权利要求1所述的广告投放频次控制方法，其特征在于，所述对获取的用户行为数据进行预处理具体为：
4.根据权利要求3所述的广告投放频次控制方法，其特征在于，所述采用聚类算法将相应用户按照广告接受度划分为若干个层级包括：
5.根据权利要求1所述的广告投放频次控制方法，其特征在于，所述为不同层...
【专利技术属性】
技术研发人员：林叶，张富，
申请(专利权)人：上海推易软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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