【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字营销，特别是指一种数字营销中用户画像构建与精准广告投放方法及系统。
技术介绍
1、在当前的数字营销领域，精准广告投放和用户画像构建是两个至关重要的环节。然而，现有技术在这些方面仍存在许多技术问题，具体表现在以下几个方面：
2、现有用户画像构建方法通常依赖单一或有限的数据源，例如用户的浏览记录、点击行为和基本的社交网络数据。这些方法缺乏对用户多维度信息的综合分析，无法全面、准确地描绘用户的兴趣、行为和偏好。因此，构建的用户画像往往缺乏深度和精确性，影响了后续广告投放的效果。
3、在多源数据融合过程中，现有技术在数据预处理和清洗方面存在较大挑战。不同数据源的数据格式、质量和更新频率不一致，导致数据融合过程复杂且容易产生误差。此外，现有的方法缺乏有效的归一化和异常值处理机制，使得融合后的数据质量较低，影响后续用户画像构建的准确性。
4、现有技术在特征提取与选择方面多采用传统的统计分析方法，如主成分分析(pca)和线性判别分析(lda)。这些方法虽然在一定程度上能够提取数据的主要特征，但难以捕捉数据中的复杂非线性关系和深层次信息。此外，这些方法在处理大规模高维数据时，计算复杂度较高，难以高效应用于实际系统中。
5、现有的广告内容匹配方法主要依赖于简单的关键词匹配和基本的相似度计算，未能充分考虑用户的上下文信息和动态变化的兴趣爱好。这种匹配方式往往不能准确反映用户当前的需求和偏好，导致广告内容与用户兴趣的不匹配，降低了广告的点击率和转化率。
6、现有广告投放系统
7、目前，大多数广告投放系统缺乏有效的实时反馈和优化机制，无法根据用户的实时行为数据进行调整和优化。这种静态的投放策略导致广告效果波动较大，难以实现广告资源的最优配置。现有的优化方法多采用线性模型，未能充分利用深度学习和强化学习等先进技术，优化效果有限。
8、综上所述，现有技术在用户画像构建和精准广告投放方面存在诸多技术问题，难以满足当前数字营销对高效性、精准性和智能化的需求。这些技术问题亟需通过创新的技术手段加以解决，以提升数字营销的整体效果。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中用户画像的精确性不足、数据预处理和融合过于复杂、特征提取和选择方法具有局限性、广告内容匹配的精准度不足、广告投放决策的智能化程度不足和实时反馈与优化机制缺乏的技术问题，本专利技术提供了一种数字营销中用户画像构建与精准广告投放方法及系统。
2、本专利技术提供的技术方案如下：
3、第一方面：
4、本专利技术提供的一种数字营销中用户画像构建与精准广告投放方法，包括：
5、s1、数据采集和预处理，从社交媒体、电子商务平台和移动应用中获取用户数据，所述用户数据包括用户的行为数据、兴趣爱好和社交网络关系，并通过多层次归一化方法对所述用户数据进行时空归一化处理；
6、s2、分别对行为数据、兴趣爱好和社交网络关系进行特征提取，利用主成分分析(pca)、线性判别分析(lda)、深度神经网络(dnn)和扁粉自动编码器(vae)进行特征提取，最终行为数据、兴趣爱好和社交网络关系的特征表示为、和；
7、s3、用户画像构建，通过自注意力机制(self-attention mechanism)对不同特征进行加权融合；
8、s4、广告内容匹配，采用改进的余弦相似度算法，并结合上下文感知(context-aware)的相似度计算方法进行广告内容匹配；
9、s5、广告投放决策，基于深度强化学习(deep reinforcement learning)进行优化，并且采用改进的深度q网络(dqn)算法；
10、s6、通过手机广告投放后的实时反馈数据，不断优化模型参数。
11、第二方面：
12、本专利技术提供的一种数字营销中用户画像构建与精准广告投放系统，包括：
13、处理器；
14、存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如第一方面所述的数字营销中用户画像构建与精准广告投放方法。
15、本专利技术提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
16、(1)在本专利技术中，通过引入多源数据融合和深度学习技术，从用户行为数据、兴趣爱好数据和社交网络关系数据中提取多维特征，综合分析用户的兴趣、行为和偏好，通过利用改进的主成分分析(pca)、线性判别分析(lda)、深度神经网络(dnn)和变分自动编码器(vae)等方法，实现对用户多维度信息的精确提取和融合，从而构建出更加全面和准确的用户画像；
17、(2)在本专利技术中，采用改进的余弦相似度算法，并结合上下文感知的相似度计算方法，对广告内容与用户画像进行匹配，通过引入自注意力机制，对不同特征进行加权融合，充分考虑用户的上下文信息和动态变化的兴趣爱好，使广告内容与用户当前需求高度匹配，显著提高广告的点击率和转化率；
18、(3)在本专利技术中，引入深度强化学习(deep reinforcement learning)技术，通过改进的深度q网络(dqn)算法，实现广告投放策略的自适应学习和优化，系统能够根据实时反馈数据(如点击率和转化率)，动态调整广告投放策略，不断优化广告效果，通过经验回放和固定q目标策略，优化广告投放决策，确保广告资源的最优配置，显著提升广告投放的精准度和用户体验。
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1.一种数字营销中用户画像构建与精准广告投放方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种数字营销中用户画像构建与精准广告投放方法及系统，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种数字营销中用户画像构建与精准广告投放方法及系统，其特征在于，所述S2中的行为数据特征提取具体包括：
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5.根据权利要求1所述的一种数字营销中用户画像构建与精准广告投放方法及系统，其特征在于，所述S2中社交网络关系特征提取具体包括：
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...【技术特征摘要】
1.一种数字营销中用户画像构建与精准广告投放方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种数字营销中用户画像构建与精准广告投放方法及系统，其特征在于，所述s1具体包括：
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5.根据权利要求1所述的一种数字营销中用户画像构建与精准广告投放方法及系统，其特征在于，所述s2中社交网络关...
【专利技术属性】
技术研发人员：单勤琴，滕颖，金朝阳，张家旭，吴征宇，
申请(专利权)人：义乌工商职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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