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龙图腾网获悉南京微采互动网络有限公司申请的专利一种基于媒体大数据的营销广告投放方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119887306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411969790.4，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权一种基于媒体大数据的营销广告投放方法是由吴伟锋;高仁媛;陆佩佩设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于媒体大数据的营销广告投放方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于媒体大数据的营销广告投放方法，具体涉及广告投放技术领域，包括根据广告的标签、用户类别以及广告效果，构建广告映射数据库，通过相似度计算，筛选出与目标用户群体高度相关的广告，并根据广告效果，确定推广用户，采集推广用户的推送成功率、跳出率以及转化率，确定推广用户的感兴趣信息，通过构建标签的知识图谱结合推广用户的购买历史记录，并采集推广用户相邻购买历史之间的时间差，分析推广用户的消费历史行为，确定推广用户的消费信息，将推广用户的感兴趣信息和消费信息综合性分析，量化评估用户的潜在价值，确定优质推广用户，本发明有助于精准匹配广告与用户，优化广告投放效果，提高广告转化率和投放效率。

本发明授权一种基于媒体大数据的营销广告投放方法在权利要求书中公布了：1.一种基于媒体大数据的营销广告投放方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：根据广告的标签、用户类别以及广告效果，构建广告映射数据库，通过需要投放广告的标签和广告映射数据库中广告的标签的相似度计算，筛选出与目标用户群体高度相关的广告，并根据广告效果，确定推广用户，其中，设置相似度系数阈值，筛选出与目标用户群体高度相关的广告，将需要投放广告的相似度系数与相似度系数阈值进行对比，获得广告映射数据库中大于相似度系数阈值的映射关系，将大于相似度系数阈值的映射关系作为与目标用户群体高度相关的广告； S2：采集推广用户的推送成功率、跳出率以及转化率，确定推广用户的感兴趣信息； S3：通过构建标签的知识图谱结合推广用户的购买历史记录，并采集推广用户相邻购买历史之间的时间差，分析推广用户的消费历史行为，确定推广用户的消费信息； S4：将推广用户的感兴趣信息和消费信息综合性分析，量化评估用户的潜在价值，确定优质推广用户； 其中，确定推广用户，包括： 设置点击量阈值，对筛选出的广告进行进一步筛选，通过将点击量阈值与目标用户群体高度相关的广告的点击率进行对比，获得大于点击量阈值的与目标用户群体高度相关的广告，确定大于点击量阈值的用户类别，并将大于点击量阈值的用户类别标记为推广用户； 确定推广用户的感兴趣信息，包括： 将推广用户的感兴趣信息通过兴趣偏差系数表示； 所述兴趣偏差系数的获取逻辑为：获得历史记录中推广用户收到不同推广广告的次数，确定推广用户的推送成功率，将推广用户的推送成功率标记为：CG，其中，，为推广用户点击推广广告的次数，为历史记录中推广用户收到不同推广广告的次数； 获得历史记录中推广用户的跳出率，并将历史记录中推广用户的跳出率标记为：TC，获得历史记录中推广用户的转化率，并将历史记录中推广用户的转化率标记为：ZH； 设置推送成功率标准值、跳出率标准值以及转化率标准值，获得推送成功率、跳出率以及转化率的偏差，并将推送成功率、跳出率以及转化率的偏差分别标记为：、以及，其中，，,； 计算兴趣偏差系数，计算公式为：；其中，为兴趣偏差系数； 确定推广用户的消费信息，包括： 将推广用户的消费信息通过消费关联性系数表示； 所述消费关联性系数的获取逻辑为：构建标签的知识图谱，知识图谱中的实体代表商品标签，边代表商品标签之间的关联度，相邻实体之间的边具有不同的权重，权重通过确定所有的商品中每对标签的共现次数来确定，通过共现次数进行标准化，使用Min-Max标准化方法，表达式为：；其中，为相邻实体a和实体b之间的权重，为相邻实体a和实体b共现次数，为所有标签对的共现次数中的最小值，为所有标签对的共现次数中的最大值； 根据推广用户的购买历史记录，确定推广用户购买商品到当前时间的时间长度，并将推广用户购买商品到当前时间的时间长度标记为：，其中，k=1，2，3，……，K，K为正整数，k为购买商品的种类； 根据推广广告的标签，确定推广广告的实体，将推广广告的实体标记为：，r=1，2，3，……，R，R为正整数，r为推广广告实体的编号，并根据推广用户的购买历史记录，确定推广用户购买商品的实体，将推广用户购买商品的实体标记为：，p=1，2，3，……，P，P为正整数，p为推广用户购买商品实体的编号，计算消费关联性系数，计算公式为：，其中，为消费关联性系数； 将推广用户的消费信息通过消费表现系数表示，包括： 所述消费表现系数的获取逻辑为：根据用户的购买历史记录，确定推广用户相邻购买历史之间的时间差，并将推广用户相邻购买历史之间的时间差标记为：，其中，w=1,2,3,……,W，W为正整数，w为相邻购买历史的编号； 设置时间差阈值，并将时间差阈值标记为：，将推广用户相邻购买历史之间的时间差与时间差阈值进行对比，获得大于时间阈值的推广用户相邻购买历史之间的时间差，并将大于时间阈值的推广用户相邻购买历史之间的时间差重新标记为：，其中，y=1，2，3，……，Y，Y为正整数，y为大于时间阈值的推广用户相邻购买历史之间的时间差的编号； 计算消费表现系数，计算公式为：；其中，为消费表现系数； 确定优质推广用户，包括： 通过感兴趣信息和消费信息的综合性分析，将兴趣偏差系数、消费关联性系数以及消费表现系数进行加权计算，构建推广评估模型，生成推广评估系数，计算公式为：；其中，为推广评估系数，、、分别为兴趣偏差系数、消费关联性系数、消费表现系数的比例系数，、、分别都大于0； 设置推广评估系数阈值，将各个推广用户的推广评估系数与推广评估系数阈值进行对比，若推广用户的推广评估系数大于推广评估系数阈值，则将推广用户标记为优质推广用户，若推广用户的推广评估系数小于推广评估系数阈值，则不对推广用户进行标记。

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