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龙图腾网获悉天津创信众科技有限公司申请的专利一种基于AI的智能化广告推广服务系统及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：CN120069956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510159803.X，技术领域涉及：G06Q30/0241；该发明授权一种基于AI的智能化广告推广服务系统及方法是由张国显;裴潇;秦令今;湛扬设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的智能化广告推广服务系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的智能化广告推广服务系统及方法，涉及广告信息管理技术领域，获取待推广产品的图片信息和文字信息，分别识别图片信息与文字信息中，获取文字信息的各语段特征属性对应的特征词，根据语句中特征词的组合构建特征词对，对特征词之间的差异进行标记，计算特征词在语段中出现的频率，得到特征词在语段中的文字评价系数，计算图片中特征属性的图像占比，得到特征词的视觉评价系数，比较同一特征词文字评价系数和视觉评价系数的差异，并对差异进行累计得到语段与图片的差异评估值，将与每个语段差异评估值最小的图片与语段进行匹配。

本发明授权一种基于AI的智能化广告推广服务系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的智能化广告推广服务方法，其特征在于：方法包括步骤： 步骤S100：获取待推广产品的图片信息和文字信息，分别识别图片信息与文字信息中，待推广产品的同一特征属性对应的文字内容和图片内容； 步骤S100包括： 步骤S101：将某一待推广的产品设置为目标产品，采集目标产品的若干张图片，将每张图片分割为若干个图像切片，提取每个图片切片的特征信息，汇集特征信息中的特征词，得到特征词参考集合U； 步骤S102：从目标产品的推广内容中分别获取目标产品的文字信息和图片信息，其中，文字信息中至少包括两个语段，图片信息中至少包括两张目标产品的图片； 步骤S200：获取文字信息的各语段特征属性对应的特征词，将语句中特征词进行组合得到特征词对，对特征词对中出现的特征词和未出现的特征词进行标记； 步骤S200包括： 步骤S201：将任意一个语段作为目标语段，获取目标语段中的语句数N，识别目标语段中的所有特征词； 步骤S202：汇集目标语段中的第i个语句中的特征词组成第i个语句的特征词集合seni，计算第i个语句的缺失特征词集合lacki，lacki=U-seni，其中U表示特征词参考集合； 步骤S203：从特征词集合seni中获取任意两个特征词组成第一特征词对，从特征词集合seni中获取任意一个特征词，从缺失特征词集合lacki中获取任意一个特征词，将两个特征词组成第二特征词对； 步骤S204：设置第一关系评价值a和第二特征评价值b，满足条件0＜a＜b，将第一特征词对的关系值标记为a，将第二特征词对的关系值标记为b； 步骤S300：计算特征词在语段中出现的频率，得到特征词在语段中的文字评价系数，汇集特征词与文字评价系数的对应关系，组成特征词的第一评价列表； 步骤S300包括： 步骤S301：汇集目标语段中的所有特征词得到语段特征词集合，获取语段特征词集合中第j个特征词wj，采集目标语段中所有包括所述第j个特征词wj的所有第一特征词对和第二特征词对； 步骤S302：计算语段特征词集合中的第j个特征词wj在目标语段中的文字评价系数αj， αj=（m1j×a+m2j×b）÷（m1j+m2j），其中，m1j为目标语段中，包括特征词wj的第一特征词对的数量，m2j为目标语段中，包括特征词wj的第二特征词对的数量； 步骤S303：分别计算目标语段中所有特征词的文字评价系数，汇集目标语段中特征词和对应的文字评价系数，将特征词对于文字评价系数的对应关系记入特征词的第一评价列表； 步骤S400：计算图片中特征属性的图像占比，得到特征词的视觉评价系数，汇集特征词与视觉评价系数的对应关系，组成特征词的第二评价列表； 步骤S500：比较同一特征词文字评价系数和视觉评价系数的差异，并对差异进行累计得到语段与图片的差异评估值，将与每个语段差异评估值最小的图片与语段进行匹配，将语段与图片匹配后的广告内容向读者进行展示； 步骤S500包括： 步骤S501：获取第二评价列表中各个特征词的视觉评价系数，根据视觉评价系数由高到低对特征词进行排列，得到特征词参考序列，设置单位权重值E，其中， E＞0，计算特征词参考序列中第r1个特征词的参考权重值γr1，γr1=βr1×E，其中βr1表示第r1个特征词的视觉评价系数； 步骤S502：根据特征词参考序列的顺序，对序列中各个特征词对应的参考权重值进行汇集，得到参考权重序列； 步骤S503：获取目标语段中所有特征词的文字评价系数，根据文字评价系数由低到高对特征词进行排列，得到特征词比对序列，根据参考权重序列中参考权重值的顺序，按序对特征词比对序列中的特征词进行权重赋值，得到特征词的特征词比对序列，特征词比对序列中，特征词的权重值为特征词的比对权重值； 步骤S504：获取同一特征词在特征词参考序列中的参考权重值和特征词比对序列的比对权重值，组成所述同一特征词的评价组，汇集目标语段中所有特征词的评价组，得到特征词比对序列L，其中，L中包括q个评级组， 其中，L：f1（g11，g12），f2（g21，g22），f3（g31，g32），……fq（gq1，gq2），在第v个评价组fv（gv1，gv2）中，gv1表示第k张图片的第v个特征词fv的参考权重值，gv2表示第v个特征词fv的比对权重值； 步骤S505：计算目标语段与第k张图片的差异评估值H，，获取目标语段与各个图片的差异评估值，将差异评估值最小的图片作为目标语段的匹配图片； 步骤S506：获取各语段的匹配图片，在广告的展示界面中向广告的读者展示各个语段对应的图片。

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