北京均岳信息科技有限公司吴迪获国家专利权
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龙图腾网获悉北京均岳信息科技有限公司申请的专利一种基于用户行为分析的智能广告投放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:CN120494907B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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:202510572647.X,技术领域涉及:G06Q30/0251;该发明授权一种基于用户行为分析的智能广告投放系统及方法是由吴迪设计研发完成,并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于用户行为分析的智能广告投放系统及方法在说明书摘要公布了:本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种基于用户行为分析的智能广告投放系统及方法,所述系统包括数据获取模块、行为分析模块、广告投放模块和监测反馈模块,所述数据获取模块用以对目标广告数据进行采集,所述行为分析模块用以对用户行为分析模型和冷启动模型进行构建,所述广告投放模块用以对广告投放策略进行生成和优化,所述监测反馈模块用以根据广告投资回报率优化策略与模型,本系统通过多模块协同,提升广告投放精准度、效率与收益,适应冷启动场景,增强市场适应性。
本发明授权一种基于用户行为分析的智能广告投放系统及方法在权利要求书中公布了:1.一种基于用户行为分析的智能广告投放系统,其特征在于,所述系统包括: 数据获取模块,用以对目标广告数据进行采集; 行为分析模块,用以根据目标广告数据对目标综合特征向量进行获取,用以通过用户行为分析模型构建方法对用户行为分析模型进行构建,还用以通过冷启动模型构建方法对冷启动模型进行构建,并根据冷启动模型对用户行为分析模型进行优化; 广告投放模块,用以通过广告投放策略生成方法根据用户行为分析模型对广告投放策略进行生成,还用以对广告投放策略进行实时调整; 监测反馈模块,用以对广告投资回报率进行计算,得到广告投资回报率,并根据广告投资回报率对广告投放策略进行优化; 所述广告投放模块通过广告投放策略生成方法对广告投放策略进行生成,所述广告投放策略生成方法包括: 步骤K01,通过用户行为分析模型获取用户购买产品的概率G与各预设购买概率进行比对,所述各预设购买概率包括第一预设购买概率G1和第二预设购买概率G2,根据比对结果对用户购买产品的概率G可能性程度进行判断,并根据判断结果对用户购买属性进行输出,其中: 当G≤G1时,所述广告投放模块判定用户购买产品的概率G可能性程度为低可能性,对用户购买属性输出为低购买可能性用户; 当G1<G≤G2时,所述广告投放模块判定用户购买产品的概率G可能性程度为中可能性,对用户购买属性输出为中购买可能性用户; 当G>G2时,所述广告投放模块判定用户购买产品的概率G可能性程度为高可能性,对用户购买属性输出为高购买可能性用户; 步骤K02,当用户购买属性输出为低购买可能性用户时,将广告投放策略输出为:在预设周期内投放次数为N1,广告内容为热门产品和新推出的产品,提供产品信息和购买引导; 当用户购买属性输出为中购买可能性用户时,将广告投放策略输出为:在预设周期内投放次数为N2,广告内容为产品的价值和实用性,提供产品信息和购买引导; 当用户购买属性输出为高购买可能性用户时,将广告投放策略输出为:在预设周期内投放次数为N3,且广告内容为产品的优势和特点,提供产品信息和购买引导; 所述广告投放模块将购买时间间隔TG与预设购买时间间隔TG0进行比对,根据比对结果对购买时间间隔TG的关键属性进行判断,并根据判断结果对广告投放策略进行调整,其中: 当TG≤TG0时,所述广告投放模块判定购买时间间隔TG的关键属性为短时间间隔,不对广告投放策略进行调整; 当TG>TG0时,所述广告投放模块判定购买时间间隔TG的关键属性为长时间间隔,对广告投放策略进行调整: 所述广告投放模块对广告投放策略进行调整时,对于低购买可能性用户,设定调整后的投放次数为N1`,N1`=N1,经过预设投放时长后,对用户购买产品的概率G进行更新,设定购买更新系数为β,1.1≤β≤1.5,更新后的用户购买产品的概率为G`,G`=β×G; 对于中购买可能性用户,设定调整后的投放次数为N2`,N2`=1.2×N2; 对于高购买可能性用户,设定调整后的投放次数为N3`,N3`=2.5×N3; 所述广告投放模块根据市场研究机构报告获取产品的销售增长率M1、库存量M2、竞争产品的销售增长率M3,根据公式C=0.4×M1+0.2×M2+0.4×M3对产品促销指数C进行计算,将产品促销指数C与预设促销指数C0进行比对,根据比对结果对产品促销指数C的影响程度进行判断,并根据判断结果对购买时间间隔TG进行更新,其中: 当C≤C0时,所述广告投放模块判定产品促销指数C的影响程度为低影响,不对购买时间间隔TG进行更新; 当C>C0时,所述广告投放模块判定产品促销指数C的影响程度为高影响,对购买时间间隔TG进行更新,对于低购买可能性用户,设定N1`=N2`=N3`;对于中购买可能性用户,设定N1`=N2`=N3`;对于高购买可能性用户,不对广告投放策略进行调整。
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