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龙图腾网获悉北京鸿途信达科技股份有限公司申请的专利一种基于云计算的跨平台广告推送与反馈整合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：CN120765323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510938268.8，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权一种基于云计算的跨平台广告推送与反馈整合系统及方法是由张峰设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的跨平台广告推送与反馈整合系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算的跨平台广告推送与反馈整合系统及方法，涉及广告数据整合领域，包括，对加密行为数据进行区域聚合，生成加密的区域用户画像片段，并通过跨平台行为回溯验证兴趣标签有效性，获取负反馈标记，使用预训练的DNN模型对加密的区域用户画像片段进行处理，得到加密全局用户画像，并通过强化学习算法生成动态广告投放策略，同时通过负反馈标记触发画像自愈流程，更新加密全局用户画像，对更新后的加密全局用户画像解密，将动态广告投放策略、解密后的全局用户画像和本地广告库存进行匹配，获取广告推送指令并执行；本发明通过优化策略，提升了广告的转化率和实时性，增强跨平台广告精准性与长期效果。

本发明授权一种基于云计算的跨平台广告推送与反馈整合系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的跨平台广告推送与反馈整合方法，其特征在于：包括， 实时采集用户交互数据，生成加密行为数据； 对加密行为数据进行区域聚合，生成加密的区域用户画像片段，并通过跨平台行为回溯验证兴趣标签有效性，获取负反馈标记； 所述对加密行为数据进行区域聚合，生成加密的区域用户画像片段，具体包括如下步骤， 雾计算层通过计算时间权重为加密行为数据分配权重，对加密行为数据进行密文域加权聚合，生成加密的区域兴趣向量； 将加密的区域兴趣向量与对应的区域标识和时间戳组合为加密的区域用户画像片段； 使用预训练的DNN模型对加密的区域用户画像片段进行处理，得到加密全局用户画像，并通过强化学习算法生成动态广告投放策略，同时通过负反馈标记触发画像自愈流程，更新加密全局用户画像； 所述得到加密全局用户画像，具体包括如下步骤， 初始化DNN模型，使用FedAvg框架，在密文域处理历史加密的区域用户画像片段，每轮训练读取历史加密的区域用户画像片段； 针对每轮训练，在密文域计算加密梯度，基于均方误差损失函数衡量DNN模型的准确性； 对加密梯度进行加权平均，更新DNN模型的加密权重，生成训练完成的DNN模型； 将加密的区域用户画像片段输入训练完成的DNN模型输出加密全局兴趣向量，并将加密全局兴趣向量与对应的区域标识和时间戳进行整合，形成加密全局用户画像； 所述通过强化学习算法生成动态广告投放策略，同时通过负反馈标记触发画像自愈流程，更新加密全局用户画像，具体包括如下步骤， 将加密全局用户画像输入进Deep-Q-Learning，计算广告投放动作的Q值，形成Q值向量，从Q值向量中选择N个最优动作； 将选择的动作整合为动态广告投放策略； 分析负反馈标记，识别无效兴趣标签，计算加密权重调整量，并更新加密权重，生成更新后的加密全局兴趣向量； 对更新后的加密全局用户画像解密，将动态广告投放策略、解密后的全局用户画像和本地广告库存进行匹配，获取广告推送指令并执行，执行的同时采集用户反馈数据，通过用户反馈数据更新解密后的区域用户画像片段，并重新加密； 所述对更新后的加密全局用户画像解密，将动态广告投放策略、解密后的全局用户画像和本地广告库存进行匹配，获取广告推送指令，具体包括如下步骤， 接收更新后的加密全局用户画像并进行解密，得到明文全局兴趣向量； 将明文全局兴趣向量映射至区域用户分段，生成解密后的区域用户画像片段； 基于本地广告库存的广告记录生成候选广告列表，并计算解密后的区域用户画像片段之间的余弦相似度，选择余弦相似度最高的广告后使用动态广告投放策略进行验证，无误后得到广告推送指令； 基于更新后的加密区域用户画像片段调整加密全局用户画像，生成优化后的动态广告投放策略。

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