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申请/专利权人：厦门众联世纪股份有限公司

摘要：本发明公开了一种LTV预估巡检方法，包括以下步骤：构建基于深度学习的语义问答模型；构建LTV预估模型；基于语义特征和场景数据计算LTV预测值，生成巡检结果；基于巡检结果，判断营销内容的有效度并生成建议方案。本发明基于LTV预估进行营销效果巡检，根据当前投放营销创意内容计算LTV预估值，进而判断营销创意内容是否匹配营销场景，为营销运营提供科学合理参考，能够及时调整营销创意内容投放策略，避免时间成本和推广成本的浪费。

主权项：1.一种LTV预估巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建基于深度学习的语义问答模型，利用语义问答模型进行学习训练，获得图像区域和文字对应的语义特征，所述语义问答模型包括自相关注意力模块和跨模态交互注意力模块，跨模态交互注意力模块包括图像引导文字自注意力模型和文字引导图像的自注意力模型；S2、构建LTV预估模型，获取已投放的营销创意内容数据和场景数据，将营销创意内容数据输入到所述语义问答模型，获得语义特征数据集，针对单个语义特征，结合场景数据，训练学习获得LTV预估模型；S3、基于语义特征和场景数据计算LTV预测值，其具体包括：S31、输入当下投放营销创意内容，并获取当下投放营销创意内容对应的场景数据；S32、利用语义问答模型提取当下投放营销创意内容的一组语义特征；S33、针对单个语义特征，利用LTV预估模型计算个体特征LTV预测值，所述LTV预估模型具体为：；；其中，LTV为预测值，M为投放周期的总天数，N为语义特征的总数量，Ak为第k个语义特征对应的点击数量，Bk为第k个语义特征对应的转化数量，Ck为第k个语义特征对应的曝光数量，为衰减函数，为第i天的转化成本，p为预先设定的校正常数，0＜p＜0.5M，q为预先设定的衰减参数，0＜q＜1，为点击价值权重，为转化价值权重；S34、计算当下投放营销创意内容对应的LTV预测值，并生成巡检结果；S4、基于巡检结果，判断营销创意内容的有效度并生成建议方案，其具体包括：S41、判断LTV预测值是否低于预设价值阈值，若高于预设价值阈值，则认定当下投放营销创意内容符合营销要求，若低于预设价值阈值，则执行步骤S42；S42、针对步骤S32提取的一组语义特征，剔除个体特征LTV预测值低于预设阈值的语义特征，基于保留的语义特征，利用内容生成方法生成一组新的营销创意内容。

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