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申请/专利权人：金数信息科技(苏州)有限公司

摘要：本发明涉及一种广告投放调整系统及方法，其中，所述系统中，用户行为监测模块用于在多个媒体平台上实时监测和收集用户的行为数据，包括点击率、停留时间、互动频率和购买记录。数据融合模块将收集的行为数据与第三方数据源进行融合，生成用户画像。广告效果评估模块根据用户画像和行为数据，对广告投放效果进行情景感知预测评估，评估内容包括广告点击率、用户留存率和情感反应评分。动态调整模块基于评估结果，使用强化学习算法对广告投放进行调整，调整内容包括更换广告素材、调整投放平台、优化投放时间段、个性化内容推荐和用户交互模式调整。本发明通过跨平台数据整合、情景感知评估和智能动态调整，提升了广告投放的精准度和用户体验。

主权项：1.一种广告投放调整系统，其特征在于，包括：用户行为监测模块，用于在多个媒体平台上实时监测和收集用户的行为数据，其中，所述行为数据包括用户的点击率、停留时间、互动频率、浏览路径和购买记录；数据融合模块，用于将收集的行为数据与第三方数据源进行融合，生成用户画像；其中，所述第三方数据源包括社交媒体数据和地理位置数据；广告效果评估模块，用于根据所述用户画像和行为数据，对广告投放效果进行情景感知预测评估，所述情景感知预测评估的评估结果包括广告点击率、转化率、用户留存率和情感反应评分；动态调整模块，用于基于所述情景感知预测评估的评估结果，使用强化学习算法对广告投放进行调整，其中，所述调整包括更换广告素材、调整投放平台和优化投放时间段、个性化内容推荐和用户交互模式调整；其中，所述动态调整模块中使用的强化学习算法采用深度Q网络算法实现；状态空间包括广告点击率、转化率、用户留存率和情感反应评分；动作空间包括更换广告素材、调整投放平台和优化投放时间段、个性化内容推荐和用户交互模式调整；奖励函数采用如下的公式1实现： 其中，表示状态；表示动作；、、和是调整系数；表示在状态和动作下的广告点击率，计算方式如下面的公式2所述： 其中，表示在状态和动作下的广告点击次数；表示在状态和动作下的广告展示次数；表示状态和动作下转化率，计算方式如下面的公式3所示： 其中，在状态和动作下的实际购买次数；在状态和动作下的广告点击次数；表示用户留存率，计算方式如下面的公式4所示： 其中，在状态和动作下，在指定时间后继续与平台互动的用户数量；表示状态下的总用户数量；表示情感反应评分，计算方式如下面的公式5所示： 其中，表示第个用户在状态和动作下对广告的情感反应评分；表示总用户数量。

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