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龙图腾网获悉云袭网络技术河北有限公司申请的专利一种基于人工智能的广告推送方法、设备及介质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：CN119624548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510156879.7，技术领域涉及：G06Q30/0242；该发明授权一种基于人工智能的广告推送方法、设备及介质是由段海卿设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的广告推送方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的广告推送方法、设备及介质，涉及广告推送技术领域，包括收集用户的数据信息，并进行预处理操作，将数据化分为场景数据集和用户兴趣数据集；构建场景识别模型，并通过场景数据集对场景识别模型进行训练；构建用户兴趣模型，并通过用户兴趣数据集对用户兴趣模型进行训练；对广告内容进行分析，提取广告关键词，根据用户当前的场景，为场景定义场景关键词，并进行匹配和推送；对推送的广告进行效果评估及优化。本发明所述方法通过场景感知广告推送，可以为用户推送与当前场景相关的广告，从而提高广告的点击率和转化率，提高用户的满意度，增强用户对品牌的忠诚度。

本发明授权一种基于人工智能的广告推送方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的广告推送方法，其特征在于：包括， 收集用户的数据信息，并进行预处理操作，将数据化分为场景数据集和用户兴趣数据集； 构建场景识别模型，并通过场景数据集对场景识别模型进行训练； 构建用户兴趣模型，并通过用户兴趣数据集对用户兴趣模型进行训练； 对广告内容进行分析，提取广告关键词，根据用户当前的场景，为场景定义场景关键词，使用余弦相似度分别计算场景关键词与广告内容关键词之间的相似度，以及用户兴趣与广告内容关键词之间的相似度，结合场景与广告的相似度和用户兴趣与广告的相似度，计算综合相似度，并进行匹配和推送； 对推送的广告进行效果评估及优化； 划分所述场景数据集包括如下步骤， 对预处理后的位置信息数据应用DBSCAN算法进行聚类，形成若干候选区域，每个候选区域代表用户常出现的区域； 对于每个候选区域，依据记录中附带的时间信息，将区域内的数据记录按照用户的活动时间划分为若干时间段，时间段的划分采用预设固定时段与自适应调整相结合的方法：首先依据常规时段进行初步划分，随后根据候选区域内用户行为数据的时间分布特征，自动微调边界以更精确反映实际活动高峰，每个时间段内均保留所有记录，并为后续行为模式分析提供时间上下文信息； 针对上述每个候选区域内划分出的每个时间段，对数据记录中包含的应用使用数据进行统计分析，依据预先定义的应用类别标签库，计算各类别在每一时间段内的出现频率和使用强度，统计结果作为衡量该时间段内用户行为模式的重要依据，反映出用户在不同时间段内主要从事的活动类型； 判断每个时间段内用户的主要活动类型，并确定一个或多个最能描述该时段行为的场景标签，将每条数据记录与其所在时间段的场景标签关联，形成初步的场景描述； 当同一区域中不同时段的行为模式存在冲突时，采用时间特征权重判断机制，将记录标记为“双重记录”； 对候选区域内所有数据记录，根据获得的场景标签及“双重记录”标记归入场景数据集，如果某记录仅具有单一场景标签，则将该记录的场景属性直接设置为该标签，并在数据结构中标记为“单一场景”，如果某记录同时包含两个或多个场景标签，则系统在数据记录中保存所有候选场景标签，对于“单一场景”记录，直接存入场景数据集的标准记录区，对于“双重记录”记录，系统在场景数据集内以专用的记录格式存储，该记录除包含常规的位置信息、时间信息及行为数据外，还附加有一个“多场景标记”字段； 划分所述用户兴趣数据集包括如下步骤， 对每条记录中应用使用数据进行归一化处理； 建立预先定义的应用类别标签库； 将记录中各项行为数据与标签库匹配，确定用户在各类别中的兴趣强度； 在进行广告推送时，还包括如下步骤， 通过用户的应用使用记录，收集用户每天的活跃时段； 对于每个用户，记录其在一天中的每个小时的活跃度，形成一个24维的向量； 使用生存分析模型预测用户的场景结束时间，公式如下， St＝PTt 式中，St是在时间t之后事件仍未发生的概率，T是事件发生的时间； 使用Cox比例风险模型考虑多个协变量对事件发生时间的影响，公式如下，ht，X＝h0texpβTX 式中，ht，X是给定协变量X时在时间t的风险函数，h0t是基线风险函数，β是协变量的系数。

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