广东玄润数字信息科技股份有限公司王丽玲获国家专利权
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龙图腾网获悉广东玄润数字信息科技股份有限公司申请的专利一种基于偏好数据协同的广告投放策略优化方法及系统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:CN120655356B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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:202511128169.X,技术领域涉及:G06Q30/0251;该发明授权一种基于偏好数据协同的广告投放策略优化方法及系统是由王丽玲;赖思宇;陈校武设计研发完成,并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于偏好数据协同的广告投放策略优化方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于偏好数据协同的广告投放策略优化方法及系统,涉及广告投放技术领域,该方法包括:采集本地广告投放平台的内部用户数据,并通过安全数据接口获取第三方平台的外部用户数据,对上述数据进行整合与预处理,提取显式偏好数据与隐式偏好数据;基于偏好数据构建用户‑广告评分矩阵,分解后生成用户偏好向量;获取待投放广告的文案文本、图像和类目信息,构建广告特征表达模型并生成广告特性向量;基于用户偏好向量与广告特性向量计算匹配度得分,根据得分动态优化广告的投放策略;该方法通过综合利用用户显式与隐式偏好,实现更精准的用户兴趣建模与广告匹配,有效提升广告的投放效果与投放效率。
本发明授权一种基于偏好数据协同的广告投放策略优化方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于偏好数据协同的广告投放策略优化方法,其特征在于,包括: 获取本地广告投放平台的内部用户数据,并通过安全数据接口获取第三方平台的外部用户数据; 对内部用户数据和外部用户数据进行整合得到综合用户数据,对综合用户数据进行预处理,基于用户行为的主动性与被动性对预处理后的综合用户数据进行分类,得到显式偏好数据和隐式偏好数据,其中用户对广告的评分、点赞、收藏、投诉的主动行为被识别为显式偏好数据,广告浏览过程中的点击记录、停留时长、转化路径和页面浏览深度的被动行为被识别为隐式偏好数据; 基于显式偏好数据和隐式偏好数据,构造用户-广告的评分矩阵,对所述评分矩阵进行矩阵分解处理,得到用户偏好向量; 从广告主获取待投放广告数据,之后提取待投放广告数据中的文案文本、图像、结构性类目信息,并进行分析,建立广告特征表达模型,根据广告特征表达模型,得到广告特性向量; 对用户偏好向量和广告特性向量进行匹配度计算,得到匹配度得分; 根据匹配度得分,动态调整广告投放策略; 所述基于显式偏好数据和隐式偏好数据,构造用户-广告的评分矩阵,具体包括: 通过对显式偏好数据进行归一化处理,依据不同行为类型设定原始评分权重; 对原始评分权重值进行线性归一化处理,将所有显式偏好数据映射至统一的[0,1]数值区间,归一化公式为: ; 式中,表示用户对广告的显式偏好评分,表示用户原始显式行为评分,与分别为所有原始显式行为评分中的最小值和最大值; 通过对隐式偏好数据进行行为强度建模; 基于隐式偏好数据,获取广告点击次数、页面停留时间、浏览深度、转化事件数据; 通过线性加权方式融合,为广告点击次数、页面停留时间、浏览深度、转化事件数据设定不同的权重系数,得到用户对广告的隐式偏好评分,计算公式为: ; 式中,表示用户对广告的隐式偏好评分,表示用户对广告的点击数据评分,表示停留时长数据评分,表示浏览深度数据评分,表示转化相关数据评分,为各数据项对应的权重,满足; 将显式偏好评分与隐式标准评分进行加权融合,构造用户-广告的评分矩阵,用户-广告的评分矩阵R中每个元素的表达公式为: ; 式中,元素表示用户对广告的偏好评分,表示用户对广告的显式偏好评分,表示用户对广告的隐式偏好得分,为加权系数,取值范围为[0,1]; 所述对用户偏好向量和广告特性向量进行匹配度计算,得到匹配度得分,具体包括: 以用户偏好向量与广告特性向量为基础,通过点积打分模型,获取匹配度得分; 所述点积打分模型的表达公式为: ; 式中,为用户与广告的匹配度得分,为用户的偏好向量,为广告特性向量的转置; 根据所述匹配度得分,当匹配度得分高于设定的上阈值时,判定为高潜力用户,系统自动提高该广告在目标用户群体中的展示频率,调整曝光位置至页面首屏、页面顶部、中部嵌入位和应用首页推荐流前排位置,提升实时竞价出价,优先分配高曝光资源; 当匹配度得分处于中间区间时,判定为潜在响应客户,系统将控制该广告的展示时间段与投放时长,优先安排至转化率较高的时间窗口内,限制其每日投放频次与曝光额度; 当匹配度得分低于下限阈值时,判定为低相关用户,系统将停止向其展示对应广告,回收分配资源,将该用户排除出该广告的后续重定向或扩展投放人群。
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