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龙图腾网获悉广东省广告集团股份有限公司申请的专利一种基于AI的营销广告智能投放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：CN120833190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511310980.X，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权一种基于AI的营销广告智能投放方法及系统是由张殿鹏;林全郴;黄志艺;余恺锐设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的营销广告智能投放方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的营销广告智能投放方法及系统，方法包括：实时采集并融合来自多个独立平台的异构用户行为数据流，生成统一时空标记的用户行为特征图谱；基于用户行为特征图谱，利用深度自编码器与时空图卷积网络联合建模，生成细粒度的、场景解耦的用户兴趣偏好向量；将用户兴趣偏好向量输入预训练的生成对抗网络，动态生成与当前用户兴趣偏好及场景高度匹配的个性化广告素材；将个性化广告素材作为候选臂，结合当前用户状态及历史投放反馈数据，动态生成包含广告展示形式、展示时机及展示渠道的广告投放策略。利用本发明实施例，能够提升广告投放的精准性和实时性，提高广告转化率和用户体验。

本发明授权一种基于AI的营销广告智能投放方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的营销广告智能投放方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集并融合来自多个独立平台的异构用户行为数据流，所述数据流至少包括显性点击转化行为序列、隐性浏览停留时长模式及跨设备上下文场景信息，生成统一时空标记的用户行为特征图谱； 基于所述用户行为特征图谱，利用深度自编码器与时空图卷积网络联合建模，解耦用户长短期兴趣偏好及其与特定时空场景的耦合关系，生成细粒度的、场景解耦的用户兴趣偏好向量；其中，从用户行为特征图谱中提取时空子图，输入双通道深度自编码器，其中，时序通道使用LSTM编码行为序列模式，空间通道使用GAT编码行为关联拓扑，分别输出长期兴趣隐向量和短期兴趣隐向量；将长期兴趣隐向量和短期兴趣隐向量输入场景解耦模块，通过对抗性领域自适应分离场景相关特征与场景无关特征，生成解耦后的兴趣分量组；对兴趣分量组进行动态权重分配，利用注意力机制计算各分量在当前时空场景下的激活权重，生成场景自适应兴趣融合向量；通过时空图卷积网络构建兴趣融合向量与场景节点的交互关系，使用图扩散算法更新邻居节点影响权重，输出细粒度的场景增强兴趣向量；对场景增强兴趣向量进行正交化约束训练，确保不同兴趣维度线性无关，最终生成场景解耦的用户兴趣偏好向量； 将所述用户兴趣偏好向量输入预训练的生成对抗网络，在生成器中结合实时上下文场景约束，通过判别器驱动的对抗式优化过程，动态生成与当前用户兴趣偏好及场景高度匹配的个性化广告素材；其中，将用户兴趣偏好向量输入预训练生成对抗网络的生成器，同时注入实时上下文场景向量，通过条件控制门融合兴趣与场景特征，生成初始广告素材潜表示；在判别器中构建多尺度评估模块，其中，结构尺度验证广告素材视觉逻辑一致性，语义尺度匹配兴趣偏好向量，场景尺度校验上下文适配度，输出三维评估得分；根据三维评估得分构建对抗损失函数，通过梯度惩罚机制优化生成器，迭代调整素材潜表示直至通过多尺度验证阈值；将优化后的素材潜表示输入多样性增强解码器，采用风格迁移与内容解缠技术生成个性化的多模态候选广告素材； 将所述个性化广告素材作为候选臂，结合当前用户状态及历史投放反馈数据，利用上下文感知的多臂赌博机模型进行实时在线学习与决策，动态生成包含广告展示形式、展示时机及展示渠道的广告投放策略，其中，将个性化广告素材映射为多臂赌博机的候选臂，每个臂的特征向量包含素材类型、兴趣匹配度及场景适配度；基于用户当前状态构建上下文特征，通过Thompson采样计算各候选臂的期望收益值；设计分层奖励反馈机制：短期奖励记录点击率，长期奖励追踪转化漏斗深度，通过时间差分学习动态更新臂价值模型；根据期望收益值计算候选臂的不确定性熵值，当熵值超过场景突变阈值时激活探索策略，按熵值比例重新分配候选臂曝光权重；融合更新后的臂价值模型与探索权重，生成包含展示形式、展示时机、展示渠道的三维广告投放策略。

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