← 返回列表

一种数字媒体广告效果评估系统

申请号: CN202410240689.9
申请人: 长春大学
申请日期: 2024/3/4

摘要文本

本发明涉及广告效果优化技术领域,具体为一种数字媒体广告效果评估系统,系统包括因果关系建立模块、反事实分析模块、细分策略优化模块、用户画像构建模块、行为模式分析模块、异常检测与调整模块、决策支持集成模块、广告效果综合分析模块。本发明中,应用因果关系推断和结构方程建模挖掘广告投放与用户行为间的互动,识别关键影响因素,细分策略优化模块融合决策树和支持向量机技术,实现市场的细分,用户画像构建模块利用自编码器和神经网络技术,分析用户偏好,行为模式分析模块采用图论算法和社区发现方法,揭示用户的行为模式,加强社交互动的理解,异常检测与调整模块结合时间序列分析和孤立森林算法,监控广告效果,应对市场变化。 更多数据:

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种数字媒体广告效果评估系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410240689.9
申请日 2024/3/4
公告号 CN117829914A
公开日 2024/4/5
IPC主分类号 G06Q30/0242
权利人 长春大学
发明人 张蕾蕾; 丁雨菲; 车娜
地址 吉林省长春市卫星路6543号

专利主权项内容

1.一种数字媒体广告效果评估系统,其特征在于:所述系统包括因果关系建立模块、反事实分析模块、细分策略优化模块、用户画像构建模块、行为模式分析模块、异常检测与调整模块、决策支持集成模块、广告效果综合分析模块;所述因果关系建立模块基于广告投放和用户行为数据,采用因果关系推断和结构方程建模,分析广告投放与用户行为间的相互影响,确认关键影响因素,并构建因果网络图,生成因果关系图谱;所述反事实分析模块基于因果关系图谱,采用潜在变量分析和反事实推理模型,分析假定条件下的广告策略效果,预测差异化策略对用户行为的潜在影响,生成潜在反应预测;所述细分策略优化模块基于潜在反应预测,运用决策树分类和支持向量机,对市场进行细分,优化广告投放策略,匹配差异化市场细分的需求,生成市场细分策略;所述用户画像构建模块基于多源异构数据,使用自编码器和神经网络,分析用户行为和偏好,构建深度用户画像;所述行为模式分析模块基于深度用户画像,运用图论算法和社区发现方法,分析用户在数字媒体上的行为模式和社交互动,生成行为模式结果;所述异常检测与调整模块基于行为模式结果,应用时间序列分析和孤立森林算法,对广告效果进行实时监控,识别异常波动,实施对应调整策略,生成异常调整策略;所述决策支持集成模块基于异常调整策略,结合随机森林和梯度提升方法,对广告投放策略进行多维优化,汇集多种预测模型的结果,生成综合投放策略;所述广告效果综合分析模块基于综合投放策略,汇总所述因果关系图谱、潜在反应预测、市场细分策略、深度用户画像、行为模式结果、异常调整策略,进行多角度的广告效果评估,生成广告效果综合结果。