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基于机器学习的广告自动化推送方法和系统
申请人信息
- 申请人:广东玄润数字信息科技股份有限公司
- 申请人地址:510000 广东省广州市黄埔区科学大道286号901-9房
- 发明人: 广东玄润数字信息科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于机器学习的广告自动化推送方法和系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410175260.6 |
| 申请日 | 2024/2/7 |
| 公告号 | CN117726379A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06Q30/0251 |
| 权利人 | 广东玄润数字信息科技股份有限公司 |
| 发明人 | 王丽玲; 吕昱; 江志恒; 罗馨 |
| 地址 | 广东省广州市黄埔区科学大道286号901-9房 |
摘要文本
本发明公开了基于机器学习的广告自动化推送方法和系统，涉及广告推送技术领域，包括：获取用户的历史数据；根据历史数据进行提取处理，获取第一特征集；获取广告平台的广告信息数据；根据广告信息数据进行提取处理，获取第二特征集；根据第一特征集对第二特征集进行筛选处理，获取第三特征集；广告平台根据第三特征集向市场投放广告。本发明首先通过历史数据对广告信息数据进行初步提取，获取符合用户的历史数据的广告信息数据，其次，通过已投放广告信息数据对广告信息数据进行二次提取，使投放的广告与市场中投放的广告风格不同，使投放的广告具有新颖性，最后，通过需求度对广告信息数据进行最终提取，筛选出符合市场需求的广告。
专利主权项内容
1.基于机器学习的广告自动化推送方法，其特征在于，包括：获取用户的历史数据，所述历史数据包括用户IP信息、用户浏览数据和用户购买记录；根据历史数据进行提取处理，获取第一特征集，所述第一特征集包括产品内容信息和用户浏览时长，其中，所述产品内容信息包括产品类型和出现频次；获取广告平台的广告信息数据；根据广告信息数据进行提取处理，获取第二特征集，所述第二特征集包括广告特征信息和广告特征信息对应的广告时长；根据第一特征集对第二特征集进行筛选处理，获取第三特征集，所述第三特征集包括具体广告类型信息和具体广告类型信息对应的具体广告时长；广告平台根据第三特征集向市场投放广告。