[發明專利]在線視頻廣告精細化定向投放方法

有效

• 申請號: 201210004988.X
• 申請日: 2012-01-05
• 公開（公告）號: CN102722832A
• 公開（公告）日: 2012-10-10
• 發明（設計）人: 嚴金龍;姚鍵;尹玉宗;盧學裕;王曉龍;潘柏宇;盧述奇
• 申請（專利權）人: 合一網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于網絡視頻技術領域，特別涉及一種視頻廣告投放方法。?

背景技術

目前在線視頻廣告主要通過視頻節目內容和地域進行定向投放，還不能更準確地投放給具有特定性別、年齡、收入、職業、學歷等屬性的目標人群。比如，北京某個經營中高端化妝品的廣告主，需要對一款剛上市產品通過在線視頻進行宣傳，這款產品的目標人群是女性，年齡是25-45歲，月收入在5000元以上的白領。目前的在線廣告投放是方法是通過在線問卷調查，統計25-45歲，月收入在5000元以上的女白領觀看比較多的節目，針對ip來自北京的用戶，在這些節目上投放這款產品廣告。另一種為廣告主所熱衷的廣告投放方式是在熱播劇或者剛上映不久的電影中播出廣告。這一方面由于受眾針對性差而減弱了廣告實際投放效果，另一方面造成廣告主對熱點資源的競爭，降低了視頻運營公司的資源利用率。?

發明內容

本發明的目的是：提供一種能夠把在線視頻廣告精準的推送給合適用戶的方法。?

本發明的基本思路是：根據調查問卷以及數據處理，得到某類用戶(如：女性，年齡25-45歲)對某類視頻節目的偏好信息；對具體用戶，記錄其訪問視頻節目的歷史信息，據此判斷他的類別屬性，向其推送適合的廣告。?

本發明的技術方案是：一種在線視頻廣告精細化定向投放方法，包括以下步驟：?

A.通過問卷調查，收集不少于10萬名用戶的身份和視頻訪問行為數據，包含用戶訪問的視頻分類，視頻標題，視頻tag等信息；?

B.對收集的數據做剔除空值、異常值、離群值的預處理，提升樣本數據質量；?

C.統計問卷調查用戶訪問視頻分類、關鍵詞的次數，構建正反樣本向量：?

+1??1：N1，2：N2，……，I：NI?

-1??1：M1，2：M2，……，I：MI?

式中：+1表示某類用戶的向量，-1表示其他用戶的向量，如+1表示18-35歲的女性，則-1表示其他的女性和男性；冒號前的1，2，……，I為I個視頻分類，視頻標題，視頻tag信息，冒號后的Nx為某類用戶對這個視頻分類，視頻標題，視頻tag信息的訪問次數，Mx表示其他用戶對這個視頻分類，視頻標題，視頻tag信息的訪問次數；?

D.將正反樣本向量帶入支持向量機模型進行訓練，支持向量機的形式為：?

minise12||w||2]]>

subject?to????y_i[wx_i+b]-1≥0??i＝1，2，......，l?

式中：x為C步驟得到的正反樣本向量，y∈{+1，-1}，l是訓練樣本的個數；w和b通過訓練模型得到，w為分類間隔，b是常數；?

由此得到最優分類面及權重w信息：?

solver_type?L2R_LR?

nr_class?2?

label?1-1?

nr?feature?342?

bias-1?

w?

其中solver_type表示訓練svm采用的類型，nr_class表示分類類別數，label表示類別標簽，nr_feature表示支持向量個數，w表示最后得到的向量，用于計算分類；?

E.使用通過訓練得到的模型對用戶做分類，分類函數為：?

f(x)＝sgn{wx+b}?

其中：w和b由C步驟的訓練模型得到；x表示由具體用戶訪問視頻分類，視頻標題，視頻tag信息的次數構成的向量；?

如果f(x)＞0表示這個用戶屬于+1表示的那個分類，比如上面提到的18-35歲的女性；否則屬于-1表示的分類；?

F.模型驗證：通過實驗，將預測為真且實際為真的數據記為tp，預測為真但實際為假的數據記為fp，將預測為假但實際為真的數據記為fn，預測為假且實際為假的數據記為tn；則模型的準確度Precision和覆蓋率recall為；?