[發明專利]一種基于聚類的移動廣告推薦方法

有效

• 申請號: 201410283679.X
• 申請日: 2014-06-23
• 公開（公告）號: CN104063801A
• 公開（公告）日: 2014-09-24
• 發明（設計）人: 毛仁歆
• 申請（專利權）人: 廣州優蜜信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 廣州三環專利代理有限公司 44202
• 代理人: 麥小嬋;郝傳鑫

技術領域

本發明涉及通信技術領域，尤其涉及一種基于聚類的移動廣告推薦方法。

背景技術

個性化廣告是根據用戶的瀏覽興趣來向用戶推薦相關的廣告，它是精準廣告投放的一個非常重要的手段，個性化廣告由于推薦的廣告和用戶的興趣密切相關，可以有效地提高用戶體驗，讓用戶更容易接受，從廣告商的角度來說，個性化廣告做到了有的放矢，避免了廣告投放的浪費，提高了廣告投放的效率。

隨著移動網絡接入環境的優化、入網資費的降低和智能移動通信終端(簡稱移動終端)的普及，移動網絡通信進入了一個蓬勃發展的時期，移動終端尤其是智能手機，已經成為人們日常生活中不可或缺的隨身通信工具和數字助手。越來越多的人使用手機上網瀏覽互聯網信息。而龐大的用戶規模，以及移動終端攜帶方便的特性，吸引了大批技術開發者為移動終端設計廣告推薦方案。

借助良好的數字媒體環境，廣告傳媒業的發展更為迅速。目前，利用計算機廣告投放平臺，在計算機互聯網上投放廣告業務的技術已較為成熟；室外廣告投放平臺特別是數字標牌廣告，如在大型商場、超市、酒店大堂、影院及其它人流匯聚的公共場所，通過大屏幕終端顯示設備發布商業、財經和娛樂信息的多媒體專業視聽系統等廣告方式也較為常見。但這種采用固定界面顯示固定廣告的做法，難以根據用戶的屬性和行為做出動態調整，降低了廣告投放的效率，且未能較好地迎合移動終端發展的需要，幫助客戶利用移動終端直接對廣告顯示界面進行設計，未能自動地將廣告精準地推送到目標群體的移動終端上；另一方面，無法面向用戶，并根據移動終端上的廣告投放效果、用戶屬性與習慣等對已投放的廣告顯示界面進行更新，也未能為投放廣告的廣告主提供廣告效益、效果統計分析、報表導出、結算支出等功能。

現有的一種個性化廣告推薦技術是基于用戶瀏覽記錄和行為，為用戶建立興趣模型，再用興趣模型去匹配廣告。通過統計一段時間內用戶所瀏覽的網頁信息，根據用戶瀏覽的網頁中的關鍵字或網頁類型提取用戶特征，當需要為用戶投放廣告時，通過將廣告的特征和用戶的特征進行匹配，將廣告投放給用戶。

然而，這種方法在廣告點擊率很低的情況下，如廣告點擊率在萬分之一到千分之一的比例，通過已有的歷史數據進行訓練很難達到較好的穩定的結果，在利用歷史數據進行訓練時，會產生數據稀疏的問題導致效果交差，而大多數廣告點擊次數可能僅為0或1，如此少的點擊數很難準確的說明問題，據此展現的廣告被用戶點擊的概率是很低的。因此，現有的這種僅僅依靠廣告點擊率作為廣告推薦要素的方法無法真正查找出廣告投放目標，廣告推薦的準確性低，推薦結果的穩定性差。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，提供一種基于聚類的移動廣告推薦方法，提高移動終端上的廣告個性化推薦的準確性。

為解決以上技術問題，一方面，本發明提供一種基于聚類的移動廣告推薦方法，包括：

S10：建立移動廣告投放平臺，通過所述移動廣告投放平臺采集用戶數據信息；

S20：從所述移動廣告投放平臺的用戶數據信息中提取廣告行為數據；

S30：將所述廣告行為數據轉化為廣告行為向量矩陣，所述廣告行為向量矩陣的行向量為每一個用戶的廣告行為數據；

S40：對所述廣告行為向量矩陣的各個行向量逐一進行降維計算；

S50：判斷各個用戶的相似度，根據各個用戶的相似度對用戶進行聚類，利用聚類的算法計算出用戶簇群；

S60：根據所述用戶簇群的特征，在所述移動廣告投放平臺中查找出與所述用戶簇群相匹配的廣告類別并將其加入至該用戶的廣告推薦序列中，將所述廣告推薦序列中的移動廣告推薦給用戶進行投放。

進一步地，在所述步驟S20中，所述廣告行為數據包括：用戶在廣告展示期內對廣告的點擊次數、下載安裝的移動廣告的次數、所述下載安裝的移動廣告所屬的廣告類別，以及所述廣告類別的轉化率數值。

進一步地，所述步驟S30包括：

實時監測用戶在所述移動廣告平臺上的廣告行為，將每一個用戶的廣告行為數據統計為一維的行向量：

A_m＝[a_{m_1},a_{m_2},...,a_{m_n}]

其中，參數m表示第m個用戶，參數n表示第n個移動廣告，向量元素a_{m_n}表示第m個用戶對第n個移動廣告的安裝行為，m＞0，n＞0；

將所有用戶的廣告行為的行向量組成為所述的廣告行為向量矩陣。