[發明專利]云計算聚合廣告數據處理方法、裝置、設備以及介質

在審

• 申請號: 201911026211.1
• 申請日: 2019-10-25
• 公開（公告）號: CN110782288A
• 公開（公告）日: 2020-02-11
• 發明（設計）人: 曾琦
• 申請（專利權）人: 廣州凌鑫達實業有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及計算機技術的技術領域，尤其是涉及一種云計算聚合廣告數據處理方法、裝置、設備以及介質，云計算聚合廣告數據處理方法包括：S10：獲取用戶歷史行為數據，其中，所述用戶歷史行為數據包括用戶查詢數據和用戶使用記錄數據；S20：對所述用戶歷史行為數據進行聚類分析后，得到用戶屬性數據；S30：獲取推送廣告類型，并將所述推送廣告類型與對應的所述用戶屬性數據相關聯；S40：根據關聯結果，向每一所述用戶屬性數據的用戶客戶端發送廣告推送結果。本發明具有提升廣告推送，尤其是游戲廣告推送的相關性，有助于提升廣告推送的效果的效果。

技術領域

本發明涉及計算機技術的技術領域，尤其是涉及一種云計算聚合廣告數據處理方法、裝置、設備以及介質。

背景技術

目前，隨著互聯網產業的迅速發展，移動廣告成為當今互聯網廣告產業的新模式。移動廣告會根據用戶的消費習慣，向對應的用戶推薦相應的廣告信息。

現有的移動廣告推送中，尤其是涉及游戲行業的移動廣告推送中，僅通過通過用戶或者玩家的下載或搜索的歷史記錄，對用戶或者玩家進行游戲廣告的推薦，雖然一定程度能夠符合用戶或者玩家的興趣，但是，通過用戶或者玩家的下載或者搜索記錄進行分析后，向用戶或者玩家推薦相應的游戲，存在向用戶或者玩家推薦的游戲廣告包含的游戲與用戶或者玩家的游戲水平不相符合的情況，因此存在改進空間。

發明內容

本發明的目的是提供一種提升廣告推送，尤其是游戲廣告推送的相關性，有助于提升廣告推送的效果的云計算聚合廣告數據處理方法、裝置、設備以及介質。

本發明的上述發明目的一是通過以下技術方案得以實現的：

一種云計算聚合廣告數據處理方法，所述云計算聚合廣告數據處理方法包括：

S10：獲取用戶歷史行為數據，其中，所述用戶歷史行為數據包括用戶查詢數據和用戶使用記錄數據；

S20：對所述用戶歷史行為數據進行聚類分析后，得到用戶屬性數據；

S30：獲取推送廣告類型，并將所述推送廣告類型與對應的所述用戶屬性數據相關聯；

S40：根據關聯結果，向每一所述用戶屬性數據的用戶客戶端發送廣告推送結果。

通過采用上述技術方案，通過獲取用戶的用戶歷史行為數據，并將該用戶歷史行為數據分為該用戶查詢數據以及用戶使用記錄數據，能夠增加分析用戶屬性的緯度，進而有助于提升推送的廣告的準確性以及相關性；進一步地，對該用戶歷史行為數據進行聚類分析，能夠使得獲取到的用戶屬性數據更準確，同時，根據該用戶屬性數據，向用戶客戶端發送推送廣告結果，能夠根據用戶的歷史查詢的記錄以及用戶歷史的使用記錄，向用戶推送與用戶真實使用習慣相符合的廣告內容，進而有助于提升廣告與用戶的相關性，提升了推送的廣告與用戶之間的黏性。

本發明進一步設置為：步驟S10包括：

S11：所述用戶查詢數據包括用戶搜索數據和用戶下載數據，根據用戶觸發的用戶搜索行為和用戶下載行為，作為對應的所述用戶搜索數據和用戶下載數據；

S12：對所述用戶搜索數據設置第一權重值，對所述用戶下載數據設置第二權重值，根據所述第一權重值和第二權重值，將所述用戶搜索數據和所述用戶下載數據作為所述用戶查詢數據。

通過采用上述技術方案，通過將用戶搜索數據設置第一權重值，以及將用戶消災數據作為第二權重值，能夠根據用戶不同的查詢行為，得到的使得計算得到的用戶查詢數據的結果更合理。

本發明進一步設置為：步驟S20包括：

S21：從所述用戶歷史行為數據中的用戶查詢數據中，獲取用戶興趣數據；

S22：從所述用戶興趣數據中，獲取待聚類用戶屬性數據；