[發明專利]一種基于大數據的廣告投放系統

有效

• 申請號: 202011187161.8
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112163909B
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 王玉林;曾章強
• 申請（專利權）人: 杭州次元島科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;H04L29/08
• 代理公司: 杭州信義達專利代理事務所(普通合伙) 33305
• 代理人: 陳繼算

1.一種基于大數據的廣告投放系統，其特征在于，包括記憶模塊、用戶行為分析模塊、控制器、存儲模塊、訪問統計模塊、廣告數據庫、廣告評估模塊、廣告分類模塊以及廣告投放模塊；

所述記憶模塊用于存儲預設時間內用戶的廣告觀看記錄并將用戶的廣告觀看記錄傳輸到用戶行為分析模塊；

所述用戶行為分析模塊用于接收用戶的廣告觀看記錄并根據用戶的廣告觀看記錄對用戶的觀看標簽進行分析，所述觀看標簽包括偏好廣告類別和偏好觀看時間段；

所述用戶行為分析模塊用于將用戶的偏好廣告類別和對應的偏好觀看時間段傳輸至控制器，所述控制器用于接收用戶的偏好廣告類別和對應的偏好觀看時間段并將用戶的偏好廣告類別和對應的偏好觀看時間段融合形成偏好記錄表傳輸至存儲模塊進行存儲；

所述訪問統計模塊用于統計廣告數據庫中每條廣告在系統當前時間前15天內的點擊記錄并將點擊記錄傳輸到廣告評估模塊；所述廣告評估模塊用于對點擊記錄作出分析，得到每條廣告的活穩值β；

當活穩值β大于第一預設值時，廣告評估模塊將活穩值β和對應的廣告傳輸到廣告分類模塊；所述廣告分類模塊接收活穩值β和對應的廣告，并按照廣告類別進行分類；具體步驟為：

AA1：按照廣告類別獲取同一廣告類別的所有廣告，形成類別集合；

AA2：獲取同一類別集合中廣告的活穩值β，按照活穩值β從大到小的順序將類別集合中的廣告作降序排列，形成類別推薦表；

AA3：重復步驟AA1-AA2，直至獲取所有廣告類別的類別推薦表；

所述廣告分類模塊用于將類別推薦表傳輸至控制器，所述控制器用于接收類別推薦表并將類別推薦表傳輸至存儲模塊進行存儲；

所述用戶行為分析模塊用于將觀看標簽傳輸到廣告投放模塊；所述廣告投放模塊接收用戶行為分析模塊傳輸的觀看標簽自動從存儲模塊內存儲的類別推薦表中得到匹配的廣告信息后推送給用戶；

所述廣告觀看記錄包括廣告標題、廣告類別、觀看開始時刻和觀看結束時刻；所述點擊記錄包括點擊次數、每次點擊的觀看時長、以及評論、轉發、收藏和點贊的行為特征；

所述用戶行為分析模塊的具體分析步驟如下：

步驟一：獲取預設時間內用戶的廣告觀看記錄；將廣告觀看記錄中的觀看開始時刻與觀看結束時刻進行時間差計算得到觀看時長；

步驟二：按照廣告類別將同一廣告類別的觀看次數累加形成類別頻次，將類別頻次標記為G1i；其中i表示第i個廣告類別；

按照廣告類別將同一廣告類別的觀看時長累加形成類別總時長，將類別總時長標記為G2i；類別頻次G1i與類別總時長G2i一一對應；

步驟三：對類別頻次、類別總時長進行權重分配，將類別頻次的權重標記為Z1，將類別總時長的權重標記為Z2，其中Z1和Z2均為固定值且Z1Z2；

利用公式Qi＝G1i×Z1+G2i×Z2獲取得到類別吸引值Qi；

步驟四：將類別吸引值Qi與預設吸引值閾值進行比較；

若Qi≥預設吸引值閾值，則判定該廣告類別為用戶的偏好廣告類別；

步驟五：將1天24h劃分為若干個時間段，獲取用戶的偏好廣告類別，按照偏好廣告類別獲取同一廣告類別的廣告觀看記錄，進行進一步分析；具體為：

S51：按照時間段將同一時間段的觀看次數累加形成時段頻次，將時段頻次標記為G3m，其中m表示第m個時間段；

按照時間段將同一時間段的觀看時長累加形成時段總時長，將時段總時長標記為G4m，時段頻次G3m與時段總時長G4m一一對應；

S52：對時段頻次、時段總時長進行權重分配，將時段頻次的權重標記為Z3，將時段總時長的權重標記為Z4，其中Z3和Z4均為固定值且Z3Z4；

利用公式Gm＝G3m×Z3+G4m×Z4獲取得到時段吸引值Gm；

S53：將時段吸引值Gm與第一預設閾值進行比較；

若Gm≥第一預設閾值，則該時間段為對應偏好廣告類別的偏好觀看時間段；

步驟六：重復步驟五，直至獲取得到所有偏好廣告類別的偏好觀看時間段；所述廣告評估模塊的具體工作步驟如下：

SS1：獲取廣告在系統當前時間前15天內的點擊記錄；

SS2：將廣告每天的點擊次數標記為單天廣告頻次Bn，n＝1，…，15；n表示第n天；

SS3：獲取廣告每次點擊的觀看時長，并標記為單次觀看時長，將每天的單次觀看時長進行求和得到單天觀看時長，將單天觀看時長標記為DTn；

SS4：利用公式計算得出該廣告的單天關注值FCn，其中a1、a2、a3、b1、b2以及b3均為系數因子；

SS5：獲取廣告每天被評論的次數并標記為Cn；

獲取廣告每天被轉發的次數標記為Dn；

獲取廣告每天被收藏的次數標記為En；

獲取廣告每天被點贊的次數標記為Fn；

利用公式SDn＝FCn×a4+Cn×r1+Dn×r2+En×r3+Fn×r4計算得出該廣告的單天活躍值SDn，其中，a4、r1、r2、r3和r4均為系數因子；

SS6：重復步驟SS2-SS5，獲取該廣告在系統當前時間前15天內的單天活躍值SDn；得到單天活躍值信息組；

SS7：按照標準差計算公式計算得到單天活躍值信息組的標準差α，當α大于等于預設值時，舍棄該廣告，獲取下一條廣告，重新執行步驟SS1；

當α小于預設值時，處于待驗證狀態；

SS8：當單天活躍值信息組處于待驗證狀態，按照平均值計算公式計算得到單天活躍值信息組的平均值并標記為平均活躍值PL；

利用公式β＝(PL×η1-α×η2)^(η3+η4)計算得出該條廣告的活穩值β，其中η1、η2、η3和η4均為系數因子；

所述廣告投放模塊的具體工作步驟為：

DD1：獲取系統當前時間并標記為TR；

DD2：獲取用戶的偏好廣告類別和對應的偏好觀看時間段，將系統當前時間TR與偏好觀看時間段進行對比；

若TR不屬于偏好觀看時間段，則此時不進行廣告投放；

若TR屬于偏好觀看時間段，獲取該偏好觀看時間段對應的偏好廣告類別，并標記為目標偏好廣告類別；

DD3：根據目標偏好廣告類別自動從存儲模塊中獲取同一廣告類別的類別推薦表并標記為目標類別推薦表，獲取目標類別推薦表中活穩值β前五的廣告；

DD4：將目標類別推薦表中活穩值β前五的廣告傳輸至控制器，所述控制器用于將目標類別推薦表中活穩值β前五的廣告推送至用戶終端。