[發明專利]一種基于行為特征識別的互聯網廣告智能推薦管理系統

有效

• 申請號: 202011279208.3
• 申請日: 2020-11-16
• 公開（公告）號: CN112381578B
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 廣東省廣汽車數字營銷有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F16/9535
• 代理公司: 北京卓嵐智財知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11624
• 代理人: 郭智

本發明公開一種基于行為特征識別的互聯網廣告智能推薦管理系統，包括用戶信息收集模塊、用戶信息預處理模塊、廣告分類模塊、用戶興趣分析模塊、數據庫、分析服務器和智能推薦終端。本發明通過用戶信息提取模塊、用戶信息預處理模塊、廣告分類模塊、用戶興趣分析模塊并結合分析服務器，獲得用戶在當前瀏覽時間段內所在瀏覽地點的興趣廣告類別，進而從數據庫中存儲的一級、二級和三級興趣廣告中篩選出有效廣告推薦給用戶，解決了現有技術無法針對用戶的行為特征進行變動，存在廣告的推薦精確度低，宣傳效率低下的問題，本系統不僅使用安全快捷，而且能夠精確的按照用戶愛好進行推薦廣告。

技術領域

本發明屬于廣告技術領域，涉及到一種基于行為特征識別的互聯網廣告智能推薦管理系統。

背景技術

廣告,顧名思義,就是廣而告之,即向社會廣大公眾告知某件事物。如今,隨著社會以及經濟的不斷發展,人們的社交已經逐步向互聯網發展，并且已經占據了人們日常生活的絕大部分時間,從而導致舊的社交方式以及娛樂方式的逐步衰退,在這種時代背景下，大量的商家將廣告植入至互聯網,在互聯網中進行廣告宣傳也成為了現如今所有商家主打的宣傳方式。然而,在現如今的技術中,互聯網中的廣告宣傳往往是大批量的宣傳,對于不同用戶的宣傳內容、宣傳方式都是一致的,且無法針對用戶對廣告的行為特征進行適當的變動，這種推薦方法沒有考慮用戶對廣告真實情感取向、興趣程度的深度挖掘,推薦的廣告難以避免對用戶產生騷擾，廣告推薦的精確度不高，從而導致廣告宣傳效率低下的問題。

發明內容

針對上述問題，本發明提出一種基于行為特征識別的互聯網廣告智能推薦管理系統，該系統通過用戶信息提取模塊、用戶信息預處理模塊、廣告分類模塊、用戶興趣分析模塊并結合分析服務器，統計出用戶各級別興趣廣告對應的各興趣廣告類別下的各條廣告，計算篩選得出每天給用戶推薦的廣告總條數，解決了現有技術無法針對用戶的行為特征進行變動，存在廣告的推薦精確度低，宣傳效率低下的問題。

本發明的目的可以通過以下技術方案實現：

一種基于行為特征識別的互聯網廣告智能推薦管理系統，包括用戶信息收集模塊、用戶信息預處理模塊、廣告分類模塊、用戶興趣分析模塊、數據庫、分析服務器和智能推薦終端；

用戶信息預處理模塊與用戶信息收集模塊和廣告分類模塊連接，數據庫與廣告分類模塊、智能推薦終端和分析服務器連接，用戶興趣分析模塊與廣告分類模塊和分析服務器連接；

用戶信息收集模塊用于根據用戶在廣告平臺的登錄賬號，收集用戶的所有歷史瀏覽廣告，將用戶的歷史瀏覽廣告按照預設時間段進行篩選，篩選得出預設時間段內的所有歷史瀏覽廣告，將預設時間段內的所有歷史瀏覽廣告發送至用戶信息預處理模塊；

用戶信息預處理模塊接收用戶信息收集模塊發送的預設時間段內的所有歷史瀏覽廣告，將接收的預設時間段內的所有歷史瀏覽廣告，根據各歷史瀏覽廣告的瀏覽時間，按照預設的各瀏覽時間段進行劃分，劃分為各瀏覽時間段對應的各條歷史瀏覽廣告，并對各瀏覽時間段按照預設的順序進行編號，依次標記為1,2,...,i,...,n,并將各瀏覽時間段對應的各條歷史瀏覽廣告發送至廣告分類模塊；