[發(fā)明專(zhuān)利]一種廣告推薦方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110745247.6
• 申請(qǐng)日: 2021-06-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113592535A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 侯言龍
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京新氧科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q30/02
• 分類(lèi)號(hào): G06Q30/02
• 代理公司: 北京辰權(quán)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11619
• 代理人: 谷波

本發(fā)明公開(kāi)了一種廣告推薦方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取用戶的歷史行為數(shù)據(jù)；判斷用戶的歷史行為數(shù)據(jù)是否滿足第一預(yù)設(shè)條件，若判斷用戶的歷史行為數(shù)據(jù)滿足第一預(yù)設(shè)條件，則以第一預(yù)設(shè)方式進(jìn)行推薦；若判斷用戶的歷史行為數(shù)據(jù)不滿足第一預(yù)設(shè)條件，則以第二預(yù)設(shè)方式進(jìn)行推薦。本公開(kāi)實(shí)施例提供的廣告推薦方法，不僅能夠?qū)嫌脩暨M(jìn)行精準(zhǔn)地廣告推薦，還能夠?qū)Ψ闲掠脩羝枚鹊膹V告進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，大大地提高了向新用戶進(jìn)行廣告推薦的精準(zhǔn)度，使得新用戶的推薦點(diǎn)擊率、留存時(shí)長(zhǎng)等指標(biāo)均有所提升。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種廣告推薦方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

在現(xiàn)有的廣告推薦系統(tǒng)中，一般會(huì)通過(guò)用戶的歷史行為特征進(jìn)行相關(guān)的推薦，這些推薦是用戶更為感興趣的產(chǎn)品或內(nèi)容，從而增加用戶的點(diǎn)擊，進(jìn)而提高用戶的價(jià)值轉(zhuǎn)化。

現(xiàn)有的廣告推薦系統(tǒng)，往往依賴于用戶的行為特征數(shù)據(jù)，例如，用戶歷史點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、用戶歷史瀏覽數(shù)據(jù)和用戶購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)，并依據(jù)上述行為特征數(shù)據(jù)作為模型預(yù)測(cè)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)得到推薦廣告并進(jìn)行推送。

但是，目前用戶的大多行為僅限于歷史行為，所謂歷史行為就是在產(chǎn)品上歷史上操作過(guò)、瀏覽過(guò)的行為，這個(gè)前提是用戶已經(jīng)安裝了該產(chǎn)品并已經(jīng)使用，但是對(duì)于拉取的新用戶是沒(méi)有歷史行為的，對(duì)于初次安裝使用產(chǎn)品的用戶而言沒(méi)法根據(jù)他的歷史行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)推薦，因此，相比歷史用戶而言，向新用戶進(jìn)行廣告推薦的精準(zhǔn)度較低，使得新用戶的推薦點(diǎn)擊率、留存時(shí)長(zhǎng)等指標(biāo)均較低。

如何提供一種新的廣告推薦方法，不僅適用于具有足夠歷史行為數(shù)據(jù)的老用戶能夠進(jìn)行精準(zhǔn)廣告推薦，還能夠適用于沒(méi)有足夠歷史行為數(shù)據(jù)的新用戶進(jìn)行精準(zhǔn)廣告推薦，是待解決的技術(shù)問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對(duì)現(xiàn)有的廣告推薦方法的適用范圍有限、且針對(duì)新用戶存在廣告推薦精準(zhǔn)度低的問(wèn)題，提供一種廣告推薦方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種廣告推薦方法，所述方法包括：

獲取用戶的歷史行為數(shù)據(jù)；

判斷所述用戶的歷史行為數(shù)據(jù)是否滿足第一預(yù)設(shè)條件，若判斷所述用戶的歷史行為數(shù)據(jù)滿足所述第一預(yù)設(shè)條件，則以第一預(yù)設(shè)方式進(jìn)行推薦；若判斷所述用戶的歷史行為數(shù)據(jù)不滿足所述第一預(yù)設(shè)條件，則以第二預(yù)設(shè)方式進(jìn)行推薦。

在一種實(shí)施方式中，所述第一預(yù)設(shè)條件包括所述用戶的歷史行為數(shù)據(jù)的數(shù)量是否大于或等于預(yù)設(shè)閾值，所述若判斷所述用戶的歷史行為數(shù)據(jù)滿足所述第一預(yù)設(shè)條件，則以第一預(yù)設(shè)方式進(jìn)行推薦包括：

若判斷所述用戶的歷史行為數(shù)據(jù)的數(shù)量大于或等于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，則根據(jù)所述用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和第一預(yù)設(shè)推薦模型進(jìn)行推薦。

在一種實(shí)施方式中，所述第一預(yù)設(shè)條件包括所述用戶的歷史行為數(shù)據(jù)的數(shù)量是否大于或等于所述預(yù)設(shè)閾值，所述若判斷所述用戶的歷史行為數(shù)據(jù)不滿足所述第一預(yù)設(shè)條件，則以第二預(yù)設(shè)方式進(jìn)行推薦包括：

若判斷所述用戶的歷史行為數(shù)據(jù)的數(shù)量小于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，則根據(jù)用戶操作行為確定對(duì)應(yīng)的目標(biāo)類(lèi)目目錄，并根據(jù)所述目標(biāo)類(lèi)目目錄和第二預(yù)設(shè)推薦模型進(jìn)行推薦，得到第二推薦廣告。

在一種實(shí)施方式中，所述根據(jù)用戶操作行為確定對(duì)應(yīng)的目標(biāo)類(lèi)目目錄包括：

獲取用戶的設(shè)備信息和所述用戶操作行為對(duì)應(yīng)的目標(biāo)活動(dòng)間的映射關(guān)系；

根據(jù)所述設(shè)備信息和所述映射關(guān)系，查詢與所述設(shè)備信息具有所述映射關(guān)系的目標(biāo)活動(dòng)編號(hào)；

獲取多個(gè)活動(dòng)與對(duì)應(yīng)類(lèi)目目錄的關(guān)聯(lián)關(guān)系，任意一個(gè)活動(dòng)均具有對(duì)應(yīng)的活動(dòng)編號(hào)；

根據(jù)所述目標(biāo)活動(dòng)編號(hào)和所述關(guān)聯(lián)關(guān)系，查詢并確定對(duì)應(yīng)的目標(biāo)類(lèi)目目錄。