一种基于机器学习和行人识别的道路定向广告投放系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器学习和行人识别的道路定向广告投放系统及方法，涉及计算机领域，其特征在于，所述系统包括：用户行为特征模型、聚类算法模块、向量空间模型、节点定位系统和行为特征分析模块；所述用户行为特征模型和向量空间模型分别信号连接于聚类算法模块；所述聚类算法模块信号连接于节点定位系统；所述节点定位系统信号连接于行为特征分析模块。本发明专利技术实现了在现实场景中的广告定向投放，智能化程度高且结果准确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机领域，尤其是一种基于机器学习和行人识别的道路定向广告投放系统及方法。
技术介绍
广告是企业进行市场营销的一项重要工具。在激烈的市场竞争环境下，企业需要通过广告向潜在消费者传递产品的位置、价格、质量等相关信息；由于不能准确了解消费者的产品需求，大部分大众广告(如电视、报纸等媒体广告)投入被浪费。近年来，随着电子商务的快速发展，企业能够通过多种途径如IP地址追踪技术、搜索引擎技术等追踪消费者购买或浏览产品时的IP地址、cookie等以获得尽可能精确的消费者信息。通过分析，企业能更好地了解消费者的行为偏好，并针对性地向其定向投放产品广告，即定向广告，BagwellK认为，广告定向投放技术的有效使用使得企业能够将产品信息定向投放于特定市场从而有效地避免广告浪费。IyerG等证明，竞争企业能够分别向忠诚消费者和无偏好消费者投放定向广告，从而减少企业间市场竞争提高利润。然而，Elhadj-BenBrahimNB等则认为，当双寡头企业同时具备完全定向广告能力时，双方都将加强定向广告的市场投放，从而导致市场竞争加剧且企业均衡收益相比大众广告有所下降总之，信息追踪技术的提高使得企本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于机器学习和行人识别的道路定向广告投放系统，其特征在于，所述系统包括：用户行为特征模型、聚类算法模块、向量空间模型、节点定位系统和行为特征分析模块；所述用户行为特征模型和向量空间模型分别信号连接于聚类算法模块；所述聚类算法模块信号连接于节点定位系统；所述节点定位系统信号连接于行为特征分析模块。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习和行人识别的道路定向广告投放系统，其特征在于，所述系统包括：用户行为特征模型、聚类算法模块、向量空间模型、节点定位系统和行为特征分析模块；所述用户行为特征模型和向量空间模型分别信号连接于聚类算法模块；所述聚类算法模块信号连接于节点定位系统；所述节点定位系统信号连接于行为特征分析模块。2.如权利要求1所述的基于机器学习和行人识别的道路定向广告投放系统，其特征在于，所述聚类算法模块利用用户行为特征模型对用户的道路兴趣点场景按主题进行聚类，利用向量空间模型来计算道路兴趣点场景之间的相似度，根据该相似度对道路场景进行聚类。3.如权利要求1或2所述的基于机器学习和行人识别的道路定向广告投放系统，其特征在于，所述节点定位系统是基于机器学习的蜂窝通信系统节点定位技术的定位系统，采用在二维地理坐标系上分别确定横纵坐标的方式，将目标节点定位到基站所覆盖重叠区域的局部坐标系统中，将节点粗略定位到重叠区域。4.如权利要求3所述的基于机器学习和行人识别的道路定向广告投放系统，其特征在于，所述行为特征分析模块采用行为特征分析算法对每一类道路场景进行行为特征分析并计算该类道路场景的权重，利用该权重以及该类道路场景的质心与广告的相似度来计算最后得分，并按照这个得分对广告进行排序从而选出适合该类道路场景的广告。5.一种基于权利要求1至4之一所述的基于机器学习和行人识别的道路定向广告投放系统的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：首先利用根据用户行为特征模型对用户经常注意的道路场景进行聚类，利用向量空间模型来计算道路场景之间的相似度，根据该相似度对道路场景进行聚类；步骤2：然后利用基于机器...

【专利技术属性】
技术研发人员：李谦，
申请(专利权)人：四川靓固科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51