基于属性匹配的广告推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种基于属性匹配的广告推荐方法及系统，所述方法包括：根据预设规则，将海量用户的属性信息、以及海量广告的属性信息分别在后台离线转换成二进制数据格式的用户属性、二进制数据格式的广告属性；根据实时请求，读取发起请求用户的二进制数据格式的属性与每一个广告的二进制数据格式的属性通过二进制“与”运算进行匹配，将所述运算结果不为零时所对应的广告推荐给发起请求用户。数据处理放在后台离线转换，避免了实时接口中对数据处理的耗时；将属性的数据格式转换成二进制数据格式，避免了广告与用户的属性类型不同而导致的错误；基于属性匹配的广告推荐方法相比于现有技术的耗时大大缩短。

Advertisement recommendation method and system based on attribute matching

The embodiment of the present invention provides an advertisement recommendation method and system based on attribute matching. The method includes: according to preset rules, the attribute information of mass users and the attribute information of mass advertisements are separately offline converted into the user attribute of binary data format and the advertisement attribute of binary data format in the background. According to the real-time request, the attributes of the binary data format of the initiating requesting user are read and matched with the attributes of the binary data format of each advertisement through the binary \and\ operation, and the advertisement corresponding to the initiating requesting user when the result of the operation is not zero is recommended. Data processing is put in the background offline conversion to avoid the time-consuming data processing in real-time interface; attribute data format is converted into binary data format to avoid errors caused by different attribute types between advertisements and users; and the time-consuming of attribute matching-based advertising recommendation method is greatly shortened compared with the existing technology.

【技术实现步骤摘要】
基于属性匹配的广告推荐方法及系统
本专利技术涉及计算机互联网
，尤其涉及一种基于属性匹配的广告推荐方法及系统。
技术介绍
目前，广告智能投放系统为了广告高点击率，与用户很好的交互，获取用户的共鸣认可，需要针对不同的用户兴趣精准投放广告，为了实现这种高效的广告展示方式，广告在投放的时候，可以根据广告的种类，选择不同的兴趣属性，在获取广告的时候首先提取用户属性，然后把广告属性与用户属性一一比对，筛选出合适的广告，展示给用户。在现有技术中，通常的处理方法是获取用户的兴趣属性信息(长度为n)，获取所有的广告，总广告数目为k，假设每条广告的属性有k，最理想的情况，该接口只需要获取一条匹配的广告，而且第一条广告就是能匹配上的广告，代码的最大循环次数是n*k，这种理想的情况在现实中几乎不出现，因此不予考虑。按最坏情况考虑循环次数，如果接口需要获取多个或者所有的合适广告做预加载的时候，所需循环次数是：n*m*k，且所有的循环都要做个相等的匹配判断。在现有技术中，另一改进的技术方案中，用map结构来存储用户的兴趣属性、广告的兴趣属性，同时在初始化的时候，记录下两者的长度，在匹配的时候，以长度短的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于属性匹配的广告推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设规则，将海量用户的属性信息、以及海量广告的属性信息分别在后台离线转换成预定数据格式的用户属性、以及广告属性；将预定数据格式的用户属性、以及广告属性分别存储至预设地址；当接收到实时请求时，从预设地址中读取发起请求用户对应的预定数据格式的用户属性、以及每一个广告的预定数据格式的广告属性；使用读取到的预定数据格式的用户属性与每一个广告的预定数据格式的广告属性进行匹配，将匹配成功的广告推荐给所述发起请求用户。

【技术特征摘要】
1.一种基于属性匹配的广告推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设规则，将海量用户的属性信息、以及海量广告的属性信息分别在后台离线转换成预定数据格式的用户属性、以及广告属性；将预定数据格式的用户属性、以及广告属性分别存储至预设地址；当接收到实时请求时，从预设地址中读取发起请求用户对应的预定数据格式的用户属性、以及每一个广告的预定数据格式的广告属性；使用读取到的预定数据格式的用户属性与每一个广告的预定数据格式的广告属性进行匹配，将匹配成功的广告推荐给所述发起请求用户。2.根据权利要求1所述的基于属性匹配的广告推荐方法，其特征在于，所述属性信息包括兴趣属性；所述根据预设规则，将海量用户的属性信息、以及海量广告的属性信息分别在后台离线转换成预定数据格式的用户属性、以及广告属性，具体包括：获取海量已知用户的兴趣属性，得到用户兴趣属性全集，获取海量已知广告的兴趣属性，得到广告兴趣属性全集；从用户兴趣属性全集中将没有出现在所述广告兴趣属性全集中的兴趣属性删除，得到用户兴趣属性列表；根据数据格式转换原则，将每一个用户在用户兴趣属性列表中的兴趣属性转换成二进制数据格式的兴趣属性，将每一个广告的兴趣属性转换成二进制数据格式的兴趣属性。3.根据权利要求2所述的基于属性匹配的广告推荐方法，其特征在于，所述根据数据格式转换原则，将每一个用户在用户兴趣属性列表中的兴趣属性转换成二进制数据格式的兴趣属性，将每一个广告的兴趣属性转换成二进制数据格式的兴趣属性，具体包括：将广告兴趣属性全集中的兴趣属性按特定顺序排列，得到基础兴趣属性列表；将每一个用户在用户兴趣属性列表中的兴趣属性与基础兴趣属性列表中的兴趣属性一一比对；筛选出每一个用户在用户兴趣属性列表中的兴趣属性与基础兴趣属性列表中一致的兴趣属性，将筛选出的每一个用户的兴趣属性在基础兴趣属性列表的对应位置上的数值设为1、在基础兴趣属性列表的其余位置上的数值设为0，得到每一个用户的二进制数据格式的兴趣属性，所述每一个用户的二进制数据格式的兴趣属性的长度与所述基础兴趣属性列表中兴趣属性的个数相同；将每一个广告的兴趣属性与基础兴趣属性列表中的兴趣属性一一比对；筛选出每一个广告的兴趣属性与基础兴趣属性列表中一致的兴趣属性，将筛选出的每一个广告的兴趣属性在基础兴趣属性列表的对应位置上的数值设为1、在基础兴趣属性列表的其余位置上的数值设为0，得到每一个广告的二进制数据格式的兴趣属性，所述每一个广告的二进制数据格式的兴趣属性的长度与所述基础兴趣属性列表中兴趣属性的个数相同。4.根据权利要求3所述的基于属性匹配的广告推荐方法，其特征在于，所述将预定数据格式的用户属性、以及广告属性分别存储至预设地址，具体包括：通过用户身份证明，建立用户原始的兴趣属性与转换后的二进制数据格式的兴趣属性的对应关系，并将每一个用户的二进制数据格式的兴趣属性存储至用户内存；给每一个广告增设存储标签；根据增设的存储标签，将每一个广告的二进制数据格式的兴趣属性存储至广告数据内存。5.根据权利要求4所述的基于属性匹配的广告推荐方法，其特征在于，所述当接收到实时请求时，从预设地址中读取发起请求用户对应的预定数据格式的用户属性、以及每一个广告的预定数据格式的广告属性，具体包括：当接收到实时请求时，根据用户身份证明，从用户内存中读取发起请求用户的二进制数据格式的兴趣属性；从广告数据内存中读取每一个广告的二进制数据格式的兴趣属性；所述使用读取到的预定数据格式的用户属性与每一个广告的预定数据格式的广告属性进行匹配，将匹配成功的广告推荐给所述发起请求用户，具体包括：使用读取到的发起请求用户的二进制数据格式的兴趣属性分别与每一个广告的二进制数据格式的兴趣属性通过二进制的“与”运算进行匹配；筛选出所述二进制的“与”运算结果不为零时所对应的广告，得到待推荐的广告全...

【专利技术属性】
技术研发人员：江琳琳，潘昱，
申请(专利权)人：微梦创科网络科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11