一种广告推荐方法、装置及服务器制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种广告推荐方法、装置及服务器，通过获取第一用户的行为数据，所述行为数据包括有与支付能力相关的至少一个特征属性的数据信息；分别对所述第一用户的每个所述特征属性的数据信息进行处理，得到所述第一用户的每个所述特征属性的特征值；确定每个所述特征属性的权重；根据所述第一用户的各特征属性的特征值及相应的权重，确定所述第一用户的评分结果；基于所述评分结果确定所述第一用户所属的用户等级，并向所述第一用户推荐与所确定的用户等级对应的广告的方式，实现了基于更加倾向于反应用户的支付能力的用户的行为数据对用户的支付能力的评估，进而保证了计算机应用中广告的有效推广。

【技术实现步骤摘要】
一种广告推荐方法、装置及服务器
本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种广告推荐方法、装置及服务器。
技术介绍
随着网络技术的飞速发展，计算机应用已成为人们进行广告推荐的一个重要工具。计算机应用在进行广告推荐的过程中，为了减少广告接收方对接收到的广告产生反感情绪、进而影响广告的推广效果的情况的发生，通常会尽量避免向广告接收方推荐与其支付能力不匹配的广告。例如，广告接收方的支付能力为5000元时，若向所述广告接收方推荐的广告所需支付能力为5万元，此时所述广告在很大程度上可能会被所述广告接收方认为是骚扰信息，导致所述广告接收方产生反感情绪、影响广告的推广。现有技术通常是直接利用用户的工资明细、银行流水等数据确定用户的支付能力，进而向所述用户传播与其支付能力匹配的信息。但是，经研究发现，按照此种方式确定出的用户支付能力往往更加倾向于反应用户的收入能力，与真正的用户的支付能力之间并无太大相关性。有鉴于此，提供一种广告推荐方法、装置及服务器，以实现对用户的支付能力的评估，进而保证计算机应用中广告的有效推广，是亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种广告推荐方法、装置及服务器，以实现对用户的支付能力的评估，进而保证计算机应用中广告的有效推广。为实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：一种广告推荐方法，包括：获取第一用户的行为数据，所述行为数据包括有与支付能力相关的至少一个特征属性的数据信息；基于至少一个第二用户的行为数据，分别对所述第一用户的每个所述特征属性的数据信息进行处理，得到所述第一用户的每个所述特征属性的特征值；利用所述第一用户的每个所述特征属性的特征值以及每个所述第二用户的每个所述特征属性的特征值，确定每个所述特征属性的权重；根据所述第一用户的各特征属性的特征值及相应的权重，得到所述第一用户的各特征属性的评分，并根据所述第一用户的各特征属性的评分，确定所述第一用户的评分结果；基于所述评分结果确定所述第一用户所属的用户等级，并向所述第一用户推荐与所确定的用户等级对应的广告。一种广告推荐装置，包括：行为数据获取单元，用于获取第一用户的行为数据，所述行为数据包括有与支付能力相关的至少一个特征属性的数据信息；特征值确定单元，用于基于至少一个第二用户的行为数据，分别对所述第一用户的每个所述特征属性的数据信息进行处理，得到所述第一用户的每个所述特征属性的特征值；权重确定单元，用于利用所述第一用户的每个所述特征属性的特征值以及每个所述第二用户的每个所述特征属性的特征值，确定每个所述特征属性的权重；第一评分结果计算单元，用于根据所述第一用户的各特征属性的特征值及相应的权重，得到所述第一用户的各特征属性的评分，并根据所述第一用户的各特征属性的评分，确定所述第一用户的评分结果；第一广告推荐单元，用于基于所述评分结果确定所述第一用户所属的用户等级，并向所述第一用户推荐与所确定的用户等级对应的广告。一种广告推荐服务器，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器调用所述程序，所述程序用于：获取第一用户的行为数据，所述行为数据包括有与支付能力相关的至少一个特征属性的数据信息；基于至少一个第二用户的行为数据，分别对所述第一用户的每个所述特征属性的数据信息进行处理，得到所述第一用户的每个所述特征属性的特征值；利用所述第一用户的每个所述特征属性的特征值以及每个所述第二用户的每个所述特征属性的特征值，确定每个所述特征属性的权重；根据所述第一用户的各特征属性的特征值及相应的权重，得到所述第一用户的各特征属性的评分，并根据所述第一用户的各特征属性的评分，确定所述第一用户的评分结果；基于所述评分结果确定所述第一用户所属的用户等级，并向所述第一用户推荐与所确定的用户等级对应的广告。本专利技术实施例公开了一种广告推荐方法、装置及服务器，通过获取第一用户的行为数据，所述行为数据包括有与支付能力相关的至少一个特征属性的数据信息；分别对所述第一用户的每个所述特征属性的数据信息进行处理，得到所述第一用户的每个所述特征属性的特征值；确定每个所述特征属性的权重；根据所述第一用户的各特征属性的特征值及相应的权重，确定所述第一用户的评分结果；基于所述评分结果确定所述第一用户所属的用户等级，并向所述第一用户推荐与所确定的用户等级对应的广告的方式，实现了基于更加倾向于反应用户的支付能力的用户的行为数据对用户的支付能力的评估，进而保证了计算机应用中广告的有效推广。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种广告推荐方法流程图；图2为本申请实施例提供的一种针对每一个特征属性，对所述第一用户的该特征属性的数据信息，以及至少一个第二用户的行为数据的该特征属性的数据信息进行统一化处理，确定所述第一用户的该特征属性的特征值，以及每个所述第二用户的该特征属性的特征值的方法流程图；图3为本申请实施例提供的一种确定所述第一用户的该特征属性的数据信息表示的数值的方法流程图；图4为本申请实施例提供的一种利用所述第一用户的每个所述特征属性的特征值以及每个所述第二用户的每个所述特征属性的特征值，确定每个所述特征属性的权重的方法流程图；图5为本申请实施例提供的一种根据所得到的分别与每个所述特征属性对应的变化值，确定每个所述特征属性的权重的方法流程图；图6为本申请实施例提供的一种广告推荐装置的结构示意图；图7为本申请实施例提供的一种特征值确定单元的详细结构示意图；图8为本申请实施例提供的一种权重确定单元的详细结构示意图；图9为本申请实施例提供的一种广告推荐服务器的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例：本申请实施例提供一种广告推荐方法，应用于第一计算机应用，所述第一计算机应用为第三方应用。以上仅仅是本申请实施例提供的一种广告推荐方法的应用的优选方式，在此不做限定。图1为本申请实施例提供的一种广告推荐方法流程图。如图1所示，该方法包括：S101、获取用户数据集，所述用户数据集包括第一用户和至少一个第二用户的行为数据，所述行为数据包括有与支付能力相关的至少一个特征属性的数据信息。可选的，每个用户(第一用户/第二用户)的行为数据都包括与该用户的支付能力相关的至少一个特征属性的数据信息。每一用户的行为数据对应的特征属性与其他每一用户的行为数据对应的特征属性完全相同。若确定一用户的行为数据对应的一特征属性的数据信息不需要获取时，可通过设置所述一特征属性的数据信息为空/预设值的方式，表示所述一特征属性的数据信息未被获取，相应的在后续的广告推荐方法的执行过程中，可确定所述一特征属性的数据信息表示数值，且所述数值为0。S102、基于至少一个第二用户的行为数据，分别对所述第一用户的每个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种广告推荐方法，其特征在于，包括：获取第一用户的行为数据，所述行为数据包括有与支付能力相关的至少一个特征属性的数据信息；基于至少一个第二用户的行为数据，分别对所述第一用户的每个所述特征属性的数据信息进行处理，得到所述第一用户的每个所述特征属性的特征值；利用所述第一用户的每个所述特征属性的特征值以及每个所述第二用户的每个所述特征属性的特征值，确定每个所述特征属性的权重；根据所述第一用户的各特征属性的特征值及相应的权重，得到所述第一用户的各特征属性的评分，并根据所述第一用户的各特征属性的评分，确定所述第一用户的评分结果；基于所述评分结果确定所述第一用户所属的用户等级，并向所述第一用户推荐与所确定的用户等级对应的广告。

【技术特征摘要】
1.一种广告推荐方法，其特征在于，包括：获取第一用户的行为数据，所述行为数据包括有与支付能力相关的至少一个特征属性的数据信息；基于至少一个第二用户的行为数据，分别对所述第一用户的每个所述特征属性的数据信息进行处理，得到所述第一用户的每个所述特征属性的特征值；利用所述第一用户的每个所述特征属性的特征值以及每个所述第二用户的每个所述特征属性的特征值，确定每个所述特征属性的权重；根据所述第一用户的各特征属性的特征值及相应的权重，得到所述第一用户的各特征属性的评分，并根据所述第一用户的各特征属性的评分，确定所述第一用户的评分结果；基于所述评分结果确定所述第一用户所属的用户等级，并向所述第一用户推荐与所确定的用户等级对应的广告。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：利用所述第二用户的各特征属性的特征值及相应权重，得到所述第二用户的各特征属性的评分，并根据所述第二用户的各特征属性的评分，确定所述第二用户的评分结果；基于所述评分结果确定所述第二用户所属的用户等级，并向所述第二用户推荐与所确定的用户等级对应的广告。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于至少一个第二用户的行为数据，分别对所述第一用户的每个所述特征属性的数据信息进行处理，得到所述第一用户的每个所述特征属性的特征值，包括：针对每一个特征属性，对所述第一用户的该特征属性的数据信息和至少一个第二用户的行为数据包括的该特征属性的数据信息进行统一化处理，得到所述第一用户的该特征属性的特征值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每一个特征属性，对所述第一用户的该特征属性的数据信息和至少一个第二用户的行为数据包括的该特征属性的数据信息进行统一化处理，得到所述第一用户的该特征属性的特征值，包括：针对每一个特征属性，确定所述第一用户的该特征属性的数据信息表示的数值；根据所述第一用户的该特征属性的数据信息表示的数值，确定所述第一用户在所有用户中的排序，所述所有用户包括所述第一用户和所述至少一个第二用户；基于所述所有用户的人数以及所述第一用户在所有用户中的排序序位，得到所述第一用户的该特征属性的特征值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每一个特征属性，确定所述第一用户的该特征属性的数据信息表示的数值，包括：针对每一个特征属性，若所述第一用户的该特征属性的数据信息为非数值信息，将所述第一用户的该特征属性的数据信息转换为数值信息，并从转换后的所述第一用户的该特征属性的数据信息中调取相应的数值；若所述第一用户的该特征属性的数据信息为数值信息，从所述第一用户的该特征属性的数据信息中调取相应的数值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取第一用户的行为数据，包括：确定第一用户的原始行为数据；剔除所述原始行为数据中的异常数据，获取所述第一用户的行为数据。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一用户的每个所述特征属性的特征值以及每个所述第二用户的每个所述特征属性的特征值，确定每个所述特征属性的权重，包括：针对同一特征属性的所述第一用户的特征值以及每个所述第二用户的特征值进行指数变换，得到具有相同空间区分度的变化值；根据所得到的分别与每个所述特征属性对应的变化值，确定每个所述特征属性的权重。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所得到的分别与每个所述特征属性对应的变化值，确定每个所述特征属性的权重，包括：根据所得到的分别与每个所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：余传伟，叶佳木，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44