【技术实现步骤摘要】
投放广告的方法、装置、终端和非临时性计算机可读存储介质
本专利技术涉及人工智能领域，特别涉及一种投放广告的方法、装置、终端和非临时性计算机可读存储介质。
技术介绍
随着现代都市生活节奏的加快，人们会寻找一些娱乐活动来解压，其中，去KTV唱歌就是一种很常见的方式。正是由于KTV是人员密度较高的场所，成为了广告商试图攻克的一块宝地，即，广告商也比较倾向于在KTV投放广告。现有在KTV等娱乐场所投放广告的方法仍然比较传统，采用的还是随机投放的方式。然而，这种随机投放广告的方式，能够被去KTV娱乐的人们点击到，也是很随机的事件，即哪些人会点到什么样的广告，具有很强的随意性，这对广告商而言，实际上意味着成本的攀升。换言之，现有的投放广告的方式存在精准度不高，从而带来成本攀升的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种投放广告的方法、装置、终端和非临时性计算机可读存储介质，以向目标人群精准投放广告，从而增加广告的投放收益。一方面，本专利技术提供了一种投放广告的方法，所述方法包括：获取用户的点歌数...
【技术保护点】
1.一种投放广告的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取用户的点歌数据和广告点击数据，所述用户包括目标用户U
【技术特征摘要】
1.一种投放广告的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户的点歌数据和广告点击数据，所述用户包括目标用户Uu；
根据用户相似度数据和所述用户的广告点击数据，统计与所述目标用户Uu相似度在第一阈值范围内的其他用户对广告的点击量，得到第一广告数据，所述第一广告数据包括所述其他用户对其点击的广告ADS1的ID；
根据所点歌曲对广告贡献度和所述目标用户Uu的点歌数据，计算得到第二广告数据，所述第二广告数据包括所述目标用户Uu所点歌曲中对广告贡献度在第二阈值范围内的歌曲对应广告ADS2的ID；
将所述目标用户Uu的ID、所述第一广告数据和所述第二广告数据作为广告评分预测模型的输入数据，由所述广告评分预测模型预测所述目标用户Uu对所述广告ADS1和广告ADS2的评分后，对所述广告ADS1和广告ADS2进行排序，得到排序后的广告ADS12；
对所述广告ADS12进行投放精度筛选，将所述筛选后得到的广告作为投放的广告。
2.如权利要求1所述投放广告的方法，其特征在于，所述根据用户相似度数据和所述用户的广告点击数据，统计与目标用户Uu相似度在第一阈值范围内的其他用户对广告的点击量之前，还包括：
统计所述目标用户Uu和其他用户在预定时间段的点歌数据；
根据所述目标用户Uu和其他用户在预定时间段的点歌数据，计算所述用户相似度数据。
3.如权利要求1所述投放广告的方法，其特征在于，所述根据所点歌曲对广告贡献度和所述目标用户Uu的点歌数据，计算得到第二广告数据之前，还包括：
若任意一个用户在点击任意一条广告ADi之前点唱过任意一首歌曲Sj一次，则将所述歌曲Sj对所述广告ADi之间的数据记录为数值1，所述任意一个用户为所述目标用户Uu和其他用户中的任意一个用户；
矩阵化所述歌曲Sj对所述广告ADi之间的数据，得到所述任意一个用户在点击m条广告之前点唱过n首歌曲时的矩阵，所述矩阵中第i行第j列的的元素记为Mij；
根据所述矩阵中的元素Mij，计算所述所点歌曲对广告贡献度。
4.如权利要求2所述投放广告的方法，其特征在于，所述根据所述矩阵中的元素Mij，计算所述所点歌曲对广告贡献度，包括：
根据所述矩阵中的元素Mij，按照公式计算所述广告ADi在所述歌曲Sj之后被点击的频率tfij；
根据所述矩阵中的元素Mij，按照公式计算所述广告ADi在所述n首歌曲之后被点击的频率的对数的倒数idfi；
将所述tfij与idfi相乘所得的积作为所点所述歌曲Sj对所述广告ADi贡献度。
5.如权利要求1所述投放广告的方法，其特征在于，所述将所述目标用户Uu的ID、所述第一广告数据和所述第二广告数据作为广告评分预测模型的输入数据，由所述广告评分预测模型预测所述目标用户Uu对所述广告ADS1和广告ADS2的评分之前，还包括：
根据所述目标用户Uu的特征和任意一条广告ADl的特征，计算所述目标用户Uu对所述广告ADl的真实评分、预测评分以及所述真实评分与所述预测评分之间的差值；
根据所述目标用户Uu对所述广告ADl的真实评分、预测评...
【专利技术属性】
技术研发人员：李田田，王彪，
申请(专利权)人：北京雷石天地电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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