一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统，包括用户信息收集模块、用户信息预处理模块、广告分类模块、用户兴趣分析模块、数据库、分析服务器和智能推荐终端。本发明专利技术通过用户信息提取模块、用户信息预处理模块、广告分类模块、用户兴趣分析模块并结合分析服务器，获得用户在当前浏览时间段内所在浏览地点的兴趣广告类别，进而从数据库中存储的一级、二级和三级兴趣广告中筛选出有效广告推荐给用户，解决了现有技术无法针对用户的行为特征进行变动，存在广告的推荐精确度低，宣传效率低下的问题，本系统不仅使用安全快捷，而且能够精确的按照用户爱好进行推荐广告。告。告。

【技术实现步骤摘要】
一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统


[0001]本专利技术属于广告
，涉及到一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统。

技术介绍

[0002]广告,顾名思义,就是广而告之,即向社会广大公众告知某件事物。如今,随着社会以及经济的不断发展,人们的社交已经逐步向互联网发展，并且已经占据了人们日常生活的绝大部分时间,从而导致旧的社交方式以及娱乐方式的逐步衰退,在这种时代背景下，大量的商家将广告植入至互联网,在互联网中进行广告宣传也成为了现如今所有商家主打的宣传方式。然而,在现如今的技术中,互联网中的广告宣传往往是大批量的宣传,对于不同用户的宣传内容、宣传方式都是一致的,且无法针对用户对广告的行为特征进行适当的变动，这种推荐方法没有考虑用户对广告真实情感取向、兴趣程度的深度挖掘,推荐的广告难以避免对用户产生骚扰，广告推荐的精确度不高，从而导致广告宣传效率低下的问题。

技术实现思路

[0003]针对上述问题，本专利技术提出一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统，该系统通过用户信息提取模块、用户信息预处理模块、广告分类模块、用户兴趣分析模块并结合分析服务器，统计出用户各级别兴趣广告对应的各兴趣广告类别下的各条广告，计算筛选得出每天给用户推荐的广告总条数，解决了现有技术无法针对用户的行为特征进行变动，存在广告的推荐精确度低，宣传效率低下的问题。
[0004]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0005]一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统，包括用户信息收集模块、用户信息预处理模块、广告分类模块、用户兴趣分析模块、数据库、分析服务器和智能推荐终端；
[0006]用户信息预处理模块与用户信息收集模块和广告分类模块连接，数据库与广告分类模块、智能推荐终端和分析服务器连接，用户兴趣分析模块与广告分类模块和分析服务器连接；
[0007]用户信息收集模块用于根据用户在广告平台的登录账号，收集用户的所有历史浏览广告，将用户的历史浏览广告按照预设时间段进行筛选，筛选得出预设时间段内的所有历史浏览广告，将预设时间段内的所有历史浏览广告发送至用户信息预处理模块；
[0008]用户信息预处理模块接收用户信息收集模块发送的预设时间段内的所有历史浏览广告，将接收的预设时间段内的所有历史浏览广告，根据各历史浏览广告的浏览时间，按照预设的各浏览时间段进行划分，划分为各浏览时间段对应的各条历史浏览广告，并对各浏览时间段按照预设的顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...,n,并将各浏览时间段对应的各条历史浏览广告发送至广告分类模块；
[0009]广告分类模块接收用户信息预处理模块发送的各浏览时间段内的各条历史浏览
广告，对各浏览时间段内的各条历史浏览广告进行分析处理，获得各浏览时间段内各条历史浏览广告的关键词，将各浏览时间段内各条历史浏览广告的关键词与数据库中存储的各种广告类别对应的广告类别关键词进行逐一对比，筛选得出各浏览时间段内各条历史浏览广告对应的广告类别，并将筛选得到的各浏览时间段内各条历史浏览广告对应的广告类别，构成浏览时间段广告类别集合S
i
(s
i
1,s
i
2,...,s
i
p,...,s
i
q)，s
i
p表示为第i个浏览时间段内第p个广告类别，并根据统计得到的各种广告类别，获取同一广告类别下的各条历史浏览广告，以此得到各种广告类别下的各条历史浏览广告，并将各浏览时间段内的各种广告类别下的各条历史浏览广告和浏览时间段广告类别集合发送至用户兴趣分析模块；
[0010]用户兴趣分析模块接收广告分类模块发送的各浏览时间段内的各种广告类别下的各条历史浏览广告和浏览时间段广告类别集合，根据各浏览时间段内的各种广告类别下的各条历史浏览广告和浏览时间段广告类别集合分析用户的兴趣广告类别，能够根据处理好的信息建立用户的兴趣集合，便于更好的推荐用户爱好的广告，其具体分析过程包括以下几个步骤：
[0011]S1：提取浏览时间段广告类别集合中各浏览时间段的各种广告类别，对各浏览时间段内各广告类别下的历史浏览广告进行统计，获得各浏览时间段内各广告类别下历史浏览广告的总条数，且各浏览时间段内各种广告类别记为兴趣广告类别；
[0012]S2：提取各浏览时间段内的各种兴趣类别下的各条历史浏览广告对应的浏览时长，将各浏览时间段内各种兴趣广告类别下的各条历史浏览广告对应的浏览时长进行累加，对各浏览时间段内各兴趣广告类别进行统计，得到各浏览时间段内各种兴趣广告类别对应的浏览总时长；
[0013]S3：提取各浏览时间段内的各种兴趣类别下的各条历史浏览广告对应的浏览地点，将各浏览时间段内的各种兴趣类别下的各条历史浏览广告对应的浏览地点进行对比，分析是否为同一浏览地点，若为同一浏览地点，则该浏览地点为该浏览时间段内该兴趣广告类别对应的最佳浏览地点，若不为同一浏览地点，则将出现次数最多的浏览地点作为该广告类别对应的最佳浏览地点；
[0014]S4：将S1统计的各浏览时间段内各种兴趣广告类别对应的历史浏览广告总条数，S2得到的各浏览时间段内各种兴趣广告类别对应的浏览总时长和S3得到的各浏览时间段内各种兴趣广告类别对应的最佳浏览地点，构建浏览时间段兴趣广告类别浏览参数集合R
ij
(r
ij
1,r
ij
2,...,r
ij
p,...,r
ij
q)，r
ij
p表示为第i个浏览时间段内第p个兴趣广告类别第j个浏览参数，j表示为浏览参数，j＝k1,k2,k3,k1,k2,k3分别表示为同一兴趣广告类别对应的历史浏览广告总条数、浏览总时长和最佳浏览地点；
[0015]S5：根据S4构建的浏览时间段兴趣广告类别浏览参数集合统计各浏览时间段内各种兴趣广告类别对应的浏览兴趣值，将各浏览时间段内各种兴趣广告类别及对应的浏览兴趣值发送至分析服务器；
[0016]数据库用于存储各级别兴趣广告对应的兴趣广告类别下的各条广告，存储一级、二级和三级兴趣广告对应的兴趣系数；
[0017]分析服务器接收用户兴趣分析模块发送的各浏览时间段内各兴趣广告类别及对应的浏览兴趣值，提取数据库中存储的一级、二级和三级兴趣广告对应的浏览兴趣阈值，若兴趣广告类别对应的浏览兴趣值小于一级兴趣广告对应的浏览兴趣阈值，则该兴趣广告类
别为一级兴趣广告，若兴趣广告类别对应的浏览兴趣值大于一级兴趣广告对应的浏览兴趣阈值小于二级兴趣广告对应的浏览兴趣阈值，则该兴趣广告类别为二级兴趣广告，若兴趣广告类别对应的浏览兴趣值大于二级兴趣广告对应的浏览兴趣阈值，则该兴趣广告类别为三级兴趣广告，将统计的各浏览时间段内一级、二级和三级兴趣广告发送至智能推荐终端；
[0018]智能推荐终端接收分析服务器发送的各浏览时间段内一级、二级和三级兴趣广告，并从数据库中提取一级、二级和三级兴趣广告本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统，其特征在于：包括用户信息收集模块、用户信息预处理模块、广告分类模块、用户兴趣分析模块、数据库、分析服务器和智能推荐终端；所述用户信息预处理模块与用户信息收集模块和广告分类模块连接，数据库与广告分类模块、智能推荐终端和分析服务器连接，用户兴趣分析模块与广告分类模块和分析服务器连接；所述用户信息收集模块用于根据用户在广告平台的登录账号，收集用户的所有历史浏览广告，将用户的历史浏览广告按照预设时间段进行筛选，筛选得出预设时间段内的所有历史浏览广告，将预设时间段内的所有历史浏览广告发送至用户信息预处理模块；所述用户信息预处理模块接收用户信息收集模块发送的预设时间段内的所有历史浏览广告，将接收的预设时间段内的所有历史浏览广告，根据各历史浏览广告的浏览时间，按照预设的各浏览时间段进行划分，划分为各浏览时间段对应的各条历史浏览广告，并对各浏览时间段按照预设的顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...,n,并将各浏览时间段对应的各条历史浏览广告发送至广告分类模块；所述广告分类模块接收用户信息预处理模块发送的各浏览时间段内的各条历史浏览广告，对各浏览时间段内的各条历史浏览广告进行分析处理，获得各浏览时间段内各条历史浏览广告的关键词，将各浏览时间段内各条历史浏览广告的关键词与数据库中存储的各种广告类别对应的广告类别关键词进行逐一对比，筛选得出各浏览时间段内各条历史浏览广告对应的广告类别，并将筛选得到的各浏览时间段内各条历史浏览广告对应的广告类别，构成浏览时间段广告类别集合S
i
(s
i
1,s
i
2,...,s
i
p,...,s
i
q)，s
i
p表示为第i个浏览时间段内第p个广告类别，并根据统计得到的各种广告类别，获取同一广告类别下的各条历史浏览广告，以此得到各种广告类别下的各条历史浏览广告，并将各浏览时间段内的各种广告类别下的各条历史浏览广告和浏览时间段广告类别集合发送至用户兴趣分析模块；所述用户兴趣分析模块接收广告分类模块发送的各浏览时间段内的各种广告类别下的各条历史浏览广告和浏览时间段广告类别集合，根据各浏览时间段内的各种广告类别下的各条历史浏览广告和浏览时间段广告类别集合分析用户的兴趣广告类别，其具体分析过程包括以下几个步骤：S1：提取浏览时间段广告类别集合中各浏览时间段的各种广告类别，对各浏览时间段内各广告类别下的历史浏览广告进行统计，获得各浏览时间段内各广告类别下历史浏览广告的总条数，且各浏览时间段内各种广告类别记为兴趣广告类别；S2：提取各浏览时间段内的各种兴趣类别下的各条历史浏览广告对应的浏览时长，将各浏览时间段内各种兴趣广告类别下的各条历史浏览广告对应的浏览时长进行累加，对各浏览时间段内各兴趣广告类别进行统计，得到各浏览时间段内各种兴趣广告类别对应的浏览总时长；S3：提取各浏览时间段内的各种兴趣类别下的各条历史浏览广告对应的浏览地点，将各浏览时间段内的各种兴趣类别下的各条历史浏览广告对应的浏览地点进行对比，分析是否为同一浏览地点，若为同一浏览地点，则该浏览地点为该浏览时间段内该兴趣广告类别对应的最佳浏览地点，若不为同一浏览地点，则将出现次数最多的浏览地点作为该广告类别对应的最佳浏览地点；
S4：将S1统计的各浏览时间段内各种兴趣广告类别对应的历史浏览广告总条数，S2得到的各浏览时间段内各种兴趣广告类别对应的浏览总时长和S3得到的各浏览时间段内各种兴趣广告类别对应的最佳浏览地点，构建浏览时间段兴趣广告类别浏览参数集合R
ij
(r
ij
1,r
ij
2,...,r
ij
p,...,r
ij
q)，r
ij
p表示为第i个浏览时间段内第p个兴趣广告类别第j个浏览参数，j表示为浏览参数，j＝k1,k2,k3,k1,k2,k3分别表示为同一兴趣广告类别对应的历史浏览广告总条数、浏览总时长和最佳浏览地点；S5：根据S4构建的浏览时间段兴趣广告类别浏览参数集合统计各浏览时间段内各种兴趣广告类别对应的浏览兴趣值，将各浏览时间段内各种...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：南京邦峰智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：