本申请实施例公开了一种广告投放方法、装置、计算机设备及存储介质，本方案获取待推荐用户的至少一个特征维度的用户特征数据；将各个特征维度的用户特征数据转换成用户特征字符；通过预设的神经网络模型，对各个用户特征字符进行影响程度识别，得到各个用户特征字符对银行系统中的一银行业务的影响程度；从各个用户特征字符中选取出影响程度最大的预设数量的待识别特征字符，并通过神经网络模型，对待识别特征字符进行业务办理概率预测，得到待推荐用户办理银行业务的概率；根据银行系统中的各个银行业务的概率从银行系统中选取至少一个待推荐业务，将待推荐业务的广告投放至待推荐用户面对的广告位，从而提高了广告投放的效率。效率。效率。
【技术实现步骤摘要】
一种广告投放方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请涉及广告投放
，具体涉及一种广告投放方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会的发展，银行中存在各种金融业务，通常银行通过将金融业务的广告向广告位投放，以促使用户方便查看该金融业务，进而办理该金融业务。
[0003]而虽然将部分金融业务的广告进行了投放，但是一般很多用户在看到金融业务的广告均时，因其并没有该金融业务的办理需求，所以不会理会该广告，从而致使广告投放的效率较低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种广告投放方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高了广告投放的效率。
[0005]本申请实施例提供了一种广告投放方法，包括：
[0006]获取待推荐用户的至少一个特征维度的用户特征数据，上述特征数据包括属性特征数据和行为特征数据；
[0007]将各个特征维度的用户特征数据转换成用户特征字符，上述用户特征字符用于指示上述用户特征数据的属性；
[0008]通过预设的神经网络模型，对各个用户特征字符进行影响程度识别，得到各个用户特征字符对银行系统中的一银行业务的影响程度；
[0009]从各个用户特征字符中选取出影响程度最大的预设数量的待识别特征字符，并通过上述神经网络模型，对上述待识别特征字符进行业务办理概率预测，得到上述待推荐用户办理银行业务的概率；
[0010]根据上述银行系统中的各个银行业务的概率从上述银行系统中选取至少一个待推荐业务，将上述待推荐业务的广告投放至上述待推荐用户面对的广告位。
[0011]相应的，本申请实施例还提供了一种广告投放装置，包括：
[0012]获取模块，用于获取待推荐用户的至少一个特征维度的用户特征数据，上述特征数据包括属性特征数据和行为特征数据；
[0013]转换模块，用于将各个特征维度的用户特征数据转换成用户特征字符，上述用户特征字符用于指示上述用户特征数据的属性；
[0014]识别模块，用于通过预设的神经网络模型，对各个用户特征字符进行影响程度识别，得到各个用户特征字符对银行系统中的一银行业务的影响程度；
[0015]预测模块，用于从各个用户特征字符中选取出影响程度最大的预设数量的待识别特征字符，并通过上述神经网络模型，对上述待识别特征字符进行业务办理概率预测，得到上述待推荐用户办理银行业务的概率；
[0016]投放模块，用于根据上述银行系统中的各个银行业务的概率从上述银行系统中选取至少一个待推荐业务，将上述待推荐业务的广告投放至上述待推荐用户面对的广告位。
[0017]在一些实施例中，上述广告投放装置还包括配置模块和训练模块；
[0018]上述获取模块，还用于获取上述银行系统中的历史银行业务对应的历史潜在用户，其中，上述历史潜在用户为上述银行系统中办理上述历史银行业务的意愿度大于预设阈值的用户；
[0019]上述配置模块，用于获取上述历史潜在用户的历史属性特征数据和历史行为特征数据，将上述历史属性特征数据和上述历史行为特征数组成训练样本，并为上述训练样本配置标签，上述标签用于指示上述历史潜在用户是否办理上述历史银行业务；
[0020]上述训练模块，用于通过上述训练样本构建上述神经网络模型，并通过上述训练样本对上述神经网络模型进行训练。
[0021]在一些实施例中，上述广告投放装置还包括提取模块；
[0022]上述获取模块，还用于获取上述银行系统中的各个用户的至少一个维度的行为数据；
[0023]上述提取模块，用于通过预设的潜客特征模型对各个维度的行为数据进行特征提取，得到各个维度的行为特征；
[0024]上述预测模块，还用于通过上述潜客特征模型，对各个维度的行为特征进行意愿度预测，得到上述用户办理上述银行业务的意愿度。
[0025]在一些实施例中，上述广告投放装置还包括处理模块；
[0026]上述获取模块，还用于获取上述待推荐用户的标识；
[0027]上述处理模块，用于以上述标识为主键，将各个特征维度的用户特征字符串联处理，得到上述待推荐用户的特征字符串；
[0028]相应地，识别模块，还用于通过预设的神经网络模型，对上述特征字符串中的各个字符进行影响程度识别。
[0029]在一些实施例中，上述属性特征数据包括上述待推荐用户浏览上述银行系统的浏览次数和浏览时间，上述转换模块具体用于
[0030]根据上述浏览次数和上述浏览时间确定上述待推荐用户在上述银行系统中的用户生命周期；
[0031]确定上述周期范围对应的用户等级，将上述用户等级确定为上述用户特征字符。
[0032]在一些实施例中，上述属性特征数据包括用户性别和预设时间内用户在上述银行系统中的消费金额，上述转换模块具体用于
[0033]确定上述用户性别对应的各个消费分区，并从各个消费分区中选取出消费范围包含上述消费金额的待处理消费分区；
[0034]将上述待处理消费分区对应的分区等级确定为上述用户特征字符。
[0035]在一些实施例中，上述投放模块具体用于
[0036]获取上述待推荐用户面对各个历史业务广告时的历史信息，上述历史信息中包括上述历史业务广告的广告布局和上述待推荐用户的浏览时长；
[0037]根据上述浏览时长从各个历史业务广告中选取出浏览时长最长的待处理历史业务广告；
[0038]根据上述待处理历史业务广告的广告布局将上述待推荐业务的广告投放至上述待推荐用户面对的广告位。
[0039]相应的，本申请实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器，处理器及存储在储存器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行本申请实施例任一提供的广告投放方法。
[0040]相应的，本申请实施例还提供了一种存储介质，存储介质存储有多条指令，指令适于处理器进行加载，以执行如上的广告投放方法。
[0041]本申请实施例获取待推荐用户的至少一个特征维度的用户特征数据，上述特征数据包括属性特征数据和行为特征数据；将各个特征维度的用户特征数据转换成用户特征字符，上述用户特征字符用于指示上述用户特征数据的属性；通过预设的神经网络模型，对各个用户特征字符进行影响程度识别，得到各个用户特征字符对银行系统中的一银行业务的影响程度；从各个用户特征字符中选取出影响程度最大的预设数量的待识别特征字符，并通过上述神经网络模型，对上述待识别特征字符进行业务办理概率预测，得到上述待推荐用户办理银行业务的概率；根据上述银行系统中的各个银行业务的概率从上述银行系统中选取至少一个待推荐业务，将上述待推荐业务的广告投放至上述待推荐用户面对的广告位，从而基于用户办理银行业务的概率向待推荐用户面对的广告位投放待推荐业务的广告，以提高广告投放的效率。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种广告投放方法，其特征在于，所述方法包括：获取待推荐用户的至少一个特征维度的用户特征数据，所述特征数据包括属性特征数据和行为特征数据；将各个特征维度的用户特征数据转换成用户特征字符，所述用户特征字符用于指示所述用户特征数据的属性；通过预设的神经网络模型，对各个用户特征字符进行影响程度识别，得到各个用户特征字符对银行系统中的一银行业务的影响程度；从各个用户特征字符中选取出影响程度最大的预设数量的待识别特征字符，并通过所述神经网络模型，对所述待识别特征字符进行业务办理概率预测，得到所述待推荐用户办理银行业务的概率；根据所述银行系统中的各个银行业务的概率从所述银行系统中选取至少一个待推荐业务，将所述待推荐业务的广告投放至所述待推荐用户面对的广告位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过预设的神经网络模型，对各个用户特征字符进行影响程度识别之前，还包括：获取所述银行系统中的历史银行业务对应的历史潜在用户，其中，所述历史潜在用户为所述银行系统中办理所述历史银行业务的意愿度大于预设阈值的用户；获取所述历史潜在用户的历史属性特征数据和历史行为特征数据，将所述历史属性特征数据和所述历史行为特征数组成训练样本，并为所述训练样本配置标签，所述标签用于指示所述历史潜在用户是否办理所述历史银行业务；通过所述训练样本构建所述神经网络模型，并通过所述训练样本对所述神经网络模型进行训练。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取所述银行系统中的历史银行业务对应的历史潜在用户之前，还包括：获取所述银行系统中的各个用户的至少一个维度的行为数据；通过预设的潜客特征模型对各个维度的行为数据进行特征提取，得到各个维度的行为特征；通过所述潜客特征模型，对各个维度的行为特征进行意愿度预测，得到所述用户办理所述银行业务的意愿度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过预设的神经网络模型，对各个用户特征字符进行影响程度识别之前，还包括：获取所述待推荐用户的标识；以所述标识为主键，将各个特征维度的用户特征字符串联处理，得到所述待推荐用户的特征字符串；相应地，所述通过预设的神经网络模型，对各个用户特征字符进行影响程度识别，包括：通过预设的神经网络模型，对所述特征字符串中的各个字符进行影响程度识别。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性特征数据包括所述待推荐用户浏览所述银行系统的浏览次数和浏...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎建辉，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。