【技术实现步骤摘要】
一种酒店电视媒体广告的流量预估方法和系统
[0001]本专利技术涉及媒体信息预测
，具体是一种酒店电视媒体广告的流量预估方法和系统。
技术介绍
[0002]广告主提前按照某一价格购买一定的量的广告展现。由于广告购买行为发生在确切知道有多少广告流量之前，因此对广告主购买广告日期广告流量的预测就变得至关重要。在广告系统中，媒体每天会向广告系统请求广告，称媒体的请求为流量。广告主也会在广告系统中下单购买某一定向条件下的流量。由于媒体请求广告系统的流量受多重因素影响(如节假日、媒体自身因素等)，广告系统每天接收到的流量是不断变化的。
[0003]酒店电视媒体广告的流量预估技术是指：根据历史一段时期内的广告流量的数据，预估给定将来某段时间内特定定向条件下的流量分布。在互联网展示广告中，大多数广告产品的售卖方式是按照受众售卖。例如，指定年龄、性别、兴趣、地域等条件下的流量的数量。其中在CPM(Cost Per Mille，千次展现价格)售卖方式中，广告主提前按照某一价格购买一定的量的广告展现。由于广告购买行为发生在确切知道...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种酒店电视媒体广告的流量预估方法，其特征在于，所述方法包括：查询投放渠道，基于投放渠道采集并聚类流量数据；计算所述流量数据的数据特征，根据所述数据特征对流量数据进行时域切分，得到流量子段；所述流量子段对应的时间段首尾相连；基于所述流量子段构建N维特征数据，并将构建的N维特征数据输入预设的时间序列预测模型，得到各流量子段对应的预测特征；合并各流量子段对应的N维特征数据，并将合并后的N维特征数据输入预设的时间序列预测模型，得到合并后的流量子段对应的预测特征。2.根据权利要求1所述的酒店电视媒体广告的流量预估方法，其特征在于，所述计算所述流量数据的数据特征，根据所述数据特征对流量数据进行时域切分，得到流量子段的步骤包括：查询流量数据中的渠道标签，根据所述渠道标签确定数据量计算模型；根据所述数据量计算模型计算对应流量数据的数据量；将所述数据量与预设的数据量阈值进行比对，确定分段数量；所述分段数量至少为二；基于所述分段数量对流量数据进行时域切分，得到流量子段。3.根据权利要求1所述的酒店电视媒体广告的流量预估方法，其特征在于，所述基于所述流量子段构建N维特征数据，并将构建的N维特征数据输入预设的时间序列预测模型，得到各流量子段对应的预测特征的步骤包括：获取广告投放后第一时间段的第一历史数据以及第二时间段的第二历史数据；其中，所述第一时间段早于所述第二时间段；所述第一历史数据和所述第二历史数据包括广告投放的酒店属性和广告曝光流量；基于所述第一历史数据构建第一N维特征数据，基于所述第二历史数据构建第二N维特征数据；将所述第一N维特征数据和所述第二N维特征数据分别输入预设的时间序列预测模型，得到广告曝光流量；基于所述第一N维特征数据和第一历史数据的广告曝光流量构建第一预测特征，基于所述第二N维特征数据和第二历史数据的广告曝光流量构建第二预测特征。4.根据权利要求3所述的酒店电视媒体广告的流量预估方法，其特征在于，所述第二时间段的截止时间为当前时间，所述第一时间段的截止时间与所述第二时间段的起始时间相同；所述时间序列预测模型包括计算平均算法预测模型、移动平均算法预测模型、三次指数平滑算法预测模型和自回归移动平均模型ARIMA；所述广告曝光流量包括广告曝光次数、单次曝光时间、广告点击次数和广告点击时间；所述酒店属性包括酒店地址、酒店广告位位置信息、入住酒店人员年龄段、入住酒店人员性别信息、酒店所属商圈人流量、酒店星级和酒店品牌加权值。5.根据权利要求4所述的酒店电视媒体广告的流量预估方法，其特征在于，所述三次指数平滑算法预测模型中，给定平滑系数α，0＜α＜1，三次指数平滑的计算公式为：
上式中，x
t
表示包含广告曝光流量的序列{x
t
}在时段t的实际数据；为时段t广告曝光流量的一次平滑值，为时段t广告曝光流量的二次平滑值，为时段t广告曝光流量的三次平滑值；预期未来T期的x
t+T
的计算公式为：...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐波，袁斌，王亮，陈培生，
申请(专利权)人：广州携旅信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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