基于隐私计算的广告投放方法技术

本申请涉及人工智能技术，提供了基于隐私计算的广告投放方法

【技术实现步骤摘要】
基于隐私计算的广告投放方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种基于隐私计算的广告投放方法
、
装置
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]客户分群是指利用顾客特征属性将顾客分成若干顾客群组
。
并且，组内顾客特征相似，不同组的顾客之间的特征差异较为明显
。
[0003]通过在产品营销推广中进行客户分群，能够全面优化产品和服务，聚焦市场策略，并提高销售效率和客户成功率
。
[0004]但是，现有技术中主要利用单方数据进行客户分群，由于特征维度较少，因此难以实现精细化的分群，分群不准确也会影响广告投放后的转化率
。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种基于隐私计算的广告投放方法
、
装置
、
设备及介质，能够在广告投放场景下结合隐私计算实现对客户的精准分群，进而提升广告的转化率
。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种基于隐私计算的广告投放方法，其包括：
[0007]获取业务需求方提供的客户身份标识构建第一身份标识集合，及获取互联网机构提供的客户身份标识构建第二身份标识集合；
[0008]对所述第一身份标识集合与所述第二身份标识集合进行隐匿求交，得到第三身份标识集合；
[0009]利用所述第三身份标识集合中的客户身份标识从所述业务需求方及所述互联网机构获取数据作为客户数据；其中，所述客户数据包括所述业务需求方基于所述第三身份标识集合中的客户身份标识在本地筛选的数据，以及所述互联网机构基于所述第三身份标识集合中的客户身份标识在本地筛选的数据，且筛选的数据均不出本地；
[0010]对所述客户数据进行联合聚类，得到多个客户群及每个客户群所包括的多个客户特征；
[0011]从每个客户群所包括的多个客户特征中筛选目标特征，并确定所述目标特征在每个客户群中的数据属性范围；
[0012]当接收到待投放客户的目标客户数据时，从所述目标客户数据中获取所述目标特征的取值；
[0013]利用所述目标特征的取值及所述目标特征在每个客户群中的数据属性范围在所述多个客户群中进行匹配，得到所述待投放客户所属的目标客户群；
[0014]获取预先构建的广告投放策略集合，并从所述广告投放策略集合中查询所述目标客户群对应的广告投放策略作为目标广告投放策略；
[0015]基于所述目标广告投放策略向所述待投放客户投放广告
。
[0016]第二方面，本申请实施例提供了一种基于隐私计算的广告投放装置，其包括：
[0017]获取单元，用于获取业务需求方提供的客户身份标识构建第一身份标识集合，及获取互联网机构提供的客户身份标识构建第二身份标识集合；
[0018]运算单元，用于对所述第一身份标识集合与所述第二身份标识集合进行隐匿求交，得到第三身份标识集合；
[0019]所述获取单元，还用于利用所述第三身份标识集合中的客户身份标识从所述业务需求方及所述互联网机构获取数据作为客户数据；其中，所述客户数据包括所述业务需求方基于所述第三身份标识集合中的客户身份标识在本地筛选的数据，以及所述互联网机构基于所述第三身份标识集合中的客户身份标识在本地筛选的数据，且筛选的数据均不出本地；
[0020]聚类单元，用于对所述客户数据进行联合聚类，得到多个客户群及每个客户群所包括的多个客户特征；
[0021]筛选单元，用于从每个客户群所包括的多个客户特征中筛选目标特征，并确定所述目标特征在每个客户群中的数据属性范围；
[0022]所述获取单元，还用于当接收到待投放客户的目标客户数据时，从所述目标客户数据中获取所述目标特征的取值；
[0023]匹配单元，用于利用所述目标特征的取值及所述目标特征在每个客户群中的数据属性范围在所述多个客户群中进行匹配，得到所述待投放客户所属的目标客户群；
[0024]查询单元，用于获取预先构建的广告投放策略集合，并从所述广告投放策略集合中查询所述目标客户群对应的广告投放策略作为目标广告投放策略；
[0025]投放单元，用于基于所述目标广告投放策略向所述待投放客户投放广告
。
[0026]第三方面，本申请实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器
、
处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的基于隐私计算的广告投放方法
。
[0027]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的基于隐私计算的广告投放方法
。
[0028]本申请实施例提供了一种基于隐私计算的广告投放方法
、
装置
、
设备及介质，一方面，利用隐匿求交算法在保证数据安全的前提下，联合业务需求方及互联网机构的多方数据扩展数据特征维度，利用其他互联网机构对客户特征进行补充，使后续的客户分群结果更加准确；另一方面，通过两方联合计算的聚类算法对虚拟融合的多维度客户数据进行聚类，并基于聚类后得到的客户群确定待投放客户所属的目标客户群，进一步结合预先构建的广告投放策略集合向所述待投放客户进行广告的精准投放
。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，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，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0030]图1为本申请实施例提供的基于隐私计算的广告投放方法的应用场景示意图；
[0031]图2为本申请实施例提供的基于隐私计算的广告投放方法的流程示意图；
[0032]图3为本申请实施例提供的基于隐私计算的广告投放装置的示意性框图；
[0033]图4为本申请实施例提供的计算机设备的示意性框图
。
具体实施方式
[0034]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围
。
[0035]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征
、
整体
、
步骤
、
操作
、
元素和
/
或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征
、
整体
、
步骤...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于隐私计算的广告投放方法，其特征在于，包括：获取业务需求方提供的客户身份标识构建第一身份标识集合，及获取互联网机构提供的客户身份标识构建第二身份标识集合；对所述第一身份标识集合与所述第二身份标识集合进行隐匿求交，得到第三身份标识集合；利用所述第三身份标识集合中的客户身份标识从所述业务需求方及所述互联网机构获取数据作为客户数据；其中，所述客户数据包括所述业务需求方基于所述第三身份标识集合中的客户身份标识在本地筛选的数据，以及所述互联网机构基于所述第三身份标识集合中的客户身份标识在本地筛选的数据，且筛选的数据均不出本地；对所述客户数据进行联合聚类，得到多个客户群及每个客户群所包括的多个客户特征；从每个客户群所包括的多个客户特征中筛选目标特征，并确定所述目标特征在每个客户群中的数据属性范围；当接收到待投放客户的目标客户数据时，从所述目标客户数据中获取所述目标特征的取值；利用所述目标特征的取值及所述目标特征在每个客户群中的数据属性范围在所述多个客户群中进行匹配，得到所述待投放客户所属的目标客户群；获取预先构建的广告投放策略集合，并从所述广告投放策略集合中查询所述目标客户群对应的广告投放策略作为目标广告投放策略；基于所述目标广告投放策略向所述待投放客户投放广告
。2.
根据权利要求1所述的基于隐私计算的广告投放方法，其特征在于，所述对所述第一身份标识集合与所述第二身份标识集合进行隐匿求交，包括：利用
PSI
算法对所述第一身份标识集合与所述第二身份标识集合进行隐匿求交
。3.
根据权利要求1所述的基于隐私计算的广告投放方法，其特征在于，所述对所述客户数据进行联合聚类前，所述方法还包括：获取所述客户数据中的每个特征，及获取相关度阈值；计算每两个特征间的相关度；当有任意特征间的相关度大于或者等于所述相关度阈值时，随机保留所述任意特征中的一个特征，并删除所述任意特征中的其余特征
。4.
根据权利要求1所述的基于隐私计算的广告投放方法，其特征在于，所述从每个客户群所包括的多个客户特征中筛选目标特征，包括：利用方差分析法计算所述多个客户特征中每个客户特征的
F
值；将最大的
F
值所对应的客户特征确定为所述目标特征；当所述目标特征为所述业务需求方提供的特征时，从所述业务需求方获取所述目标特征的特征名称；或者当所述目标特征为所述互联网机构提供的特征时，利用
PIR
隐匿查询算法从所述互联网机构查询所述目标特征的特征名称
。5.
根据权利要求4所述的基于隐私计算的广告投放方法，其特征在于，所述利用所述目标特征的取值及所述目标特征在每个客户群中的数据属性范围在所述多个客户群中进行
匹配，得到所述待投放客户所属的目标客户群，包括：当所述目标特征为所述业务需求方提供的特征时，确定所述目标特征的取值所属的目标数据属性范围，将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张剑，陈曦，孙继锋，蒙雄发，李如先，
申请(专利权)人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：