一种广告投放方法、装置、设备及其存储介质制造方法及图纸

本申请实施例属于金融科技技术领域，应用于广告投放场景中，涉及一种广告投放方法、装置、设备及其存储介质，通过用户历史行为数据，进行标签模型训练，能够训练出更加符合用户行为数据的标签词，便于后续结合所述标签词，更加精准的向目标用户终端投放其感兴趣的广告。通过用户实时行为数据，进行模型预测和模型实时更新，能够通过预测获得用户实时行为数据对应的标签词，便于根据用户实时行为数据对应的标签词，及时调整将要投放的广告，精准结合用户实时行为变化情况。在用户的兴趣点发生变化时，及时进行待投放广告调整，充分考虑了用户的兴趣变化，同时，进行模型实时更新，使得每次模型预测之后的结果都能够为下一次模型预测做数据支持。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及金融科技，应用于广告投放场景中，尤其涉及一种广告投放方法、装置、设备及其存储介质。

技术介绍

1、随着互联网的飞速发展，各行各业都在依托互联网寻求行业突破点，近年来，金融行业也正在围绕着互联网进行线上业务拓展。由于金融行业涉及的业务量和数据量较大，随着用户对产品需求的不断提高，金融产品也在不断进行类别更新。

2、如何根据用户行为数据来实现产品广告推荐，一直是推荐系统的核心问题。用户标签作为产品广告推荐的重要组成部分，其准确性和实时性，对于推荐系统的性能和效果有着至关重要的作用。现有的用户标签计算模型中，使用传统的用户标签计算方法往往只使用一些简单的统计算法，这些算法会存在一些不足：传统的统计算法只能计算出标签的大致范围，对于标签的精准度较低；在大数据环境下，传统的统计算法需要大量的计算时间和计算资源，计算效率差；传统的统计算法只能通过全新数据来计算出一个新的标签，在用户的实时行为数据上计算标签是困难的。

3、因此，在向用户进行广告投放上，还存在无法快速结合用户实时兴趣变化及时调整将要投放的广告的问题。</p>
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【技术保护点】

1.一种广告投放方法，其特征在于，包括下述步骤：

2.根据权利要求1所述的广告投放方法，其特征在于，所述将所述用户历史行为数据输入待训练的标签模型内，进行模型训练，获得训练完成的标签模型的步骤，具体包括：

3.根据权利要求1所述的广告投放方法，其特征在于，所述根据预设的实时监听组件监听目标用户终端以获得用户实时行为数据的步骤，具体包括：

4.根据权利要求1所述的广告投放方法，其特征在于，所述将所述用户实时行为数据输入所述训练完成的标签模型内，进行模型实时更新，并通过模型输出预测所述用户实时行为数据所属的特征分类结果，以及所述特征分类结果对应的标签词的步...

【技术特征摘要】

1.一种广告投放方法，其特征在于，包括下述步骤：

2.根据权利要求1所述的广告投放方法，其特征在于，所述将所述用户历史行为数据输入待训练的标签模型内，进行模型训练，获得训练完成的标签模型的步骤，具体包括：

3.根据权利要求1所述的广告投放方法，其特征在于，所述根据预设的实时监听组件监听目标用户终端以获得用户实时行为数据的步骤，具体包括：

4.根据权利要求1所述的广告投放方法，其特征在于，所述将所述用户实时行为数据输入所述训练完成的标签模型内，进行模型实时更新，并通过模型输出预测所述用户实时行为数据所属的特征分类结果，以及所述特征分类结果对应的标签词的步骤，具体包括：

5.根据权利要求2或4所述的广告投放方法，其特征在于，所述通过预设的清洗组件对所述目标数据进行清洗处理，获得清洗处理后的目标数据的步骤，具体包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：刘剑，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：