【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及广告，具体是广告投放的大数据分析系统。
技术介绍
1、广告，顾名思义，就是广而告之，向社会广大公众告知某件事物。广告就其含义来说，有广义和狭义之分。非经济广告是指不以营利为目的的广告，如公告、教育、文化、市政、社会团体等方面的启事、声明等。经济广告是指以营利为目的的广告，通常是商业广告，它是为推销商品或提供服务，以付费方式通过广告媒体向消费者或用户传播商品或服务信息的手段。商品广告就是这样的经济广告。
2、随着互联网的蓬勃发展和广告市场的日益竞争，广告主对于广告投放效果的关注度不断增加。传统的广告投放方法往往只依靠经验和猜测，缺乏精准度和效率。因此，本专利技术提出广告投放的大数据分析系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供广告投放的大数据分析系统，本专利技术的目的是提供一种用于广告投放的大数据分析系统，以及相应的精准广告投放方法。该系统通过搜集和分析大量的用户数据，实现对用户特征、偏好和行为的准确洞察，以解决上述
技术介绍
中提出的传统的广告投放方法往往只依靠经验和猜测，缺乏精准度和效率问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：广告投放的大数据分析系统，本系统可搭载在一个具备处理器的计算机上进行使用，包括：
3、数据搜集单元：负责收集用户数据；
4、数据存储单元：用于存储和管理海量用户数据，以及进行高效访问和查询；
5、数据分析单元：通过应用机器学习、数据挖掘等技术，对用户数据进行深度分析
6、广告匹配单元：将广告主提供的广告信息与用户数据进行匹配，确定最佳的广告投放方案；
7、广告投放单元：将匹配成功的广告投放到合适的广告渠道；
8、所述数据搜集单元通过接入三方平台获取用户数据，所述数据预处理单元对用户数据进行清洗、去重和标准化处理，以便后续分析使用，所述数据分析单元利用数据分析模块对用户数据进行分析，并得出用户的关键特征和兴趣标签，所述广告匹配单元将广告主提供的广告信息与用户数据进行匹配，确定最佳的广告投放方案，所述广告投放单元将匹配成功的广告投放到合适的广告渠道，并进行广告效果监测和优化。
9、作为本专利技术进一步的方案：所述数据收集单元包括下述子模块：
10、网络数据收集子模块：负责从互联网上收集用户数据，包括网页访问数据、搜索引擎数据、在线购物数据；
11、移动设备数据收集子模块：随着移动互联网的普及，移动设备成为重要的数据源，该子模块负责收集以下类型的数据:位置信息、应用使用数据、传感器数据
12、第三方数据接入子模块：为了丰富数据来源并提高数据的准确性，该子模块负责接入第三方数据提供商的数据，包括以下内容：基本用户信息、优质数据集、外部数据源；
13、隐私保护机制模块：数据收集模块将严格遵守隐私保护法规和道德规范，对用户的个人隐私信息进行脱敏、加密和安全存储，保障用户隐私的安全。
14、作为本专利技术再进一步的方案：所述数据存储单元包括下述子模块：
15、分布式存储：采用分布式存储架构，将数据分散存储在多个节点上，提高数据的读写性能和吞吐量；
16、数据索引和搜索：引入数据索引和搜索技术，通过建立索引结构，加快数据的检索速度和精确性；
17、数据备份和容灾：为了保证数据的安全性和可用性，数据存储模块应具备数据备份和容灾能力；
18、数据压缩和压缩：对数据进行压缩和压缩，减少存储空间的占用，提高存储效率；
19、数据安全和权限管理：通过访问控制和身份认证机制，确保数据的安全性和隐私保护；
20、数据生命周期管理：根据数据的重要性和使用频率，制定数据生命周期管理策略。
21、作为本专利技术再进一步的方案：所述数据分析单元包括下述子模块：
22、数据清洗和预处理：对收集到的原始数据进行清洗和预处理；
23、数据挖掘和特征提取：采用数据挖掘技术，从原始数据中发现潜在的模式、关联规则和异常行为，以及提取与广告投放相关的特征；
24、机器学习和深度学习：应用机器学习和深度学习算法，构建预测模型和推荐系统，以实现对用户兴趣和行为的个性化预测和推荐；
25、实时分析和推荐：通过实时流数据处理技术，对实时数据进行实时分析和推荐；
26、数据可视化和报告：利用数据可视化工具和技术，将分析结果展示给广告主和决策者；
27、实验设计和效果评估：在广告投放过程中，进行实验设计和效果评估，通过对照组和实验组的比较，评估广告投放效果和roi。
28、作为本专利技术再进一步的方案：所述广告匹配单元包括下述子模块：
29、用户画像构建：通过收集用户数据，为每个用户群体构建相应的画像；
30、广告特征提取：对广告进行特征提取；
31、匹配算法优化：结合机器学习和深度学习算法，优化广告匹配算法；
32、上下文信息利用：考虑用户当前的上下文信息，将广告投放与用户的当前环境和需求相匹配；
33、广告反馈和个性化调整：通过收集用户对广告的反馈和互动信息，从而不断优化广告匹配策略；
34、a/b测试和优化：利用a/b测试方法，对多个广告版本进行测试和比较，评估广告的效果和转化率。
35、作为本专利技术再进一步的方案：所述广告投送单元还包括下述子模块：
36、广告库管理：建立广告库，管理各种类型的广告素材；
37、投放策略制定：根据广告主的需求和广告目标，制定投放策略；
38、媒体选择和交易：根据广告主的需求和目标用户的信息，选择合适的媒体平台进行广告投放；
39、实时竞价和投放：利用实时竞价技术，根据用户的实时需求和广告主的出价，进行广告位的竞价和投放；
40、定向投放和个性化内容：根据用户的画像、兴趣和行为，进行个性化的广告定向投放；
41、投放效果监测和优化：通过监测广告投放的指标，评估广告的效果。
42、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
43、1、利用大数据分析技术实现对用户特征和行为的精准洞察，提高广告投放的准确性和效果。
44、2、基于用户数据的广告匹配算法，能够更好地满足广告主的需求，提高广告投放的转化率。
45、3、系统的模块化设计和高效的数据处理能力，能够应对大规模用户数据的处理需求。
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1.广告投放的大数据分析系统，本系统可搭载在一个具备处理器的计算机上进行使用，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的广告投放的大数据分析系统，其特征在于：所述数据收集单元包括下述子模块：
3.根据权利要求1所述的广告投放的大数据分析系统，其特征在于：所述数据存储单元包括下述子模块：
4.根据权利要求1所述的广告投放的大数据分析系统，其特征在于：所述数据分析单元包括下述子模块：
5.根据权利要求1所述的广告投放的大数据分析系统，其特征在于：所述广告匹配单元包括下述子模块：
6.根据权利要求1所述的广告投放的大数据分析系统，其特征在于：所述广告投送单元还包括下述子模块：
【技术特征摘要】
1.广告投放的大数据分析系统，本系统可搭载在一个具备处理器的计算机上进行使用，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的广告投放的大数据分析系统，其特征在于：所述数据收集单元包括下述子模块：
3.根据权利要求1所述的广告投放的大数据分析系统，其特征在于：所述数据存储单元包括下述子模块：
...【专利技术属性】
技术研发人员：雷丙金，
申请(专利权)人：深圳市生苦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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