一种广告推荐方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种广告推荐方法、系统、设备及介质，其中，该方法通过获取广告数据集和私域数据；通过广告推荐模型对私域数据进行点击预估，得到点击预估结果；根据点击预估结果，对广告数据集进行收益排期处理，得到广告推荐结果；其中，广告推荐模型通过以下步骤更新得到：获取并对历史数据集进行预处理，得到训练数据集；对训练数据集依次进行并列特征提取处理和交互融合处理，得到交互融合集；根据交互融合集，对广告推荐模型进行更新，得到更新好的广告推荐模型。该方法可以提高广告推荐的个性化程度和排期合理性，提高广告点位资源的利用率，以及，提高广告数据挖掘的深度和广度。本发明专利技术可广泛应用于广告技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及广告，尤其是一种广告推荐方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、随着互联网技术的发展，广告行业的数据量呈爆炸性增长。其中，在广告行业中，通过社交媒体、电子邮件、微信公众号，企业品牌软件等私域平台渠道积累的用户群体所产生的流量，属于企业方能够直连并且低成本反复触达的私域流量。

2、目前，目前的基于私域流量的广告推荐方法往往依赖于传统的数据分析方法和较为简单的机器学习模型，其在对用户进行广告推荐时，无法充分理解用的个性化需求，广告推荐的个性化程度较低；另外，由于私域流量数据的规模较为庞大，目前的基于私域流量的广告推荐方法难以有效整合和挖掘数据的复杂关系，数据处理的深度和广度较低；还有，目前的基于私域流量的广告推荐方法在待投放的广告较多时，广告投放排期的合理性较差，投放点位资源的利用率较低。

3、因此，现有技术存在的问题还亟需解决和优化。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于至少一定程度上解决相关技术中存在的技术问题之一。

2、为此，本专利技术实施例的一个目的在于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种广告推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的广告推荐方法，其特征在于，所述根据所述点击预估结果，对广告数据集进行收益排期处理，得到广告推荐结果，包括：

3.根据权利要求2所述的广告推荐方法，其特征在于，所述对广告数据集进行预排期处理，得到中间排期表，包括：

4.根据权利要求2所述的广告推荐方法，其特征在于，所述广告数据集包括多个广告数据，所述根据所述点击预估结果，对所述中间排期表进行收益优化处理，得到所述广告推荐结果，包括：

5.根据权利要求1所述的广告推荐方法，其特征在于，所述对所述训练数据集进行并列特征提取处理，得...

【技术特征摘要】

1.一种广告推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的广告推荐方法，其特征在于，所述根据所述点击预估结果，对广告数据集进行收益排期处理，得到广告推荐结果，包括：

3.根据权利要求2所述的广告推荐方法，其特征在于，所述对广告数据集进行预排期处理，得到中间排期表，包括：

4.根据权利要求2所述的广告推荐方法，其特征在于，所述广告数据集包括多个广告数据，所述根据所述点击预估结果，对所述中间排期表进行收益优化处理，得到所述广告推荐结果，包括：

5.根据权利要求1所述的广告推荐方法，其特征在于，所述对所述训练数据集进行并列特征提取处理，得到特...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢金文，宋云生，陈桂武，谭远良，范宜佳，
申请(专利权)人：深圳联友科技有限公司，
类型：发明
国别省市：