【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及广告推荐领域，具体涉及基于ai的广告智能推荐方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在数字营销领域，广告推荐系统长期依赖历史点击数据如cookies记录的浏览与点击行为以及用户基础人口统计学信息包括年龄、性别、地域等作为核心推荐依据；该传统模式虽能实现一定程度的用户分层与广告匹配，但存在显著局限性，因为用户的兴趣与需求呈现动态变化特征，历史点击数据仅能反映过去某一阶段的偏好，难以捕捉用户在不同时间、场景下产生的新兴兴趣，导致广告推荐内容与用户实时需求脱节。
2、随着人工智能技术的快速发展，深度学习、自然语言处理、计算机视觉等ai技术为解决上述问题提供了新的思路与方法，因此本专利技术提出了基于ai的广告智能推荐方法、装置及计算机可读存储介质。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于ai的广告智能推荐方法、装置及计算机可读存储介质，解决以上技术问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、基于ai的广告智能推荐方法
【技术保护点】
1.基于AI的广告智能推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AI的广告智能推荐方法，其特征在于，所述动态兴趣预测分析模型的获取过程为：
3.根据权利要求2所述的基于AI的广告智能推荐方法，其特征在于，计算得到用户兴趣的动态变化指标的过程为：
4.根据权利要求3所述的基于AI的广告智能推荐方法，其特征在于，兴趣强度指数I的获取方法为：
5.根据权利要求2所述的基于AI的广告智能推荐方法，其特征在于，所述兴趣变化概率P的获取方法为：
6.根据权利要求2所述的基于AI的广告智能推荐方法，...
【技术特征摘要】
1.基于ai的广告智能推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai的广告智能推荐方法，其特征在于，所述动态兴趣预测分析模型的获取过程为：
3.根据权利要求2所述的基于ai的广告智能推荐方法，其特征在于，计算得到用户兴趣的动态变化指标的过程为：
4.根据权利要求3所述的基于ai的广告智能推荐方法，其特征在于，兴趣强度指数i的获取方法为：
5.根据权利要求2所述的基于ai的广告智能推荐方法，其特征在于，所述兴趣变化概率p的获取方法为：
6.根据权利要求2所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：翟东清，胡向颖，
申请(专利权)人：枣庄市云鹏广告有限公司，
类型：发明
国别省市：
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