【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及广告推荐，更具体地涉及一种基于用户行为分析的app内广告精准推荐方法。
技术介绍
1、随着移动互联网的快速发展和智能终端的广泛普及，移动应用程序(app)已成为用户获取信息、社交互动与电商消费的重要入口。广告作为支撑app商业化运营的核心手段，其推荐的精准性直接影响用户体验与平台收益。为提升广告点击率、转化率以及广告投放的有效性，越来越多的广告推荐系统采用基于用户行为分析的精准推送技术。通过分析用户在app中的浏览行为、点击路径、兴趣偏好、使用频率等维度数据，构建用户画像，并结合广告内容特征，完成用户与广告的匹配推荐。
2、为实现高匹配度与个性化的广告推荐，现有技术中通常采用深度学习模型、协同过滤算法或内容相似度计算方式，从用户行为特征向量与广告特征向量之间的相关性出发，生成个性化推荐列表。其中，部分系统引入用户行为时序建模与注意力机制，从而提升对用户短期兴趣与长期偏好之间平衡的建模能力。该类方法能够实现较为理想的广告匹配效果，并通过用户点击反馈持续优化推荐模型。
3、但上述技术至少存在如下技术问题
4、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于用户行为分析的APP内广告精准推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于用户行为分析的APP内广告精准推荐方法，其特征在于：所述通过每个账号的行为数据构建账号画像步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于用户行为分析的APP内广告精准推荐方法，其特征在于，所述统一的广告内容向量表示获取步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于用户行为分析的APP内广告精准推荐方法，其特征在于，所述根据匹配程度对账号进行广告推荐步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于用户行为分析的APP内广告精准...
【技术特征摘要】
1.一种基于用户行为分析的app内广告精准推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于用户行为分析的app内广告精准推荐方法，其特征在于：所述通过每个账号的行为数据构建账号画像步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于用户行为分析的app内广告精准推荐方法，其特征在于，所述统一的广告内容向量表示获取步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于用户行为分析的app内广告精准推荐方法，其特征在于，所述根据匹配程度对账号进行广告推荐步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于用户行为分析的app内广告精准推荐方法，其特征在于：所述用户身份一致性指数获取步骤为：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：张国营，
申请(专利权)人：杭州因代克斯信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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