【CN110232586A】一种基于大数据的广告推送系统【专利】

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一种基于大数据的广告推送方法[发明专利]

专利名称：一种基于大数据的广告推送方法专利类型：发明专利
发明人：何小迅,邱世魁
申请号：CN201710120950.1
申请日：20170302
公开号：CN107103487A
公开日：
20170829
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于大数据的广告推送方法，所述方法包括：根据大数据积累，通过待推广网页商品对当前用户的商品访问频率、用户驻留时长、商品曝光频度确定各待推广网页商品的关注度值；确定各待推广网页商品的相关性最强的G个商品分类的分值，当前访问网页的相关性最强的H个网页类型分类的分值，每个商品分类和网页类型分类之间的相关权值；根据商品分类和网页类型分类之间的相关权值以及对应的商品分类的分值、网页类型分类的分值、网页商品的关注度值确定各商品推送总分值；并按照商品推送总分值由高到低排序；将排序结果中前N个待推广网页商品通过预先指定的N个广告位进行推送。

该方法能推送用户感兴趣概率高的商品，实现精准营销。

申请人：浙江兰德纵横网络技术股份有限公司
地址：310012 浙江省杭州市西湖区文二路391号西湖国际科技大厦6号楼6层619-628室
国籍：CN
代理机构：北京冠和权律师事务所
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一种基于服务器推的广告推送系统[发明专利]

专利名称：一种基于服务器推的广告推送系统专利类型：发明专利
发明人：叶秀兰
申请号：CN201510388891.7
申请日：20150703
公开号：CN105023172A
公开日：
20151104
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于服务器推的广告推送系统，包括广告服务器、推送服务器、客户端，所述广告服务器与所述推送服务器连接，将广告推送至所述推送服务器，所述推送服务器向与所述推送服务器存在连接关系的客户端定时推送广告，所述推送服务器包括广告存储模块、客户行为记录模块、广告分类统计模块、推送模块；本发明提供了通过采用服务器推送，以推送服务器作为中转，将广告分时段推送给符合推送条件的客户，根据客户对广告的点击率确定向用户推送广告的最佳时段，这种科学的推送方式注重了客户体验，能够显著的提升推送广告的效率和效果，达到效益和客户满意度的平衡。

申请人：叶秀兰
地址：545000 广西壮族自治区柳州市柳南区潭中西路河西小区北区9栋1单元602号
国籍：CN
代理机构：广州三环专利代理有限公司
代理人：温旭
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基于大数据分析的智能广告推荐系统设计

基于大数据分析的智能广告推荐系统设计智能广告推荐系统设计与大数据分析随着互联网的飞速发展，广告推送已经成为许多在线平台重要的商业模式之一。

然而，在面对庞大的广告库存和用户群体的同时，如何实现有效的广告推荐成为一个亟需解决的问题。

基于大数据分析的智能广告推荐系统的设计和实现，成为了许多企业关注的焦点。

大数据分析是智能广告推荐系统实现的核心技术之一。

通过分析和挖掘海量用户行为数据，系统能够了解用户的兴趣、喜好、购买意向等信息，从而为用户提供个性化的广告推荐。

为了实现这一目标，智能广告推荐系统需要经历数据收集、数据预处理、特征提取和模型训练等环节。

首先，在数据收集阶段，系统需要收集用户的各类行为数据，如点击记录、搜索记录、浏览记录等。

这些数据将作为分析的基础，帮助系统了解用户的偏好和行为模式。

接下来，在数据预处理阶段，系统需要对原始数据进行清洗和转换，以减少数据噪声和提高数据质量。

这包括对异常数据和缺失数据的处理，以及对数据进行标准化和归一化的操作，以便后续的分析和处理。

在特征提取阶段，系统需要根据用户行为数据提取用户的特征，如点击频率、浏览深度、购买力等。

通过对特征的分析和挖掘，系统能够更好地理解用户的兴趣和需求，从而实现更精准的广告推荐。

最后，在模型训练阶段，系统需要建立机器学习模型或深度学习模型，通过对特征和标签的训练，实现广告推荐模型的构建。

这些模型将根据用户的特征和历史行为，预测用户对广告的点击概率，并为用户推荐适合其兴趣的广告。

除了大数据分析技术，智能广告推荐系统的设计还需要考虑多种因素，以提高广告推荐的效果和用户体验。

首先，系统需要实时更新用户特征和模型，以便快速响应用户的兴趣变化。

其次，系统需要考虑广告的多样性和可解释性，以避免广告的重复推送和用户的不满意。

此外，系统还需要考虑隐私保护的问题，确保用户的敏感信息不被滥用。

对于广告主来说，智能广告推荐系统的设计可以帮助其提高广告投放效果和ROI。

基于大数据分析的移动互联网广告智能推送系统[发明专利]

专利名称：基于大数据分析的移动互联网广告智能推送系统专利类型：发明专利
发明人：陈旭,王飞
申请号：CN202110166594.3
申请日：20210204
公开号：CN112837098A
公开日：
20210525
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开基于大数据分析的移动互联网广告智能推送系统，包括电梯乘坐次数统计模块、广告观看人员统计模块、偏好广告类别分析模块和电梯广告推送终端，通过在电梯广告投屏处安装摄像头，用于获取预设时间段每次乘坐电梯的广告观看乘梯人数量，并筛选出广告偏好乘梯人，同时统计各广告偏好乘梯人对应各候选广告类别的观看偏好系数，进而得到各广告偏好乘梯人的偏好广告类别，从而对当前乘坐电梯的乘梯人进行电梯广告智能推送，使得推送的广告能够既满足乘梯人中广告偏好乘梯人的广告偏好需求，又能够实现电梯广告的投放目的，提高了推送匹配度，弥补了目前电梯广告投放存在的推送匹配度不高的不足，增强了广告推送效果。

申请人：南京鼓佳玺电子科技有限公司
地址：211126 江苏省南京市江宁区湖熟街道龙都社区九龙路
国籍：CN
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基于大数据分析的智能广告推荐系统设计与实现

基于大数据分析的智能广告推荐系统设计与实现智能广告推荐系统是近年来快速发展的一项技术，目的是通过大数据分析来精准地推荐适合用户的广告，提高广告投放的效果和用户体验。

本文将介绍基于大数据分析的智能广告推荐系统的设计与实现。

一、引言智能广告推荐系统是一种通过大数据分析和机器学习技术将广告投放给用户的系统。

通过分析用户的行为、兴趣和需求，广告推荐系统可以为每个用户提供个性化、精准的广告推荐，提高广告的点击率和转化率。

二、数据采集与处理1. 数据采集：智能广告推荐系统需要从各种渠道收集用户行为数据和广告数据。

可以通过网页浏览器、移动应用、社交媒体等方式收集用户的点击、浏览、购买等行为数据，同时收集广告的特征数据，如广告主、广告内容等。

2. 数据清洗与预处理：收集来的数据可能存在错误、重复或缺失，需要进行数据清洗和预处理。

可以使用数据挖掘和机器学习的技术来处理错误数据和缺失值，同时对数据进行去重和归一化处理，以便后续的分析和建模。

三、特征工程与建模1. 特征工程：在建模之前，需要对数据进行特征工程，提取和构建适合建模的特征。

可以根据广告的特征数据和用户的行为数据构建特征，如广告的类别、价格、地域等特征，用户的点击、浏览、购买等行为特征。

2. 建模：通过机器学习和深度学习的方法，可以使用收集到的数据进行模型的训练和优化。

常用的建模算法包括逻辑回归、随机森林、神经网络等。

通过训练模型，可以预测用户对广告的喜好和购买行为，为用户提供精准的广告推荐。

四、个性化推荐与实时推荐1. 个性化推荐：通过基于用户的兴趣和特征进行推荐，可以提高广告的点击率和转化率。

个性化推荐可以根据用户的历史行为数据和特征进行分析，找到与用户兴趣相匹配的广告，同时可以根据用户的反馈进行实时更新和优化。

2. 实时推荐：为了提供用户实时的广告推荐体验，智能广告推荐系统需要具备实时数据处理和实时推荐的能力。

可以使用流处理系统和实时计算引擎来处理实时数据，并根据实时的用户行为和特征进行实时推荐，以保证用户获得最新和最相关的广告推荐。

一种基于大数据的信息推送方法[发明专利]

专利名称：一种基于大数据的信息推送方法专利类型：发明专利
发明人：张凡伊,张剑,冯焕霞,邹雅欣,寇慧申请号：CN201710654955.2
申请日：20170728
公开号：CN107480227A
公开日：
20171215
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于大数据的信息推送方法，包括如下步骤：从数据库中提取待推送内容的特征信息和目标用户的历史操作信息，分别根据所述特征信息和历史操作信息构建内容特征向量和用户特征向量；提取每个用户的历史信息中的关键词，并获取所述关键词对应用户的初始权重；根据用户与各其他用户之间的数据传输记录，计算各其他用户对所述用户的关联权重。

本发明通过用户与各其他用户之间的数据传输记录，计算出各其他用户对所述用户的关联权重，最后再根据所述初始权重及所述关联权重，计算出所述关键词对应所述用户的关联后权重，并根据所述关联后权重为用户推送匹配的信息，准确率高。

申请人：佛山市南方数据科学研究院
地址：528000 广东省佛山市禅城区季华西路133号1座505单元
国籍：CN
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基于大数据的广告推荐系统研究

基于大数据的广告推荐系统研究一、背景随着互联网技术的不断发展，人们在日常生活中越来越离不开互联网和移动设备，因此广告推送也成为了商家们吸引用户眼球的一种重要手段。

然而，目前广告推送遇到了一些问题，如推送无效、对用户刺激低、广告内容不符合用户兴趣等。

这些问题使得现在的广告推送变得难以让人接受，因此如何提高广告推送效果成为一个急需解决的问题。

在大数据技术的支持下，建立基于大数据的广告推荐系统成为了可能。

二、概念广告推荐系统是指利用机器学习和大数据技术，对用户的历史浏览、搜索、购买等行为进行分析，预测用户可能感兴趣的广告，然后进行推送的一种系统。

三、模型基于大数据的广告推荐系统建立需要包含以下模型：1、用户画像模型用户画像模型是基于用户多维度信息的一个模型。

用户信息可以来自于用户的个人信息、历史行为、互动反馈等，通过对这些信息进行分析，构建用户的数据标签，进而建立用户画像。

在用户画像中需要包含性别、年龄、职业、地区等基本信息，同时包含用户兴趣、行为特征、消费能力等多维度信息。

2、广告特征提取模型广告特征提取模型是指对广告进行多维度信息提取的一种模型。

广告特征可以包含广告文案、广告图片、广告标签、广告行为等多个方面。

通过对广告多维度信息的提取，可以更加精准地预测广告与用户的匹配度。

3、推荐算法模型推荐算法模型是基于大数据技术和机器学习技术进行用户画像与广告特征提取的研究，并结合广告投放策略、广告推送平台等多方面因素，建立起来的一个广告推荐算法模型。

推荐算法模型可以通过协同过滤、矩阵分解、基于内容的推荐算法等多种技术进行构建。

四、算法比较1、协同过滤算法协同过滤算法是一种经典的基于用户行为的推荐算法。

该算法主要是通过对用户对广告的行为进行统计，然后根据用户之间的相似度，推荐其相似用户的推荐内容。

但是该算法存在一些问题，如推荐结果不够准确、数据稀疏性较大等问题。

2、基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法是一种基于广告特征提取模型的推荐算法，该算法主要是基于广告的多维度特征进行匹配，然后进行推荐。

一种基于大数据的商品推荐方法及其系统[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810088342.1(22)申请日 2018.01.30(71)申请人哈尔滨学院地址 150086 黑龙江省哈尔滨市南岗区中兴大道109号哈尔滨学院信息工程学院2502室(72)发明人王克朝　(74)专利代理机构北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548代理人李静(51)Int.Cl.G06Q 30/06(2012.01)(54)发明名称一种基于大数据的商品推荐方法及其系统(57)摘要本发明公开了一种基于大数据的商品推荐方法及其系统，包括获取登录当前电商平台的第一账户信息；获取用户选择的第一产品信息，提取出第一产品信息中包括的关键字，关键字包括产品名称以及产品用途；获取电商平台中与第一账户信息具有好友关系的所有第二账户信息；提取出第二账户信息的购物记录，购物记录包括若干第二产品信息，第二产品信息包括产品名称、产品用途、产品价格以及产品评价；判断第二产品信息中是否存在关键字；若是，提取出包括关键字的第二产品信息；判断第二产品信息中的产品与第一产品信息中的产品是否一致；若是，则提取出第二产品信息中的产品价格以及产品评价；将提取出的产品价格以及产品评价输出给第一账户信息。

权利要求书2页说明书6页附图6页CN 110163692 A 2019.08.23C N 110163692A1.一种基于大数据的商品推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：101：获取登录当前电商平台的第一账户信息；102：获取用户选择的第一产品信息，提取出所述第一产品信息中包括的关键字，所述关键字包括产品名称以及产品用途；103：获取所述电商平台中与所述第一账户信息具有好友关系的所有第二账户信息；104：提取出第二账户信息的购物记录，所述购物记录包括若干第二产品信息，所述第二产品信息包括产品名称、产品用途、产品价格以及产品评价；105：判断所述第二产品信息中是否存在所述关键字；106：若是，提取出包括所述关键字的第二产品信息；107：判断所述第二产品信息中的产品与所述第一产品信息中的产品是否一致；108：若是，则提取出所述第二产品信息中的产品价格以及产品评价；109：将提取出的所述产品价格以及所述产品评价输出给所述第一账户信息。

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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910368771.9
(22)申请日 2019.05.05
(71)申请人浙江华坤道威数据科技有限公司
地址 310016 浙江省杭州市江干区华联时
代大厦A幢2404室
(72)发明人孟宪坤　田文　郭杨　
(74)专利代理机构杭州信义达专利代理事务所
(普通合伙) 33305
代理人施建勇
(51)Int.Cl.
G06Q 30/02(2012.01)
G06F 16/9535(2019.01)
(54)发明名称一种基于大数据的广告推送系统(57)摘要本发明公开了一种基于大数据的广告推送系统，包括用户信息采集模块、大数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、模型构建模块、用户评级模块、总控模块、广告推送模块；其中，所述用户信息采集模块用于采集单个客户数据，所述单个客户数据包括单个客户浏览页面的内容信息、单个客户的注册账号时预留的手机号信息、单个客户的指定页面搜索商品记录、购买记录、购买金额与点击广告的次数；所述大数据采集模块用于采集大众数据，所述大众数据包括所有用户的指定页面搜索商品记录、购买记录、购买金额与点击广告次数；本发明能够采集更多的数据，让使用者能够更加直观的了解自己的客户群体，
同时能够实现更少的投放更大的收益。

权利要求书3页说明书7页附图1页CN 110232586 A 2019.09.13
C N 110232586
A
权　利　要　求　书1/3页CN 110232586 A
1.一种基于大数据的广告推送系统，其特征在于，包括用户信息采集模块、大数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、模型构建模块、用户评级模块、总控模块、广告推送模块；
其中，所述用户信息采集模块用于采集单个客户数据，所述单个客户数据包括单个客户浏览页面的内容信息、单个客户的注册账号时预留的手机号信息、单个客户的指定页面搜索商品记录、购买记录、购买金额与点击广告的次数；
所述大数据采集模块用于采集大众数据，所述大众数据包括所有用户的指定页面搜索商品记录、购买记录、购买金额与点击广告次数；
所述数据处理模块用于处理单个客户数据和大众数据，并将处理后的数据发送到数据分析模块；
所述数据分析模块用于对处理后的数据进行分析并将分析出的数据信息发送到模型构建模块；
所述模型构建模块用于构建比对模型，比对模型包括实时模型和基准模型，所述模型构建模块构建出的模型被发送到模型匹配模块；
所述模型匹配模块用于对构建出的实时模型和基准模型进行匹配，所述模型匹配模块将匹配好的模型信息发送到总控模块；
所述总控模块用于将匹配信息转化为控制信号，并将控制信号转发到广告推送模块中；
所述广告推送模块用于提取数据储存模块中储存的广告信息并进行推送，所述实时更新模块用于实时更新数据储存模块中储存的广告信息；
所述数据处理模块处理单个客户信息的具体过程如下：
步骤一：提取出单个客户指定页面搜索商品记录，对单个客户搜索商品类型与系统用户的商品类型进行匹配，单个客户搜索匹配类型产品的数量标记为DT单，将单个客户的总搜索数量标记为DT总；
步骤二：提取出单个客户的购买记录，从购买记录中提取出于与系统用户的商品类型相匹配的商品，将相匹配的类型产品数量标记为KT单，将用户购买商品总数量标记为KT总；
步骤三：提取出用户的总购买金额，提取出KT单的总金额量将其标记为QT单，再获取出KT总的总金额量，将其标记为QT总；
步骤四：提取出单个客户的点击广告次数，并将其标记为VT；
所述数据处理模块处理所有客户信息的具体过程如下：
步骤(1)：提取出所有客户指定页面搜索商品记录，对所有客户搜索商品类型与系统用户的商品类型进行匹配，所有客户搜索匹配类型产品的数量标记为PT单，将所有客户的总搜索数量标记为PT总；
步骤(2)：提取出所有客户的购买记录，从购买记录中提取出于与系统用户的商品类型相匹配的商品，将相匹配的类型产品数量标记为ZT单，将用户购买商品总数量标记为ZT总；
步骤(3)：提取出用户的总购买金额，提取出ZT单的总金额量将其标记为BT单，再获取出ZT总的总金额量，将其标记为BT总；
步骤(4)：提取出所有客户的点击广告次数，并将其标记为GT。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的广告推送系统，其特征在于，所述数据分析
2。