[发明专利]基于大数据和云计算的广告推送方法及人工智能平台

说明书

本发明提供的基于大数据和云计算的广告推送方法及人工智能平台，在进行广告推送时，一方面能够对用户画像标签进行用户需求分析，从而确定出用户需求信息，将用户需求信息与数据轨迹识别结果进行配对，能够准确、实时地确定用户需求信息，这样能够确保待推送广告信息与当前用户的用户匹配度。另一方面，通过确定目标推送时段，能够确保在推送广告时不会影响到用户对目标智能设备的正常使用，同时避免对其他线程的影响。这样，不仅能够提高广告推送的用户匹配度，并且能够确保推送广告时不会影响用于对目标智能设备的正常使用，从而减少广告推送对用户的打扰程度。这样能够确保用户对所推送广告的接受程度，进而提高广告的推送成功率。

技术领域

本申请涉及大数据和广告推送技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据和云计算的广告推送方法及人工智能平台。

背景技术

随着通信技术的发展，电子产品在人们的生产和生活过程中扮演着重要的角色。无论是办公还是娱乐，人们几乎都要依托于电子产品。传统的广告运营模式已经难以适配现目前的“云上时代”。因此，传统的广告推送已经由递推、实体广告转向互联网广告。然而，常见的线上广告推送技术经常受到用户终端拦截，这样影响了广告的推送成功率。

发明内容

本申请的第一个方面公开了一种基于大数据和云计算的广告推送方法，包括：

对从目标智能设备中以设定数据爬取间隔爬取的设备响应数据进行用户行为分析，得到用户行为数据与当前设备线程状态；

根据所述用户行为数据与所述当前设备线程状态对所述设备响应数据进行数据轨迹识别，得到数据轨迹识别结果；

对所述数据轨迹识别结果中的用户画像标签进行用户需求分析，得到所述目标智能设备对应的当前用户的用户需求信息，将所述用户需求信息与所述数据轨迹识别结果进行配对，得到配对结果，并根据所述配对结果确定待推送广告信息；

确定所述待推送广告信息对应的推送线程运行参数，根据所述推送线程运行参数以及所述当前设备线程状态获得所述待推送广告信息的目标推送时段。

可选的，对从目标智能设备中以设定数据爬取间隔爬取的设备响应数据进行用户行为分析，得到用户行为数据与当前设备线程状态包括：

分别将所述设备响应数据输入以完成训练的用户行为分析模型中，得到用户行为分析模型输出的所述设备响应数据对应不同线程日志数据的状态标签描述值；

将所述状态标签描述值大于设定描述值的线程日志数据确定为所述设备响应数据的用户行为数据，并根据所述状态标签描述值确定所述当前设备线程状态；其中，所述用户行为数据包括：用户程序运行数据、用户操作数据以及用户画像标签。

可选的，根据所述用户行为数据与所述当前设备线程状态对所述设备响应数据进行数据轨迹识别，得到数据轨迹识别结果包括：

重复对所述设备响应数据中的当前响应数据段执行以下操作，以确定所述数据轨迹识别结果：

分别确定所述当前响应数据段中每个用户行为数据与上一响应数据段中所有目标智能设备对应的当前用户的用户行为数据的行为特征差异指数，确定每个所述用户行为数据的最大特征描述值；

判断所述最大特征描述值是否大于第一设定描述值；

在判断结果为是的情况下，将所述当前响应数据段中所述最大特征描述值对应的所述用户行为数据作为所述目标智能设备对应的当前用户在所述当前响应数据段的待识别行为数据，根据所述目标智能设备对应的当前用户在当前响应数据段的待识别行为数据确定所述目标智能设备对应的当前用户的所述数据轨迹识别结果。

可选的，所述方法还包括：