[发明专利]基于特征识别和用户行为深度分析的广告智能推荐方法、设备及存储介质

说明书

本发明公开基于特征识别和用户行为深度分析的广告智能推荐方法、设备及存储介质，本发明通过获取用户的基本详细信息，筛选广告智能推荐平台中适合向用户性别推荐的各广告，统计各筛选广告对应的推荐年龄段，分析用户年龄与各筛选广告对应的推荐年龄段之间的差值，同时统计各筛选广告对应的售卖金额，分析用户每月平均消费金额与各筛选广告对应的售卖金额的比例系数，并获取用户的上网环境中浏览视频和图片文章的数量、时长，分别分析用户对上网环境中视频和图片文章的偏爱度权重系数，结合各筛选广告内视频内容的比例，计算各筛选广告对用户的综合推荐系数，对比得到对用户的综合推荐系数最大的筛选广告进行推荐。

技术领域

本发明涉及广告智能推荐技术领域，涉及到基于特征识别和用户行为深度分析的广告智能推荐方法、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，互联网广告已逐渐取代传统广告，成为一种重要的广告形式。互联网广告的收益与广告的点击通过率息息相关，为了提高广告的点击通过率，需要对用户行为进行深度分析，精准地向用户推荐感兴趣的广告。目前，现有的广告推荐方法是广告智能推荐平台基于用户的地理位置信息，选择与用户位置相近的广告进行推荐，由于未结合用户的相关信息和兴趣进行综合考虑，从而导致推荐广告的点击率不高，使得推荐广告未能达到良好的推荐效果，降低广告智能推荐平台的推荐水平，进而降低用户对推荐广告内容的兴趣，提高用户的抵触情绪，降低用户的广告推荐体验感，为了解决以上问题，现设计基于特征识别和用户行为深度分析的广告智能推荐方法、设备及存储介质。

发明内容

本发明的目的在于提供基于特征识别和用户行为深度分析的广告智能推荐方法、设备及存储介质，本发明通过获取用户的基本详细信息，提取用户的基本详细信息中用户性别，筛选广告智能推荐平台中适合向用户性别推荐的各广告，统计各筛选广告对应的推荐年龄段，分析用户年龄与各筛选广告对应的推荐年龄段之间的差值，同时统计各筛选广告对应的售卖金额，分析用户每月平均消费金额与各筛选广告对应的售卖金额的比例系数，并获取用户的上网环境中浏览视频和图片文章的数量、时长，分别分析用户对上网环境中视频和图片文章的偏爱度权重系数，结合广告智能推荐平台中各筛选广告内视频内容的比例，计算广告智能推荐平台中各筛选广告对用户的综合推荐系数，并按照系数从大到小的顺序依次进行排列，获得对用户的综合推荐系数最大的筛选广告进行推荐，解决了背景技术中存在的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

第一方面，本发明提供基于特征识别和用户行为深度分析的广告智能推荐方法，包括如下步骤：

S1、获取用户的基本详细信息，提取用户的基本详细信息中用户性别，筛选广告智能推荐平台中适合向用户性别推荐的各广告；

S2、统计广告智能推荐平台中各筛选广告对应的推荐年龄段，分析用户年龄与各筛选广告对应的推荐年龄段之间的差值；

S3、同时统计广告智能推荐平台中各筛选广告对应的售卖金额，分析用户每月平均消费金额与各筛选广告对应的售卖金额的比例系数；

S4、并获取用户的上网环境中浏览视频的数量、时长和浏览图片文章的数量、时长，分别分析用户对上网环境中视频和图片文章的偏爱度权重系数；

S5、结合广告智能推荐平台中各筛选广告内视频内容的比例，计算广告智能推荐平台中各筛选广告对用户的综合推荐系数；

S6、并按照系数从大到小的顺序依次进行排列，获得对用户的综合推荐系数最大的筛选广告进行推荐；

上述基于特征识别和用户行为深度分析的广告智能推荐方法使用了一种基于特征识别和用户行为深度分析的广告智能推荐方系统，包括用户信息获取模块、广告筛选模块、年龄段统计模块、年龄差值分析模块、售卖金额统计模块、售卖金额分析模块、浏览数量获取模块、浏览时长获取模块、偏爱度分析模块、分析服务器、云存储数据库和广告推荐模块；