[发明专利]一种VOC车主云大数据平台

说明书

本发明属于大数据处理领域，具体涉及一种VOC车主云大数据平台。该平台中创建有一个广告分析数据库。广告分析数据库的创建方法如下：一、识别新增用户并为识别出的各个新增用户建立用户标签，所述用户标签中包括身份标签、喜好标和厌恶标签；二、获取当前播放的广告的特征数据；包括各个广告的播放时长T，以及各个广告关联的关键词数据集；三、获取各个用户对广告播放的反馈数据；四、根据各个用户对广告播放的反馈数据，计算各个用户对当前广告的认可度评价值E_n；五、广告分析数据库的建立或更新；其中，喜好标签或厌恶标签中的内容即为关键词数据集中的数据；本发明解决了在线下用户行为分析和兴趣预测难度高，无法对用户进行精准画像的问题。

技术领域

本发明属于大数据处理领域，具体涉及一种VOC车主云大数据平台。

背景技术

商业广告对于影响用户的购买决策具有显著的意义；传统的广告投放服务总是通过增大广告的覆盖面以期获得更大的宣传效果。随着大数据分析技术的不断进步，越来越多的广告公司通过对用户的行为分析了解用户的兴趣爱好，进而向用户精准推送广告，这种个性化的广告推送服务在线上营销场景中非常普遍，几乎每个移动APP或网站上都有它们的身影。但是这种精准的广告推送服务在通常无法在线下进行应用。这主要是因为在线上各个网络服务提供商可以对用户的浏览、搜索线上等行为进行追踪，进而分析到用户的兴趣爱好；但是在线下这种行为跟踪的成本更为高昂也难以实现。因此有必要开发一种新的分析用户兴趣爱好的方法。

电梯、商场、车库等地是最常见的广告投放场景，在这些场景下。广告投放的目标用户群体大，用户群体的身份多且复杂，针对这种大用户量的场景开展用户行为分析是非常具有价值的，对于积累用户资料和建立广告分析的数据也非常有意义。但是现有技术中还并没有相关的技术或应用出现。现有的技术中仅仅可以数据调查获取用户群体的性别比例，年龄层次和职业分布等数据。无法深入挖掘到客户的兴趣爱好等更有用的信息，也无法实现对不同用户的精准画像。

发明内容

为了解决在线下对用户进行行为分析和兴趣爱好预测的难度高，以及无法对用户进行精准画像的问题，本发明提供一种VOC车主云大数据平台。

本发明采用以下技术方案实现：

一种VOC车主云大数据平台，该大数据平台中存储有一个包含多个历史用户数据的广告分析数据库，广告分析数据库的创建方法如下：

一、识别新增用户并为识别出的各个新增用户建立用户标签，用户标签中包括身份标签、喜好标签和厌恶标签。

二、获取当前播放的广告的特征数据；包括各个广告的播放时长T，以及各个广告关联的关键词数据集。

三、获取各个用户对广告播放的反馈数据，过程如下：

(1)获取广告播放期间由广告投放区域内所有用户产生的语音流数据，监控广告投放区域内所有用户的视频流数据，以及由广告投放区域内某一个或多个用户发出的要求切换当前播放的广告的指令。

(2)判断是否接收到要求切换当前播放的广告的指令，是则对反映该指令的特征量SW赋值为1，否则对SW赋值为0。

四、根据各个用户对广告播放的反馈数据，计算各个用户对当前广告的认可度评价值E_n。

其中，反馈数据包括通过隔帧采样的图像对用户的表情进行识别，识别结果中，p_1,n为编号为n的用户分类为喜欢的表情在隔帧采样的图像总量中的占比；p_2,n为编号为n的用户分类为忽视的表情在隔帧采样的图像总量中的占比；p_3,n为编号为n的用户分类为厌恶的表情在隔帧采样的图像总量中的占比。

五、广告分析数据库的建立或更新，包括如下步骤：