[发明专利]一种广告人群筛选方法

摘要

本发明提供一种广告人群筛选方法，基于丰富的视频和视频标签资源，先对相似视频进行聚类，然后通过用户对视频的观看订阅等行为习惯将视频聚类结果转换为用户聚类结果，找到与种子对应的用户聚类，最后对这些聚类中的用户进行抽取排序找到满足需求的潜在客户。通过本发明的方法，能够避免视频媒体用户信息较弱的缺陷，充分利用视频媒体的视频和标签资源丰富的优势，将直接寻找相似用户转换为先对视频与标签的聚类。

主权项

1.一种广告人群筛选方法，其特征在于：第一步，将视频媒体的视频标签映射为X维标签向量，之后通过将视频的所有标签向量累加后平均，得到每个视频的X维视频向量，具体是使用google的深度学习工具Word2Vec将每一个视频标签映射为X维视频向量，其中，X维标签向量的参数取值区间为10‑200；第二步，对视频进行聚类，得到相似视频聚类结果，其中，对视频进行聚类的过程需要对视频向量进行相似度计算，是采用分布式计算平台Spark中MLlib组件中的K‑Means算法完成的；第三步，将相似视频聚类结果转换为相似用户聚类结果，具体是通过收集行为日志将相似视频聚类结果转换为相似用户聚类结果，所述行为日志包括“观看”，“订阅”，“评论”，“顶”；第四步，从种子用户中提取相似用户聚类结果，进行相似度排序，从而确定用户排名，具体是从广告主得到种子用户后，通过相似用户聚类结果找到种子用户所在的N个聚类，将N个聚类的用户抽取出来，进行相似度排序，确定排名在前的用户是满足需求的潜在客户。