[发明专利]一种基于神经网络和Huff模型的数字标牌广告受众人群分类方法有效
| 申请号： | 201810895497.6 | 申请日： | 2018-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN109191181B | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 张珣;于重重;谢小兰;王雨雪;靳敏 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 安丽 |
| 地址： | 100048*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络和Huff模型的数字标牌广告受众人群分类方法，包括：要素选取及处理、模型构建、模型验证；构造空间化的数字标牌区位因子，得到数字标牌区位因子的标准格网栅格图层，包括其像素值及对应的坐标值；采用改进的神经网络模型对经过归一化处理的数字标牌区位因子进行计算，得到每个区位包含各种受众人群的概率；再利用改进的Huff模型计算已布设数字标牌区位对未布设数字标牌区位的受众人群影响力；然后将两种模型，即所述改进的神经网络模型和改进的Huff模型得到的结果进行融合，完成数字标牌广告受众人群分类；最后利用多标签分类算法的五种验证指标对模型进行有效性验证。本发明方法综合考虑多源要素与空间距离，分类结果精准性高、数字标牌广告投放效益高、数字标牌影响效果佳。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 huff 模型 数字 标牌 广告 受众 人群 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络和Huff模型的数字标牌广告受众人群分类方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)要素选取及处理：构造空间化的数字标牌区位因子，得到数字标牌区位因子的标准格网栅格图层，包括其像素值及对应的坐标值；(2)模型构建：采用改进的神经网络模型对经过归一化处理的数字标牌区位因子进行计算，得到每个区位包含各种受众人群的概率；再利用改进的Huff模型计算已布设数字标牌区位对未布设数字标牌区位的受众人群影响力；最后将两种模型，即所述改进的神经网络模型和改进的Huff模型得到的结果进行融合，完成数字标牌广告受众人群分类。
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