摘要
本发明公开了一种基于大数据综合分析的广告投放管理方法及系统,涉及广告投放管理领域,包括:基于广告投放反馈的历史大数据记录,提取购买偏好影响因素的特征项,并建立偏好训练样本清单;基于机器学习算法模型,对购买偏好进行判定和预测;分析每一个用户购买不同商品的历史记录,并建立购买商品流水集;基于Apriori算法,根据机器学习算法模型购买偏好判定结果,推荐与偏好广告相关联的其他广告;根据广告投放反馈的实际结果,对机器学习算法模型参数和购买商品流水集进行更新和优化。本发明的优点在于:实现了对广告的智能投送和有效性投送,使得广告投送更加符合大众的需求,增加浏览广告的接受度。
技术关键词
机器学习算法模型
广告投放管理方法
历史大数据
Apriori算法
广告投放管理系统
流水
表达式
网页浏览记录
矩阵
参数
梯度下降算法
模块
样本
训练集
线性
有效性
数值
系统为您推荐了相关专利信息
自动化测试方法
关联规则挖掘技术
模式匹配算法
状态机模型
物联网设备
岩相预测
陆相页岩
测井曲线数据
储层岩心样品
矿物学特征
设备状态监测系统
数据采集模块
预警模块
设备状态监测方法
机器学习算法模型
智能决策支持系统
风险
关联规则挖掘技术
Apriori算法
数据采集模块
构建知识图谱
实体
Apriori算法
BiLSTM模型
上下文语义信息