基于用户行为预测的流量精准推送方法、系统及存储介质

本申请涉及数据处理的技术领域，公开基于用户行为预测的流量精准推送方法、系统及存储介质，方法包括：获取用户的多维度行为数据，预处理得到多维度特征向量，并输入至深度学习模型和贝叶斯网络中，生成用户行为预测数据；基于该数据对可供发送的广告流量进行类型排序；基于DSP实时竞价数据和预算数据计算出推送参数，计算被推送的广告流量中广告类型与推送参数之间的相似度，根据相似度对广告流量进行优先级分配并投放；投放后生成投放反馈数据；收集DSP的投放反馈数据，从中获取广告流量被投放后的广告反馈信息；基于广告反馈信息调整相似度算法中的参数。本申请通过更加智能的流量预测与推送方法，实现DSP广告的精准投放。