基于机器学习及用户行为的广告预算分配方法及系统

本发明公开了基于机器学习及用户行为的广告预算分配方法及系统，所述方法包括以下步骤：收集用户的历史行为数据，通过特征工程提取所述历史行为数据的特征数据；构建用户概率预测模型，使用所述特征数据对模型进行训练；在广告投放的过程中，采集用户的实时行为数据，将实时行为数据输入训练好的模型，预测用户点击广告概率及用户购买广告商品概率；构建融合模型，融合模型根据用户点击广告概率及用户购买广告商品概率计算用户的转化率，根据投放渠道计算渠道转化率；根据投放渠道的历史数据，分配初步广告预算；基于渠道转化率动态调整投放渠道的初步广告预算。本发明可实现广告预算的精准化分配，以及提升广告的总体转化效果。