一种基于深度学习的实时广告投放效果预测与优化方法

本发明公开了一种基于深度学习的实时广告投放效果预测与优化方法，具体涉及广告投放技术领域，通过对广告投放平台历史数据进行分析，提取用户行为特征和广告内容特性，并以多模态融合方式构建深度学习模型。利用深度学习算法对模型进行特征学习，生成动态特征集合，并通过分类器区分高效与低效投放场景。基于特征分类结果，结合用户群体差异化模型与投放场景信息，生成实时投放优化策略。实施后产生实时反馈数据，通过多层次差异分析与模型更新，使模型持续适应不断变化的市场与用户兴趣。利用更新后的模型预测广告整体效果，若优化后投放效果或用户兴趣特征出现偏移，将触发策略调整通知机制，实现广告投放的高效、灵活与可持续优化。