摘要
本发明公开了一种基于人工智能的广告精准投放方法与系统,涉及信息技术领域,包括,收集用户行为数据和实时情境数据,并对用户行为数据进行预处理;对预处理后的用户行为数据进行分析,生成用户兴趣标签;将实时情境数据和用户兴趣标签相结合,采用深度学习技术构建情境兴趣模型,预测用户兴趣变化模式;使用兴趣驱动的推荐方法得到初始化广告投放策略;基于对初始化广告投放策略的分析,生成反馈信息;通过强化学习算法对反馈信息进行优化,生成优化广告展示策略。通过将用户兴趣向量化并结合广告策略特征,生成器模型能够符合用户偏好又遵循最佳展示策略的广告素材,从而提升用户的视觉体验和情感共鸣,最终提高广告的点击率和转化率。
技术关键词
广告精准投放方法
广告投放策略
生成用户兴趣标签
广告类别
强化学习算法
深度学习技术
推荐方法
主题
广告精准投放系统
点击率
LDA模型
NLP技术
神经网络结构
过滤法
数据收集模块
系统为您推荐了相关专利信息
广告投放平台
指标
广告投放策略
智能机器人
动态
广告投放策略
跨平台广告投放
协同管理方法
深度强化学习算法
网络信息提取
反馈优化方法
光谱传感器
时间卷积网络
模块化接口系统
传感器特征