摘要
本发明涉及大数据处理领域,公开了基于大数据分析的网络营销精准推送系统,包括用户数据采集与预处理模块、用户状态建模模块、信念状态更新模块、推送策略优化模块及实时推送与反馈模块,通过构建用户状态空间和观测空间,结合贝叶斯推断实时更新用户信念状态,基于深度强化学习生成最优推送策略,系统形成推送内容生成、反馈数据采集、信念状态调整与策略优化的闭环运行机制,兼顾短期收益与长期用户价值,提升推送的实时性与精准性,具备良好的适应性与扩展性,适用于多场景精准营销需求。
技术关键词
精准推送系统
状态转移模型
点击率
状态更新
动态更新
策略
模块
精准推送方法
训练深度神经网络
深度强化学习算法
隐马尔可夫模型
强化学习方法
高斯混合模型
特征提取单元
数据采集单元
清洗单元