应用预测模型的智能广告内容推荐方法及系统

本申请提供一种应用预测模型的智能广告内容推荐方法及系统，首先获取目标用户在广告交互场景下的历史交互数据集合，其含多个由用户标识符等组成的广告交互序列，接着对该历史交互数据集合执行跨维度特征融合处理，生成组合行为特征集合和广告内容关联特征集合，调用预置深度预测模型对组合行为特征集合进行时序依赖建模，得到包含点击概率分布及交互意图分类标签的广告内容偏好预测结果，再根据此广告内容偏好预测结果与广告内容关联特征集合进行动态权重匹配，确定候选广告内容优先级排序列表，最后基于该候选广告内容优先级排序列表推送适配广告内容集合，并依据实时反馈数据更新深度预测模型参数配置，实现智能精准的广告推荐。