一种基于数据投放反馈效果的投放参数智能优化方法及系统

本申请涉及一种基于数据投放反馈效果的投放参数智能优化方法及系统，包括步骤：设定初始投放参数，通过分布式传感器网络实时采集数据投放后的多模态反馈数据；构建时空注意力神经网络，对所述多模态反馈数据进行特征提取，并生成动态兴趣迁移向量；将所述动态兴趣向量输入群体博弈强化学习框架，基于纳什均衡理论计算并输出最优投放策略集合；将所述最优投放策略集合输入至数字孪生环境中进行策略验证，并输出验证结果；将验证结果与初始投放参数结合，生成优化后的投放参数，并对投放参数进行迭代优化。本申请具有使数据投放策略与市场需求和用户行为保持高度契合的效果。