摘要
本发明提供了一种基于用户画像的互联网视频智能定向投放方法及系统,涉及互联网信息技术领域,包括以下步骤:获取用户的身份信息和行为信息,根据身份信息和行为信息,结合异构图传播分析法,构建用户画像,并利用仿包围盒方法对用户画像进行防碰撞检测优化,得到最终的用户画像获取互联网视频及视频元数据,对互联网视频进行多模态特征提取,并结合元数据引导方法,形成视频画像;通过深度学习匹配模型计算用户画像和视频画像的匹配度,并根据匹配度,向用户进行互联网视频定向投放。本发明可提高视频投放与用户需求的契合度,增强投放精准性,提升用户体验与视频投放效果。
技术关键词
定向投放方法
视频元数据
数据引导方法
构建用户画像
生成用户画像
偏好特征
融合多源信息
音频特征
异构
视觉特征
身份
模态特征
层级
传播算法
多模态
节点
互联网信息技术
系统为您推荐了相关专利信息
分析系统
RFM模型
聚类算法
反向传播方法
建立用户画像
辅助教学系统
机器学习算法模型
子模块
深度学习算法
个性化学习路径
直播推荐方法
大语言模型
推荐算法
构建用户画像
商品标签
个性化广告
多模态情感识别
机器学习模型
深度学习模型
构建用户画像
大语言模型
协同过滤推荐算法
交互历史数据
推荐方法
序列推荐