[发明专利]向用户进行广告推送的方法、装置和系统

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种向用户进行广告推送的方法、装置和系统。

背景技术

个性化广告是根据用户的浏览兴趣来向用户推荐相关的广告，它是精准广告投放的一个非常重要的手段，个性化广告由于推荐的广告和用户的兴趣密切相关，可以有效地提高用户体验，让用户更容易接受，从广告商的角度来说，个性化广告做到了有的放矢，避免了广告投放的浪费，提高了广告投放的效率。

传统的个性化广告推荐技术是基于用户浏览记录和行为，为用户建立兴趣模型，再用兴趣模型去匹配广告。建立用户兴趣模型通用的做法是统计一段时间内用户所浏览的网页信息，然后，提取用户所浏览的网页中的关键词或者就用户所浏览的网页分类，将提取的关键词或者网页分类的结果作为该用户的特征；相应的也为广告提取特征，即在录入广告时将各个广告进行分类，并为广告设置对应的关键词，广告所属的类别或者广告对应的关键词可用来作为该广告的特征。当需要为用户投放广告时，通过将上述广告的特征和用户的特征进行匹配，选择和用户特征最匹配的广告，通过各种方式将匹配的广告投放给用户。

现有技术中的一种对用户进行广告推送的方案，包括：从用户的输入信息中提取用户的信息特征，从广告库中提取包含该信息特征的广告特征，确定该广告特征对应的广告信息，从信息库中提取对应该用户输入信息的输出信息，并将该输出信息和广告信息一起推送给相应的用户。

在实现本发明过程中，发明人发现现有的对用户进行广告推送方案中：只有在用户输入信息的条件下，才能实现主动向用户推送个性化广告，换言之，即应用场景受到限制，而目前业界迫切需要一种不受应用场景限制的，向用户推送个性化广告的方案，即无论用户是否输入信息，也能向用户推送个性化广告的方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种向用户进行广告推送的方法、用户兴趣计算装置及广告推送系统，以在不受限于应用场景的情况下向用户推送个性化广告。

一种向用户进行广告推送的方法，包括：

获取用户对广告的点击信息；

根据所述用户对广告的点击信息将用户分成不同的组，使得同一组内的用户对广告具有共性特征；

针对每个组，采用随机游走模型计算该组内用户对广告的兴趣度；

至少根据所述用户对广告的兴趣度，选择相匹配的广告，并推送给用户。

一种用户兴趣计算装置，包括：

用户分组模块，用于根据获得的用户对广告的点击信息，将用户分成不同的组，使得同一组内的用户对广告具有共性特征；

兴趣度获取模块，用于针对每个组，采用随机游走模型计算该组内用户对广告的兴趣度。

一种广告推送系统，包括：

用户兴趣计算装置，用于根据获得的用户对广告的点击信息，将用户分成不同的组，使得同一组内的用户对广告具有共性特征；并针对每个组，采用随机游走模型计算该组内用户对广告的兴趣度；

广告推送装置，用于至少根据所述用户对广告的兴趣度，选择相匹配的广告，并推送给用户。

由上述本发明实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例中根据所述用户对广告的点击信息将用户分成不同的组，并通过将随机游走模型引入到各组内用户对广告的兴趣度的计算过程中，充分利用用户对已有广告的点击数据来挖掘用户与用户共性，不仅获取用户对已点击广告的兴趣度，而且也获取用户对未点击广告的潜在兴趣度，并至少根据所述用户对广告的兴趣度，选择相匹配的广告推送给用户，从而做到了在用户没有输入信息的情况下主动向用户推送个性化广告，实现了在不受限于应用场景的情况下，向用户推送个性化广告。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的一种向用户进行广告推送的方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的一种向用户推送广告的方法的流程示意图；

图3为本发明实施例二提供的用户与广告的二部图示意图；

图4为本发明实施例三提供的一种向用户推送广告的方法的流程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种用户兴趣计算装置的结构示意图；

图6为本发明实施例提供的一种广告推送系统的结构示意图；