[发明专利]一种基于用户画像的广告精准投放方法

权利要求书

1.一种基于用户画像的广告精准投放方法，其特征在于，所述广告精准投放方法包括如下步骤：

步骤一：依次获取广告投放区域内各个当前用户的面部特征，查询一个包含多个历史用户的用户画像数据集的广告分析数据库，根据所述当前用户和所述历史用户的面部特征判断所述当前用户的用户类型；并针对不同的用户类型获取所述当前用户的用户标签；

其中，所述用户类型分为新增用户和历史用户；所述用户标签中包括身份标签、喜好标签和厌恶标签；

步骤二：建立当前用户群的目标画像数据集，所述目标画像数据集的建立过程具体如下：

(1)设定一个历史用户比例临界值q0，计算广告投放区域内识别为历史用户的当前用户在当前用户群中的占比q；

(2)判断q与q0的大小关系，根据判断结果作出如下决策：

(ⅰ)当q≥q0时，提取所有历史用户的喜好标签中的特征数据，对上述特征数据去重后，将其作为当前用户群的目标画像数据集；

(ⅱ)当q＜q0时，先提取所有历史用户的喜好标签中的特征数据；再依次计算各个新增用户的身份标签中的内容与各个历史用户的身份标签中内容的重合度Dc1，提取与各个新增用户的身份标签的重合度Dc1最大的历史用户的喜好标签中的特征数据；将两部分特征数据合并，且完成特征数据去重后，作为当前用户群的目标画像数据集；

步骤三：调整广告播放序列表中的广告的播放顺序，具体过程如下：

(1)获取广告播放序列表中的各个广告关联的关键词数据集，关键词数据集内的特征数据为预先设定的多个与当前播放的广告的内容相关的关键词；

(2)获取目标画像数据集中的特征数据，并计算各个广告关联的关键词数据集中的特征数据与目标画像数据集中的特征数据的重合度Dc2；

(3)按照每个广告的Dc2的计算结果从大到小的顺序，对广告播放序列表中的各个广告进行排序，得到重新调整的广告播放序列表。

2.如权利要求1所述的基于用户画像的广告精准投放方法，其特征在于：当前用户的用户标签的获取方法包括如下步骤：

(1)获取广告投放区域内各个当前用户的面部特征；

(2)对各个当前用户依次进行面部识别，根据面部识别的结果查询一个包含多个历史用户的用户画像数据集的广告分析数据库，并作出如下判断：

(ⅰ)在当前用户的面部特征与其中一个历史用户面部特征数据中的特征数据相匹配时，获取历史用户的用户标签中的所有特征数据；

(ⅱ)在当前用户的面部特征与所有的历史用户的面部特征数据中的特征数据均不匹配时，判定当前用户为新增用户，为新增用户建立一个空的用户标签；

(3)获取新增用户的多角度图像，对多角度图像进行图像识别，根据识别结果对新增用户的身份标签内的特征数据进行补充。

3.如权利要求1所述的基于用户画像的广告精准投放方法，其特征在于：所述广告分析数据库中包含已收集的历史用户的用户画像数据集，所述用户画像数据集中包括各个历史用户的面部特征数据以及用户标签，所述用户标签中包括身份标签、喜好标签和厌恶标签；所述身份标签中存储有反映用户的身份特征的特征数据，所述喜好标签中存储有反映用户喜好的对象的特征数据，所述厌恶标签中存储有反映用户厌恶的对象的特征数据。

4.如权利要求3所述的基于用户画像的广告精准投放方法，其特征在于：所述身份标签中的特征数据包括：性别、年龄段、穿着风格和其它特征；所述其它特征表示可识别出的对区分用户身份特征有用的非性别、年龄段和穿着风格的特征。

5.如权利要求1所述的基于用户画像的广告精准投放方法，其特征在于：所述历史用户比例临界值q0为根据专家经验值确定的数值，q0的取值可以进行更改，且q0的取值与广告数据库中数据量的大小存在关联性，当广告数据库中的数据量越大，则q0的取值越大。

6.如权利要求1所述的基于用户画像的广告精准投放方法，其特征在于：步骤二中，所述Dc1的计算公式如下：

7.如权利要求1所述的基于用户画像的广告精准投放方法，其特征在于：所述Dc2的计算公式如下：