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申请/专利权人：北京六一六信息技术有限公司

摘要：本申请公开了一种细分用户个性化广告投放方法及系统，所述方法包括：根据电商平台的用户数据和广告商数据，获得每个用户的用户特征信息和每个广告商的广告商特征信息；根据广告商特征信息，分别获得每个广告商的每个物品类目在广告商集合中的广告价值；将每个广告商中物品类目的广告值大于预设阈值的物品类目确定为对应广告商的目标物品类目；对于每个广告商，根据该广告商的目标物品类目对于每个用户的物品类目属性，确定该广告商用于投放目标物品类目的目标用户；根据目标物品类目中所有物品类目分别与目标用户之间的匹配度，按照匹配度顺序依次向目标用户投放目标物品类目中的物品。由此，能够有效提高广告商投放广告的针对性和转化率。

主权项：1.一种细分用户个性化广告投放方法，其特征在于，包括：S101，根据电商平台的用户数据和广告商数据，获得用户集合中每个用户的用户特征信息和广告商集合中每个广告商的广告商特征信息；用户特征信息包括用户的人群标签、行为标签、综合消费水平值；广告商特征信息包括与该广告商产生订单通道的用户关联标签、关联标签中用户对应的用户特征信息、所有物品类目下的订单的占比信息；S102，根据广告商特征信息，分别获得每个广告商的每个物品类目在广告商集合中的广告价值；S103，将每个广告商中物品类目的广告值大于预设阈值的物品类目确定为对应广告商的目标物品类目；S104，对于每个广告商，根据该广告商的目标物品类目对于每个用户的物品类目属性，确定该广告商用于投放目标物品类目的目标用户；S105，根据目标物品类目中所有物品类目分别与目标用户之间的匹配度，按照匹配度由大到小的顺序依次向目标用户投放目标物品类目中的物品；其中，匹配度根据预设的各个行为信息的权重值、用户在目标物品类目的每个物品类目下的各个行为信息的次数占比进行确定；所述目标物品类目对于每个用户的物品类目属性，包括新物品类目和历史物品类目；所述S104还包括：对于每个广告商，根据该广告商的目标物品类目对于每个用户的物品类目属性、以及用户的综合消费水平值，确定该广告商用于投放目标物品类目的目标用户：B1、根据用户集合中所有用户的综合消费水平值，划分为不同消费水平等级，包括高、中、低三个消费水平等级；B2、获取该广告商的目标物品类目下所有订单面向的用户的消费水平等级，分别计算每个消费水平等级中用户数量与总数量的第一占比；B3、将以该广告商的目标物品类目的物品类目属性为新物品类目的用户确定为第一用户，并根据第一用户的消费水平等级，将第一用户划分为不同子用户集，每个子用户集对应一个消费水平等级；B4、根据第一用户的用户数量与第一占比，获得每个子用户集中的目标数量；B5、比较每个子用户集中用户的初始数量与其对应的目标数量，对第一用户中每个子用户集的用户数量进行调整，得到目标用户；所述S105还包括：获取广告商中所有物品类目分别对应的售价区间；C1、基于每个广告媒体的目标物品类目，根据其中每种物品类目的售价区间，确定每种物品类目下分别对应不同消费水平等级的三个物品分组，每个物品分组根据其消费水平等级对应一个子用户集；C2、每个用户子集中的用户对应的目标物品类目下的所有物品分组确定为该用户的目标物品，为每个目标用户分别投放对应的目标物品，目标物品包括目标物品类目中多个物品类目分别对应的多个物品分组；C3、根据用户端页面大小确定最大接受物品数量，按照匹配度由大到小的顺序依次排列用于投放至该用户的所有投放物品；所述方法还包括：S401，根据目标用户的用户特征信息和投放至该用户的目标物品所属物品类目，基于预设的广告热点词汇集，生成该目标物品的广告标签，附在对应目标物品中进行投放；S402，在预设时间窗口中，实时监测用户端页面的滑动频率，根据用户端页面的滑动频率，对当前页面的广告物品进行实时更新；所述S402具体包括：D1、若滑动频率高于预设频率阈值，则获取目标物品类目中每个物品类目与该用户历史物品类目之间的关联度；D2、若某个物品类目的关联度高于关联阈值，获取该物品类目中投放至该用户的物品及其广告标签，结合关联度对广告标签进行扩展，对页面进行刷新；D3、若某个物品类目的关联度低于关联阈值，将该物品类目中的备选物品按照预设规则替换当前页面中该物品类目下的物品，对页面进行刷新；所述D3还包括：在该物品类目中的所有物品分组中，选择与当前页面中该物品类目的物品分组不同的物品分组作为备选物品；根据备选物品对应的消费水平等级和所属物品类目，生成对应的广告标签附在备选物品中进行投放；所述获取目标物品类目中每个物品类目与该用户历史物品类目之间的关联度，具体包括：S501，基于第一行为信息，获得该用户产生第一行为信息的历史物品类目与该物品类目的共现次数，根据共现次数与历史物品类目出现第一行为信息的总次数的比值，得到第一关联度；S502，基于第二行为信息，获得该用户产生第二行为信息的历史物品类目与该物品类目的共现次数，根据共现次数与历史物品类目出现第二行为信息的总次数的比值，得到第二关联度；S503，基于搜索行为信息，获得该用户在电商平台上的预设时间区间内产生搜索行为信息对应的每个历史检索关键词与该物品类目的相似度，得到第三关联度；所述S503具体包括：基于该用户在电商平台上的预设时间区间内的每个历史检索关键词，通过预设的语义相似度算法，计算得到每个历史检索关键词与该物品类目相似度；根据每个历史检索关键词与该物品类目的相似度、每个历史检索关键词的搜索次数，得到第三关联度，具体根据以下计算公式得到第三关联度：，其中，x为第三关联度，m为该用户在预设时间区间内搜索的历史检索关键词的总数，为第i个历史检索关键词与该物品类目的相似度，为第i个历史检索关键词的历史搜索次数；S504，基于第一行为信息、第二行为信息和搜索行为信息分别对应的权重值，分别与第一关联度、第二关联度、第三关联度的乘积和，确定该物品类目与该用户历史物品类目之间的关联度。

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