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龙图腾网恭喜北京鸿途信达科技股份有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的广告营销推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119151616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411363055.9，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权一种基于深度强化学习的广告营销推荐方法是由张峰;高洁;张超;张浩;张宇宁设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的广告营销推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的广告营销推荐方法，涉及计算机数据处理技术领域，包括，集成用户行为数据、上下文信息和广告特征，并进行处理，形成多模态特征向量；对多模态特征向量进行特征融合，得到融合后的用户综合特征向量；根据用户综合特征向量，使用在线学习算法动态更新用户画像；根据用户画像和上下文信息，设计基于深度强化学习的智能体，制定广告推荐策略；收集用户与推荐广告互动时产生的新数据，并优化广告推荐策略；本发明通过动态更新用户画像和优化广告推荐策略，不仅提高了广告的点击率和转化率，也为广告主提供了更高的投资回报率，从而在竞争激烈的市场中占据优势。

本发明授权一种基于深度强化学习的广告营销推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的广告营销推荐方法，其特征在于：包括，集成用户行为数据、上下文信息和广告特征，并进行处理，形成多模态特征向量；对多模态特征向量进行特征融合，得到融合后的用户综合特征向量；根据用户综合特征向量，使用在线学习算法动态更新用户画像；根据用户画像和上下文信息，设计基于深度强化学习的智能体，制定广告推荐策略；收集用户与推荐广告互动时产生的新数据，并优化广告推荐策略；所述用户行为数据包括点击记录、搜索历史和购买记录；所述上下文信息包括地理位置、天气情况和时间戳；所述广告特征包括广告的类别、关键词、图像和视频；对用户行为数据、上下文信息和广告特征进行处理，形成多模态特征向量，包括如下步骤，对于用户行为数据，使用jieba分词工具进行中文分词，使用NLTK工具进行英文分词，使用BERT模型进行词嵌入，将分词后的文本转换成固定长度的文本特征向量；对于广告特征中的图像，输入图像到ResNet-50模型，提取最后一层全连接层之前的特征向量，对提取的特征向量进行归一化处理，得到标准化的图像特征向量；对于广告特征中的视频，将视频逐帧输入3D-CNN模型，提取每帧的特征向量，对每帧的特征向量进行平均池化，得到视频特征向量；对于上下文信息，使用地理编码服务将地理位置转换为经纬度坐标，对时间戳数据进行标准化处理，转换为一天内的小时数，使用独热编码将天气数据进行编码，表示不同的天气类型；将文本特征向量、图像特征向量、视频特征向量和上下文信息拼接在一起，形成多模态特征向量，表示为，V＝[vtext，vimage，vvideo，t，vweather]；其中，v为多模态特征，vtext为文本特征向量，vimage为图像特征向量，vvideo为视频特征向量，t为时间戳，vweather为独热编码表示的天气类型。

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