(10)申請公布號(hào)CN119850272A(71)申請人泰山學(xué)院地址271000山東省泰安市岱岳區(qū)東岳大街525號(hào)(72)發(fā)明人劉玉祥李美琪姚淑娟(74)專利代理機(jī)構(gòu)北京中濟(jì)緯天專利代理有限公司11429專利代理師黃攀基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)及方法本發(fā)明涉及定向投放技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括用戶興趣挖掘模塊、內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析模塊、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊、用戶行為洞察模塊、廣告匹通過利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶瀏覽內(nèi)容和記錄，有效提取關(guān)鍵詞和識(shí)別興趣點(diǎn)，預(yù)測用戶的行為趨勢進(jìn)一步提高廣告內(nèi)容匹配的準(zhǔn)確性，確保每次廣告投放都能精準(zhǔn)投放給定向目標(biāo)用戶，利用實(shí)時(shí)監(jiān)控廣告效果，根據(jù)用戶反饋調(diào)整投放策略，使得廣告投放效率和用戶滿意度得到顯著提升，通過深度分析用戶行為和興趣，實(shí)現(xiàn)廣告內(nèi)容的精準(zhǔn)匹配和投放，大幅增強(qiáng)廣告的針對擾。工421.一種基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：用戶興趣挖掘模塊基于用戶在線行為數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶瀏覽內(nèi)容和記內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析模塊基于所述興趣偏好特征集，分析興趣點(diǎn)關(guān)系，分類同類興趣群體，識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊基于所述興趣關(guān)聯(lián)圖譜，采用圖算法調(diào)整異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和邊的連接方式，使用元路徑選擇方法確定差異化類型節(jié)點(diǎn)間的路徑，生成優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)用戶行為洞察模塊基于所述優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)，對用戶行為序列進(jìn)行建模，分析行為的潛在趨勢和動(dòng)機(jī)，生成行為趨勢預(yù)測模型；廣告匹配策略模塊基于所述行為趨勢預(yù)測模型，篩選匹配廣告內(nèi)容，排序用戶群體適精準(zhǔn)投放效果監(jiān)控模塊基于所述定向廣告內(nèi)容列表，監(jiān)控廣告投放效果，根據(jù)用戶互動(dòng)調(diào)整策略，生成廣告精準(zhǔn)投放效果分析結(jié)果；其中，所述興趣偏好特征集包括用戶主題偏好、活躍時(shí)間段和互動(dòng)頻率，所述興趣關(guān)聯(lián)圖譜包括主題間關(guān)聯(lián)度、興趣演變路徑和群體偏好趨勢，所述優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)包括節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)性區(qū)域、關(guān)鍵傳播路徑和信息聚合效率突出點(diǎn)，所述行為趨勢預(yù)測模型包括行為發(fā)生概率、趨勢轉(zhuǎn)變點(diǎn)和潛在興趣觸發(fā)因子，所述定向廣告內(nèi)容列表包括廣告主題適配度、目標(biāo)用戶匹配度和內(nèi)容創(chuàng)新點(diǎn)，所述廣告精準(zhǔn)投放效果分析結(jié)果包括點(diǎn)擊率突出區(qū)間、用戶滿意度變化和投放成本效益比。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶興趣挖掘模塊包括：內(nèi)容分析子模塊基于用戶在線行為數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶的瀏覽記錄，提取頻率增加的關(guān)鍵詞，通過關(guān)鍵詞識(shí)別用戶的興趣點(diǎn)，生成興趣點(diǎn)識(shí)別結(jié)果；情緒分類子模塊基于所述興趣點(diǎn)識(shí)別結(jié)果，分析用戶對興趣點(diǎn)的評(píng)論和反饋，區(qū)分情特征集整合子模塊基于所述情緒分類結(jié)果，將用戶的興趣點(diǎn)與情緒傾向進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合，通過分析用戶興趣和情緒反饋，生成興趣3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)，其特征在于，所述內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析模塊包括：興趣點(diǎn)分析子模塊基于所述興趣偏好特征集，對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別用戶興興趣群體分類子模塊基于所述興趣點(diǎn)關(guān)鍵詞，對用戶進(jìn)行群體劃分，按照興趣點(diǎn)的同類度將用戶分為差異化群體，生成同類興趣群體分類；趨勢識(shí)別子模塊基于所述同類興趣群體分類，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，識(shí)別多群體興趣點(diǎn)的發(fā)展變化趨勢，生成興趣關(guān)聯(lián)圖譜。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)，其特征在于，所述異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊包括：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整子模塊基于所述興趣關(guān)聯(lián)圖譜，若節(jié)點(diǎn)間的連接不符合優(yōu)化目標(biāo)，則重3路徑選擇子模塊基于所述調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，若存在多條路徑連接差異化類型節(jié)點(diǎn)，行為序列建模子模塊基于所述優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)，收集用戶行為序列數(shù)據(jù)，若用趨勢分析子模塊基于所述用戶行為模型，應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析行為數(shù)據(jù)的時(shí)間序動(dòng)機(jī)識(shí)別子模塊基于所述潛在趨勢分析結(jié)果，分析用戶行廣告內(nèi)容篩選子模塊基于所述行為趨勢預(yù)測模型，分析用戶行為數(shù)據(jù)，識(shí)別與用戶興適配度排序子模塊基于所述匹配廣告集合，對廣告內(nèi)容進(jìn)行適配度評(píng)估，參照用戶興內(nèi)容列表生成子模塊基于所述排序后的廣告列表，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，篩選與用戶4廣告性能監(jiān)控子模塊基于所述定向廣告內(nèi)容列表，搜集廣告的展示次數(shù)、點(diǎn)擊率和用戶的初始化反應(yīng)，為廣告建立性能指標(biāo)，生成廣告性能監(jiān)測數(shù)據(jù)；轉(zhuǎn)化率分析子模塊基于所述廣告性能監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析用戶在點(diǎn)擊廣告后的購買行為或完成表單填寫，識(shí)別多廣告內(nèi)容的轉(zhuǎn)化率，生成轉(zhuǎn)化率分析結(jié)果；投放策略優(yōu)化子模塊基于所述轉(zhuǎn)化率分析結(jié)果，評(píng)估多廣告內(nèi)容的效果，針對低效廣告提出調(diào)整方案，優(yōu)化目標(biāo)受眾設(shè)置進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放，得到廣告精準(zhǔn)投放效果分析結(jié)果。8.一種基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放方法，其特征在于，根據(jù)權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)執(zhí)行，包括以下步驟：基于用戶在線活動(dòng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用文本分析，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，識(shí)別用戶興趣點(diǎn)，提取基于所述興趣偏好特征集，分析用戶的興趣點(diǎn)，將用戶的行為模式與興趣點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成興趣關(guān)聯(lián)圖譜；基于所述興趣關(guān)聯(lián)圖譜，重新配置節(jié)點(diǎn)和邊的連接方式，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，評(píng)估差異化類型節(jié)點(diǎn)間的路徑，生成優(yōu)化路徑集合；基于所述優(yōu)化路徑集合，分析信息傳輸效率，調(diào)整路徑和節(jié)點(diǎn)的權(quán)重分配，生成優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)；基于所述優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用時(shí)間序列分析和預(yù)測用戶的興趣趨勢，結(jié)合歷基于所述行為趨勢預(yù)測模型，通過預(yù)測用戶行為，精準(zhǔn)投放匹配用戶興趣的廣告，生成定向廣告內(nèi)容列表；基于所述定向廣告內(nèi)容列表，利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過監(jiān)控廣告展示、點(diǎn)擊率和用戶瀏覽數(shù)據(jù)，并調(diào)整投放策略，生成廣告精準(zhǔn)投放效5基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)及方法技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及定向投放技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)及方法。背景技術(shù)[0002]定向投放技術(shù)領(lǐng)域是一個(gè)涉及利用數(shù)據(jù)分析來精確識(shí)別目標(biāo)受眾并展示相關(guān)廣告內(nèi)容的領(lǐng)域，通過分析海量數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù))來識(shí)別潛在客戶的興趣、購買習(xí)慣、人口統(tǒng)計(jì)信息等關(guān)鍵因素，從而實(shí)現(xiàn)更高效的廣告投放。不僅增加廣告活動(dòng)的ROI(投資回報(bào)率),而且提高用戶體驗(yàn)，因?yàn)橛脩艚佑|到的廣告內(nèi)容更加貼近實(shí)際需求和興趣。[0003]其中，基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)是一種高度技術(shù)化的平臺(tái)，核心在于利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶行為和偏好，從而實(shí)現(xiàn)廣告內(nèi)容的精準(zhǔn)匹配和投放，主要目的是通過精確地定位目標(biāo)受眾群體，提高廣告效果，減少無效曝光，并最大化廣告預(yù)算的使用效率。通過對用戶數(shù)據(jù)的深入分析，系統(tǒng)能夠預(yù)測用戶的行為，從而推送最相關(guān)的廣告內(nèi)容，以期達(dá)到提高廣告轉(zhuǎn)化率和增強(qiáng)用戶滿意度的雙重效果。[0004]傳統(tǒng)定向投放技術(shù)缺乏足夠深入的用戶行為和興趣分析，導(dǎo)致廣告匹配的準(zhǔn)確性不高，無法充分利用大數(shù)據(jù)的潛力來優(yōu)化廣告投放策略，表層的數(shù)據(jù)分析導(dǎo)致廣告內(nèi)容與用戶實(shí)際需求和興趣脫節(jié)，增加無效曝光，降低投資回報(bào)率。傳統(tǒng)系統(tǒng)將廣告推送給非目標(biāo)群體，導(dǎo)致用戶體驗(yàn)下降，用戶忽略或屏蔽廣告，造成預(yù)算浪費(fèi)且不利于品牌形象。缺乏有效的反饋調(diào)整機(jī)制，使得廣告策略難以根據(jù)市場反饋及時(shí)優(yōu)化，進(jìn)一步降低廣告投放的效果和效率。發(fā)明內(nèi)容[0005]本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)及方法。[0006]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案，基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)包括：用戶興趣挖掘模塊基于用戶在線行為數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶瀏覽內(nèi)容和內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析模塊基于所述興趣偏好特征集，分析興趣點(diǎn)關(guān)系，分類同類興趣群異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊基于所述興趣關(guān)聯(lián)圖譜，采用圖算法調(diào)整異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和邊的連接方式，使用元路徑選擇方法確定差異化類型節(jié)點(diǎn)間的路徑，生成優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)；用戶行為洞察模塊基于所述優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)，對用戶行為序列進(jìn)行建模，分析行為的潛在趨勢和動(dòng)機(jī)，生成行為趨勢預(yù)測模型；廣告匹配策略模塊基于所述行為趨勢預(yù)測模型，篩選匹配廣告內(nèi)容，排序用戶群6精準(zhǔn)投放效果監(jiān)控模塊基于所述定向廣告內(nèi)容列表，監(jiān)控廣告投放效果，根據(jù)用戶互動(dòng)調(diào)整策略，生成廣告精準(zhǔn)投放效果分析結(jié)果。[0007]作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述興趣偏好特征集包括用戶主題偏好、活躍時(shí)間段和互動(dòng)頻率，所述興趣關(guān)聯(lián)圖譜包括主題間關(guān)聯(lián)度、興趣演變路徑和群體偏好趨勢，所述優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)包括節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)性區(qū)域、關(guān)鍵傳播路徑和信息聚合效率突出點(diǎn)，所述行為趨勢預(yù)測模型包括行為發(fā)生概率、趨勢轉(zhuǎn)變點(diǎn)和潛在興趣觸發(fā)因子，所述定向廣告內(nèi)容列表包括廣告主題適配度、目標(biāo)用戶匹配度和內(nèi)容創(chuàng)新點(diǎn)，所述廣告精準(zhǔn)投放效果分析結(jié)果包括點(diǎn)擊率突出區(qū)間、用戶滿意度變化和投放成本效益比。[0008]作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述用戶興趣挖掘模塊包括：內(nèi)容分析子模塊基于用戶在線行為數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶的瀏覽記錄，提取頻率增加的關(guān)鍵詞，通過關(guān)鍵詞識(shí)別用戶的興趣點(diǎn)，生成興趣點(diǎn)識(shí)別結(jié)果；情緒分類子模塊基于所述興趣點(diǎn)識(shí)別結(jié)果，分析用戶對興趣點(diǎn)的評(píng)論和反饋，區(qū)特征集整合子模塊基于所述情緒分類結(jié)果，將用戶的興趣點(diǎn)與情緒傾向進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合，通過分析用戶興趣和情緒反饋，生成興趣偏好特征集。[0009]作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析模塊包括：興趣點(diǎn)分析子模塊基于所述興趣偏好特征集，對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別用興趣群體分類子模塊基于所述興趣點(diǎn)關(guān)鍵詞，對用戶進(jìn)行群體劃分，按照興趣點(diǎn)的同類度將用戶分為差異化群體，生成同類興趣群體分類；趨勢識(shí)別子模塊基于所述同類興趣群體分類，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，識(shí)別多群體興趣點(diǎn)的發(fā)展變化趨勢，生成興趣關(guān)聯(lián)圖譜。[0010]作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊包括：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整子模塊基于所述興趣關(guān)聯(lián)圖譜，若節(jié)點(diǎn)間的連接不符合優(yōu)化目標(biāo)，則重新配置節(jié)點(diǎn)和邊的連接方式，生成調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；路徑選擇子模塊基于所述調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，若存在多條路徑連接差異化類型節(jié)網(wǎng)絡(luò)效率優(yōu)化子模塊基于所述優(yōu)化路徑集合，若網(wǎng)絡(luò)中的信息傳輸效率延遲，則通過調(diào)整路徑和節(jié)點(diǎn)的權(quán)重分配，生成優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)。[0011]作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述用戶行為洞察模塊包括：行為序列建模子模塊基于所述優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)，收集用戶行為序列數(shù)據(jù)，若用戶活動(dòng)呈現(xiàn)周期性模式，則標(biāo)記為周期性行為，對用戶的行為序列進(jìn)行建模，生成用戶行為模型；趨勢分析子模塊基于所述用戶行為模型，應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析行為數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，若行為趨勢上升，則標(biāo)記為增長趨勢，識(shí)別行為的潛在趨勢，生成潛在趨勢分析結(jié)所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法按照公式：7[0014]其中，Y是卷積層的輸出，W為卷積核的原始權(quán)重，置項(xiàng)的動(dòng)態(tài)調(diào)整量，μ為偏置項(xiàng)調(diào)整系數(shù)，V為全連接層的原始權(quán)重，Vaj為全連接層權(quán)重的動(dòng)態(tài)調(diào)整量，V為全連接層權(quán)重調(diào)整系數(shù)，c為全連接層的原始偏置項(xiàng)，Caj為全連接層偏置項(xiàng)的動(dòng)態(tài)調(diào)整量，ξ為全連接層偏置項(xiàng)調(diào)整系數(shù)，Z為全連接層的輸出，f'是用于全連接層的激活函數(shù)，T是趨勢分析結(jié)果，h為改進(jìn)的趨勢識(shí)別函數(shù)，7和φ為趨勢分析中引入的新參數(shù)；動(dòng)機(jī)識(shí)別子模塊基于所述潛在趨勢分析結(jié)果，分析用戶行為背后的動(dòng)機(jī)，若目標(biāo)行為與用戶興趣點(diǎn)關(guān)聯(lián)，則認(rèn)定為興趣驅(qū)動(dòng)的行為，從趨勢和行為模式中識(shí)別用戶的行為[0015]作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述廣告匹配策略模塊包括：廣告內(nèi)容篩選子模塊基于所述行為趨勢預(yù)測模型，分析用戶行為數(shù)據(jù)，識(shí)別與用戶興趣關(guān)聯(lián)的廣告內(nèi)容，選擇與用戶行為模式匹配的廣告，生成匹配廣告集合；適配度排序子模塊基于所述匹配廣告集合，對廣告內(nèi)容進(jìn)行適配度評(píng)估，參照用戶興趣的多樣性和行為的頻率，按照適配度進(jìn)行排序，生成排序后的廣告列表；內(nèi)容列表生成子模塊基于所述排序后的廣告列表，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，篩選與用戶興趣和行為趨勢關(guān)聯(lián)的廣告內(nèi)容，生成定向廣告內(nèi)容列表。[0016]作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述精準(zhǔn)投放效果監(jiān)控模塊包括：廣告性能監(jiān)控子模塊基于所述定向廣告內(nèi)容列表，搜集廣告的展示次數(shù)、點(diǎn)擊率和用戶的初始化反應(yīng)，為廣告建立性能指標(biāo)，生成廣告性能監(jiān)測數(shù)據(jù)；轉(zhuǎn)化率分析子模塊基于所述廣告性能監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析用戶在點(diǎn)擊廣告后的購買行為或完成表單填寫，識(shí)別多廣告內(nèi)容的轉(zhuǎn)化率，生成轉(zhuǎn)化率分析結(jié)果；投放策略優(yōu)化子模塊基于所述轉(zhuǎn)化率分析結(jié)果，評(píng)估多廣告內(nèi)容的效果，針對低效廣告提出調(diào)整方案，優(yōu)化目標(biāo)受眾設(shè)置進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放，得到廣告精準(zhǔn)投放效果分析[0017]基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放方法，所述基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放方法基于上述基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)執(zhí)行，包括以下步驟：S1:基于用戶在線活動(dòng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用文本分析，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，識(shí)別用戶興趣S2:基于所述興趣偏好特征集，分析用戶的興趣點(diǎn)，將用戶的行為模式與興趣點(diǎn)進(jìn)S3:基于所述興趣關(guān)聯(lián)圖譜，重新配置節(jié)點(diǎn)和邊的連接方式，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，評(píng)估差異化類型節(jié)點(diǎn)間的路徑，生成優(yōu)化路徑集合；S4:基于所述優(yōu)化路徑集合，分析信息傳輸效率，調(diào)整路徑和節(jié)點(diǎn)的權(quán)重分配，生成優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)；8S5:基于所述優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用時(shí)間序列分析和預(yù)測用戶的興趣趨勢，結(jié)合歷史行為模式，生成行為趨勢預(yù)測模型；S6:基于所述行為趨勢預(yù)測模型，通過預(yù)測用戶行為，精準(zhǔn)投放匹配用戶興趣的廣S7:基于所述定向廣告內(nèi)容列表，利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過監(jiān)控廣告展示、點(diǎn)擊率和用戶瀏覽數(shù)據(jù)，并調(diào)整投放策略，生成廣告精準(zhǔn)投放效果分析結(jié)果。本發(fā)明中，通過利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶瀏覽內(nèi)容和記錄，有效提取關(guān)鍵詞和識(shí)別興趣點(diǎn)，利用內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析深入分析興趣點(diǎn)關(guān)系，精確分類同類興趣群體，能夠準(zhǔn)確調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)和邊的連接，優(yōu)化信息流動(dòng)路徑，用戶的行為趨勢預(yù)測進(jìn)一步提高廣告內(nèi)容匹配的準(zhǔn)確性，通過預(yù)測模型篩選和排序廣告內(nèi)容，確保每次廣告投放都能達(dá)到高度的個(gè)性化和精準(zhǔn)度，利用實(shí)時(shí)監(jiān)控廣告效果，根據(jù)用戶反饋調(diào)整投放策略，使得廣告投放效率和用戶滿意度得到顯著提升。通過深度分析用戶行為和興趣，實(shí)現(xiàn)廣告內(nèi)容的精準(zhǔn)匹配和投放，大幅增強(qiáng)廣告的針對性和有效性，同時(shí)優(yōu)化用戶體驗(yàn)，避免無關(guān)廣告的干擾。附圖說明[0019]圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)流程圖；圖2為本發(fā)明的系統(tǒng)框架示意圖；圖3為本發(fā)明的用戶興趣挖掘模塊流程圖；圖4為本發(fā)明的內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析模塊流程圖；圖5為本發(fā)明的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊流程圖；圖6為本發(fā)明的用戶行為洞察模塊流程圖；圖7為本發(fā)明的廣告匹配策略模塊流程圖；圖8為本發(fā)明的精準(zhǔn)投放效果監(jiān)控模塊流程圖；圖9為本發(fā)明的方法步驟示意圖。具體實(shí)施方式[0020]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。示的方位或位置關(guān)系，僅是為便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。[0022]實(shí)施例一請參閱圖1至圖2,本發(fā)明提供技術(shù)方案，基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)包括：用戶興趣挖掘模塊基于用戶在線行為數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶瀏覽內(nèi)容和9內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析模塊基于興趣偏好特征集，分析興趣點(diǎn)關(guān)系，分類同類興趣群體，識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊基于興趣關(guān)聯(lián)圖譜，采用圖算法調(diào)整異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和邊的連接方式，使用元路徑選擇方法確定差異化類型節(jié)點(diǎn)間的路徑，生成優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)用戶行為洞察模塊基于優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)，對用戶行為序列進(jìn)行建模，分析行為的潛在趨勢和動(dòng)機(jī)，生成行為趨勢預(yù)測模型；廣告匹配策略模塊基于行為趨勢預(yù)測模型，篩選匹配廣告內(nèi)容，排序用戶群體適精準(zhǔn)投放效果監(jiān)控模塊基于定向廣告內(nèi)容列表，監(jiān)控廣告投放效果，根據(jù)用戶互動(dòng)調(diào)整策略，生成廣告精準(zhǔn)投放效果分析結(jié)果。[0023]興趣偏好特征集包括用戶主題偏好、活躍時(shí)間段和互動(dòng)頻率，興趣關(guān)聯(lián)圖譜包括主題間關(guān)聯(lián)度、興趣演變路徑和群體偏好趨勢，優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)包括節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)性區(qū)域、關(guān)鍵傳播路徑和信息聚合效率突出點(diǎn)，行為趨勢預(yù)測模型包括行為發(fā)生概率、趨勢轉(zhuǎn)變點(diǎn)和潛在興趣觸發(fā)因子，定向廣告內(nèi)容列表包括廣告主題適配度、目標(biāo)用戶匹配度和內(nèi)容創(chuàng)新點(diǎn)，廣告精準(zhǔn)投放效果分析結(jié)果包括點(diǎn)擊率突出區(qū)間、用戶滿意度變化和投放成本效[0024]請參閱圖2與圖3,用戶興趣挖掘模塊包括：內(nèi)容分析子模塊基于用戶在線行為數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶的瀏覽記錄，提取頻率增加的關(guān)鍵詞，通過關(guān)鍵詞識(shí)別用戶的興趣點(diǎn)，生成興趣點(diǎn)識(shí)別結(jié)果的執(zhí)行流程在內(nèi)容分析子模塊中，通過文本挖掘技術(shù)和自然語言處理方法，對用戶在線行為數(shù)據(jù)中的瀏覽記錄進(jìn)行分析，采用自然語言處理方法中的詞袋模型，將用戶的瀏覽文本轉(zhuǎn)換成向量形式，以便進(jìn)行數(shù)學(xué)處理，利用TF-IDF算法對向量進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，識(shí)別出每個(gè)文檔中重要性高的詞匯，即關(guān)鍵詞。涉及對每個(gè)詞匯出現(xiàn)的頻率(TF)和該詞匯在所有文檔中出現(xiàn)的逆頻率(IDF)的計(jì)算，乘積結(jié)果就是TF-IDF值，用于衡量一個(gè)詞對于用戶興趣點(diǎn)的重要性，篩選出頻率增加的關(guān)鍵詞，從而精準(zhǔn)地識(shí)別用戶的興趣點(diǎn)，并生成詳細(xì)的興趣點(diǎn)識(shí)別結(jié)果文件，詳細(xì)記錄用戶興趣的變化趨勢，為后續(xù)模塊提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。[0025]情緒分類子模塊基于興趣點(diǎn)識(shí)別結(jié)果，分析用戶對興趣點(diǎn)的評(píng)論和反饋，區(qū)分情緒傾向，按興趣點(diǎn)和情緒傾向分類，得到情緒分類結(jié)果的執(zhí)行流程如下；在情緒分類子模塊中，通過情緒分析算法來分析用戶對多個(gè)興趣點(diǎn)的評(píng)論和反饋，采用基于詞典的情緒分析方法，對興趣點(diǎn)識(shí)別結(jié)果中的文本進(jìn)行逐句分析，識(shí)別出文本中帶有情緒色彩的詞匯，并根據(jù)情緒詞典對詞匯的情緒傾向進(jìn)行打分，分值范圍從極負(fù)面到極正面。通過加權(quán)計(jì)算，確定每個(gè)評(píng)論或反饋的整體情緒傾向，并將數(shù)據(jù)按興趣點(diǎn)和情緒傾向進(jìn)行分類，生成情緒分類結(jié)果。不僅包括用戶對各個(gè)興趣點(diǎn)的情緒傾向，還通過統(tǒng)計(jì)分析呈現(xiàn)用戶情緒分布的模式，對于理解用戶的情感反應(yīng)和優(yōu)化用戶體驗(yàn)具有重要意義。[0026]特征集整合子模塊基于情緒分類結(jié)果，將用戶的興趣點(diǎn)與情緒傾向進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合，通過分析用戶興趣和情緒反饋，生成興趣偏好特征集的執(zhí)行流程如下；在特征集整合子模塊中，通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將用戶的興趣點(diǎn)與情緒傾向進(jìn)行綜合分析和整合，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法中的Apriori算法，分析情緒分類結(jié)果中各興趣點(diǎn)與情緒傾向之間的關(guān)聯(lián)性。包括計(jì)算項(xiàng)集的支持度、置信度和提升度等關(guān)鍵指標(biāo)，以識(shí)別強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。規(guī)則揭示用戶興趣點(diǎn)與情緒傾向之間的內(nèi)在聯(lián)系，生成一套綜合的興趣偏好特征集。不僅反映用戶的興趣點(diǎn)，還融合用戶的情緒反饋，為后續(xù)的個(gè)性化推薦和內(nèi)容優(yōu)化提供豐富的數(shù)據(jù)支持。[0027]請參閱圖2與圖4,內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析模塊包括：興趣點(diǎn)分析子模塊基于興趣偏好特征集，對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別用戶興趣點(diǎn)，提取興趣點(diǎn)的關(guān)鍵特征，生成興趣點(diǎn)關(guān)鍵詞的執(zhí)行流程如下；在興趣點(diǎn)分析子模塊中，通過自然語言處理(NLP)技術(shù)和文本分析算法對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，包括用戶的瀏覽記錄和交互內(nèi)容，去除無關(guān)字符、進(jìn)行詞性標(biāo)注和詞干提取，以規(guī)范化文本數(shù)據(jù)，采用詞頻-逆文檔頻率(TF-IDF)算法計(jì)算文本中每個(gè)詞的重要性，從而識(shí)別出與用戶興趣點(diǎn)相關(guān)的高頻關(guān)鍵詞。接下來，使用LatentDirichletAllocation(LDA)主題模型進(jìn)一步分析關(guān)鍵詞，以提取出代表用戶興趣點(diǎn)的主題關(guān)鍵詞。生成的興趣點(diǎn)關(guān)鍵詞文件詳細(xì)記錄用戶的興趣領(lǐng)域和偏好，為精準(zhǔn)營銷和個(gè)性化推薦提供依[0028]興趣群體分類子模塊基于興趣點(diǎn)關(guān)鍵詞，對用戶進(jìn)行群體劃分，按照興趣點(diǎn)的同類度將用戶分為差異化群體，生成同類興趣群體分類的執(zhí)行流程如下；在興趣群體分類子模塊中，通過聚類算法對用戶進(jìn)行群體劃分，以興趣點(diǎn)分析子模塊生成的興趣點(diǎn)關(guān)鍵詞為基礎(chǔ)，采用K-means聚類算法根據(jù)關(guān)鍵詞的相似度將用戶分為不同的群體。在執(zhí)行K-means算法時(shí)，隨機(jī)選擇K個(gè)中心點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)用戶與中心點(diǎn)之間的距離，根據(jù)距離將用戶歸類到最近的中心點(diǎn)，形成初步的群體。迭代調(diào)整中心點(diǎn)的位置，直到群體分類不再發(fā)生變化。生成的同類興趣群體分類文件揭示用戶基于興趣點(diǎn)的群體分布情況，對于理解市場細(xì)分和用戶群體特性具有重要價(jià)值。[0029]趨勢識(shí)別子模塊基于同類興趣群體分類，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，識(shí)別多群體興趣點(diǎn)的發(fā)展變化趨勢，生成興趣關(guān)聯(lián)圖譜的執(zhí)行流程如下；在趨勢識(shí)別子模塊中，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對同類興趣群體分類結(jié)果進(jìn)行趨勢識(shí)別，采用時(shí)間序列分析方法，結(jié)合用戶群體的興趣點(diǎn)變化數(shù)據(jù)，通過計(jì)算移動(dòng)平均和指數(shù)平滑等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，識(shí)別出不同興趣群體隨時(shí)間的發(fā)展變化趨勢。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法分析不同興趣群體之間的關(guān)聯(lián)性，找出頻繁共現(xiàn)的興趣點(diǎn)組合，從而繪制出興趣關(guān)聯(lián)圖譜。不僅展示各興趣群體之間的聯(lián)系，還揭示興趣點(diǎn)隨時(shí)間發(fā)展的動(dòng)態(tài)變化，對于預(yù)測未來的市場趨勢和用戶興趣變化具有指導(dǎo)意義。[0030]請參閱圖2與圖5,異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊包括：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整子模塊基于興趣關(guān)聯(lián)圖譜，若節(jié)點(diǎn)間的連接不符合優(yōu)化目標(biāo)，則重新配置節(jié)點(diǎn)和邊的連接方式，生成調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的執(zhí)行流程如下；在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整子模塊中，通過圖論和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化理論，基于興趣關(guān)聯(lián)圖譜來重新配置節(jié)點(diǎn)和邊的連接方式。數(shù)據(jù)格式為興趣關(guān)聯(lián)圖譜中的節(jié)點(diǎn)(代表用戶或興趣點(diǎn))和邊(代表興趣點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度)。采用社區(qū)檢測算法，如模塊度優(yōu)化算法，來識(shí)別圖中的社區(qū)結(jié)構(gòu)，即將圖中緊密連接的節(jié)點(diǎn)聚集在一起，形成社區(qū)。在此基礎(chǔ)上，對不符合優(yōu)化目標(biāo)的11連接進(jìn)行調(diào)整，使用網(wǎng)絡(luò)流算法，如最大流最小割算法，來確定節(jié)點(diǎn)間的最優(yōu)連接方式，以此減少不必要的邊，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的全局結(jié)構(gòu)?？紤]到節(jié)點(diǎn)的中心性指標(biāo)，如度中心性和介數(shù)中心性，以確保重要節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中保持高連接度，生成的調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)文件詳細(xì)記錄節(jié)點(diǎn)和邊的新配置，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞效率，確保興趣傳播的最大化。[0031]路徑選擇子模塊基于調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，若存在多條路徑連接差異化類型節(jié)點(diǎn)，則采用元路徑選擇方法，確定優(yōu)化路徑，生成優(yōu)化路徑集合的執(zhí)行流程如下；在路徑選擇子模塊中，基于調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用元路徑選擇方法來確定優(yōu)化路徑，通過分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)和邊，元路徑選擇方法通過定義不同類型節(jié)點(diǎn)和邊之間的復(fù)合關(guān)系，來尋找連接差異化類型節(jié)點(diǎn)的最佳路徑。使用基于圖的查詢語言，如Cypher,來表達(dá)元路徑查詢，以此識(shí)別滿足特定模式的路徑集合。根據(jù)路徑的長度、邊的權(quán)重以及路徑上節(jié)點(diǎn)的屬性，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法計(jì)算每條路徑的綜合得分，從而選擇得分最高的路徑作為優(yōu)化路徑，生成的優(yōu)化路徑集合文件記錄連接不同類型節(jié)點(diǎn)的最佳路徑，優(yōu)化路徑為信息在網(wǎng)絡(luò)中的高效傳播提供依據(jù)。[0032]網(wǎng)絡(luò)效率優(yōu)化子模塊基于優(yōu)化路徑集合，若網(wǎng)絡(luò)中的信息傳輸效率延遲，則通過調(diào)整路徑和節(jié)點(diǎn)的權(quán)重分配，生成優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行流程如下；在網(wǎng)絡(luò)效率優(yōu)化子模塊中，基于優(yōu)化路徑集合，采用網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化理論和算法對路徑和節(jié)點(diǎn)的權(quán)重分配進(jìn)行調(diào)整，分析優(yōu)化路徑集合中的路徑信息，包括路徑上的節(jié)點(diǎn)和邊，利用線性規(guī)劃方法對網(wǎng)絡(luò)中的信息傳輸效率進(jìn)行建模，目標(biāo)是最小化信息傳輸?shù)目傃舆t。在此模型中，對每條邊的權(quán)重和每個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理速度進(jìn)行調(diào)整，以優(yōu)化信息傳輸路徑。調(diào)整方法包括增加高效路徑的權(quán)重，減少低效路徑的使用頻率，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量動(dòng)態(tài)調(diào)整節(jié)點(diǎn)的處理能力。生成的優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)文件展現(xiàn)一個(gè)高效的信息傳輸網(wǎng)絡(luò)，信息傳輸效[0033]請參閱圖2與圖6,用戶行為洞察模塊包括：行為序列建模子模塊基于優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)，收集用戶行為序列數(shù)據(jù)，若用戶活動(dòng)呈現(xiàn)周期性模式，則標(biāo)記為周期性行為，對用戶的行為序列進(jìn)行建模，生成用戶行為模型的執(zhí)行流程如下；在行為序列建模子模塊中，通過時(shí)間序列分析和周期性檢測算法來處理和分析優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)中收集的用戶行為序列數(shù)據(jù)，包括用戶的行為日志，記錄用戶在不同時(shí)間點(diǎn)的活動(dòng)信息。應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來捕捉行為序列中的時(shí)間依賴性，同時(shí)結(jié)合傅里葉變換分析來識(shí)別序列中的周期性模式。通過LSTM模型，可以理解和模擬用戶行為隨時(shí)間變化的復(fù)雜模式，而傅里葉變換分析則幫助識(shí)別行為是否存在周期性，如每周或每月重復(fù)的模式。若發(fā)現(xiàn)周期性模式，則在模型中標(biāo)記行為為周期性行為。生成的用戶行為模型不僅詳細(xì)描繪用戶行為的時(shí)間序列特征，還識(shí)別行為的周期性模式，為后續(xù)的趨勢分析和動(dòng)機(jī)識(shí)別提供基礎(chǔ)。[0034]趨勢分析子模塊基于用戶行為模型，應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析行為數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，若行為趨勢上升，則標(biāo)記為增長趨勢，識(shí)別行為的潛在趨勢，生成潛在趨勢分析結(jié)果的執(zhí)行流程如下；在趨勢分析子模塊中，基于用戶行為模型，應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對行為數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行分析，收集和處理用戶行為數(shù)據(jù)，例如點(diǎn)擊量、瀏覽時(shí)長等，形成規(guī)范化的輸在趨勢分析結(jié)果以報(bào)告或標(biāo)簽形式輸出，明確指出哪些用戶行為表現(xiàn)出增長趨勢，為后續(xù)理模型幫助理解關(guān)聯(lián)背后的動(dòng)機(jī)。生成的行為趨勢預(yù)測模型不僅捕捉用戶行為的趨勢和模式，還深入分析趨勢和模式背后的動(dòng)機(jī)，為理解用戶行為提供動(dòng)機(jī)層面的見解，進(jìn)而支持更加精準(zhǔn)的用戶行為預(yù)測和個(gè)性化推薦。[0040]請參閱圖2與圖7,廣告匹配策略模塊包括：廣告內(nèi)容篩選子模塊基于行為趨勢預(yù)測模型，分析用戶行為數(shù)據(jù)，識(shí)別與用戶興趣關(guān)聯(lián)的廣告內(nèi)容，選擇與用戶行為模式匹配的廣告，生成匹配廣告集合的執(zhí)行流程如下；在廣告內(nèi)容篩選子模塊中，通過機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法和用戶行為數(shù)據(jù)分析，識(shí)別與用戶興趣關(guān)聯(lián)的廣告內(nèi)容。利用行為趨勢預(yù)測模型，分析用戶的行為日志數(shù)據(jù)，包括用戶的瀏覽歷史、點(diǎn)擊率、停留時(shí)間等行為指標(biāo)。采用決策樹算法，根據(jù)用戶行為模式與廣告特征之間的關(guān)系構(gòu)建分類模型，對廣告內(nèi)容進(jìn)行打分和篩選。算法綜合考慮用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和興趣偏好，自動(dòng)識(shí)別與用戶行為模式匹配度高的廣告內(nèi)容，并對內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)記。生成的匹配廣告集合文件詳細(xì)記錄篩選出的廣告內(nèi)容，內(nèi)容與用戶的興趣和行為模式高度相關(guān)，為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化廣告推薦提供精確的數(shù)據(jù)支持。[0041]適配度排序子模塊基于匹配廣告集合，對廣告內(nèi)容進(jìn)行適配度評(píng)估，參照用戶興趣的多樣性和行為的頻率，按照適配度進(jìn)行排序，生成排序后的廣告列表的執(zhí)行流程如下；在適配度排序子模塊中，基于匹配廣告集合，通過適配度評(píng)估算法對廣告內(nèi)容進(jìn)行排序，采用協(xié)同過濾和內(nèi)容分析技術(shù)，分析匹配廣告集合中的廣告內(nèi)容，涉及廣告的點(diǎn)擊率、用戶互動(dòng)數(shù)據(jù)以及與用戶興趣點(diǎn)的關(guān)聯(lián)度。根據(jù)用戶興趣的多樣性和行為的頻率，利用加權(quán)排序算法，計(jì)算每條廣告的適配度得分。綜合廣告內(nèi)容的相關(guān)性、用戶對廣告的反饋以及用戶興趣的廣泛性，按照適配度得分高低進(jìn)行廣告排序。生成的排序后的廣告列表詳細(xì)展示各廣告內(nèi)容的排名，確保用戶看到的廣告與其興趣和行為模式高度吻合，提升廣告的點(diǎn)擊率和用戶滿意度。[0042]內(nèi)容列表生成子模塊基于排序后的廣告列表，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，篩選與用戶興趣和行為趨勢關(guān)聯(lián)的廣告內(nèi)容，生成定向廣告內(nèi)容列表的執(zhí)行流程如下；在內(nèi)容列表生成子模塊中，基于排序后的廣告列表，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)篩選與用戶興趣和行為趨勢關(guān)聯(lián)的廣告內(nèi)容，綜合使用用戶行為數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型，包括用戶的瀏覽行為、社交媒體互動(dòng)和購買歷史等。通過復(fù)雜事件處理(CEP)和關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法，深度分析用戶行為數(shù)據(jù)和廣告特性，識(shí)別出與用戶興趣及行為趨勢最為相關(guān)的廣告內(nèi)容。算法依據(jù)廣告的目標(biāo)效果與用戶需求的匹配度進(jìn)行細(xì)致的篩選，優(yōu)先選擇能夠引發(fā)用戶興趣或滿足用戶需求的廣告內(nèi)容。生成的定向廣告內(nèi)容列表精準(zhǔn)反映用戶的興趣偏好和行為趨勢，為用戶提供高度相關(guān)且有價(jià)值的廣告內(nèi)容，從而提高廣告投放的效果和用戶體驗(yàn)。[0043]請參閱圖2與圖8,精準(zhǔn)投放效果監(jiān)控模塊包括：廣告性能監(jiān)控子模塊基于定向廣告內(nèi)容列表，搜集廣告的展示次數(shù)、點(diǎn)擊率和用戶的初始化反應(yīng)，為廣告建立性能指標(biāo)，生成廣告性能監(jiān)測數(shù)據(jù)的執(zhí)行流程如下；在廣告性能監(jiān)控子模塊中，通過數(shù)據(jù)收集和分析工具，搜集定向廣告內(nèi)容列表中用戶反應(yīng)時(shí)間等關(guān)鍵性能指標(biāo)。利用統(tǒng)計(jì)分析方法，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和處理，計(jì)算每項(xiàng)廣告的平均展示次數(shù)、總點(diǎn)擊率和平均用戶反應(yīng)速度，建立廣告的性能指標(biāo)。使用A/B測試和時(shí)間序列分析等算法，進(jìn)一步分析廣告性能隨時(shí)間的變化趨勢，以識(shí)別哪些廣告內(nèi)容在特定時(shí)間段內(nèi)表現(xiàn)最佳。生成的廣告性能監(jiān)測數(shù)據(jù)文件詳細(xì)記錄每項(xiàng)廣告的性能評(píng)估結(jié)果，為后續(xù)的轉(zhuǎn)化率分析和投放策略優(yōu)化提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。[0044]轉(zhuǎn)化率分析子模塊基于廣告性能監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析用戶在點(diǎn)擊廣告后的購買行為或完成表單填寫，識(shí)別多廣告內(nèi)容的轉(zhuǎn)化率，生成轉(zhuǎn)化率分析結(jié)果的執(zhí)行流程如下；在轉(zhuǎn)化率分析子模塊中，基于廣告性能監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過轉(zhuǎn)化跟蹤和用戶行為分析技術(shù)，深入分析用戶點(diǎn)擊廣告后的行為模式，包括購買行為或完成表單填寫等，包括用戶標(biāo)識(shí)、廣告點(diǎn)擊時(shí)間、行為完成類型及時(shí)間等。采用轉(zhuǎn)化漏斗分析方法，對用戶從點(diǎn)擊廣告到完成目標(biāo)行為的轉(zhuǎn)化路徑進(jìn)行分析，計(jì)算各階段的轉(zhuǎn)化率，從而識(shí)別出高效和低效的廣告內(nèi)容。利用回歸分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如邏輯回歸，進(jìn)一步挖掘不同廣告內(nèi)容的轉(zhuǎn)化率背后的影響因素，生成轉(zhuǎn)化率分析結(jié)果文件。結(jié)果揭示多個(gè)廣告內(nèi)容的轉(zhuǎn)化效率，對理解用戶行為和優(yōu)化廣告內(nèi)容具有重要價(jià)值。[0045]投放策略優(yōu)化子模塊基于轉(zhuǎn)化率分析結(jié)果，評(píng)估多廣告內(nèi)容的效果，針對低效廣告提出調(diào)整方案，優(yōu)化目標(biāo)受眾設(shè)置進(jìn)行廣告精準(zhǔn)投放，得到廣告精準(zhǔn)投放效果分析結(jié)果的執(zhí)行流程如下；在投放策略優(yōu)化子模塊中，基于轉(zhuǎn)化率分析結(jié)果，通過市場分析和用戶畫像技術(shù)，評(píng)估多廣告內(nèi)容的整體效果，并針對表現(xiàn)不佳的廣告內(nèi)容提出調(diào)整方案。采用多維度評(píng)估方法，結(jié)合廣告的轉(zhuǎn)化率、目標(biāo)受眾的反饋和市場趨勢，綜合評(píng)估每項(xiàng)廣告的投放效果。對于轉(zhuǎn)化率低的廣告，利用決策樹分析和聚類分析方法，識(shí)別低效的原因，如目標(biāo)受眾不精準(zhǔn)、廣告創(chuàng)意不吸引等，并據(jù)此調(diào)整廣告的目標(biāo)受眾設(shè)置或內(nèi)容創(chuàng)意。通過模擬測試和預(yù)測分析，優(yōu)化廣告的投放策略，生成廣告精準(zhǔn)投放效果分析結(jié)果文件。展示優(yōu)化后廣告的預(yù)期效果，指導(dǎo)廣告主實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的廣告投放，提升廣告效果和投資回報(bào)率。[0046]基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放方法，基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放方法基于上述基于大數(shù)據(jù)的傳媒推廣定向精準(zhǔn)投放系統(tǒng)執(zhí)行，包括以下步驟：S1:基于用戶在線活動(dòng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用文本分析，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，識(shí)別用戶興趣S2:基于興趣偏好特征集，分析用戶的興趣點(diǎn)，將用戶的行為模式與興趣點(diǎn)進(jìn)行關(guān)S3:基于興趣關(guān)聯(lián)圖譜，重新配置節(jié)點(diǎn)和邊的連接方式，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，評(píng)估差異化類型節(jié)點(diǎn)間的路徑，生成優(yōu)化路徑集合；S4:基于優(yōu)化路徑集合，分析信息傳輸效率，調(diào)整路徑和節(jié)點(diǎn)的權(quán)重分配，生成優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)；S5:基于優(yōu)化后的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用時(shí)間序列分析和預(yù)測用戶的興趣趨勢，結(jié)合歷史行為模式，生成行為趨勢預(yù)測模型；S6:基