[发明专利]一种基于用户消费特征向量的手机广告投放方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于用户消费特征向量的手机广告投放方法。属于手机广告、电信业务、数据挖掘和分析领域。

背景技术

手机是一个个人媒体，所以对手机用户的分析以及免打扰机制变得非常重要。因为手机的个人媒体属性，决定了手机广告可以更加精准，更加符合广告主的投放要求。

但是目前，各手机广告平台的用户数据分析系统常常只是通过用户所处的地理位置和时间(直接内存访问)、手机属性(包括手机型号、手机操作系统等)以及人口统计学特征(基于少量的注册信息)，给广告主提供投放参考。还有一些运营商基于用户的电信服务品牌、ARPU值、GPRS流量、漫游次数等电信属性数据，运用聚类分析、分类分析等数据挖掘的方法把用户大致分为几个群体，给广告主提供投放参考。

这些基于简单的静态数据对用户进行细分的方法，不但用户数据不能实时更新，细分的准确性得不到保证，而且目标用户真实的消费能力如何、消费倾向是什么也并不知晓，还做不到真正的精准投放。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于用户消费特征向量的手机广告投放方法，本方法基于实时的、丰富的用户消费特征数据进行手机广告投放，对广告主来说更有意义。尤其是考虑到实际的产业环境，需要面对来自不同行业的各种各样的广告主的时候，更是如此。但是如何获得用户的消费行为特征进行用户细分，是业内颇具挑战性的问题。

本发明的目的是提出一种基于用户消费特征向量的手机广告投放方法，本方法无需获取用户的性别、年龄等隐私信息(对用户本身是谁并不关心)，利用用户在浏览移动互联网网页以及使用手机客户端时所透露的实时的兴趣、行为信息进行深入分析，通过向量的形式对用户进行标识。

为了实现以上目的，本发明提出以下技术方案：

一种基于用户消费特征向量的手机广告投放方法，其步骤为：

1)手机广告发布服务器获取用户的移动互联网浏览内容，并对其进行分词并赋予分词权重，得到一用户关键词表向量；

2)根据获取的移动互联网浏览内容构建相应用户的用户消费特征向量；

3)从广告经验文本数据库中提取关键词并设定关键词权重，然后针对每一用户消费特征向量，构造一特征矩阵；

4)对用户的用户关键词表向量、特征矩阵进行相似度计算，得出每位用户的用户消费特征向量各个分量的值；

5)设定用户消费标签与用户的消费特征向量分量不同阈值范围之间的映射关系；

6)手机广告发布服务器根据用户当前的消费特征向量各分量值和所述映射关系为每一用户标注相应的消费标签，并根据消费标签选取用户进行广告投放。

进一步的，构建所述用户消费特征向量的方法为：根据获取的移动互联网浏览内容数据，选择几个热门行业作为分量构建所述用户消费特征向量。

进一步的，所述特征矩阵的构造方法为：将所述消费特征向量的每个分量作为特征矩阵的一个行指标，提取的关键词作为特征矩阵的列指标，关键词在对应分量上的权重为矩阵元素；得到所述特征矩阵。

进一步的，所述计算用户当前的消费特征向量各分量值的方法为：将所述用户关键词表向量与所述特征矩阵相乘，得出每位用户的消费特征向量各个分量值。

进一步的，步骤1)中，所述手机广告发布服务器还获取用户的移动互联网浏览轨迹数据和移动客户端使用行为数据。

进一步的，根据移动互联网浏览轨迹数据构建用户浏览轨迹消费特征向量；根据移动客户端使用行为数据构建用户使用行为消费特征向量。

进一步的，对所述用户浏览轨迹消费特征向量进行相似度计算，得到用户浏览轨迹消费特征向量各分量的值，然后所述手机广告发布服务器根据用户消费标签与用户浏览轨迹消费特征向量分量不同阈值范围之间的映射关系，为每一用户标注相应的消费标签，并根据消费标签选取用户进行广告投放。

进一步的，对所述用户使用行为消费特征向量进行相似度计算，得到用户使用行为消费特征向量各分量的值，然后所述手机广告发布服务器根据用户消费标签与用户使用行为消费特征向量分量不同阈值范围之间的映射关系，为每一用户标注相应的消费标签，并根据消费标签选取用户进行广告投放。

进一步的，利用文本特征抽取技术提取关键词并设定关键词权重。

进一步的，所述手机广告发布服务器为所述用户消费特征向量每一分量设定一衰减函数和一半衰期参数，将用户一段时间内的消费特征向量通过衰减函数做加权，求得用户在该段时间的消费特征向量值；所述消费标签根据用户消费特征向量分量的值实时更新。