[发明专利]一种基于多源异构数据分析的大屏广告定向投放系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于多源异构数据分析的大屏广告定向投放系统及方法，该系统包括环境感知模块、受众感知模块、自测模块、广告分类模块、受众分析模块、广告‑受众匹配模块、广告内容调度模块和匹配效果反馈模块；该方法主要包括下述步骤：首先采集环境数据并分析生成环境属性向量EnProperty；采集受众数据并分析得到受众属性向量AuProperty和受众网络属性向量NetProperty；然后生成投放点当前的广告匹配向量SceneClass＝＜AuProperty,EnProperty,NetProperty＞；再对接入广告进行分类并生成广告参数向量AdClass，并广告匹配向量与广告参数向量进项相似性测量，获取最佳匹配广告，另外还可通过投放效果反馈ε调整匹配权重；最后根据投放热度选择广告调度模式并进行投放；本发明能有效提高大屏广告投放的精准度。

技术领域

本发明涉及信息发布技术领域，尤其涉及一种基于多源异构数据分析的大屏广告定向投放系统及方法。

背景技术

随着互联网及通信技术的飞速发展，当今广告行业亦逐渐摆脱了传统形式，呈现多元化的发展趋势，广告形式日益丰富，包括互联网、电视、手机以及大屏广告等。其次，伴随着人工智能的兴起，机器学习算法的不断深入，互联网人群定向技术蓬勃发展并与广告行业结合产生了多种广告定向推荐模式，如淘宝所推出的以DMP(Data Managementplatform，互联网数据平台)为核心的广告生态圈，以及百度DAP移动广告平台等。

当前主流的大屏广告缺乏对于受众身份与兴趣的实时感知能力，因而大量的广告投放没有达到最佳的广告效果。本发明针对非PC、手机、iPad终端之外的固定广告大屏，融合模式识别与机器学习相关成果，通过实时感知现场受众与环境信息，采用多源异构数据智能分析技术，实现一种能够及时匹配受众兴趣以及环境状态的广告定向投放模式。

1987年发表于期刊《Pattern Recognition》的论文《Human bodymotionsegmentation in a complex scene》介绍了一种行人检测技术，也因此开启了对行人检测的研究。分别于1966和1973年发表的论文《The model methodinfacialrecognition》和《Picture processing system by computer complex andrecognition ofhuman faces》也标志着开启了对人脸识别技术研究。随着各种最新论文和专利的发表，如2011年发表于IEEE Transactions on Pattern Analysis andMachineIntelligence的论文《Pedestrian Detection:An Evaluation of the State ofthe Art》等，行人检测和人脸识别已经是人工智能领域一种切实可行的成果，也为本发明所要实现的系统及方法提供了基础。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于多源异构数据分析的大屏广告定向投放系统，改变当前大屏广告的投放形式，能够有效提高广告投放的精准度。

本发明的另一目的在于提供一种基于多源异构数据分析的大屏广告定向投放系统的投放方法，通过对广告推送环境和受众的多方位信息进行分析，将广告和受众以向量的形式进行映射统一，并使用向量相似性度量的方法进行广告匹配，有效提高广告投放的精准度。

为实现以上目的，本发明采取如下技术方案：