[发明专利]一种广告投放方法及装置

说明书

本发明公开了一种广告投放方法，包括：从用户当前浏览的网页上提取目标图片；对所述目标图片进行特征提取，获得与所述目标图片对应的目标特征向量；基于所述目标特征向量，从商品图片库中选出与所述目标图片相似的商品图片作为目标商品图片，所述商品图片库中存储有多张商品图片；获取所述目标商品图片对应的广告，并在所述网页上投放所述广告。本发明实现了广告的精准投放，提高了广告投放效果。同时，本发明还公开了一种广告投放装置。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种广告投放方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的高速发展，互联网广告逐渐成为一种主流广告媒体。与传统的广告媒体相比，互联网广告具有覆盖范围广、主动性和积极性强、费用相对较低、性价比高以及具有强烈互动性等优势，因此，互联网广告也越来越受到各公司及商户的青睐。

目前，在网联网上投放广告时，一般都是在网页的固定广告位投放，广大网民在该广告位上所看到的广告都是一样的。但是，这样的广告投放方法没有针对性，难以满足不同用户的需求，导致广告投放效果不好。

发明内容

本申请实施例通过提供一种广告投放方法及装置，解决了现有技术中的广告投放方法，难以满足不同用户的需求，广告投放效果不好的技术问题，实现了广告的精准投放，从而提高了广告投放效果。

第一方面，本申请通过本申请的一实施例提供如下技术方案：

一种广告投放方法，包括：

从用户当前浏览的网页上提取目标图片；

对所述目标图片进行特征提取，获得与所述目标图片对应的目标特征向量；

基于所述目标特征向量，从商品图片库中选出与所述目标图片相似的商品图片作为目标商品图片，所述商品图片库中存储有多张商品图片；

获取所述目标商品图片对应的广告，并在所述网页上投放所述广告。

优选地，所述对所述目标图片进行特征提取，获得所述目标图片的特征向量，包括：

将所述目标图片输入到预设机器学习模型中，获得所述目标图片的第一特征向量，所述第一特征向量为W维向量，W为大于等于2的整数；

基于主成分分析PCA算法，对所述第一特征向量进行降维处理，获得所述目标特征向量，所述目标特征向量为N维向量，N为小于等于W的正整数。

优选地，在所述将所述目标图片输入到预设机器学习模型中之前，还包括：

对所述目标图片进行清洗，以去除所述目标图片中的杂质。

优选地，所述基于所述目标特征向量，从商品图片库中选出与所述目标图片相似的商品图片作为目标商品图片，包括：

提取所述商品图片库中M张商品图片中的每张商品图片的特征向量，其中，所述商品图片库中存储有M张商品图片，M为大于等于2的整数，每张商品图片的特征向量为N维向量；

依次计算所述M张商品图片中的每张商品图片的特征向量与所述目标特征向量的距离；

按照所述距离从小到大的顺序，对所述M张商品图片进行排序，并选出排序靠前的K张商品图片作为所述目标商品图片，所述K张商品图片即为与所述目标图片相似的商品图片。

优选地，所述在所述网页上投放所述广告，包括：

在所述网页上的所述目标图片附近展示所述广告。

基于同一发明构思，第二方面，本申请通过本申请的一实施例，提供如下技术方案：

一种广告投放装置，包括：

第一提取单元，用于从用户当前浏览的网页上提取目标图片；