[发明专利]基于负反馈的人群包构建方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于负反馈的人群包构建方法，包括：获取每个用户的行为数据和行为数据中负反馈行为数据对应的视频信息；根据视频信息确定每个用户敏感的视频类型；统计所有用户的活跃行为数据和每个视频类型下所有用户的负反馈行为数据，并将每个类型下所有用户按照预先构建的行为用户集合构建对应的人群包。通过本发明实施例，能够根据用户的负反馈行为构建对应的人群包，以根据构建的人群包进行正确的广告推送效果，降低用户的负反馈率，提高广告的点击率，改善用户体验，流量得到合理的应用。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于负反馈的人群包构建方法及系统。

背景技术

随着科学技术的迅猛发展，互联网已经成为人们生活中不可或缺的重要组成部分。在现有的互联网广告系统中，广告平台挖掘用户的特征并采用模型学习用户的偏好，来推测并推送用户所感兴趣的广告。这种没有运用负反馈机制的互联网广告系统，对于用户是否对推送的广告感兴趣很难及时作出反馈，使得即使在用户已经做出负反馈的条件下仍然向该用户推送该类型的广告，极大的降低了广告推送的准确率，并极大的损害了用户的上网体验，造成了流量的浪费。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于负反馈的人群包构建方法、系统、计算机设备及可读存储介质，用于解决现有技术中无法根据用户对广告的负反馈行为及时调整广告推送策略，导致广告推送的准确率低、用户的上网体验差及流量严重浪费的缺陷。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于负反馈的人群包构建方法，该方法包括如下步骤：

获取每个用户的行为数据和所述行为数据中负反馈行为数据对应的视频信息，所述行为数据包括负反馈行为数据和活跃行为数据；

根据所述视频信息确定每个用户敏感的视频类型；

统计所有用户的活跃行为数据和每个视频类型下所有用户的负反馈行为数据；

根据所有用户的活跃行为数据和每个视频类型下所有用户的负反馈行为数据，将每个类型下所有用户按照预先构建的行为用户集合构建对应的人群包。

可选的，所述视频信息至少包括一个视频标签，所述根据所述视频信息确定每个用户敏感的视频类型，包括：

将所述视频标签与预设视频类型中的预设标签进行相似度计算，并得到所述视频标签与各个预设标签的相似度值，其中，所述预设视频类型包括目标视频类型，所述目标视频类型包括第一预设标签；

当所述视频标签与所述目标视频类型中所述第一预设标签的相似度值高于预设相似度值时，则确定所述视频信息的视频类型为所述目标视频类型。

可选的，所述行为用户集合的构建方法，包括：

获取所有用户的活跃行为数据和同一种视频类型下的所有负反馈行为数据，所述负反馈行为数据至少包括：负反馈行为类型和与所述负反馈行为类型对应的次数，所述负反馈行为类型包括：对内容进行负反馈行为和对广告进行负反馈行为，所述活跃行为数据至少包括：活跃行为类型和与所述活跃行为类型对应的次数，所述活跃行为类型包括：发送弹幕或评论行为和付费行为；

将所有负反馈行为数据按照所述负反馈行为类型进行分类，并将所述活跃行为数据按照所述活跃行为类型进行分类，以得到每种行为类型对应的目标行为数据，其中，所述行为类型包括负反馈行为类型和活跃行为类型；

将与所述目标行为数据对应的用户构建一个集合；

其中，集合A＝{对广告有过负反馈行为的用户}；

集合B＝{对内容有过负反馈行为的用户}；

集合C＝{有过发送弹幕或评论行为的用户}；

集合D＝{有过付费行为的用户}。