[发明专利]基于人工智能的推送要素确定方法、系统及大数据中心

说明书

本申请实施例提供一种基于人工智能的推送要素确定方法、系统及大数据中心，通过对广告接入方的广告接入数据进行特征提取，以获取推送关键要素预测信息，并对历史推送要素信息对应的特征信息和特征提取过程中生成的广告接入数据特征信息进行处理，以获取参考推送要素特征信息；最后根据与推送关键要素预测信息对应的预测推送要素特征信息和参考推送要素特征信息确定目标推送要素集合。如此，能够根据与广告接入方相关的广告接入数据精准预测推送要素集合中的特征，并生成与最新的广告接入记录广告接入过程信息对应的推送要素集合，提高了对当前广告接入方特征的预测准确率，并提高了推送要素集合的精准度，从而提高信息推送的匹配度。

本申请是申请号202011253979.5、申请日为2020年11月11日、发明创造名称为“基于人工智能的推送要素确定方法、系统及大数据中心”的中国申请的分案申请。

技术领域

本申请涉及基于人工智能的广告推送技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的推送要素确定方法、系统及大数据中心。

背景技术

在人们的日常生活中，各种广告无处不在，广告市场正在由大众行销转向分众行销，以及产品与消费者不断被细分化的时代，传统媒体的局限性已经无法有效的区分产品的目标受众群。

对于进行广告厂商而言，其广告策略涉及到大量的数据优化，如何提高广告数据接入的精准度，从而提高信息推送的匹配度，是本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于人工智能的推送要素确定方法、系统及大数据中心，通过对广告接入方的广告接入数据进行特征提取，以获取推送关键要素预测信息，并对历史推送要素信息对应的特征信息和特征提取过程中生成的广告接入数据特征信息进行处理，以获取参考推送要素特征信息；最后根据与推送关键要素预测信息对应的预测推送要素特征信息和参考推送要素特征信息确定目标推送要素集合。如此，能够根据与广告接入方相关的广告接入数据精准预测推送要素集合中的特征，并生成与最新的广告接入记录广告接入过程信息对应的推送要素集合，提高了对当前广告接入方特征的预测准确率，并提高了推送要素集合的精准度，从而提高信息推送的匹配度。

第一方面，本申请提供一种基于区块链和人工智能的广告数据接入方法，应用于大数据中心，所述大数据中心与多个广告服务终端通信连接，所述方法包括：

通过所述大数据中心的广告数据运行进程调用通过区块链进行广告推送的广告推送控制进程，基于所述广告推送控制进程，获取与广告接入方相关的广告接入数据；

对所述广告接入数据进行特征提取以获取广告接入数据特征信息，并根据所述广告接入数据特征信息确定与当前广告接入方对应的推送关键要素预测信息，提取所述推送关键要素预测信息的预测推送要素特征信息；

对历史推送要素信息对应的特征信息及所述广告接入数据特征信息进行特征提取，以获取参考推送要素特征信息；

将所述预测推送要素特征信息和所述参考推送要素特征信息进行融合，以获取第二融合特征信息，对所述第二融合特征信息进行特征分析以获取当前推送要素信息，并根据所述当前推送要素信息和所述历史推送要素信息确定目标推送要素集合，基于所述目标推送要素集合进行广告数据接入后，向所述广告服务推送对应的广告数据。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述广告接入数据进行特征提取以获取广告接入数据特征信息，包括：

对所述广告接入数据中的各类广告接入轨迹数据进行特征提取，以获取多个轨迹特征信息；

将各所述轨迹特征信息进行融合，以获取第一融合特征信息；

对所述第一融合特征信息进行分类处理，以获取所述广告接入数据特征信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述广告接入数据包括：历史广告接入记录，以及所述历史广告接入记录中各广告接入过程信息所对应的广告接入标签信息、广告接入交互信息和广告接入方的接入配置信息；