[发明专利]广告数据推送方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种广告数据推送方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的面部图像和所述目标用户的地理位置信息；

根据所述目标用户的面部图像和所述目标用户的地理位置信息，在各个预先训练的年龄信息预测模型中确定与所述目标用户匹配的目标预测模型；

通过所述目标预测模型，根据所述目标用户的面部图像预测所述目标用户的年龄信息；

根据预测得到的所述目标用户的年龄信息，向所述目标用户推送广告数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

每个预先训练的年龄信息预测模型分别对应一个预先确定的用户类别；每个所述用户类别基于用户的肤色特征和用户的地理位置信息划分得到。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标用户的面部图像和所述目标用户的地理位置信息，在各个预先训练的年龄信息预测模型中确定与所述目标用户匹配的目标预测模型，包括：

根据所述目标用户的面部图像和所述目标用户的地理位置信息，在各个所述用户类别中确定与所述目标用户匹配的目标类别；

根据每个所述用户类别与每个预先训练的年龄信息预测模型之间的一一对应关系，在各个预先训练的年龄信息预测模型中确定所述目标类别对应的模型，作为与所述目标用户匹配的目标预测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标用户的面部图像和所述目标用户的地理位置信息，在各个所述用户类别中确定与所述目标用户匹配的目标类别，包括：

将所述目标用户的面部图像和所述目标用户的地理位置信息分别转换为特征向量，将转换得到的特征向量输入用于划分各个所述用户类别的聚类模型中；

通过所述聚类模型，根据所述目标用户的面部图像对应的肤色特征和所述目标用户的地理位置信息，在各个所述用户类别中确定与所述目标用户匹配的目标类别。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个所述用户类别通过以下过程确定得到：

获取多个样本用户的面部图像，以及，获取所述样本用户的地理位置信息；

根据所述样本用户的面部图像对应的肤色特征和所述样本用户的地理位置信息，对所述样本用户进行聚类，得到各个所述用户类别。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述样本用户的面部图像对应的肤色特征和所述样本用户的地理位置信息，对所述样本用户进行聚类，得到各个所述用户类别，包括：

将所述样本用户的面部图像和所述样本用户的地理位置信息分别转换为特征向量，将转换得到的特征向量输入基于预设聚类算法的聚类模型中；

通过所述聚类模型，根据所述样本用户的面部图像对应的肤色特征和所述样本用户的地理位置信息，对所述样本用户进行聚类，得到各个所述用户类别。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述年龄信息预测模型通过以下方式训练得到：

获取每个所述用户类别中的所述样本用户的面部图像，以及，获取每个所述用户类别中的所述样本用户的年龄信息；

根据每个所述用户类别中的所述样本用户的年龄信息，对每个所述用户类别中的所述样本用户的面部图像打标签；

利用打标签后的每个所述用户类别中的所述样本用户的面部图像，训练每个所述用户类别对应的年龄信息预测模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预测得到的所述目标用户的年龄信息，向所述目标用户推送广告数据，包括：

根据预测得到所述目标用户的年龄信息，在各个预先确定的广告受众群体中确定所述目标用户匹配的目标群体；

向所述目标用户推送为所述目标群体配置的广告数据。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据预测得到所述目标用户的年龄信息，在各个预先确定的广告受众群体中确定所述目标用户匹配的目标群体，包括：

确定每个所述广告受众群体的年龄信息的取值范围；

将取值范围与所述目标用户的年龄信息相匹配的所述广告受众群体，确定为所述目标用户匹配的目标群体。