[发明专利]基于大数据实时定位用户的竞价原生广告奖励系统及方法

摘要

本发明提供了一种基于大数据实时定位用户行为的竞价原生广告奖励系统，数据采集中心在时间维度上持续采集初始用户数据形成可使用用户数据；业务管理中心配置出可使用用户数据的用户特性以及模型参数；数据分析中心根据业务管理中心的模型参数，在多层维度上进行对应的用户数据校对和分析，形成用户数据样本；广告智能投放引擎通过遗传算法对用户数据样本进行优化训练，形成优化后用户数据，并将数据分析中心广告数据部分的广告数据针对优化后用户数据进行投放。同时提供了上述基于大数据实时定位用户行为的竞价原生广告奖励系统的奖励方法。本发明提高了大数据的实时效率、提升了广告主的广告价值影响，具有分众性、定向性和互动性等特点。

主权项

1.一种基于大数据实时定位用户行为的竞价原生广告奖励系统，其特征在于，包括数据采集中心、业务管理中心、数据分析中心以及广告智能投放引擎；其中：所述数据采集中心，在时间维度上持续采集初始用户数据，并将采集的初始用户数据根据业务管理中心所配置的所需用户模型，进行用户数据建模及用户行为确认，形成可使用用户数据；所述业务管理中心配置出可使用用户数据的用户特性以及模型参数；所述数据分析中心包括用户数据部分和广告数据部分；当数据采集中心将海量的可使用用户数据传送至数据分析中心后，数据分析中心根据业务管理中心的模型参数，在多层维度上进行对应的用户数据校对和分析，形成用户数据样本；所述广告智能投放引擎包括数据优化中心和投放体系，所述数据优化中心通过遗传算法对用户数据样本进行优化训练，形成优化后用户数据，所述投放体系将数据分析中心广告数据部分的广告数据针对优化后用户数据进行投放；所述遗传算法是基于误差传播的多层前馈网络算法；所述多层前馈网络包括输入层、隐含层及输出层；所述输入层、隐含层及输出层分别由多个单元组成；在多层前馈网络中，所述遗传算法将用户数据样本的训练过程分为信息正向传播过程和误差反向传播过程；其中：所述信息正向传播过程具体为：输入样本‑＞输入层‑＞隐含层‑＞输出层；所述误差反向传播过程具体为：输出误差‑＞隐含层‑＞输入层；通过将输出误差反传，将误差分摊给每一个层中的所有单元，从而获得每一个层中所有单元的误差信号，进而修正各单元的权值；其中，符号‑＞表示输出至；通过遗传算法优化训练用户数据样本，包括如下步骤：步骤a，初始化k个串，具体为：从用户数据样本的m个用户特征中随机选出n个，n＜m，并对这n个用户特征组成的串进行编码，形成编码后的串，编码后的串为初始群体中的个体；步骤b，根据步骤a中得到的k个串对应的用户特征分别进行训练，训练时间分别记为t1、t2……、tk，形成训练后的多层前馈网络，并用训练后的多层前馈网络进行预测，预测的结果的正确个数与总个数之比为正确率，k个串的正确率分别记为11、12、……1k；步骤c，包括如下两个步骤：‑选出正确率最高的串k作为评价值最高的个体进行下一代的复制；‑选择出评价值最高的个体进行突变操作，根据突变概率q对编码后的串k中的每一个用户特征进行替换；替换的规则是从m‑n个剩下的用户特征当中随机选择一个进行；步骤d，重复操作步骤b至步骤c，经过N代迭代之后，第N+1代中评价值最高的个体即为最优解。