CN119850272A 基于大数据的传媒推广定向精准投放系统及方法 （泰山学院）

(10)申请公布号CN119850272A(71)申请人泰山学院地址271000山东省泰安市岱岳区东岳大街525号(72)发明人刘玉祥李美琪姚淑娟(74)专利代理机构北京中济纬天专利代理有限公司11429专利代理师黄攀基于大数据的传媒推广定向精准投放系统及方法本发明涉及定向投放技术领域，具体为基于大数据的传媒推广定向精准投放系统及方法，系统包括用户兴趣挖掘模块、内容关联分析模块、异构网络优化模块、用户行为洞察模块、广告匹通过利用大数据技术分析用户浏览内容和记录，有效提取关键词和识别兴趣点，预测用户的行为趋势进一步提高广告内容匹配的准确性，确保每次广告投放都能精准投放给定向目标用户，利用实时监控广告效果，根据用户反馈调整投放策略，使得广告投放效率和用户满意度得到显著提升，通过深度分析用户行为和兴趣，实现广告内容的精准匹配和投放，大幅增强广告的针对扰。工421.一种基于大数据的传媒推广定向精准投放系统，其特征在于，所述系统包括：用户兴趣挖掘模块基于用户在线行为数据，利用大数据技术分析用户浏览内容和记内容关联分析模块基于所述兴趣偏好特征集，分析兴趣点关系，分类同类兴趣群体，识异构网络优化模块基于所述兴趣关联图谱，采用图算法调整异构网络中的节点和边的连接方式，使用元路径选择方法确定差异化类型节点间的路径，生成优化后的用户兴趣网用户行为洞察模块基于所述优化后的用户兴趣网络，对用户行为序列进行建模，分析行为的潜在趋势和动机，生成行为趋势预测模型；广告匹配策略模块基于所述行为趋势预测模型，筛选匹配广告内容，排序用户群体适精准投放效果监控模块基于所述定向广告内容列表，监控广告投放效果，根据用户互动调整策略，生成广告精准投放效果分析结果；其中，所述兴趣偏好特征集包括用户主题偏好、活跃时间段和互动频率，所述兴趣关联图谱包括主题间关联度、兴趣演变路径和群体偏好趋势，所述优化后的用户兴趣网络包括节点关联性区域、关键传播路径和信息聚合效率突出点，所述行为趋势预测模型包括行为发生概率、趋势转变点和潜在兴趣触发因子，所述定向广告内容列表包括广告主题适配度、目标用户匹配度和内容创新点，所述广告精准投放效果分析结果包括点击率突出区间、用户满意度变化和投放成本效益比。2.根据权利要求1所述的基于大数据的传媒推广定向精准投放系统，其特征在于，所述用户兴趣挖掘模块包括：内容分析子模块基于用户在线行为数据，利用大数据技术分析用户的浏览记录，提取频率增加的关键词，通过关键词识别用户的兴趣点，生成兴趣点识别结果；情绪分类子模块基于所述兴趣点识别结果，分析用户对兴趣点的评论和反馈，区分情特征集整合子模块基于所述情绪分类结果，将用户的兴趣点与情绪倾向进行关联整合，通过分析用户兴趣和情绪反馈，生成兴趣3.根据权利要求2所述的基于大数据的传媒推广定向精准投放系统，其特征在于，所述内容关联分析模块包括：兴趣点分析子模块基于所述兴趣偏好特征集，对用户行为数据进行分析，识别用户兴兴趣群体分类子模块基于所述兴趣点关键词，对用户进行群体划分，按照兴趣点的同类度将用户分为差异化群体，生成同类兴趣群体分类；趋势识别子模块基于所述同类兴趣群体分类，利用大数据分析技术，识别多群体兴趣点的发展变化趋势，生成兴趣关联图谱。4.根据权利要求3所述的基于大数据的传媒推广定向精准投放系统，其特征在于，所述异构网络优化模块包括：网络结构调整子模块基于所述兴趣关联图谱，若节点间的连接不符合优化目标，则重3路径选择子模块基于所述调整后的网络结构，若存在多条路径连接差异化类型节点，行为序列建模子模块基于所述优化后的用户兴趣网络，收集用户行为序列数据，若用趋势分析子模块基于所述用户行为模型，应用卷积神经网络，分析行为数据的时间序动机识别子模块基于所述潜在趋势分析结果，分析用户行广告内容筛选子模块基于所述行为趋势预测模型，分析用户行为数据，识别与用户兴适配度排序子模块基于所述匹配广告集合，对广告内容进行适配度评估，参照用户兴内容列表生成子模块基于所述排序后的广告列表，利用大数据分析技术，筛选与用户4广告性能监控子模块基于所述定向广告内容列表，搜集广告的展示次数、点击率和用户的初始化反应，为广告建立性能指标，生成广告性能监测数据；转化率分析子模块基于所述广告性能监测数据，分析用户在点击广告后的购买行为或完成表单填写，识别多广告内容的转化率，生成转化率分析结果；投放策略优化子模块基于所述转化率分析结果，评估多广告内容的效果，针对低效广告提出调整方案，优化目标受众设置进行广告精准投放，得到广告精准投放效果分析结果。8.一种基于大数据的传媒推广定向精准投放方法，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的基于大数据的传媒推广定向精准投放系统执行，包括以下步骤：基于用户在线活动数据，运用文本分析，利用大数据分析技术，识别用户兴趣点，提取基于所述兴趣偏好特征集，分析用户的兴趣点，将用户的行为模式与兴趣点进行关联，生成兴趣关联图谱；基于所述兴趣关联图谱，重新配置节点和边的连接方式，优化网络结构，评估差异化类型节点间的路径，生成优化路径集合；基于所述优化路径集合，分析信息传输效率，调整路径和节点的权重分配，生成优化后的用户兴趣网络；基于所述优化后的用户兴趣网络，运用时间序列分析和预测用户的兴趣趋势，结合历基于所述行为趋势预测模型，通过预测用户行为，精准投放匹配用户兴趣的广告，生成定向广告内容列表；基于所述定向广告内容列表，利用大数据处理技术，通过监控广告展示、点击率和用户浏览数据，并调整投放策略，生成广告精准投放效5基于大数据的传媒推广定向精准投放系统及方法技术领域[0001]本发明涉及定向投放技术领域，尤其涉及基于大数据的传媒推广定向精准投放系统及方法。背景技术[0002]定向投放技术领域是一个涉及利用数据分析来精确识别目标受众并展示相关广告内容的领域，通过分析海量数据(大数据)来识别潜在客户的兴趣、购买习惯、人口统计信息等关键因素，从而实现更高效的广告投放。不仅增加广告活动的ROI(投资回报率),而且提高用户体验，因为用户接触到的广告内容更加贴近实际需求和兴趣。[0003]其中，基于大数据的传媒推广定向精准投放系统是一种高度技术化的平台，核心在于利用大数据技术分析用户行为和偏好，从而实现广告内容的精准匹配和投放，主要目的是通过精确地定位目标受众群体，提高广告效果，减少无效曝光，并最大化广告预算的使用效率。通过对用户数据的深入分析，系统能够预测用户的行为，从而推送最相关的广告内容，以期达到提高广告转化率和增强用户满意度的双重效果。[0004]传统定向投放技术缺乏足够深入的用户行为和兴趣分析，导致广告匹配的准确性不高，无法充分利用大数据的潜力来优化广告投放策略，表层的数据分析导致广告内容与用户实际需求和兴趣脱节，增加无效曝光，降低投资回报率。传统系统将广告推送给非目标群体，导致用户体验下降，用户忽略或屏蔽广告，造成预算浪费且不利于品牌形象。缺乏有效的反馈调整机制，使得广告策略难以根据市场反馈及时优化，进一步降低广告投放的效果和效率。发明内容[0005]本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于大数据的传媒推广定向精准投放系统及方法。[0006]为实现上述目的，本发明采用如下技术方案，基于大数据的传媒推广定向精准投放系统包括：用户兴趣挖掘模块基于用户在线行为数据，利用大数据技术分析用户浏览内容和内容关联分析模块基于所述兴趣偏好特征集，分析兴趣点关系，分类同类兴趣群异构网络优化模块基于所述兴趣关联图谱，采用图算法调整异构网络中的节点和边的连接方式，使用元路径选择方法确定差异化类型节点间的路径，生成优化后的用户兴趣网络；用户行为洞察模块基于所述优化后的用户兴趣网络，对用户行为序列进行建模，分析行为的潜在趋势和动机，生成行为趋势预测模型；广告匹配策略模块基于所述行为趋势预测模型，筛选匹配广告内容，排序用户群6精准投放效果监控模块基于所述定向广告内容列表，监控广告投放效果，根据用户互动调整策略，生成广告精准投放效果分析结果。[0007]作为本发明的进一步方案，所述兴趣偏好特征集包括用户主题偏好、活跃时间段和互动频率，所述兴趣关联图谱包括主题间关联度、兴趣演变路径和群体偏好趋势，所述优化后的用户兴趣网络包括节点关联性区域、关键传播路径和信息聚合效率突出点，所述行为趋势预测模型包括行为发生概率、趋势转变点和潜在兴趣触发因子，所述定向广告内容列表包括广告主题适配度、目标用户匹配度和内容创新点，所述广告精准投放效果分析结果包括点击率突出区间、用户满意度变化和投放成本效益比。[0008]作为本发明的进一步方案，所述用户兴趣挖掘模块包括：内容分析子模块基于用户在线行为数据，利用大数据技术分析用户的浏览记录，提取频率增加的关键词，通过关键词识别用户的兴趣点，生成兴趣点识别结果；情绪分类子模块基于所述兴趣点识别结果，分析用户对兴趣点的评论和反馈，区特征集整合子模块基于所述情绪分类结果，将用户的兴趣点与情绪倾向进行关联整合，通过分析用户兴趣和情绪反馈，生成兴趣偏好特征集。[0009]作为本发明的进一步方案，所述内容关联分析模块包括：兴趣点分析子模块基于所述兴趣偏好特征集，对用户行为数据进行分析，识别用兴趣群体分类子模块基于所述兴趣点关键词，对用户进行群体划分，按照兴趣点的同类度将用户分为差异化群体，生成同类兴趣群体分类；趋势识别子模块基于所述同类兴趣群体分类，利用大数据分析技术，识别多群体兴趣点的发展变化趋势，生成兴趣关联图谱。[0010]作为本发明的进一步方案，所述异构网络优化模块包括：网络结构调整子模块基于所述兴趣关联图谱，若节点间的连接不符合优化目标，则重新配置节点和边的连接方式，生成调整后的网络结构；路径选择子模块基于所述调整后的网络结构，若存在多条路径连接差异化类型节网络效率优化子模块基于所述优化路径集合，若网络中的信息传输效率延迟，则通过调整路径和节点的权重分配，生成优化后的用户兴趣网络。[0011]作为本发明的进一步方案，所述用户行为洞察模块包括：行为序列建模子模块基于所述优化后的用户兴趣网络，收集用户行为序列数据，若用户活动呈现周期性模式，则标记为周期性行为，对用户的行为序列进行建模，生成用户行为模型；趋势分析子模块基于所述用户行为模型，应用卷积神经网络，分析行为数据的时间序列，若行为趋势上升，则标记为增长趋势，识别行为的潜在趋势，生成潜在趋势分析结所述卷积神经网络算法按照公式：7[0014]其中，Y是卷积层的输出，W为卷积核的原始权重，置项的动态调整量，μ为偏置项调整系数，V为全连接层的原始权重，Vaj为全连接层权重的动态调整量，V为全连接层权重调整系数，c为全连接层的原始偏置项，Caj为全连接层偏置项的动态调整量，ξ为全连接层偏置项调整系数，Z为全连接层的输出，f'是用于全连接层的激活函数，T是趋势分析结果，h为改进的趋势识别函数，7和φ为趋势分析中引入的新参数；动机识别子模块基于所述潜在趋势分析结果，分析用户行为背后的动机，若目标行为与用户兴趣点关联，则认定为兴趣驱动的行为，从趋势和行为模式中识别用户的行为[0015]作为本发明的进一步方案，所述广告匹配策略模块包括：广告内容筛选子模块基于所述行为趋势预测模型，分析用户行为数据，识别与用户兴趣关联的广告内容，选择与用户行为模式匹配的广告，生成匹配广告集合；适配度排序子模块基于所述匹配广告集合，对广告内容进行适配度评估，参照用户兴趣的多样性和行为的频率，按照适配度进行排序，生成排序后的广告列表；内容列表生成子模块基于所述排序后的广告列表，利用大数据分析技术，筛选与用户兴趣和行为趋势关联的广告内容，生成定向广告内容列表。[0016]作为本发明的进一步方案，所述精准投放效果监控模块包括：广告性能监控子模块基于所述定向广告内容列表，搜集广告的展示次数、点击率和用户的初始化反应，为广告建立性能指标，生成广告性能监测数据；转化率分析子模块基于所述广告性能监测数据，分析用户在点击广告后的购买行为或完成表单填写，识别多广告内容的转化率，生成转化率分析结果；投放策略优化子模块基于所述转化率分析结果，评估多广告内容的效果，针对低效广告提出调整方案，优化目标受众设置进行广告精准投放，得到广告精准投放效果分析[0017]基于大数据的传媒推广定向精准投放方法，所述基于大数据的传媒推广定向精准投放方法基于上述基于大数据的传媒推广定向精准投放系统执行，包括以下步骤：S1:基于用户在线活动数据，运用文本分析，利用大数据分析技术，识别用户兴趣S2:基于所述兴趣偏好特征集，分析用户的兴趣点，将用户的行为模式与兴趣点进S3:基于所述兴趣关联图谱，重新配置节点和边的连接方式，优化网络结构，评估差异化类型节点间的路径，生成优化路径集合；S4:基于所述优化路径集合，分析信息传输效率，调整路径和节点的权重分配，生成优化后的用户兴趣网络；8S5:基于所述优化后的用户兴趣网络，运用时间序列分析和预测用户的兴趣趋势，结合历史行为模式，生成行为趋势预测模型；S6:基于所述行为趋势预测模型，通过预测用户行为，精准投放匹配用户兴趣的广S7:基于所述定向广告内容列表，利用大数据处理技术，通过监控广告展示、点击率和用户浏览数据，并调整投放策略，生成广告精准投放效果分析结果。本发明中，通过利用大数据技术分析用户浏览内容和记录，有效提取关键词和识别兴趣点，利用内容关联分析深入分析兴趣点关系，精确分类同类兴趣群体，能够准确调整网络中节点和边的连接，优化信息流动路径，用户的行为趋势预测进一步提高广告内容匹配的准确性，通过预测模型筛选和排序广告内容，确保每次广告投放都能达到高度的个性化和精准度，利用实时监控广告效果，根据用户反馈调整投放策略，使得广告投放效率和用户满意度得到显著提升。通过深度分析用户行为和兴趣，实现广告内容的精准匹配和投放，大幅增强广告的针对性和有效性，同时优化用户体验，避免无关广告的干扰。附图说明[0019]图1为本发明的系统流程图；图2为本发明的系统框架示意图；图3为本发明的用户兴趣挖掘模块流程图；图4为本发明的内容关联分析模块流程图；图5为本发明的异构网络优化模块流程图；图6为本发明的用户行为洞察模块流程图；图7为本发明的广告匹配策略模块流程图；图8为本发明的精准投放效果监控模块流程图；图9为本发明的方法步骤示意图。具体实施方式[0020]为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。示的方位或位置关系，仅是为便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。[0022]实施例一请参阅图1至图2,本发明提供技术方案，基于大数据的传媒推广定向精准投放系统包括：用户兴趣挖掘模块基于用户在线行为数据，利用大数据技术分析用户浏览内容和9内容关联分析模块基于兴趣偏好特征集，分析兴趣点关系，分类同类兴趣群体，识异构网络优化模块基于兴趣关联图谱，采用图算法调整异构网络中的节点和边的连接方式，使用元路径选择方法确定差异化类型节点间的路径，生成优化后的用户兴趣网用户行为洞察模块基于优化后的用户兴趣网络，对用户行为序列进行建模，分析行为的潜在趋势和动机，生成行为趋势预测模型；广告匹配策略模块基于行为趋势预测模型，筛选匹配广告内容，排序用户群体适精准投放效果监控模块基于定向广告内容列表，监控广告投放效果，根据用户互动调整策略，生成广告精准投放效果分析结果。[0023]兴趣偏好特征集包括用户主题偏好、活跃时间段和互动频率，兴趣关联图谱包括主题间关联度、兴趣演变路径和群体偏好趋势，优化后的用户兴趣网络包括节点关联性区域、关键传播路径和信息聚合效率突出点，行为趋势预测模型包括行为发生概率、趋势转变点和潜在兴趣触发因子，定向广告内容列表包括广告主题适配度、目标用户匹配度和内容创新点，广告精准投放效果分析结果包括点击率突出区间、用户满意度变化和投放成本效[0024]请参阅图2与图3,用户兴趣挖掘模块包括：内容分析子模块基于用户在线行为数据，利用大数据技术分析用户的浏览记录，提取频率增加的关键词，通过关键词识别用户的兴趣点，生成兴趣点识别结果的执行流程在内容分析子模块中，通过文本挖掘技术和自然语言处理方法，对用户在线行为数据中的浏览记录进行分析，采用自然语言处理方法中的词袋模型，将用户的浏览文本转换成向量形式，以便进行数学处理，利用TF-IDF算法对向量进行权重计算，识别出每个文档中重要性高的词汇，即关键词。涉及对每个词汇出现的频率(TF)和该词汇在所有文档中出现的逆频率(IDF)的计算，乘积结果就是TF-IDF值，用于衡量一个词对于用户兴趣点的重要性，筛选出频率增加的关键词，从而精准地识别用户的兴趣点，并生成详细的兴趣点识别结果文件，详细记录用户兴趣的变化趋势，为后续模块提供基础数据。[0025]情绪分类子模块基于兴趣点识别结果，分析用户对兴趣点的评论和反馈，区分情绪倾向，按兴趣点和情绪倾向分类，得到情绪分类结果的执行流程如下；在情绪分类子模块中，通过情绪分析算法来分析用户对多个兴趣点的评论和反馈，采用基于词典的情绪分析方法，对兴趣点识别结果中的文本进行逐句分析，识别出文本中带有情绪色彩的词汇，并根据情绪词典对词汇的情绪倾向进行打分，分值范围从极负面到极正面。通过加权计算，确定每个评论或反馈的整体情绪倾向，并将数据按兴趣点和情绪倾向进行分类，生成情绪分类结果。不仅包括用户对各个兴趣点的情绪倾向，还通过统计分析呈现用户情绪分布的模式，对于理解用户的情感反应和优化用户体验具有重要意义。[0026]特征集整合子模块基于情绪分类结果，将用户的兴趣点与情绪倾向进行关联整合，通过分析用户兴趣和情绪反馈，生成兴趣偏好特征集的执行流程如下；在特征集整合子模块中，通过数据挖掘和机器学习技术将用户的兴趣点与情绪倾向进行综合分析和整合，采用关联规则学习算法中的Apriori算法，分析情绪分类结果中各兴趣点与情绪倾向之间的关联性。包括计算项集的支持度、置信度和提升度等关键指标，以识别强关联规则。规则揭示用户兴趣点与情绪倾向之间的内在联系，生成一套综合的兴趣偏好特征集。不仅反映用户的兴趣点，还融合用户的情绪反馈，为后续的个性化推荐和内容优化提供丰富的数据支持。[0027]请参阅图2与图4,内容关联分析模块包括：兴趣点分析子模块基于兴趣偏好特征集，对用户行为数据进行分析，识别用户兴趣点，提取兴趣点的关键特征，生成兴趣点关键词的执行流程如下；在兴趣点分析子模块中，通过自然语言处理(NLP)技术和文本分析算法对用户行为数据进行深入分析，包括用户的浏览记录和交互内容，去除无关字符、进行词性标注和词干提取，以规范化文本数据，采用词频-逆文档频率(TF-IDF)算法计算文本中每个词的重要性，从而识别出与用户兴趣点相关的高频关键词。接下来，使用LatentDirichletAllocation(LDA)主题模型进一步分析关键词，以提取出代表用户兴趣点的主题关键词。生成的兴趣点关键词文件详细记录用户的兴趣领域和偏好，为精准营销和个性化推荐提供依[0028]兴趣群体分类子模块基于兴趣点关键词，对用户进行群体划分，按照兴趣点的同类度将用户分为差异化群体，生成同类兴趣群体分类的执行流程如下；在兴趣群体分类子模块中，通过聚类算法对用户进行群体划分，以兴趣点分析子模块生成的兴趣点关键词为基础，采用K-means聚类算法根据关键词的相似度将用户分为不同的群体。在执行K-means算法时，随机选择K个中心点，计算每个用户与中心点之间的距离，根据距离将用户归类到最近的中心点，形成初步的群体。迭代调整中心点的位置，直到群体分类不再发生变化。生成的同类兴趣群体分类文件揭示用户基于兴趣点的群体分布情况，对于理解市场细分和用户群体特性具有重要价值。[0029]趋势识别子模块基于同类兴趣群体分类，利用大数据分析技术，识别多群体兴趣点的发展变化趋势，生成兴趣关联图谱的执行流程如下；在趋势识别子模块中，通过大数据分析技术对同类兴趣群体分类结果进行趋势识别，采用时间序列分析方法，结合用户群体的兴趣点变化数据，通过计算移动平均和指数平滑等统计指标，识别出不同兴趣群体随时间的发展变化趋势。利用关联规则学习算法分析不同兴趣群体之间的关联性，找出频繁共现的兴趣点组合，从而绘制出兴趣关联图谱。不仅展示各兴趣群体之间的联系，还揭示兴趣点随时间发展的动态变化，对于预测未来的市场趋势和用户兴趣变化具有指导意义。[0030]请参阅图2与图5,异构网络优化模块包括：网络结构调整子模块基于兴趣关联图谱，若节点间的连接不符合优化目标，则重新配置节点和边的连接方式，生成调整后的网络结构的执行流程如下；在网络结构调整子模块中，通过图论和网络优化理论，基于兴趣关联图谱来重新配置节点和边的连接方式。数据格式为兴趣关联图谱中的节点(代表用户或兴趣点)和边(代表兴趣点之间的关联强度)。采用社区检测算法，如模块度优化算法，来识别图中的社区结构，即将图中紧密连接的节点聚集在一起，形成社区。在此基础上，对不符合优化目标的11连接进行调整，使用网络流算法，如最大流最小割算法，来确定节点间的最优连接方式，以此减少不必要的边，优化网络的全局结构。考虑到节点的中心性指标，如度中心性和介数中心性，以确保重要节点在网络中保持高连接度，生成的调整后的网络结构文件详细记录节点和边的新配置，优化网络的信息传递效率，确保兴趣传播的最大化。[0031]路径选择子模块基于调整后的网络结构，若存在多条路径连接差异化类型节点，则采用元路径选择方法，确定优化路径，生成优化路径集合的执行流程如下；在路径选择子模块中，基于调整后的网络结构，采用元路径选择方法来确定优化路径，通过分析网络结构中的节点和边，元路径选择方法通过定义不同类型节点和边之间的复合关系，来寻找连接差异化类型节点的最佳路径。使用基于图的查询语言，如Cypher,来表达元路径查询，以此识别满足特定模式的路径集合。根据路径的长度、边的权重以及路径上节点的属性，采用动态规划算法计算每条路径的综合得分，从而选择得分最高的路径作为优化路径，生成的优化路径集合文件记录连接不同类型节点的最佳路径，优化路径为信息在网络中的高效传播提供依据。[0032]网络效率优化子模块基于优化路径集合，若网络中的信息传输效率延迟，则通过调整路径和节点的权重分配，生成优化后的用户兴趣网络的执行流程如下；在网络效率优化子模块中，基于优化路径集合，采用网络优化理论和算法对路径和节点的权重分配进行调整，分析优化路径集合中的路径信息，包括路径上的节点和边，利用线性规划方法对网络中的信息传输效率进行建模，目标是最小化信息传输的总延迟。在此模型中，对每条边的权重和每个节点的处理速度进行调整，以优化信息传输路径。调整方法包括增加高效路径的权重，减少低效路径的使用频率，并根据网络流量动态调整节点的处理能力。生成的优化后的用户兴趣网络文件展现一个高效的信息传输网络，信息传输效[0033]请参阅图2与图6,用户行为洞察模块包括：行为序列建模子模块基于优化后的用户兴趣网络，收集用户行为序列数据，若用户活动呈现周期性模式，则标记为周期性行为，对用户的行为序列进行建模，生成用户行为模型的执行流程如下；在行为序列建模子模块中，通过时间序列分析和周期性检测算法来处理和分析优化后的用户兴趣网络中收集的用户行为序列数据，包括用户的行为日志，记录用户在不同时间点的活动信息。应用卷积神经网络模型来捕捉行为序列中的时间依赖性，同时结合傅里叶变换分析来识别序列中的周期性模式。通过LSTM模型，可以理解和模拟用户行为随时间变化的复杂模式，而傅里叶变换分析则帮助识别行为是否存在周期性，如每周或每月重复的模式。若发现周期性模式，则在模型中标记行为为周期性行为。生成的用户行为模型不仅详细描绘用户行为的时间序列特征，还识别行为的周期性模式，为后续的趋势分析和动机识别提供基础。[0034]趋势分析子模块基于用户行为模型，应用卷积神经网络，分析行为数据的时间序列，若行为趋势上升，则标记为增长趋势，识别行为的潜在趋势，生成潜在趋势分析结果的执行流程如下；在趋势分析子模块中，基于用户行为模型，应用卷积神经网络(CNN)对行为数据的时间序列进行分析，收集和处理用户行为数据，例如点击量、浏览时长等，形成规范化的输在趋势分析结果以报告或标签形式输出，明确指出哪些用户行为表现出增长趋势，为后续理模型帮助理解关联背后的动机。生成的行为趋势预测模型不仅捕捉用户行为的趋势和模式，还深入分析趋势和模式背后的动机，为理解用户行为提供动机层面的见解，进而支持更加精准的用户行为预测和个性化推荐。[0040]请参阅图2与图7,广告匹配策略模块包括：广告内容筛选子模块基于行为趋势预测模型，分析用户行为数据，识别与用户兴趣关联的广告内容，选择与用户行为模式匹配的广告，生成匹配广告集合的执行流程如下；在广告内容筛选子模块中，通过机器学习分类算法和用户行为数据分析，识别与用户兴趣关联的广告内容。利用行为趋势预测模型，分析用户的行为日志数据，包括用户的浏览历史、点击率、停留时间等行为指标。采用决策树算法，根据用户行为模式与广告特征之间的关系构建分类模型，对广告内容进行打分和筛选。算法综合考虑用户的历史行为数据和兴趣偏好，自动识别与用户行为模式匹配度高的广告内容，并对内容进行标记。生成的匹配广告集合文件详细记录筛选出的广告内容，内容与用户的兴趣和行为模式高度相关，为实现个性化广告推荐提供精确的数据支持。[0041]适配度排序子模块基于匹配广告集合，对广告内容进行适配度评估，参照用户兴趣的多样性和行为的频率，按照适配度进行排序，生成排序后的广告列表的执行流程如下；在适配度排序子模块中，基于匹配广告集合，通过适配度评估算法对广告内容进行排序，采用协同过滤和内容分析技术，分析匹配广告集合中的广告内容，涉及广告的点击率、用户互动数据以及与用户兴趣点的关联度。根据用户兴趣的多样性和行为的频率，利用加权排序算法，计算每条广告的适配度得分。综合广告内容的相关性、用户对广告的反馈以及用户兴趣的广泛性，按照适配度得分高低进行广告排序。生成的排序后的广告列表详细展示各广告内容的排名，确保用户看到的广告与其兴趣和行为模式高度吻合，提升广告的点击率和用户满意度。[0042]内容列表生成子模块基于排序后的广告列表，利用大数据分析技术，筛选与用户兴趣和行为趋势关联的广告内容，生成定向广告内容列表的执行流程如下；在内容列表生成子模块中，基于排序后的广告列表，利用大数据分析技术筛选与用户兴趣和行为趋势关联的广告内容，综合使用用户行为数据分析和预测模型，包括用户的浏览行为、社交媒体互动和购买历史等。通过复杂事件处理(CEP)和关联规则学习算法，深度分析用户行为数据和广告特性，识别出与用户兴趣及行为趋势最为相关的广告内容。算法依据广告的目标效果与用户需求的匹配度进行细致的筛选，优先选择能够引发用户兴趣或满足用户需求的广告内容。生成的定向广告内容列表精准反映用户的兴趣偏好和行为趋势，为用户提供高度相关且有价值的广告内容，从而提高广告投放的效果和用户体验。[0043]请参阅图2与图8,精准投放效果监控模块包括：广告性能监控子模块基于定向广告内容列表，搜集广告的展示次数、点击率和用户的初始化反应，为广告建立性能指标，生成广告性能监测数据的执行流程如下；在广告性能监控子模块中，通过数据收集和分析工具，搜集定向广告内容列表中用户反应时间等关键性能指标。利用统计分析方法，对收集到的数据进行汇总和处理，计算每项广告的平均展示次数、总点击率和平均用户反应速度，建立广告的性能指标。使用A/B测试和时间序列分析等算法，进一步分析广告性能随时间的变化趋势，以识别哪些广告内容在特定时间段内表现最佳。生成的广告性能监测数据文件详细记录每项广告的性能评估结果，为后续的转化率分析和投放策略优化提供准确的数据基础。[0044]转化率分析子模块基于广告性能监测数据，分析用户在点击广告后的购买行为或完成表单填写，识别多广告内容的转化率，生成转化率分析结果的执行流程如下；在转化率分析子模块中，基于广告性能监测数据，通过转化跟踪和用户行为分析技术，深入分析用户点击广告后的行为模式，包括购买行为或完成表单填写等，包括用户标识、广告点击时间、行为完成类型及时间等。采用转化漏斗分析方法，对用户从点击广告到完成目标行为的转化路径进行分析，计算各阶段的转化率，从而识别出高效和低效的广告内容。利用回归分析和机器学习模型，如逻辑回归，进一步挖掘不同广告内容的转化率背后的影响因素，生成转化率分析结果文件。结果揭示多个广告内容的转化效率，对理解用户行为和优化广告内容具有重要价值。[0045]投放策略优化子模块基于转化率分析结果，评估多广告内容的效果，针对低效广告提出调整方案，优化目标受众设置进行广告精准投放，得到广告精准投放效果分析结果的执行流程如下；在投放策略优化子模块中，基于转化率分析结果，通过市场分析和用户画像技术，评估多广告内容的整体效果，并针对表现不佳的广告内容提出调整方案。采用多维度评估方法，结合广告的转化率、目标受众的反馈和市场趋势，综合评估每项广告的投放效果。对于转化率低的广告，利用决策树分析和聚类分析方法，识别低效的原因，如目标受众不精准、广告创意不吸引等，并据此调整广告的目标受众设置或内容创意。通过模拟测试和预测分析，优化广告的投放策略，生成广告精准投放效果分析结果文件。展示优化后广告的预期效果，指导广告主实现更精准的广告投放，提升广告效果和投资回报率。[0046]基于大数据的传媒推广定向精准投放方法，基于大数据的传媒推广定向精准投放方法基于上述基于大数据的传媒推广定向精准投放系统执行，包括以下步骤：S1:基于用户在线活动数据，运用文本分析，利用大数据分析技术，识别用户兴趣S2:基于兴趣偏好特征集，分析用户的兴趣点，将用户的行为模式与兴趣点进行关S3:基于兴趣关联图谱，重新配置节点和边的连接方式，优化网络结构，评估差异化类型节点间的路径，生成优化路径集合；S4:基于优化路径集合，分析信息传输效率，调整路径和节点的权重分配，生成优化后的用户兴趣网络；S5:基于优化后的用户兴趣网络，运用时间序列分析和预测用户的兴趣趋势，结合历史行为模式，生成行为趋势预测模型；S6:基