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文档简介

供初步广告预览策略；当用户与广告预览互动时，通过数据收集单元实时收集用户的反馈信息；并对广告效果预测模型进行持续优化和更2通过预设匹配算法，对每个所述用户行为特征标签与各所述广告特基于优化和更新的广告效果预测模型对初步广告预览策略进行优化将预投放的广告内容按照其主要类型进行归类，针对每类广告内容将收集的广告的关键属性和目标群体信息与特定的消费情根据广告内容的归类、关键属性、用户画像和情境关联信息，生将生成的初步的广告特征标签在小规模的目标用户群体中进行通过所述初步反馈信息对初步的广告特征标签进行验证和优化，生成广告特征标签，集中收集用户的历史浏览记录、应用使用习惯以及对历史对所述第一数据包进行初步的清洗处理，所述清洗处理包括剔深入分析用户对广告内容的用户反馈数据，以分析出用户对不同类激活用户行为分析模块，基于识别的主要行为模式和用户反馈数据将所有用户的行为特征标签整合成一个动态更新的行为其中，所述通过预设匹配算法，对每个所述用户行为特征标3利用选择的匹配算法，对每个用户行为特征标签与各广告特征标签进行匹配度的计调整所述用户行为特征标签和广告特征标签的权重，以对匹配算法进行敏感度分析，经过权重调整和匹配算法的优化后，重新进行匹配度评估运在初步广告预览策略中设置调整机制，预定义一个调整参数，通过数据收集单元跟踪和收集用户对广告预览互动的对实时收集到的反馈数据进行归纳和整理，并将反馈数据作为优化的广基于实时收集到的反馈数据，评估广告效果预测模型当前的性能将实时收集到的反馈数据输入到广告效果预测模型中，用户行为分析模块，用于根据用户的历史浏览数据处理单元，存储有预设匹配算法和广告效果预测模型；所述策略优化单元，用于根据实时收集到的反馈数据，对所述广告3.一种处理器，其特征在于，包括存储器4所述处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述处理器执行如权利要求1所述56[0024]集中收集用户的历史浏览记录、应用使用习惯以及对历7[0046]将实时收集到的反馈数据输入到广告效果预测模型中，根据优化方案和反馈数[0047]本发明提供了一种广告预览分析系统，用于实现如上所述的广告预览分析的方8它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中设9标用户。[0095]基于步骤S15收集到的初步反馈信息，对初步生成的广告特征标签进行细化验证[0113]选取适合的预设匹配算法并对用户行为特征标签和广告特征标签进行权重设[0115]利用选取的匹配算法对每个用户行为特征标签与广告特[0137]对实时收集到的反馈数据进行归纳和整理，这一步骤使[0141]将实时收集到的反馈数据输入广告效果预测模型，并根

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