CN119417538A 一种基于用户数据的智能广告投放处理方法及系统 （广东玄润数字信息科技股份有限公司）

司一种基于用户数据的智能广告投放处理方本发明公开了一种基于用户数据的智能广告投放处理方法及系统，涉及数据处理技术领台对各个边缘设备所上传的用户特征向量进行馈数据对边缘设备和用户群体所投放的广告进2通过边缘设备采集在广告播放期间的视频信息，所述视频信息为通过边缘设备的计算机系统分析所存储的视频信息并提取用户特时刻和观看时长分别为用户在观看边缘设备所播放基于所述云端平台对各个边缘设备所上传的用户特征向量进基于所述云端平台所生成的用户画像信息，向具有相似用户画像收集所述具有相似用户画像信息的用户群体对云端平台所投放的相应的广告的反馈在初始阶段，边缘设备随机选择广告池中的广告进行投放，以在广告播放期间，通过边缘设备采集包含用户的体貌特征对所存储的视频信息进行数据预处理，包括从存储的视频信息中按采用预先训练的深度卷积神经网络模型VGGNet3;;使用专门针对表情识别优化的CNN+LSTM模型，将人脸图像Ft的时序特征考虑在内，通;;;;采用安全的通信协议将特征向量从边缘设备传输至云端平台，云端平台对关联后的用户特征向量进行深入分析，评估用户对不同广告的兴趣程度，云端平台通过聚类分析技术识别用户的偏好趋势，基于基于用户特征向量与云端平台分析出的兴趣评分和偏好趋势的4将生成的用户画像信息存储在云端平台的数据库中，云端平台建立云端平台通过收集互联网数据源来获取大量的用户群体的端平台所生成的用户画像信息，向具有相似用户画像信息的用户群体匹配相应的广告内确定目标用户群体匹配的广告内容，云端平台制定具体的广告投广告投放完成后，云端平台会收集用户群体对广告的反馈数云端平台对收集到的反馈数据进行汇总和整理，按照用户群体和广告标识进行分类，基于分析结果，云端平台对广告的投放效果进行全面评估，云数据预处理模块，所述数据预处理模块对采集到的视频信息进行广告投放模块，所述广告投放模块用于按设定播放广安全防护模块，所述安全防护模块用于采集和存储的视频信510.根据权利要求9所述的一种基于用户数据的智能广告投放处理系统，其特征在于，数据存储模块，所述数据存储模块用于存储来自边缘设备上传的模型训练模块，所述模型训练模块基于收集到的用户特征向量和反馈系统管理模块，所述系统管理模块用于管理云端平台的计6现有的集中式云计算的广告投放模式在面对大量上传的用户数据时存在显著的[0003]为解决上述技术问题，提供了一种基于用户数据的智能广告投放处理方法及系观看时刻和观看时长分别为用户在观看边缘设备所播放的广告的具收集所述具有相似用户画像信息的用户群体对云端平台所投放的相应的广告的7利用基于Haar特征的级联分类器对图像it进行人脸检测，获取人脸区域位置人脸图像Ft；过深度卷积神经网络模型的卷积层和池化层，提取高维特征向量ft，使用全连接层和;;使用专门针对表情识别优化的CNN+LSTM模型，将人脸图像Ft的时序特征考虑在;;;8;将用户特征向量与对应的广告标识信息关联后，存储在边缘设备的存储模块云端平台接收来自各个边缘设备上传的用户特征向量和每个特征向量所关联的广告的反馈数据，基于所述反馈数据对边缘设备和互联网群体所投放的广告进行动态优9基于用户数据的智能广告投放处理方法，所述处理系统由边缘设备和云端平台两部分组将用户特征向量与当前播放的广告标识信息数据存储模块，所述数据存储模块用于存储来自边缘设备上传的用户特征向量、基于边缘设备投放广告池中的广告，所述边缘设备为具有多功能模块的智能终观看时刻和观看时长分别为用户在观看边缘设备所播放的广告的具收集所述具有相似用户画像信息的用户群体对云端平台所投放的相应的广告的程中，所有匹配后的视频信息和广告标识信息按顺序存储于边缘设备的本地存储模块中，利用基于Haar特征的级联分类器对图像it进行人脸检测，获取人脸区域位置过深度卷积神经网络模型的卷积层和池化层，提取高维特征向量ft，使用全连接层和;;使用专门针对表情识别优化的CNN+LSTM模型，将人脸图像Ft的时序特征考虑在;;;;将用户特征向量与对应的广告标识信息关联后，存储在边缘设备的存储模块例如年龄段在40_45岁之间的男性在临近节假日时观看酒类广告的兴趣评分明显高于日集到的反馈数据将按照用户群体和广告标识进行分类管理，云端平台基于这些分类数据，将用户特征向量与当前播放的广告标识信息数据存储模块，所述数据存储模块用于存储来自边缘设备上传的用户特征向量、的高效运行与资源的合理利用。