(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 20221081219 9.2 (22)申请日 2022.07.12 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114881712 A (43)申请公布日 2022.08.09 (73)专利权人 杭州新航互动科技有限公司 地址 311300 浙江省杭州市临安区锦南 街 道九州街59 9号2层2-18 (72)发明人 易星　 (74)专利代理 机构 深圳汉林汇融知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44850 专利代理师 刘临利 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06F 16/9535(2019.01)G06F 40/186(2020.01) (56)对比文件 CN 108776907 A,2018.1 1.09 CN 110070333 A,2019.07.3 0 CN 109447822 A,2019.0 3.08 CN 109325216 A,2019.02.12 WO 2022105496 A1,202 2.05.27 US 2022020077 A1,202 2.01.20 CN 111368064 A,2020.07.0 3 洪源等.基 于双向长短时记 忆神经网络的句 子分类. 《计算机与数字 工程》 .2019,(第7期), 审查员 李五俊 (54)发明名称 智能广告投放方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能领域， 公开了一种智能 广告投放方法、 装置、 设备及存储介质， 用于提高 智能广告投放的准确率。 所述方法包括： 若目标 用户符合预设用户类型， 则根据用户数据匹配问 卷模板并对问卷模板进行路径分段解析， 得到前 段问题路径和后段问题路径； 基于前段问题路径 生成问卷模板对应的前段结束节点和前段答题 路径并对目标用户进行用户真实属性实时解析， 得到实时解析结果； 根据实时解析结果对后段问 题路径进行路径更新， 生 成目标结束节点和目标 答题路径； 将目标结束节点和目标答题路径输入 问卷数据处理模 型进行用户真实 需求分析， 生成 用户真实需求； 根据用户真实需求对目标用户进 行智能广告投放。 权利要求书4页 说明书15页 附图4页 CN 114881712 B 2022.09.23 CN 114881712 B 1.一种智能广告投放方法， 其特 征在于， 所述智能广告投放方法包括： 接收客户端发送的智能广告投放分析请求， 并根据 所述智能广告投放分析请求从预设 的云数据库中获取目标用户的用户数据， 其中， 所述用户数据包括用户性别和年龄、 用户自 定义兴趣种类、 用户上线时段以及单次浏览时长； 对所述用户数据进行标签化处理， 得到所述用户数据对应的多个用户标签， 并计算所 述用户标签和预设用户类型模板之间的相似度， 得到目标相似度， 以及根据所述 目标相似 度判断所述目标用户是否 符合预设用户类型， 其中， 所述用户类型包括： 用户不清楚 自身的 喜好、 用户对自身需求 不明确以及用户主动选择智能广告投放； 若所述目标用户符合所述预设用户类型， 则根据 所述用户数据匹配与 所述目标用户对 应的问卷模板， 并对所述问卷模板进行路径分段解析， 得到前 段问题路径和后段问题路径； 基于所述前段问题路径对所述问卷模板进行问卷填写， 生成所述问卷模板对应的前段 结束节点和前段答题路径， 并根据所述前段结束节点和所述前段答题路径对所述目标用户 进行用户真实属性实时解析， 得到实时解析 结果； 根据所述实时解析结果和预设路径更新策略对所述后段问题路径进行路径更新， 生成 更新问题路径， 并根据所述更新问题路径对所述问卷模板进行问卷填报， 得到目标结束节 点和目标答题路径； 对所述目标结束节点和所述目标答题路径进行向量映射， 得到初始输入向量， 并将所 述初始输入向量输入预置的问卷数据处理模型进 行用户真实需求分析， 生成所述目标用户 对应的用户真实需求， 其中， 所述问卷数据处理模型包括： 特征提取网络、 双向长短时记忆 网络和预测网络； 根据所述用户真实需求从预置的广告数据库中匹配与所述用户真实需求对应的目标 广告， 并将所述目标广告投放至所述 客户端， 以对所述目标用户进行智能广告投放。 2.根据权利要求1所述的智能广告投放方法， 其特征在于， 所述对所述用户数据进行标 签化处理， 得到所述用户数据对应的多个用户标签， 并计算所述用户标签和预设用户类型 模板之间的相似度， 得到目标相似度， 以及根据所述 目标相似度判断所述 目标用户是否符 合预设用户类型， 其中， 所述用户类型包括： 用户不清楚自身的喜好、 用户对自身需求不明 确以及用户主动选择智能广告投放， 包括： 分别对所述用户数据中的用户性别和年龄、 用户自定义兴趣种类、 用户上线时段以及 单次浏览时长进行 标签化处 理， 得到所述用户数据对应的多个用户标签； 获取预设用户类型模板对应的模板标签； 计算所述多个用户标签和所述模板标签之间的标签命中率， 并将所述标签命中率作为 所述用户标签和预设用户类型模板之间的相似度， 得到目标相似度； 根据所述目标相似度判断所述目标用户是否符合预设用户类型， 其中， 所述用户类型 包括： 用户不清楚自身的喜好、 用户对自身需求 不明确以及用户主动选择智能广告投放。 3.根据权利要求1所述的智能广告投放方法， 其特征在于， 所述若所述目标用户符合所 述预设用户类型， 则根据所述用户数据匹配与所述 目标用户对应的问卷模板， 并对所述问 卷模板进行路径分段解析， 得到前 段问题路径和后段问题路径， 包括： 若所述目标用户符合所述预设用户类型， 则对所述用户数据进行关键信息提取， 得到 所述用户数据对应的关键信息， 其中， 所述关键信息包括用户性别和年龄以及用户自定义权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114881712 B 2兴趣种类； 对所述关键信 息和预置的多个问卷模板进行匹配， 得到每个问卷模板对应的信 息匹配 度； 对个问卷模板对应的信息匹配度进行信息匹配度排序， 得到目标排序结果， 并将所述 目标排序结果中排名最高的信息匹配度对应的问卷模板作为所述目标用户对应的问卷模 板； 调用预置的模板解析模型对所述问卷模板进行路径分段解析， 得到所述问卷模板对应 的前段问题路径和后段问题路径。 4.根据权利要求1所述的智能广告投放方法， 其特征在于， 所述基于所述前段问题路径 对所述问卷模板进行问卷填写， 生成所述问卷模板对应的前段结束节点和前段答题路径， 并根据所述前段结束节点和所述前段答题路径对所述目标用户进行用户真实属 性实时解 析， 得到实时解析 结果， 包括： 基于所述前 段问题路径对所述问卷模板进行问卷填写， 得到填写后的问卷； 对所述填写后的问卷进行问卷信 息解析， 得到所述问卷模板对应的前段结束节点和前 段答题路径； 对所述前 段结束节点和所述前 段答题路径进行实时内容 解析， 得到前 段问卷内容； 调用预置的属性数据库对所述前段问卷内容进行用户真实属性实时解析， 得到实时解 析结果。 5.根据权利要求3所述的智能广告投放方法， 其特征在于， 所述对所述目标结束节点和 所述目标答题路径进行向量映射， 得到初始输入向量， 并将所述初始输入向量输入预置的 问卷数据处理模型进 行用户真实需求分析， 生 成所述目标用户对应的用户真实需求， 其中， 所述问卷 数据处理模型包括： 特 征提取网络、 双向长短时记 忆网络和预测网络， 包括： 对所述目标 结束节点和所述目标答题路径进行向量映射， 得到初始输入向量； 将所述初始输入向量输入预置的问卷数据处理模型， 其中， 所述问卷数据处理模型包 括： 特征提取网络、 双向长短时记 忆网络和预测网络； 通过所述特征提取网络对所述初始输入向量进行 特征提取， 得到特 征向量； 提供所述双向长短时记忆网络对所述特征向量进行特征归一化处理， 得到特征归一化 向量； 通过所述预测网络对所述特 征归一化向量进行 特征预测， 得到预测节点； 对所述预测节点和所述结束节点进行分析， 得到分析结果， 并根据所述分析结果生成 所述目标用户对应的用户真实需求。 6.根据权利要求2所述的智能广告投放方法， 其特征在于， 所述根据所述用户真实需求 从预置的广告 数据库中匹配与所述用户真实需求对应的目标广告， 并将所述目标广告投放 至所述客户端， 以对所述目标用户进行智能广告投放， 包括： 获取预置的广告数据库中的多个候选广告； 基于所述用户真实需求对所述多个候选广告进行可信度计算， 得到每个候选广告对应 的目标可信度； 根据每个候选广告对应的目标可信度对所述多个候选广告进行排名， 并将排名最高的 候选广告作为与所述目标用户对应的待投放广告， 得到目标广告；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114881712 B 3