(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211169761.0 (22)申请日 2022.09.26 (71)申请人 深圳媒介之家文化传播有限公司 地址 518109 广东省深圳市龙华区大浪街 道横朗社区工业园路1号 1栋凯豪达大 厦711 (72)发明人 张忠祥　 (74)专利代理 机构 郑州芝麻知识产权代理事务 所(普通合伙) 41173 专利代理师 丁伟 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06F 16/18(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于广告点击数据分析的用户偏好识别方 法 (57)摘要 本发明涉及数据 识别技术领域， 具体涉及一 种基于广告点击数据分析的用户偏好识别方法， 该方法包括： 获取各个用户对每个广告的观看次 数及观看时长， 获取用户每次观看广告时的关注 度， 并得到观看顺序 ‑关注度曲线， 获取用户对广 告商品的需求次数及每次需求时的需求时长； 获 取用户在每次需求次数内对同类型广告的偏好 程度， 并得到偏好程度曲线， 获取最终偏好程度， 根据最终偏好程度确定目标广告类型并对用户 进行推送， 本发 明实现了对用户偏好商品的广告 进行准确识别， 进而实现对用户进行广告的精准 推送。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115293823 A 2022.11.04 CN 115293823 A 1.一种基于广告点击数据分析的用户偏好识别方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取各个用户对每 个广告的观看次数及观看时长； 根据用户每次观看每个广告的观看时长及该广告的总时长获取该用户每次观看的对 应广告的关注度； 并根据用户每次观看该广告的关注度构建观看顺序 ‑关注度曲线； 对观看顺序 ‑关注度曲线中连续观看的次数进行聚类得到多个观看顺序类别， 将每个 观看顺序类别记为 一个需求次数； 根据每个观看顺序类别中对应顺序序号的广告观看时长与该广告总时长获取用户每 次对该广告的需求时长， 并获取用户每次对该广告的同类型广告的需求时长； 根据用户每次对广告商品的需求时长、 用户对该广告的需求次数、 每次观看该广告的 关注度计算该用户在每个需求次数内对该类型广告的偏好程度， 根据偏好程度构建偏好程 度曲线； 根据偏好程度曲线上各个点对应的横坐标值和斜率值确定每个类型广告的最终偏好 程度， 并将用户对所有类型广告对应的最终偏好程度中的最高偏好程度对应的类型广告作 为目标广告类型， 并按照目标广告类型对用户进行推送。 2.根据权利要求1所述的一种基于广告点击数据分析的用户偏好识别方法， 其特征在 于， 将用户每次观看每个广告的观看时长与该广告的总时长的比值作为用户每次观看的对 应广告的关注度。 3.根据权利要求1所述的一种基于广告点击数据分析的用户偏好识别方法， 其特征在 于， 从广告推送 平台获取 各个用户对每 个广告的观看次数及观看时长的步骤 包括： 获取广告推送 平台的广告日志数据； 根据广告日志数据各个用户对每 个广告的观看次数及观看时长； 其中， 广告日志数据包括： 用户的账号名称、 用户观看广告的起始时间和终止时间、 用 户观看广告的观看次数及广告的总时长、 广告的类别。 4.根据权利要求1所述的一种基于广告点击数据分析的用户偏好识别方法， 其特征在 于， 根据用户每次观看该广告的关注度构建观看顺序 ‑关注度曲线的步骤 包括： 根据用户每次观看同一广告的观看顺序获取顺序 序列； 根据时间序列获取用户每次观看同一广告的关注度 序列； 以顺序序列中的顺序序号为横坐标， 以顺序序列中与顺序序号对应的关注度为纵坐 标， 得到观看顺序 ‑关注度曲线。 5.根据权利要求1所述的一种基于广告点击数据分析的用户偏好识别方法， 其特征在 于， 将观看顺序 ‑关注度曲线中连续观看的次数对应的时间值进行聚类得到多个观看顺序 类别的步骤 包括： 获取时间 ‑关注度曲线上关注度值大于 0对应的坐标点； 利用均值漂移聚类法将关注度值大于0的坐标点对应的顺序序号中连续的顺序序号 聚 为一类得到一个顺序段， 将每 个不同顺序段作为 一个观看顺序类别。 6.根据权利要求1所述的一种基于广告点击数据分析的用户偏好识别方法， 其特征在 于， 根据每个观看顺序类别中对应顺序序号的广告观看时长与该广告总时长获取用户每次 对该广告的需求时长的步骤 包括： 获取每个观看顺序类别中所有顺序 序号的广告观看时长中的最大广告观看时长；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115293823 A 2将最大广告观看时长作为用户对该广告 商品的每次需求时的需求时长 。 7.根据权利要求1所述的一种基于广告点击数据分析的用户偏好识别方法， 其特征在 于， 计算该用户在每 个需求次数内对该类型广告的偏好 程度的公式： 式中， 表示用户 在第 个需求次数内对该类型广告的偏好 程度； 表示用户 在第 次需求时对应的需求时长内所有次观看同类型广告中的广告 的关注度和值； 表示用户 在第 次需求时， 第一次观看广告 的开始时间到第 次需求的最后 一次观看广告的结束时间内的需求时长； 表示用户 在第一次观看广告 的开始时间到第 次需求的最后一次观看广告的结 束时间内的总需求次数； 表示与广告 同类型的广告的总数。 8.根据权利要求1所述的一种基于广告点击数据分析的用户偏好识别方法， 其特征在 于， 根据偏好 程度构建偏好 程度曲线的步骤 包括： 以每个需求时长内对该类型广告的偏好 程度为纵坐标； 以每个需求时长对应的同类型广告的需求次数为横坐标 得到偏好 程度曲线。 9.根据权利要求1所述的一种基于广告点击数据分析的用户偏好识别方法， 其特征在 于， 根据偏好程度曲线上各个点对应的横坐标值和斜率值确定对应类型广告的最 终偏好程 度的步骤 包括： 根据每个类型广告在偏好程度曲线上横坐标值获取在每一次观看的开始时间到当前 时间的时间差值； 计算以常数 e为底， 时间差值 为e的指数的函数值； 获取偏好 程度曲线上每 个广告的每次需求的需求次序对应的点的斜 率； 根据该类型广告的所有广告对应点的斜 率与指数函数值计算 最终偏好 程度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115293823 A 3