CN104991917B - 广告个性化推送系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种广告个性化推送系统及方法，所述广告个性化推送方法包括：抓取用户在互联网上浏览过的网页进行镜像备份；根据镜像备份的网页对所述用户进行画像，获取所述用户的身份信息，或/和生活信息；根据所述用户的身份信息，或/和生活信息，挖掘所述用户的各种潜在的消费需求；向所述用户推送与所述潜在的消费需求匹配的广告。本发明在大量搜集用户浏览数据的基础上，通过数据分析实现对用户的画像，并将用户画像应用于广告推荐，对用户的偏执爱好进行立体型呈现，进而作出吻合度较高的深层次广告推送，增强用户的体验度。
Description
技术领域
本发明属于电子商务技术领域，涉及一种广告推送系统及方法，特别是涉及一种广告个性化推送系统及方法。
背景技术
随着大数据在互联网行业的深入应用，广告推送业务也正在随着互联网数据量的增大，不能依靠以前的覆盖式宣传，行业的分布越来越细化，盲目的广告覆盖不但不能吸引有效的人群，反而会引起消费者的反感，达不到预期的效果。利用大数据挖掘算法，挖掘特定人群的偏执爱好，并有针对性的进行广告投放，达到广告的有效覆盖。
作为电子商务营销阶段的应用，广告推送为大量的广告主服务，把互联网广告以合适的方式推送给合适的消费者，并依据一定的商业模式进行费用计算。这一信息推送的显著特征就是，广告信息的推送过程不仅要考虑到消费者的兴趣和购买情况，也要考虑到广告本身的商业价值最大化——所以有些商业模式下，需要进行竞价操作。因为搜索引擎和互联网广告的发展，使得广告推送成为一个炙手可热的应用方向。
互联网推送广告信息系统，是利用IP网络技术，可定时、定点的将不同格式的广告画面推送到网络在线用户的浏览主页面上。互联网推送广告到达率高达95％，这是目前任何其他大众媒体广告都无法达到的。这种推送方式使客户感知度高，能够使网民感知所举办的优惠活动是针对他/她进行特定回馈/优惠，提升客户的好感度；而且有效到达率高，促使客户更主动的去参与广告主的活动。
但是，现有的广告推送系统的缺点是只针对用户浏览的商品进行相似关联，关联度相对单一，不能挖掘出用户的深层次消费需求。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种广告个性化推送系统及方法，用于解决现有广告推送技术中关联度单一，不能挖掘出用户的深层次消费需求的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种广告个性化推送方法，所述广告个性化推送方法包括：抓取用户在互联网上浏览过的网页进行镜像备份；根据镜像备份的网页对所述用户进行画像，获取所述用户的身份信息，或/和生活信息；根据所述用户的身份信息，或/和生活信息，挖掘所述用户的各种潜在的消费需求；向所述用户推送与所述潜在的消费需求匹配的广告。
可选地，所述身份信息包括性别、年龄、地域、终端、渠道、机型、或网络；所述生活信息包括影音、生活、社交、阅读、或游戏。
可选地，所述根据镜像备份的网页对所述用户进行画像的一种实现过程包括：根据镜像备份的网页获取URL字符串；对所述URL字符串进行解析，获取格式为网站-动作-对象的结构化数据；对所述结构化数据进行分类标注，实现针对所述用户的画像。
可选地，所述根据所述用户的身份信息，或/和生活信息，挖掘所述用户的各种潜在的消费需求的一种实现过程包括：对标注后的结构化数据表达的标注内容进行行为权重分析，获得行为权重系数；对标注后的结构化数据表达的标注内容进行时间衰减分析，获得时间衰减系数；对标注后的结构化数据表达的标注内容进行热度衰减分析，获得热度衰减系数；对标注后的结构化数据表达的标注内容进行活跃度衰减分析，获得活跃度衰减系数；对所述行为权重系数，时间衰减系数，热度衰减系数，或活跃度衰减系数进行归一化处理，建立所述用户的兴趣模型，进而获取所述用户的各种潜在的消费需求。
可选地，所述广告个性化推送方法还包括：追踪所述用户的网页浏览动作，根据追踪结果实时或定时更新所述用户的兴趣模型。
本发明还提供一种广告个性化推送系统，所述广告个性化推送系统包括：备份模块，抓取用户在互联网上浏览过的网页进行镜像备份；画像模块，与所述备份模块相连，根据镜像备份的网页对所述用户进行画像，获取所述用户的身份信息，或/和生活信息；挖掘模块，与所述画像模块相连，根据所述用户的身份信息，或/和生活信息，挖掘所述用户的各种潜在的消费需求；推送模块，与所述挖掘模块相连，向所述用户推送与所述潜在的消费需求匹配的广告。
可选地，所述身份信息包括性别、年龄、地域、终端、渠道、机型、或网络；所述生活信息包括影音、生活、社交、阅读、或游戏。
可选地，所述画像模块包括：URL读取单元，与所述备份模块相连，根据镜像备份的网页获取URL字符串；URL解析单元，与所述URL读取单元相连，对所述URL字符串进行解析，获取格式为网站-动作-对象的结构化数据；标注单元，与所述URL解析单元相连，对所述结构化数据进行分类标注，实现所述用户的画像。
可选地，所述挖掘模块包括：权重分析单元，与所述标注单元相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行行为权重分析，获得行为权重系数；时间衰减分析单元，与所述标注单元相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行时间衰减分析，获得时间衰减系数；热度衰减分析单元，与所述标注单元相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行热度衰减分析，获得热度衰减系数；活跃度衰减分析单元，与所述标注单元相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行活跃度衰减分析，获得活跃度衰减系数；建模单元，与所述权重分析单元，时间衰减分析单元，热度衰减分析单元，或活跃度衰减分析单元分别相连，对所述行为权重系数，时间衰减系数，热度衰减系数，或活跃度衰减系数进行归一化处理，建立所述用户的兴趣模型，进而获取所述用户的各种潜在的消费需求。
可选地，所述广告个性化推送系统还包括：追踪单元，与所述备份模块和建模单元分别相连，追踪所述用户的网页浏览动作，根据追踪结果实时或定时更新所述用户的兴趣模型。
如上所述，本发明的广告个性化推送系统及方法，具有以下有益效果：
本发明在大量搜集用户浏览数据的基础上，通过数据分析实现对用户的画像，并将用户画像应用于广告推荐，对用户的偏执爱好进行立体型呈现，进而作出吻合度较高的深层次广告推送，增强用户的体验度。
附图说明
图1显示为本发明实施例所述的广告个性化推送方法的一种实现流程示意图。
图2a显示为本发明实施例所述的广告个性化推送方法的步骤S2的一种实现流程示意图。
图2b显示为本发明实施例所述的广告个性化推送方法的步骤S22的一种实现过程示意图。
图3a显示为本发明实施例所述的广告个性化推送方法的步骤S3的一种实现流程示意图。
图3b显示为本发明实施例所述的广告个性化推送方法的步骤S35的一种实现过程示意图。
图4显示为本发明实施例所述的广告个性化推送系统的一种实现结构示意图。
图5显示为本发明实施例所述的广告个性化推送系统的画像模块的一种实现结构示意图。
图6显示为本发明实施例所述的广告个性化推送系统的挖掘模块的一种实现结构示意图。
图7显示为本发明实施例所述的广告个性化推送系统的一种网络实现场景示意图。
元件标号说明
100 广告个性化推送系统
110 备份模块
120 画像模块
121 URL读取单元
122 URL解析单元
123 标注单元
130 挖掘模块
131 权重分析单元
132 时间衰减分析单元
133 热度衰减分析单元
134 活跃度衰减分析单元
135 建模单元
136 追踪单元
140 推送模块
S1～S4 步骤
S21～S23 步骤
S31～S36 步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
请参阅图1，本发明提供一种广告个性化推送方法，所述广告个性化推送方法包括：
S1，抓取用户在互联网上浏览过的网页进行镜像备份。本步骤可以利用网络爬虫引擎实现。网络爬虫是捜索引擎抓取系统的重要组成部分。爬虫的主要目的是将互联网上的网页下载到本地形成一个或联网内容的镜像备份。网络爬虫的基本工作流程如下：1)首先选取一部分精心挑选的种子URL(Uniform Resource Locator，统一资源定位符)；2)将这些URL放入待抓取URL队列；3)从待抓取URL队列中取出待抓取URL，解析DNS，并且得到主机的IP，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。4)分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。
S2，根据镜像备份的网页对所述用户进行画像，获取所述用户的身份信息，或/和生活信息。其中，所述身份信息包括性别、年龄、地域、终端(如智能手机、Pad、笔记本、PC机)、渠道、机型、或网络(如WiFi)等；所述生活信息包括影音(如电影、电视、音乐)、生活(如衣、食、住、行)、社交(如朋友圈)、阅读、或游戏。
进一步，参见图2a所示，步骤S2所述的根据镜像备份的网页对所述用户进行画像的一种实现过程包括：
S21，根据镜像备份的网页获取URL(Uniform Resource Locator，统一资源定位符)字符串。统一资源定位符URL是对可以从互联网上得到的资源的位置和访问方法的一种简洁的表示，是互联网上标准资源的地址。互联网上的每个文件都有一个唯一的URL，它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎么处理它。在因特网的历史上，统一资源定位符的发明是一个非常基础的步骤。统一资源定位符的语法是一般的，可扩展的，它使用ASCII代码的一部分来表示因特网的地址。一般统一资源定位符的开始标志着一个计算机网络所使用的网络协议。
S22，对所述URL字符串进行解析，获取格式为网站-动作-对象的结构化数据。其中，解析可以利用网站知识库、URL规则库、内容对象知识库、语义特征抽取库等数据库的支持，参见图2b所示。
S23，对所述结构化数据进行分类标注，实现针对所述用户的画像。标注的方式可以有多种，如名称标注，类型标注，标签标注等。每个结构化数据可以根据不同的角度做不同的标注，例如：访问
http://detail.tmall.com/item.htm？spm＝a230r.1.14.42.xaurJi&id＝38799101147&abbucket＝13，将会解析出结构化数据：淘宝-浏览-(雀巢2段，婴幼儿-奶粉，奶粉，雀巢)的结构化数据，当标注时可以标注奶粉、雀巢2段、婴幼儿等标签。
S3，根据所述用户的身份信息，或/和生活信息，挖掘所述用户的各种潜在的消费需求。例如，根据淘宝-浏览-(雀巢2段，婴幼儿-奶粉，奶粉，雀巢)的结构化数据，可以推知该用户具有6个月左右婴儿产品的购买需求，尿不湿、婴幼儿用品、玩具、婴幼儿食品、婴幼儿护肤品等婴幼儿产品即为该用户的潜在需求。
进一步，参见图3a所示，步骤S3所述的根据所述用户的身份信息，或/和生活信息，挖掘所述用户的各种潜在的消费需求的一种实现过程包括：
S31，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行行为权重分析，获得行为权重系数。
S32，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行时间衰减分析，获得时间衰减系数。
S33，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行热度衰减分析，获得热度衰减系数。
S34，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行活跃度衰减分析，获得活跃度衰减系数。
S35，对所述行为权重系数，时间衰减系数，热度衰减系数，或活跃度衰减系数进行归一化处理，建立所述用户的兴趣模型，进而获取所述用户的各种潜在的消费需求。例如，根据步骤S31至S34获得用户浏览淘宝的行为权重系数为2，时间衰减系数为0.3，热度衰减系数为3，活跃度衰减系数为6，用户浏览新浪的行为权重系数为3，时间衰减系数为0.21，热度衰减系数为3，活跃度衰减系数为6，那么，通过上述系数建立的兴趣模型就会显示该用户对新浪新闻的需求程度高于对淘宝购物的需求，参见图3b所示。
S36，追踪所述用户的网页浏览动作，根据追踪结果实时或定时更新所述用户的兴趣模型。
S4，向所述用户推送与所述潜在的消费需求匹配的广告。
本发明所述的广告个性化推送方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本发明的保护范围内。
本发明还提供一种广告个性化推送系统，所述广告个性化推送系统可以实现本发明所述的广告个性化推送方法，但本发明所述的广告个性化推送方法的实现装置包括但不限于本实施例列举的广告个性化推送系统的结构，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的结构变形和替换，都包括在本发明的保护范围内。
本发明还提供一种广告个性化推送系统，参见图4所示，所述广告个性化推送系统100包括：备份模块110，画像模块120，挖掘模块130，推送模块140。
所述备份模块110抓取用户在互联网上浏览过的网页进行镜像备份。所述备份模块110可以利用网络爬虫引擎实现。网络爬虫是捜索引擎抓取系统的重要组成部分。爬虫的主要目的是将互联网上的网页下载到本地形成一个或联网内容的镜像备份。网络爬虫的基本工作流程如下：1)首先选取一部分精心挑选的种子URL(Uniform Resource Locator，统一资源定位符)；2)将这些URL放入待抓取URL队列；3)从待抓取URL队列中取出待抓取URL，解析DNS，并且得到主机的IP，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。4)分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。
所述画像模块120与所述备份模块110相连，根据镜像备份的网页对所述用户进行画像，获取所述用户的身份信息，或/和生活信息。其中，所述身份信息包括性别、年龄、地域、终端(如智能手机、Pad、笔记本、PC机)、渠道、机型、或网络(如WiFi)等；所述生活信息包括影音(如电影、电视、音乐)、生活(如衣、食、住、行)、社交(如朋友圈)、阅读、或游戏。
进一步，参见图5所示，所述画像模块120包括：URL读取单元121，URL解析单元122，标注单元123。
所述URL读取单元121与所述备份模块110相连，根据镜像备份的网页获取URL字符串。URL(Uniform Resource Locator，统一资源定位符)是对可以从互联网上得到的资源的位置和访问方法的一种简洁的表示，是互联网上标准资源的地址。互联网上的每个文件都有一个唯一的URL，它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎么处理它。在因特网的历史上，统一资源定位符的发明是一个非常基础的步骤。统一资源定位符的语法是一般的，可扩展的，它使用ASCII代码的一部分来表示因特网的地址。一般统一资源定位符的开始标志着一个计算机网络所使用的网络协议。
所述URL解析单元122与所述URL读取单元121相连，对所述URL字符串进行解析，获取格式为网站-动作-对象的结构化数据。其中，解析可以利用网站知识库、URL规则库、内容对象知识库、语义特征抽取库等数据库的支持，参见图2b所示。
所述标注单元123与所述URL解析单元122相连，对所述结构化数据进行分类标注，实现所述用户的画像。标注的方式可以有多种，如名称标注，类型标注，标签标注等。每个结构化数据可以根据不同的角度做不同的标注，例如：访问
http://detail.tmall.com/item.htm？spm＝a230r.1.14.42.xaurJi&id＝38799101147&abbucket＝13，将会解析出结构化数据：淘宝-浏览-(雀巢2段，婴幼儿-奶粉，奶粉，雀巢)的结构化数据，当标注时可以标注奶粉、雀巢2段、婴幼儿等标签。
所述挖掘模块130与所述画像模块120相连，根据所述用户的身份信息，或/和生活信息，挖掘所述用户的各种潜在的消费需求。例如，根据淘宝-浏览-(雀巢2段，婴幼儿-奶粉，奶粉，雀巢)的结构化数据，可以推知该用户具有6个月左右婴儿产品的购买需求，尿不湿、婴幼儿用品、玩具、婴幼儿食品、婴幼儿护肤品等婴幼儿产品即为该用户的潜在需求。
进一步，参见图6所示，所述挖掘模块130包括：权重分析单元131，时间衰减分析单元132，热度衰减分析单元133，活跃度衰减分析单元134，建模单元135，追踪单元136。
所述权重分析单元131与所述标注单元123相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行行为权重分析，获得行为权重系数。所述时间衰减分析单元132与所述标注单元123相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行时间衰减分析，获得时间衰减系数。所述热度衰减分析单元133与所述标注单元123相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行热度衰减分析，获得热度衰减系数。所述活跃度衰减分析单元134与所述标注单元123相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行活跃度衰减分析，获得活跃度衰减系数。
所述建模单元135与所述权重分析单元131，时间衰减分析单元132，热度衰减分析单元133，或活跃度衰减分析单元134分别相连，对所述行为权重系数，时间衰减系数，热度衰减系数，或活跃度衰减系数进行归一化处理，建立所述用户的兴趣模型，进而获取所述用户的各种潜在的消费需求。例如，根据步骤S31至S34获得用户浏览淘宝的行为权重系数为2，时间衰减系数为0.3，热度衰减系数为3，活跃度衰减系数为6，用户浏览新浪的行为权重系数为3，时间衰减系数为0.21，热度衰减系数为3，活跃度衰减系数为6，那么，通过上述系数建立的兴趣模型就会显示该用户对新浪新闻的需求程度高于对淘宝购物的需求，参见图3b所示。
所述追踪单元136与所述备份模块110和建模单元135分别相连，追踪所述用户的网页浏览动作，根据追踪结果实时或定时更新所述用户的兴趣模型。
所述推送模块140与所述挖掘模块130相连，向所述用户推送与所述潜在的消费需求匹配的广告。
本发明所述的广告个性化推送系统的一种网络实现场景参见图7所示。
本发明在大量搜集用户浏览数据的基础上，通过数据分析实现对用户的画像，并将用户画像应用于广告推荐，对用户的偏执爱好进行立体型呈现，进而作出吻合度较高的深层次广告推送，增强用户的体验度。
综上所述，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (6)
1.一种广告个性化推送方法，其特征在于，所述广告个性化推送方法包括：
抓取用户在互联网上浏览过的网页进行镜像备份；
根据镜像备份的网页对所述用户进行画像，获取所述用户的身份信息，或/和生活信息；
根据所述用户的身份信息，或/和生活信息，挖掘所述用户的各种潜在的消费需求；
向所述用户推送与所述潜在的消费需求匹配的广告；
所述根据镜像备份的网页对所述用户进行画像的一种实现过程包括：
根据镜像备份的网页获取URL字符串；
对所述URL字符串进行解析，获取格式为网站‐动作‐对象的结构化数据；
对所述结构化数据进行分类标注，实现针对所述用户的画像；
所述根据所述用户的身份信息，或/和生活信息，挖掘所述用户的各种潜在的消费需求的一种实现过程包括：
对标注后的结构化数据表达的标注内容进行行为权重分析，获得行为权重系数；
对标注后的结构化数据表达的标注内容进行时间衰减分析，获得时间衰减系数；
对标注后的结构化数据表达的标注内容进行热度衰减分析，获得热度衰减系数；
对标注后的结构化数据表达的标注内容进行活跃度衰减分析，获得活跃度衰减系数；
对所述行为权重系数，时间衰减系数，热度衰减系数，或活跃度衰减系数进行归一化处理，建立所述用户的兴趣模型，进而获取所述用户的各种潜在的消费需求。
2.根据权利要求1所述的广告个性化推送方法，其特征在于：所述身份信息包括性别、年龄、地域、终端、渠道、机型、或网络；所述生活信息包括影音、生活、社交、阅读、或游戏。
3.根据权利要求1所述的广告个性化推送方法，其特征在于，所述广告个性化推送方法还包括：追踪所述用户的网页浏览动作，根据追踪结果实时或定时更新所述用户的兴趣模型。
4.一种广告个性化推送系统，其特征在于，所述广告个性化推送系统包括：
备份模块，抓取用户在互联网上浏览过的网页进行镜像备份；
画像模块，与所述备份模块相连，根据镜像备份的网页对所述用户进行画像，获取所述用户的身份信息，或/和生活信息；
挖掘模块，与所述画像模块相连，根据所述用户的身份信息，或/和生活信息，挖掘所述用户的各种潜在的消费需求；
推送模块，与所述挖掘模块相连，向所述用户推送与所述潜在的消费需求匹配的广告；
所述画像模块包括：
URL读取单元，与所述备份模块相连，根据镜像备份的网页获取URL字符串；
URL解析单元，与所述URL读取单元相连，对所述URL字符串进行解析，获取格式为网站‐动作‐对象的结构化数据；
标注单元，与所述URL解析单元相连，对所述结构化数据进行分类标注，实现所述用户的画像；
所述挖掘模块包括：
权重分析单元，与所述标注单元相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行行为权重分析，获得行为权重系数；
时间衰减分析单元，与所述标注单元相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行时间衰减分析，获得时间衰减系数；
热度衰减分析单元，与所述标注单元相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行热度衰减分析，获得热度衰减系数；
活跃度衰减分析单元，与所述标注单元相连，对标注后的结构化数据表达的标注内容进行活跃度衰减分析，获得活跃度衰减系数；
建模单元，与所述权重分析单元，时间衰减分析单元，热度衰减分析单元，或活跃度衰减分析单元分别相连，对所述行为权重系数，时间衰减系数，热度衰减系数，或活跃度衰减系数进行归一化处理，建立所述用户的兴趣模型，进而获取所述用户的各种潜在的消费需求。
5.根据权利要求4所述的广告个性化推送系统，其特征在于：所述身份信息包括性别、年龄、地域、终端、渠道、机型、或网络；所述生活信息包括影音、生活、社交、阅读、或游戏。
6.根据权利要求4所述的广告个性化推送系统，其特征在于，所述广告个性化推送系统还包括：
追踪单元，与所述备份模块和建模单元分别相连，追踪所述用户的网页浏览动作，根据追踪结果实时或定时更新所述用户的兴趣模型。
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