CN111626786B - 一种基于大数据的广告分析系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的广告分析系统，涉及广告分析技术领域。包括公共广告收集模块，私人广告收集模块，有效信息筛选模块，私人广告分析模块，公共广告分析模块和广告推送模块。本发明对公共终端与私人终端的广告播放信息采用不同的方式进行筛选分析，并结合两者的加权求和实现了同时兼顾公众与私人对广告的重视程度，实现更准确的广告推送。

Description

一种基于大数据的广告分析系统
技术领域
本发明涉及广告分析技术领域，尤其涉及一种基于大数据的广告分析系统。
背景技术
广告,顾名思义,就是广而告之,即向社会广大公众告知某件事物。随着社会的发展，播放广告的载体数量越来越多，种类也越来越多，但从大体上可分为两类，即用户的私人终端，如手机、电脑等，以及公共终端，如商场、车站处的大屏幕。针对不同的终端，观看广告的对象也有所不同。
现有公布号为CN103854201A的专利申请公开了一种广告分析系统及方法，其实现了可根据用户端每个播放广告的实际阅览效果，实时(Real time)动态地更新用户端中播放的广告内容的技术效果。但其无法结合不同终端上搭载的广告进行有所侧重的分析，因此其更新效果会顾此失彼，无法同时兼顾公众与私人的体验。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的广告分析系统，实现了同时兼顾公众与私人对广告的重视程度，实现更准确的广告推送。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于大数据的广告分析系统，其特征在于，包括
公共广告收集模块，收集所有公共终端的公共广告播放信息；每一条公共广告播放信息的内容包括广告识别码、播放场合、观看人数；
私人广告收集模块，收集所有私人终端的私人广告播放信息，每一条私人广告播放信息的内容包括广告识别码、播放时长、用户信息；
有效信息筛选模块，根据所述观看人数筛选出有效的公共广告播放信息；根据所述播放时长筛选出有效的私人广告播放信息，共同记为有效广告播放信息；
私人广告分析模块，统计每一用户在其私人终端上对不同广告的观看次数，以及该用户最常去的带公共终端的场合中不同广告的观看人数；对同一广告的观看次数以及观看人数分别进行归一化后加权求和，作为用户对该广告的喜爱程度值；
公共广告分析模块，统计该公共终端播放的不同广告的观看人数，以及在固定时间段内来过该公共终端所在场合的用户对不同广告的观看次数；对同一广告的观看人数以及观看次数进行归一化后加权求和，作为该广告在公共终端上的播放权重值；
广告推送模块，按照用户对广告的喜爱程度值以及广告在公共终端的播放权重值将广告进行排序，分别推送至公共终端和私人终端进行播放。
进一步的，所述观看人数的获取方法如下：
S11，在所述播放场合安置摄像头；
S12，将每一个广告的播放时间进行等分处理，在每一分割的时间点上，摄像头获取屏幕前方的图像；
S13，利用人脸识别技术，识别图像中朝向屏幕的人脸；
S14，统计每个图像中的人脸数量；
S15，以时间为横坐标，人脸数量为纵坐标做散点图；
S16，对所述散点图进行曲线拟合；
S17，取曲线最高点为该广告的观看人数。
进一步的，所述有效的公共广告播放信息和私人广告播放信息的筛选方法如下：
将公共广告播放信息中的观看人数与设定的人数阈值进行比较，若观看人数大于所述人数阈值，则该条公共广告播放信息为有效的公共广告播放信息，否则为无效的公共广告播放信息；
将私人广告播放信息中的播放时长与设定的时长阈值进行比较，若播放时长大于所述时长阈值，则该条私人广告播放信息为有效的私人广告播放信息，否则为无效的私人广告播放信息；
删除无效的公共广告播放信息和私人广告播放信息，仅保留有效的公共广告播放信息和私人广告播放信息用作后续分析。
进一步的，所述人数阈值为10人，时长阈值为10秒。
进一步的，所述私人广告分析模块中，用户对广告的喜爱程度值的计算过程如下：
S21，统计用户i在其私人终端上对不同广告的观看次数pij，j为广告识别码；
S22，计算用户i在最近一个月内去带公共终端的公共场合的次数，取次数最大的前K个，将该K个公共场合中有效的公共广告播放信息作为统计样本，统计用户i最常去的带公共终端s的公共场合中广告j的观看人数qsj；
S23，对所述观看次数pij和观看人数qsj进行归一化后加权求和作为用户i对广告j的喜爱程度值Aij：
Figure BDA0002516727810000031
其中，Aij为用户i对广告j的喜爱程度值；k1、k2为权重因子，k1+k2＝1且k1＞0.5；(·)～为阶加运算。
进一步的，所述公共广告分析模块中，广告j在公共终端s上的播放权重值的计算过程如下：
S31，统计公共终端s中播放的广告j的观看人数qsj；
S32，统计最近一个月内来过该公共终端s所在场合的用户i，并统计用户i在其私人终端上对广告j的观看次数pij；
S33，对同一广告的观看人数以及观看次数进行归一化后加权求和作为该广告j在公共终端s上的播放权重值Bsj：
Figure BDA0002516727810000041
其中，Bsj为广告j在公共终端s上的播放权重值。
进一步的，所述广告推送模块的推送方法如下：
S41，针对同一用户，将其对广告的喜爱程度值从大到小进行排序；
S42，将喜爱程度值对应的广告按顺序推送至该用于的私人终端上；
S43，针对同一公共终端，将广告在公共终端的播放权重值从大到小将广告进行排序；
S44，统计该公共终端所在公共场合在不同时段的人流量，并按照人流量由大到小进行排序；
S45，将播放权重值高广告推送至人流量高的时段进行播放。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明对公共终端与私人终端的广告播放信息采用不同的方式进行筛选分析，并结合两者的加权求和实现了同时兼顾公众与私人对广告的重视程度，实现更准确的广告推送。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种基于大数据的广告分析系统，包括以下模块
公共广告收集模块，收集所有公共终端的公共广告播放信息；每一条公共广告播放信息的内容包括广告识别码、播放场合、观看人数。所述观看人数的获取方法如下：
S11，在所述播放场合安置摄像头；
S12，将每一个广告的播放时间进行等分处理，在每一分割的时间点上，摄像头获取屏幕前方的图像；
S13，利用人脸识别技术，识别图像中朝向屏幕的人脸；
S14，统计每个图像中的人脸数量；
S15，以时间为横坐标，人脸数量为纵坐标做散点图；
S16，对所述散点图进行曲线拟合；
S17，取曲线最高点为该广告的观看人数。
私人广告收集模块，收集所有私人终端的私人广告播放信息，每一条私人广告播放信息的内容包括广告识别码、播放时长、用户信息；
有效信息筛选模块，根据所述观看人数筛选出有效的公共广告播放信息；根据所述播放时长筛选出有效的私人广告播放信息，共同记为有效广告播放信息。所述有效的公共广告播放信息和私人广告播放信息的具体筛选方法如下：
将公共广告播放信息中的观看人数与设定的人数阈值进行比较，于本实施例中，人数阈值为10人；若观看人数大于所述人数阈值，则该条公共广告播放信息为有效的公共广告播放信息，否则为无效的公共广告播放信息；
将私人广告播放信息中的播放时长与设定的时长阈值进行比较，于本实施例中，时长阈值为10秒；若播放时长大于所述时长阈值，则该条私人广告播放信息为有效的私人广告播放信息，否则为无效的私人广告播放信息；
删除无效的公共广告播放信息和私人广告播放信息，剔除掉价值低的无用信息，减小计算机的工作量，仅保留有效的公共广告播放信息和私人广告播放信息用作后续分析。
私人广告分析模块，统计每一用户在其私人终端上对不同广告的观看次数，以及该用户最常去的带公共终端的场合中不同广告的观看人数；对同一广告的观看次数以及观看人数分别进行归一化后加权求和，作为用户对该广告的喜爱程度值。具体的，用户对广告的喜爱程度值的计算过程如下：
S21，统计用户i在其私人终端上对不同广告的观看次数pij，j为广告识别码；
S22，计算用户i在最近一个月内去带公共终端的公共场合的次数，取次数最大的前K个，将该K个公共场合中有效的公共广告播放信息作为统计样本，统计用户i最常去的带公共终端s的公共场合中广告j的观看人数qsj；
S23，对所述观看次数pij和观看人数qsj进行归一化后加权求和作为用户i对广告j的喜爱程度值Aij：
Figure BDA0002516727810000061
其中，Aij为用户i对广告j的喜爱程度值；k1、k2为权重因子，k1+k2＝1且k1＞0.5，于本实施例中，k1＝0.8；既综合考虑了私人终端与公共终端的历史广告播放数据对私人终端的后期广告推送影响，又将私人终端上用户本身浏览广告突出。值得一提的是，(·)～为阶加运算，目的在于进一步突出用户多次阅览的广告的喜爱程度值。
公共广告分析模块，统计该公共终端播放的不同广告的观看人数，以及在固定时间段内来过该公共终端所在场合的用户对不同广告的观看次数；对同一广告的观看人数以及观看次数进行归一化后加权求和，作为该广告在公共终端上的播放权重值。具体的，广告j在公共终端s上的播放权重值的计算过程如下：
S31，统计公共终端s中播放的广告j的观看人数qsj；
S32，统计最近一个月内来过该公共终端s所在场合的用户i，并统计用户i在其私人终端上对广告j的观看次数pij；
S33，对同一广告的观看人数以及观看次数进行归一化后加权求和作为该广告j在公共终端s上的播放权重值Bsj：
Figure BDA0002516727810000071
其中，Bsj为广告j在公共终端s上的播放权重值。其他参数请参照私人广告分析模块。
广告推送模块，按照用户对广告的喜爱程度值以及广告在公共终端的播放权重值将广告进行排序，分别推送至公共终端和私人终端进行播放。具体推送方法如下：
S41，针对同一用户，将其对广告的喜爱程度值从大到小进行排序；
S42，将喜爱程度值对应的广告按顺序推送至该用于的私人终端上；
S43，针对同一公共终端，将广告在公共终端的播放权重值从大到小将广告进行排序；
S44，统计该公共终端所在公共场合在不同时段的人流量，并按照人流量由大到小进行排序；
S45，将播放权重值高广告推送至人流量高的时段进行播放。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

Claims (4)

1.一种基于大数据的广告分析系统，其特征在于，包括
公共广告收集模块，收集所有公共终端的公共广告播放信息；每一条公共广告播放信息的内容包括广告识别码、播放场合、观看人数；
私人广告收集模块，收集所有私人终端的私人广告播放信息，每一条私人广告播放信息的内容包括广告识别码、播放时长、用户信息；
有效信息筛选模块，根据所述观看人数筛选出有效的公共广告播放信息；根据所述播放时长筛选出有效的私人广告播放信息，共同记为有效广告播放信息；
私人广告分析模块，统计每一用户在其私人终端上对不同广告的观看次数，以及该用户最常去的带公共终端的场合中不同广告的观看人数；对同一广告的观看次数以及观看人数分别进行归一化后加权求和，作为用户对该广告的喜爱程度值；
所述私人广告分析模块中，用户对广告的喜爱程度值的计算过程如下：
S21，统计用户i在其私人终端上对不同广告的观看次数pij，j为广告识别码；
S22，计算用户i在最近一个月内去带公共终端的公共场合的次数，取次数最大的前K个，将该K个公共场合中有效的公共广告播放信息作为统计样本，统计用户i最常去的带公共终端s的公共场合中广告j的观看人数qsj；
S23，对所述观看次数pij和观看人数qsj进行归一化后加权求和作为用户i对广告j的喜爱程度值Aij：
Figure FDA0003299839700000021
其中，Aij为用户i对广告j的喜爱程度值；k1、k2为权重因子，k1+k2＝1且k1＞0.5；(·)～为阶加运算；
公共广告分析模块，统计该公共终端播放的不同广告的观看人数，以及在固定时间段内来过该公共终端所在场合的用户对不同广告的观看次数；对同一广告的观看人数以及观看次数进行归一化后加权求和，作为该广告在公共终端上的播放权重值；
所述公共广告分析模块中，广告j在公共终端s上的播放权重值的计算过程如下：
S31，统计公共终端s中播放的广告j的观看人数qsj；
S32，统计最近一个月内来过该公共终端s所在场合的用户i，并统计用户i在其私人终端上对广告j的观看次数pij；
S33，对同一广告的观看人数以及观看次数进行归一化后加权求和作为该广告j在公共终端s上的播放权重值Bsj：
Figure FDA0003299839700000022
其中，Bsj为广告j在公共终端s上的播放权重值；
广告推送模块，按照用户对广告的喜爱程度值将广告进行排序，推送至私人终端进行播放；按照广告在公共终端的播放权重值将广告进行排序，推送至公共终端进行播放；
所述观看人数的获取方法如下：
S11，在所述播放场合安置摄像头；
S12，将每一个广告的播放时间进行等分处理，在每一分割的时间点上，摄像头获取屏幕前方的图像；
S13，利用人脸识别技术，识别图像中朝向屏幕的人脸；
S14，统计每个图像中的人脸数量；
S15，以时间为横坐标，人脸数量为纵坐标做散点图；
S16，对所述散点图进行曲线拟合；
S17，取曲线最高点为该广告的观看人数。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的广告分析系统，其特征在于，所述有效的公共广告播放信息和私人广告播放信息的筛选方法如下：
将公共广告播放信息中的观看人数与设定的人数阈值进行比较，若观看人数大于所述人数阈值，则该条公共广告播放信息为有效的公共广告播放信息，否则为无效的公共广告播放信息；
将私人广告播放信息中的播放时长与设定的时长阈值进行比较，若播放时长大于所述时长阈值，则该条私人广告播放信息为有效的私人广告播放信息，否则为无效的私人广告播放信息；
删除无效的公共广告播放信息和私人广告播放信息，仅保留有效的公共广告播放信息和私人广告播放信息用作后续分析。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的广告分析系统，其特征在于，所述人数阈值为10人，时长阈值为10秒。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的广告分析系统，其特征在于，所述广告推送模块的推送方法如下：
S41，针对同一用户，将其对广告的喜爱程度值从大到小进行排序；
S42，将喜爱程度值对应的广告按顺序推送至该用户的私人终端上；
S43，针对同一公共终端，将广告在公共终端的播放权重值从大到小将广告进行排序；
S44，统计该公共终端所在公共场合在不同时段的人流量，并按照人流量由大到小进行排序；
S45，将播放权重值高广告推送至人流量高的时段进行播放。
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