CN112862518A - 一种基于客户实时位置的广告推送方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于客户实时位置的广告推送方法及系统,方法包括:S01获取客户实时位置;S02获取客户实时位置所对应区域的地图数据;S03获取客户实时位置预设范围内的商家信息;S04根据客户实时位置预设范围内的商家信息,按广告推送优先级,对客户进行推送商家广告,且同时推送到达对应商家的出行路线信息,本方案针对客户喜好优先级、到达商家的路线进行配置权重,从综合角度来考量商家广告推送的优先级,以此能够更为人性化、精准化地实现商家广告投入的经济效益;另外,还基于客户的出行成本,充分考量客户到达商家的经济、时间风险,从而使得客户能够将消费体验和经济、时间支出达到较优的平衡。
Description
技术领域
本发明涉及广告推送技术领域,尤其涉及一种基于客户实时位置的广告推送方法及系统。
背景技术
目前的商家广告定位投放系统通常是按其位置半径范围内进行区域投放,仅推送给GPS定位在划定半径内的用户,而这种方式会导致流失了通过交通工具也能短时间到达该商家位置的用户群,也弱化了商家的广告宣传效果。
由于当前人们的消费水平和收入平均水平越来越高,许多消费者的出行方式也变得更为多样化,传统的按位置半径进行直接推送广告的形式,取得的效果瓶颈也越来越明显,因此,针对客户的出行方式或习惯进行更为精准的推送广告,将会更具有积极的现实意义,同时也是提高营销效果的重要方向。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提出一种宣传效果好、推送针对性强、人性化且成本低的基于客户实时位置的广告推送方法及系统。
为了实现上述的技术目的,本发明所采用的技术方案为:
一种基于客户实时位置的广告推送方法,其包括:
获取客户实时位置;
获取客户实时位置所对应区域的地图数据;
获取客户实时位置预设范围内的商家信息;
根据客户实时位置预设范围内的商家信息,按广告推送优先级,对客户进行推送商家广告,且同时推送到达对应商家的出行路线信息。
作为一种可能的实施方式,进一步,所述的广告推送优先级为根据客户实时位置到达商家所在位置的路线优先级进行确定,所述的路线优先级为依据客户实时位置到达商家所在位置所采用的出行方式所耗费的时间长短进行以短至长排序,并依照预设时间区间进行呈列表式推送,例如,以10分钟、20分钟、30分钟为区间节点,进行列表式推送客户可在对应时间内到达商家的广告信息。
作为一种可能的实施方式,进一步,推送到达商家的出行路线信息为距离最短或用时最短或预设优先级权重值最高的路线;
所述客户行动轨迹和/或客户实时位置的获取方式为如下之一:
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GPS模块进行定位;
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的BDS模块进行定位;
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GLONASS模块进行定位;
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GALILEO模块进行定位;
通过客户移动终端所对应网络服务商的通讯基站进行定位。
作为一种可能的实施方式,进一步,对客户进行推送商家广告前,还预先判断客户是否有设置当前的出行方式,
当客户没有设置当前的出行方式时,则按列表形式推送广告推送优先级排在前N条的商家广告,且同时推送至少1条到达对应商家的出行路线信息,并按预计用时进行由短至长排序;
当客户有设置当前的出行方式时,则按客户当前的出行方式进行按列表形式推送广告推送优先级排在前N条的商家广告,且同时推送至少1条包含通过客户当前出行方式到达对应商家的出行路线信息;
其中,N为大于1的正整数。
作为一种较优的实施选择,优选的,所述的广告推送优先级由喜好优先级和路线优先级组成,该广告推送优先级的计算公式如下:
Z=Y+X-Q,
其中,Z为广告推送优先级的权重值,Y为路线优先级的权重值,X为喜好优先级的权重值,Q为干扰因素的权重值;
另外,所述的喜好优先级的权重值X为客户自行预先设定,其默认初始值为0;
干扰因素的权重值Q为客户自行预先设定或由预设条件触发生成,例如:干扰因素的权重值Q为通过商家内部摄像头获取其当前店内人员密集情况,再经影像数字化处理后,获得人员密度估值,并根据预设查询表获得不同人员密度下的Q取值。
作为一种较优的实施选择,优选的,所述路线优先级的权重值由客户的出行方式权重值和预计抵达对应商家的时间权重和干扰因素权重组成。
作为一种较优的实施选择,优选的,所述的出行方式包括:步行、骑行、地铁、公交车或驾车;
当出行方式为步行时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y1+a1-b1,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y1为步行出行的预设初始权重值,a1为步行行程的用时权重,b1为干扰因素权重;
当出行方式为骑行时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y2+a2-b2,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y2为骑行出行的预设初始权重值,a2为骑行行程的用时权重,b2为干扰因素权重;
当出行方式为地铁时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y3+a3-b3,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y3为地铁出行的预设初始权重值,a3为地铁行程的用时权重,b3为干扰因素权重;
当出行方式为公交时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y4+a4-b4,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y4为公交出行的预设初始权重值,a4为公交行程的用时权重,b4为干扰因素权重;
当出行方式为驾车时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y5+a5-b5,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y5为驾车行出行的预设初始权重值,a5为驾车行程的用时权重,b5为干扰因素权重;
另外,用时权重a1、a2、a3、a4、a5均对应有不同用时情况下的预设值,且形成有用时权重查询表。
作为一种较优的实施选择,优选的,当客户当前至商家的规划路线中,存在出行方式转换时,该路线优先级的权重值为不同出行方式的路线优先级的权重值乘以该出行方式的行程占客户当前位置至对应商家所在位置总行程的比值的加和。
作为一种较优的实施选择,优选的,干扰因素权重b1、b2、b3、b4均对应有不同出行方式和行程情况下的预设值,且形成有干扰因素权重查询表;
另外,干扰因素权重b5的参考因素包括违章风险、停车风险和事故风险,其公式为:
b5=b51+b52+b53,
其中,b51为违章风险权重,b52为停车风险权重,b53为事故风险权重;
另外,
b51=0.003×n,
n为预设时间周期内基于商家回访和/或客户主动评价上报的违章统计次数;
b52=0.002×m,
m为预设时间周期内基于商家回访和/或客户主动评价上报的停车差评统计次数;
b53=0.001×q,
q为预设时间周期内基于商家回访和/或客户主动评价上报的行程事故统计次数。
基于上述的方法方案,本发明还提供一种基于客户实时位置的广告推送系统,其包括:
存储单元,用于存储地图数据、商家信息以及商家广告;
位置获取单元,用于获取客户所在位置;
数据关联单元,用于获取客户实时位置所对应区域的地图数据和客户实时位置预设范围内的商家信息;
路线规划单元,用于规划客户实时位置至商家的路线;
计算单元,用于获取路线规划单元规划的客户实时位置至商家的路线,并输出广告推送优先级;
推送单元,用于根据广告推送优先级对客户进行推送商家广告,且同时推送到达对应商家的出行路线信息。
基于上述的方法方案,本发明还提供一种计算机可读的存储介质,所述的存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行实现上述所述的基于客户实时位置的广告推送方法。
采用上述的技术方案,本发明与现有技术相比,其具有的有益效果为:本方案通过综合考量了客户的出行方式,使得商家广告能够按照客户的到店方式、到店时间进行推送,该方式能够突破传统采用以商家为中心,按距离半径范围进行推送商家广告的局限性,引入了出行方式考量机制,使得一些能够通过特定交通工具快速到达商家所在地的客户亦能够受到广告推送和同时获得到达商家的出行路线,而针对客户喜好优先级、到达商家的路线进行配置权重,从综合角度来考量商家广告推送的优先级,以此能够更为人性化、精准化地实现商家广告投入的经济效益;另外,还基于客户的出行成本,充分考量客户到达商家的经济、时间风险,从而使得客户能够将消费体验和经济、时间支出达到较优的平衡。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明方案广告推送方法的简要流程示意图;
图2是本发明方案广告推送系统的简要示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明作进一步的详细描述。特别指出的是,以下实施例仅用于说明本发明,但不对本发明的范围进行限定。同样的,以下实施例仅为本发明的部分实施例而非全部实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明一种基于客户实时位置的广告推送方法,其包括:
S01、获取客户实时位置;
S02、获取客户实时位置所对应区域的地图数据;
S03、获取客户实时位置预设范围内的商家信息;
S04、根据客户实时位置预设范围内的商家信息,按广告推送优先级,对客户进行推送商家广告,且同时推送到达对应商家的出行路线信息。
其中,为了便于客户尽快抵达商家,作为一种可能的实施方式,进一步,推送到达商家的出行路线信息为距离最短或用时最短或预设优先级权重值最高的路线。
而作为广告推送优先级的一种参考考量方式,所述的广告推送优先级为根据客户实时位置到达商家所在位置的路线优先级进行确定,所述的路线优先级为依据客户实时位置到达商家所在位置所采用的出行方式所耗费的时间长短进行以短至长排序,并依照预设时间区间进行呈列表式推送。
基于客户使用的移动终端可能存在内置的定位系统模块具有不同,或者所基于的定位策略不同,因此,所述客户行动轨迹和/或客户实时位置的获取方式为如下之一:
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GPS模块进行定位;
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的BDS模块进行定位;
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GLONASS模块进行定位;
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GALILEO模块进行定位;
通过客户移动终端所对应网络服务商的通讯基站进行定位。
另外,在将商家广告推送给客户的情况下,如何引导其快速、便利且安全地到达商家所在地址也是非常关键的,作为一种可能的实施方式,进一步,对客户进行推送商家广告前,还预先判断客户是否有设置当前的出行方式,
当客户没有设置当前的出行方式时,则按列表形式推送广告推送优先级排在前N条的商家广告,且同时推送至少1条到达对应商家的出行路线信息,并按预计用时进行由短至长排序;
当客户有设置当前的出行方式时,则按客户当前的出行方式进行按列表形式推送广告推送优先级排在前N条的商家广告(即,过滤采用其他出行方式作为主要行进方式的方案),且同时推送至少1条包含通过客户当前出行方式到达对应商家的出行路线信息;
其中,N为大于1的正整数,作为一种举例,可以为3~10条,亦可根据客户自行设置条数,以此提高人性化推送。
基于出行方式的考量,作为一种较优的实施选择,优选的,所述的广告推送优先级由喜好优先级和路线优先级组成,该广告推送优先级的计算公式如下:
Z=Y+X-Q,
其中,Z为广告推送优先级的权重值,Y为路线优先级的权重值,X为喜好优先级的权重值,Q为干扰因素的权重值;
另外,所述的喜好优先级的权重值X为客户自行预先设定(可按查询表的形式进行设定),其默认初始值为0,而作为一种举例,喜好优先级的设定可以为下表所示:
表1喜好优先级权重查询表
喜好情况 | X权重值 |
拒绝 | ﹣0.2 |
默认 | 0 |
一般 | +0.2 |
喜欢 | +0.3 |
非常喜欢 | +0.4 |
干扰因素的权重值Q为通过商家内部摄像头获取其当前店内人员密集情况,再经影像数字化处理后,获得人员密度估值,并根据预设查询表获得不同人员密度下的Q取值,而采用视频进行确定固定场所的人员密度已是现有技术,因此,不再赘述其原理,本方案则是将人员密度作为商家广告推送的参考因素。作为一个举例,以对应商家店内的人员密度作为主因素,干扰因素的权重值Q可以按如下查询表进行匹配确定具体值,
表2干扰因素的权重值Q查询表
人员密度值(人/m<sup>2</sup>) | Q值 |
<0.1 | -0.2 |
0.1~0.2 | -0.1 |
0.2~0.35 | 0 |
0.35~0.50 | 0.2 |
0.50~0.70 | 0.4 |
>0.70 | 0.7 |
在出行方式上,作为一种较优的实施选择,优选的,所述路线优先级的权重值由客户的出行方式权重值和预计抵达对应商家的时间权重和干扰因素权重组成。
其中,所述的出行方式包括:步行、骑行、地铁、公交车或驾车;
当出行方式为步行时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y1+a1-b1,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y1为步行出行的预设初始权重值,a1为步行行程的用时权重,b1为干扰因素权重;
当出行方式为骑行时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y2+a2-b2,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y2为骑行出行的预设初始权重值,a2为骑行行程的用时权重,b2为干扰因素权重;
当出行方式为地铁时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y3+a3-b3,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y3为地铁出行的预设初始权重值,a3为地铁行程的用时权重,b3为干扰因素权重;
当出行方式为公交时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y4+a4-b4,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y4为公交出行的预设初始权重值,a4为公交行程的用时权重,b4为干扰因素权重;
当出行方式为驾车时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y5+a5-b5,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y5为驾车行出行的预设初始权重值,a5为驾车行程的用时权重,b5为干扰因素权重;
另外,作为一个举例,不同出行方式的预设初始权重值Y1、Y2、Y3、Y4、Y5可以均按1.0作为预设初始权重值;用时权重a1、a2、a3、a4、a5均对应有不同用时情况下的预设值,且形成有用时权重查询表,作为用时权重的一个举例,以客户当前位置达到商家店内或路线切换中转点的时间作为主因素,用时权重a1、a2、a3、a4、a5可以按如下查询表进行匹配确定具体值,
表3用时权重查询表
对于一些需要进行换乘转换出行方式的情况而言,当客户当前至商家的规划路线中,存在出行方式转换时,该路线优先级的权重值为不同出行方式的路线优先级的权重值乘以该出行方式的行程占客户当前位置至对应商家所在位置总行程的比值的加和;作为一个举例,若客户从当前位置至店家所在位置所需的行程是10Km,其中,有5公里需要进行乘坐地铁,2公里步行,3公里骑行,那么,路线优先级的权重值Y=0.5Y地铁+0.2Y步行+0.3Y骑行,其中,Y地铁、Y步行、Y骑行分别表示地铁、步行、骑行行程所计算出的路线优先级的权重值。
由于不同的出行方式,其所面临的干扰因素不同,因此,作为一种较优的实施选择,优选的,干扰因素权重b1、b2、b3、b4均对应有不同出行方式和行程情况下的预设值,且形成有干扰因素权重查询表。
作为干扰因素权重b1、b2、b3、b4的一个举例,干扰因素权重b1、b2、b3、b4可以按如下查询表进行匹配确定具体值:
表4干扰因素权重查询表
出行方式 | 干扰因素权重值 |
步行(b<sub>1</sub>) | 0.2 |
骑行(b<sub>2</sub>) | 0.4 |
地铁(b<sub>3</sub>) | 0.3 |
公交车(b<sub>4</sub>) | 0.5 |
由于步行的经济成本最低且事故、延迟风险相对于其他出行方式最低,因此,将其干扰因素权重设为最低;地铁具有准时、乘坐舒适的特点,因此,其干扰因素也较低;公交车由于还存在堵车、站点上下客延迟耽误、交通事故等问题,因此,将其干扰因素的权重值设成比步行、骑行、地铁出行高。
另外,由于驾车的成本相对较高、且还存在多种影响成本的重要因素,因此,就驾车的干扰因素权重b5进行单独考量,干扰因素权重b5的参考因素包括违章风险、停车风险和事故风险,其公式为:
b5=b51+b52+b53,
其中,b51为违章风险权重,b52为停车风险权重,b53为事故风险权重;
另外,
b51=0.003×n,
n为预设时间周期内基于商家回访和/或客户主动评价上报的违章统计次数;
b52=0.002×m,
m为预设时间周期内基于商家回访和/或客户主动评价上报的停车差评统计次数;
b53=0.001×q,
q为预设时间周期内基于商家回访和/或客户主动评价上报的行程事故统计次数。
作为一个模拟实例,构建如下应用场景以阐述本发明方案的推送机制:
(1)实时位置定位和商家匹配
获取得到客户的实时位置为O,同时对客户实时位置对应区域的地图数据进行获取,再进一步获取客户实时位置预设范围内的商家信息,获得1个商家信息,其中,客户对该商家信息所在的经营类别的喜好优先级设定为一般,因此X=+0.2。
(2)路线规划
通过路线规划,获得如下6种方式可到达该商家所在地点,其行程、用时分别如下:
表5路线规划表
(3)基于上述路线规划表,对应获得如下路线优先级的权重值,其中,驾车干扰因素权重中,违章风险权重b51为0.1,停车风险权重b52为0.1,事故风险权重b53为0.1,各出行方式权重值分布大致如下:
表6路线优先级权重值分布表
(4)根据该商家店内摄像头影像,经数字化处理和导入人员密度估值系统中估算获得人员密度值为0.40,则Q取值为0.2;由此,获得如下6种出行方式下的广告推送优先级的权重值:
表7广告推送优先级
出行\项目 | 广告推送优先级 |
步行 | 0.6 |
骑行 | 0.7 |
地铁 | 1.2 |
公交车 | 0.8 |
驾车 | 1.2 |
步行+公交 | 0.84 |
基于表7,可以获得在客户设置有出行方式情况下的广告推送优先级的权重值,当客户没有设置出行方式的情况下,则可以以该前往至该商家的出行方式中,广告推送优先级的权重值最高的一项为准,进行推送商家广告,然后该商家广告对应附带的出行路线信息按子列表形式,以路线优先级由大到小方式进行列表推荐前往该商家的出行形式。
通过该模拟实例,可以进一步以该广告推送优先级的计算方式拓展到多个经营类别、多个商家的情况,以此形成对应不同商家的广告推送列表。
而作为进一步延伸,商家亦可以主动选择其广告投放的范围,例如,以客户到达商家的时长为要素或以出行方式为要素(如无停车位时)。
如图2所示,基于上述的方法方案,本发明还提供一种基于客户实时位置的广告推送系统,其包括:
存储单元1,用于存储地图数据、商家信息以及商家广告;
位置获取单元2,用于获取客户所在位置;
数据关联单元3,用于获取客户实时位置所对应区域的地图数据和客户实时位置预设范围内的商家信息;
路线规划单元4,用于规划客户实时位置至商家的路线;
计算单元5,用于获取路线规划单元4规划的客户实时位置至商家的路线,并输出广告推送优先级;
推送单元6,用于根据广告推送优先级对客户进行推送商家广告,且同时推送到达对应商家的出行路线信息。
另外,在本发明各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的部分实施例,并非因此限制本发明的保护范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效装置或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于客户实时位置的广告推送方法,其特征在于,其包括:
获取客户实时位置;
获取客户实时位置所对应区域的地图数据;
获取客户实时位置预设范围内的商家信息;
根据客户实时位置预设范围内的商家信息,按广告推送优先级,对客户进行推送商家广告,且同时推送到达对应商家的出行路线信息。
2.如权利要求1所述的基于客户实时位置的广告推送方法,其特征在于,
所述的广告推送优先级为根据客户实时位置到达商家所在位置的路线优先级进行确定,所述的路线优先级为依据客户实时位置到达商家所在位置所采用的出行方式所耗费的时间长短进行以短至长排序,并依照预设时间区间进行呈列表式推送;
所述客户行动轨迹和/或客户实时位置的获取方式为如下之一:
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GPS模块进行定位;
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的BDS模块进行定位;
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GLONASS模块进行定位;
通过客户移动终端的APP调用移动终端内置的GALILEO模块进行定位;
通过客户移动终端所对应网络服务商的通讯基站进行定位。
3.如权利要求1所述的基于客户实时位置的广告推送方法,其特征在于,对客户进行推送商家广告前,还预先判断客户是否有设置当前的出行方式,
当客户没有设置当前的出行方式时,则按列表形式推送广告推送优先级排在前N条的商家广告,且同时推送至少1条到达对应商家的出行路线信息,并按预计用时进行由短至长排序;
当客户有设置当前的出行方式时,则按客户当前的出行方式进行按列表形式推送广告推送优先级排在前N条的商家广告,且同时推送至少1条包含通过客户当前出行方式到达对应商家的出行路线信息;
其中,N为大于1的正整数。
4.如权利要求3所述的基于客户实时位置的广告推送方法,其特征在于,所述的广告推送优先级由喜好优先级和路线优先级组成,该广告推送优先级的计算公式如下:
Z=Y+X-Q,
其中,Z为广告推送优先级的权重值,Y为路线优先级的权重值,X为喜好优先级的权重值,Q为干扰因素的权重值;
另外,所述的喜好优先级的权重值X为客户自行预先设定,其默认初始值为0,干扰因素的权重值Q为客户自行预先设定或由预设条件触发生成。
5.如权利要求4所述的基于客户实时位置的广告推送方法,其特征在于,所述路线优先级的权重值由客户的出行方式权重值和预计抵达对应商家的时间权重和干扰因素权重组成。
6.如权利要求5所述的基于客户实时位置的广告推送方法,其特征在于,所述的出行方式包括:步行、骑行、地铁、公交车或驾车;
当出行方式为步行时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y1+a1-b1,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y1为步行出行的预设初始权重值,a1为步行行程的用时权重,b1为干扰因素权重;
当出行方式为骑行时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y2+a2-b2,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y2为骑行出行的预设初始权重值,a2为骑行行程的用时权重,b2为干扰因素权重;
当出行方式为地铁时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y3+a3-b3,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y3为地铁出行的预设初始权重值,a3为地铁行程的用时权重,b3为干扰因素权重;
当出行方式为公交时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y4+a4-b4,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y4为公交出行的预设初始权重值,a4为公交行程的用时权重,b4为干扰因素权重;
当出行方式为驾车时,路线优先级的权重值由如下公式获得:
Y=Y5+a5-b5,
其中,Y为路线优先级的权重值,Y5为驾车行出行的预设初始权重值,a5为驾车行程的用时权重,b5为干扰因素权重;
另外,用时权重a1、a2、a3、a4、a5均对应有不同用时情况下的预设值,且形成有用时权重查询表。
7.如权利要求6所述的基于客户实时位置的广告推送方法,其特征在于,当客户当前至商家的规划路线中,存在出行方式转换时,该路线优先级的权重值为不同出行方式的路线优先级的权重值乘以该出行方式的行程占客户当前位置至对应商家所在位置总行程的比值的加和。
8.如权利要求7所述的基于客户实时位置的广告推送方法,其特征在于,干扰因素权重b1、b2、b3、b4均对应有不同出行方式和行程情况下的预设值,且形成有干扰因素权重查询表;
另外,干扰因素权重b5的参考因素包括违章风险、停车风险和事故风险,其公式为:
b5=b51+b52+b53,
其中,b51为违章风险权重,b52为停车风险权重,b53为事故风险权重;
另外,
b51=0.003×n,
n为预设时间周期内基于商家回访和/或客户主动评价上报的违章统计次数;
b52=0.002×m,
m为预设时间周期内基于商家回访和/或客户主动评价上报的停车差评统计次数;
b53=0.001×q,
q为预设时间周期内基于商家回访和/或客户主动评价上报的行程事故统计次数。
9.基于客户实时位置的广告推送系统,其特征在于,其包括:
存储单元,用于存储地图数据、商家信息以及商家广告;
位置获取单元,用于获取客户所在位置;
数据关联单元,用于获取客户实时位置所对应区域的地图数据和客户实时位置预设范围内的商家信息;
路线规划单元,用于规划客户实时位置至商家的路线;
计算单元,用于获取路线规划单元规划的客户实时位置至商家的路线,并输出广告推送优先级;
推送单元,用于根据广告推送优先级对客户进行推送商家广告,且同时推送到达对应商家的出行路线信息。
10.一种计算机可读的存储介质,其特征在于:所述的存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行实现如权利要求1至8之一所述的基于客户实时位置的广告推送方法。
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