CN113095872A - 广告用户的分析方法、系统、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例涉及互联网技术领域，公开了一种广告用户的分析方法、系统、电子设备和存储介质。广告用户的分析方法包括：获取若干用户日志；根据所述用户日志分析广告用户的行为，为每一个所述广告用户生成用户标签和用户评分，其中，所述用户标签和所述用户评分与所述广告用户之间存在关联关系；根据预设的分类条件、所述用户评分和所述用户标签对所述广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存。应用在分析广告用户的过程中，达到既能分析单个用户的特性，又能体现用户群体的特性的目的。
Description
技术领域
本发明实施例涉及互联网技术领域，特别涉及一种广告用户的分析方法、系统、电子设备和存储介质。
背景技术
越来越多的用户通过网页、手机APP等浏览信息，因此，为了更好地宣传自己的产品，广告主也会根据自己的需要和对用户的分析将广告投放到浏览页面，在用户浏览自己关注的信息时，同时能够浏览广告主投放的广告。
然而，广告主对用户的分析一般是通过用户调查和市场分析得到的，不能准确地针对单个用户进行广告投放，投放广告成本高，用户转化率低。
发明内容
本发明实施方式的目的在于提供一种广告用户的分析方法、终端、服务器、电子设备和存储介质，能够既能分析单个用户的特性，又能体现用户群体的特性，使得广告能够被精准且快速地投放给广告用户，降低投放广告的成本，提高用户转化率。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种广告用户的分析方法，包括：获取若干用户日志；根据所述用户日志分析广告用户的行为，为每一个所述广告用户生成用户标签和用户评分，其中，所述用户标签和所述用户评分与所述广告用户之间存在关联关系；根据预设的分类条件、所述用户评分和所述用户标签对所述广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存。
本发明的实施方式还提供了一种广告用户的分析系统，包括：获取模块，用于获取若干用户日志；分析模块，用于根据所述用户日志分析广告用户的行为，为每一个所述广告用户生成用户标签和用户评分，其中，所述用户标签和所述用户评分与所述广告用户之间存在关联关系；分类模块，用于根据预设的分类条件、所述用户评分和所述用户标签对所述广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存。
本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行以上所述的广告用户的分析方法。
本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上所述的广告用户的分析方法。
本发明实施方式相对于现有技术而言，在获取若干用户日志之后，能够根据用户日志对广告用户的行为进行分析，得到针对每一个广告用户的用户标签和用户评分，然后根据预设的分类条件和用户评分以及用户标签对广告用户进行分类，最后将分类结果作为分析结果保存起来，完成对广告用户的分析。首先通过若干日志的分析，得到针对每一个广告用户的用户标签和用户评分，实现了针对单个广告用户的分析，然后根据预设的分类条件、用户评分和用户标签对广告用户进行分类，实现了对广告用户群体的分析，从而达到既能分析单个用户的特性，又能体现用户群体的特性，使得广告在投放时通过群体特性定位出投放方向，再通过单个用户的特性确定能够被精准且快速地投放给广告用户，降低投放广告的成本，提高用户转化率的目的，解决了不能准确地针对单个用户进行广告投放，投放广告成本高，用户转化率低的问题。
另外，本发明实施方式提供的广告用户的分析方法，所述获取若干用户日志，包括：获取预设周期内的全部所述用户日志。在为后续广告用户的分析提供依据的基础上，获取预设周期内的用户日志，一方面能够避免单次处理的日志数量过大而导致计算量大的问题，另一方面，通过预设周期能够保证日志信息的即时性，避免用户日志的历史时间过长对广告用户分析的信息滞后造成的不利影响。
另外，本发明实施方式提供的广告用户的分析方法，所述用户日志包括用户标识，广告的物料信息，广告的展现记录，广告的点击记录；所述预设的分类条件为广告展现次数、广告点击次数、所述用户评分或广告点击率大于预设值，所述广告点击率为展现的广告中被点击过的广告所占的比例。能够通过日志获取较为全面的广告用户信息，从而提高对广告用户分析的准确性，且预设的分类条件是对日志中记录的用户行为来对用户进行分类，提高了分类的准确性。
另外，本发明实施方式提供的广告用户的分析方法，所述根据所述用户日志分析广告用户的行为，为每一个所述广告用户生成用户标签和用户评分，包括：根据所述广告的物料信息、所述广告的展现记录、所述广告的点击记录分析每一个所述广告用户的行业和偏好，获取所述用户标签；根据所述用户标识、广告的展现记录和广告的点击记录在预设的维度下评价所述广告用户，获取所述用户评分；将所述用户标签和所述用户评分与所述用户标识进行关联。不仅对广告用户的行业和偏好进行了分析，还对预设维度下广告用户的表现进行评分，进一步细化了对广告用户的分析，提高了分析的精准性。同时通过将用户标签和用户评分与用户标识关联起来，使得后续通过分类方式完成对广告用户群体的分析，单个广告用户的特性仍然能够通过关联的用户标签和用户评分体现出来，避免了在群体中，单个用户特性被忽略。
另外，本发明实施方式提供的广告用户的分析方法，所述根据预设的分类条件、所述用户评分和所述用户标签对所述广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存，包括：根据所述用户标签对所述广告用户的所述用户标识进行分类，获取第一分类结果；根据预设的分类条件和所述用户评分对所述第一分类结果进行筛选，获取第二分类结果；所述第二分类结果中的每一个类别作为一个用户群并相应地生成一个群标识；将所述用户群作为所述用户分析结果进行保存。采用不同的分类依据对广告用户进行分类，提高了分类的精度，进而提高对广告用户群体分析结果的精度，同时提供群标识，便于在保存的分析结果中快速查找所属的用户群，从而提高向广告用户投放广告的效率。
另外，本发明实施方式提供的广告用户的分析方法，所述根据预设的分类条件、所述用户评分和所述用户标签对所述广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存之后，还包括：获取当前用户的所述用户标识；根据所述用户标识确定所述当前用户所属的所述群标识以及与所述用户标识存在关联关系的所述用户标签和所述用户评分；根据所述群标识、所述用户标签和所述用户评分确定向所述当前用户投放的广告内容。提供了一种具体的根据分析结果确定向当前用户投放广告的方法，实现了向广告用户精准投放广告。
另外，本发明实施方式提供的广告用户的分析方法，所述方法还包括：对所述预设的分类条件进行调整；根据调整后的分类条件、所述用户评分和所述用户标签对用户重新进行分类，获取更新后的所述分类结果；根据更新后的所述分类结果更新所述用户分析结果。通过对分类条件的调整来调整分类结果，提升分类结果的准确度和当前需求的匹配度，进而提高了广告用户分析方法的适用性。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本发明的第一实施方式提供的广告用户的分析方法的流程图；
图2是图1所示的本发明的第一实施方式提供的广告用户的分析方法中步骤102的流程图；
图3是本发明的第二实施方式提供的广告用户的分析方法的流程图；
图4是本发明的第三实施方式提供的广告用户的分析方法的流程图；
图5是本发明的第四实施方式提供的广告用户的分析系统的结构示意图；
图6是本发明的第五实施方式提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
本发明的第一实施方式涉及一种广告用户的分析方法，应用在分析广告用户的过程中，其流程如图1所示，包括：
步骤101，获取若干用户日志。
具体地说，用户在网页或者APP等平台浏览信息时，平台会对用户在浏览信息过程中进行的操作进行记录，生成一个记录用户行为和用户标识等相关信息的日志。从平台对应的服务器中获取若干用户日志。
更具体地说，可以周期性从用户日志的存储位置中读取大量的用户日志，这个周期可以根据实际需要预先设置，如将周期预设为一天、三天、五天、七天和一个月等。
步骤102，根据用户日志分析广告用户的行为，为每一个广告用户生成用户标签和用户评分，其中，用户标签和用户评分与广告用户之间存在关联关系。
具体地说，用户日志包含用户标识，广告的物料信息，广告的展现记录，广告的点击记录等。其中，用户标识表示用户的身份，用于区分用户；广告的物料信息标识日志中记录的用户在浏览信息时，浏览界面显示的广告的内容，如通过手机APP浏览新闻时，手机屏幕上部分区域展示广告的动态图片，物料信息即为该动态图片的图像信息；广告的展现记录是浏览页面呈现过的广告的记录；广告的点击记录为用户对广告点击行为的记录。
如图2所示，步骤102可以包括如下步骤：
步骤104，根据广告的物料信息、广告的展现记录、广告的点击记录分析每一个广告用户的行业和偏好，获取用户标签。
具体地说，广告的物料信息能够反映广告的内容，根据用户在一定累计天数内对包含某些内容的广告的展现记录和点击记录，可以通过行为分析用户的行业和偏好。例如，包含用户A的用户标识的日志中，提取广告的物料信息、广告的展现记录、广告的点击记录，并根据广告的物料信息、广告的展现记录、广告的点击记录统计出被展现过和点击过的广告的内容主要是医疗卫生用品，其次为儿童玩具，进而分析认为用户的行业为医疗行业，家庭成员中有孩子，用户偏好展现和点击医疗卫生用品和儿童玩具等相关方面的广告。更进一步地，用户标签包括医疗行业、医疗卫生用品和儿童。
步骤105，根据用户标识、广告的展现记录和广告的点击记录在预设的维度下评价广告用户，获取所述用户评分。
具体地，根据用户标识确定不同用户的用户日志，然后分别对日志中记录的广告的展现记录和广告的点击记录统计用户的行为数据，然后根据预设的维度下，如用户的类型、用户点击广告的频率、展现给用户的广告的数量等，对用户行为进行评价，得到用户评分。例如，根据用户对广告的点击和展现量，将点击广告次数较多(对广告的产生积极反映)的用户视为点击用户类型，进行正向评分，评价时依据用户日志中的广告点击记录；将点击广告次数较少(对广告的产生消极反映)的用户视为非点击用户类型，进行负向评分，评价时依据用户日志中的广告展现记录。具体评分逻辑如下表：
另外，如果点击用户和非点击用户之中还存在其他维度的评分方式，将点击用户或者非点击用户维度下的多个子维度的用户评分进行加权平均得到最终的用户评分。如上表所示点击用户中又划分为两个维度的用户评分，即根据点击间隔时间进行评分和根据点击频率的排名进行评分，得到2个维度下的对点击用户的评分a1和a2，可以最终的用户评分为(0.5*a1+0.5*a2)/2。
步骤106，将用户标签和用户评分与用户标识进行关联。
具体地说，在执行步骤104和步骤105得到的用户标签和用户评分后，在用户标签和用户标识、用户评分和用户标识建立关联关系，使得能够根据用户标识确定用户标签和用户评分，从而不仅对广告用户的行业和偏好进行了分析，还对预设维度下广告用户的表现进行评分，进一步细化了对广告用户的分析，提高了分析的精准性。同时通过将用户标签和用户评分与用户标识关联起来，使得后续通过分类方式完成对广告用户群体的分析，单个广告用户的特性仍然能够通过关联的用户标签和用户评分体现出来，避免了在群体中，单个用户特性被忽略。
需要说明的是，用户评分和用户标签之间的关联关系能够使得在针对整个广告用户群体进行分类时，分类结果中仍然能够确定出单个用户通过关联的用户评分和用户标签体现出用户的特性。
还需要说明的是，网页或APP等平台可以在日志中记录用户终端信息，如通过电脑访问某个网页B且网页B的主官方入口地址为ADD1，由于移动端(如手机)用户访问入口ADD1时会自动跳转至另一地址ADD2，因此，用户通过访问网页时记录的入口地址就可甄别出用户终端类型。考虑到，部分用户可能会使用多种终端在网页或APP上浏览信息，也可能在不同终端上展现或点击的广告不同，因此，对于不同终端访问网页或APP等平台，在用户日志也包括用户终端信息的情况下，用户终端也可作为用户日志中的一种重要信息，参与上述步骤201和步骤202的分析过程。进而针对同一用户标识，如同一APP登陆账号，在不同终端上投放不同的广告。
步骤103，根据预设的分类条件、用户评分和用户标签对广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存。
具体地说，首先根据用户标签对广告用户的用户标识进行分类，获取第一分类结果，例如，将用户标识中关联的用户标签均包含医疗行业、儿童玩具等划分为一类，该类别里包含所有用户标签包含医疗行业、儿童玩具等标签的关联的用户标识；然后根据预设的分类条件和用户评分对第一分类结果进行筛选，获取第二分类结果，预设的分类条件是和用户评分相关的约束条件，例如，预设的分类条件为广告展现次数、广告点击次数、用户评分或广告点击率大于预设值，广告点击率为展现的广告中被点击过的广告所占的比例。更具体地说，例如用户评分为正向且大于一个阈值K，不满足预设的分类条件的用户标识会从第一分类结果包含的若干个数据中筛选出来，第一分类结果根据筛选后得到第二分类结果；接着将第二分类结果中的每一个类别作为一个用户群并相应地生成一个群标识；最后将用户群作为用户分析结果进行保存。
需要说明的是，预设的分类条件是为了更好的对广告用户进行分类，因此，还可以根据实际需求自定义分类条件，如发布广告的广告主，根据待发布的广告设置分类条件为某一特定类型的广告点击率大于0.5，然后根据这一分类条件对广告用户进行分类，筛选出满足广告主需求的广告用户群，然后广告主可以将其待发布的广告精准投放至相应的广告用户群。
本发明实施方式相对于现有技术而言，在获取若干用户日志之后，能够根据用户日志对广告用户的行为进行分析，得到针对每一个广告用户的用户标签和用户评分，然后根据预设的分类条件和用户评分以及用户标签对广告用户进行分类，最后将分类结果作为分析结果保存起来，完成对广告用户的分析。首先通过若干日志的分析，得到针对每一个广告用户的用户标签和用户评分，实现了针对单个广告用户的分析，然后根据预设的分类条件、用户评分和用户标签对广告用户进行分类，实现了对广告用户群体的分析，从而达到既能分析单个用户的特性，又能体现用户群体的特性，使得广告在投放时通过群体特性定位出投放方向，再通过单个用户的特性确定能够被精准且快速地投放给广告用户，降低投放广告的成本，提高用户转化率的目的，解决了不能准确地针对单个用户进行广告投放，投放广告成本高，用户转化率低的问题。
本发明的第二实施方式涉及一种广告用户的分析方法，该方法与本发明的第一实施例提供的广告用户的分析方法基本相同，其区别在于，还包括根据分析结果向广告用户投放广告，如图3所示，包括：
步骤301，获取若干用户日志。
具体地说，本实施方式中的步骤301和第一实施方式中的步骤101大致相同，此处就不一一赘述了。
步骤302，根据用户日志分析广告用户的行为，为每一个广告用户生成用户标签和用户评分，其中，用户标签和用户评分与广告用户之间存在关联关系。
具体地说，本实施方式中的步骤302和第一实施方式中的步骤102大致相同，此处就不一一赘述了。
步骤303，根据预设的分类条件、用户评分和用户标签对广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存。
具体地说，本实施方式中的步骤303和第一实施方式中的步骤103大致相同，此处就不一一赘述了。
步骤304，获取当前用户的用户标识。
具体地说，当前用户为正在访问网页或APP等平台的用户。此时，获取用户访问时，平台保存的访问用户的用户标识。
步骤305，根据用户标识和分析结果确定向当前用户投放的广告内容。
具体地说，在执行步骤303后，将分类结果作为分析结果保存，此时，分析结果中的每一个类别构成一个用户群，并且每一个用户群都有对应的群标识。接着，通过步骤304获取的用户标识可以确定用户标识所属的用户标识，以及与用户标识存在关联关系的用户标签和用户评分；最后根据群标识、用户标签和用户评分选择适合投放给该用户的广告，例如投放该用户偏好的广告以提高广告转化率。
本发明实施方式相对于现有技术而言，在实现第一实施方式带来的有益效果基础上，提供了一种具体的根据分析结果确定向当前用户投放广告的方法，实现了向广告用户精准投放广告。
本发明的第三实施方式涉及一种广告用户的分析方法，该方法与本发明的第一实施例提供的广告用户的分析方法基本相同，其区别在于，还对预设的分类条件进行调整，如图4所示，包括：
步骤401，获取若干用户日志。
具体地说，本实施方式中的步骤301和第一实施方式中的步骤101大致相同，此处就不一一赘述了。
步骤402，根据用户日志分析广告用户的行为，为每一个广告用户生成用户标签和用户评分。
具体地说，本实施方式中的步骤302和第一实施方式中的步骤102大致相同，此处就不一一赘述了。
步骤403，根据预设的分类条件、用户评分和用户标签对广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存。
具体地说，本实施方式中的步骤303和第一实施方式中的步骤103大致相同，此处就不一一赘述了。
步骤404，对预设的分类条件进行调整。
具体地说，可以对分类条件涉及的数值进行调整，如将原来的分类条件“用户评分超过N”调整为“用户评分超过M”，N≠M；可以改变分类条件的约束方式，如将原来的分类条件“用户评分超过N”调整为“用户评分不小于同类型用户的用户评分平均值，其中，同类型用户为用户标签完全重合的用户”。当然，以上仅为具体的举例说明，在实际的使用过程中分类条件的调整方法还可以包括其他方法，此处不做一一赘述。
步骤405，根据调整后的分类条件、用户评分和用户标签对用户重新进行分类，获取更新后的分类结果。
具体地说，分类条件的变化会对分类结果产生影响，因此，在调整分类条件之后还需要相应地更新分类结果，即通过重新进行分类，并将得到的新的分类结果更新到分类条件调整前的分类结果。
需要说明的是，本实施例并未重新获取用户日志，进而重新获取用户标签和用户评分，实际实现地过程中，还可以基于调整后的分类条件重新执行步骤401-步骤403，得到全新的分析结果，此处就不一一赘述了。
步骤406，根据更新后的分类结果更新用户分析结果。
具体地说，保存更新后的分类结果作为用户分析结果。
本发明实施方式相对于现有技术而言，在实现第一实施方式带来的有益效果基础上，通过对分类条件的调整来调整分类结果，提升分类结果的准确度和当前需求的匹配度，进而提高了广告用户分析方法的适用性。
此外，应当理解的是，上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本发明的第四实施方式涉及一种广告用户的分析系统，如图5所示，包括：
获取模块501，用于获取若干用户日志。
分析模块502，用于根据用户日志分析广告用户的行为，为每一个广告用户生成用户标签和用户评分，其中，用户标签和用户评分与广告用户之间存在关联关系。
分类模块503，用于根据预设的分类条件、用户评分和用户标签对广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存。
不难发现，本实施例为与第一实施例相对应的接口实施例，本实施例可与第一实施例互相配合实施。第一实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在第一实施例中。
值得一提的是，本实施例中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施例中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施例中不存在其它的单元。
本发明第五实施方式涉及一种电子设备，如图6所示，包括：
至少一个处理器601；以及，
与所述至少一个处理器601通信连接的存储器602；其中，
所述存储器602存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器601执行，以使所述至少一个处理器601能够执行本发明第一至第三实施方式所述的广告用户的分析方法。
其中，存储器和处理器采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。
处理器负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。
本发明第六实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述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-OnlyMemory)、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。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。
Claims (10)
1.一种广告用户的分析方法，其特征在于，包括：
获取若干用户日志；
根据所述用户日志分析广告用户的行为，为每一个所述广告用户生成用户标签和用户评分，其中，所述用户标签和所述用户评分与所述广告用户之间存在关联关系；
根据预设的分类条件、所述用户评分和所述用户标签对所述广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取若干用户日志，包括：
获取预设周期内的全部所述用户日志。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户日志包括用户标识、广告的物料信息、广告的展现记录和广告的点击记录；所述预设的分类条件为广告展现次数、广告点击次数、所述用户评分或广告点击率大于预设值，所述广告点击率为展现的广告中被点击过的广告所占的比例。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户日志分析广告用户的行为，为每一个所述广告用户生成用户标签和用户评分，包括：
根据所述广告的物料信息、所述广告的展现记录、所述广告的点击记录分析每一个所述广告用户的行业和偏好，获取所述用户标签；
根据所述用户标识、广告的展现记录和广告的点击记录在预设的维度下评价所述广告用户，获取所述用户评分；
将所述用户标签和所述用户评分与所述用户标识进行关联。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据预设的分类条件、所述用户评分和所述用户标签对所述广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存，包括：
根据所述用户标签对所述广告用户的所述用户标识进行分类，获取第一分类结果；
根据预设的分类条件和所述用户评分对所述第一分类结果进行筛选，获取第二分类结果；
所述第二分类结果中的每一个类别作为一个用户群并相应地生成一个群标识；
将所述用户群作为所述用户分析结果进行保存。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设的分类条件、所述用户评分和所述用户标签对所述广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存之后，还包括：
获取当前用户的所述用户标识；
根据所述用户标识确定所述当前用户所属的所述群标识以及与所述用户标识存在关联关系的所述用户标签和所述用户评分；
根据所述群标识、所述用户标签和所述用户评分确定向所述当前用户投放的广告内容。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述预设的分类条件进行调整；
根据调整后的分类条件、所述用户评分和所述用户标签对用户重新进行分类，获取更新后的所述分类结果；
根据更新后的所述分类结果更新所述用户分析结果。
8.一种广告用户的分析系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取若干用户日志；
分析模块，用于根据所述用户日志分析广告用户的行为，为每一个所述广告用户生成用户标签和用户评分，其中，所述用户标签和所述用户评分与所述广告用户之间存在关联关系；
分类模块，用于根据预设的分类条件、所述用户评分和所述用户标签对所述广告用户进行分类，并将分类结果作为用户分析结果进行保存。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的广告用户的分析方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的广告用户的分析方法。
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