CN113191811B - 一种广告智能推送方法、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

一种广告智能推送方法、设备及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开提供的一种广告智能推送方法、设备及计算机可读存储介质。该广告智能推送方法包括：获取该用户正在播放的商品介绍视频和视频对应的文本信息；提取商品介绍视频文本信息对应的各商品特征关键词；获取各推送广告对应的播放时长，并进行筛选；获取各预选推送广告对应的文本信息和广告对应的各商品特征关键词；将各预选推送广告对应的各商品特征关键词与商品介绍视频对应的各商品特征关键词进行匹配对比；统计各预选推送广告对应的综合推荐影响系数，并进行排序，提取排名第一位的预选推送广告，并将该广告与商品介绍视频进行同步播放，本发明通过该方法大大的提高了用户对商品的对比度和对广告的体验感。

Description

一种广告智能推送方法、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明属于广告推送技术领域，涉及到一种广告智能推送方法、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着经济的快速发展，市场上广告的投放和推送方式也逐渐变得多样化，从传统的纸质形式到现在的各用户对应的电子产品终端，广告的推送的智能性和精准性能够有效的提高商家对用户消费定位的精准性，因此，广告的智能推送在商家获取用户信息方面具有重要意义。
现有的广告推送方法主要式通过获取用户对应的浏览记录、消费记录等信息进行广告推送，但是在用户观看商品信息时无法实现同步推送，不利于提高用户对广告的体验感，因此现有的广告推送方法还具有一定的弊端，一方面无法实现广告推送的智能化，一方面无法提高广告推送的精准性和实时性，另一方面无法提高用户对商品的对比度。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种广告智能推送方法、设备及计算机可读存储介质，实现了对广告的智能推送。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
本发明第一方面提供了一种广告智能推送方法，该广告智能推送方法包括以下步骤：
S1、获取该用户正在播放的商品介绍视频，并获取该商品介绍视频对应的文本信息；
S2、根据该商品介绍视频对应的文本信息，进而获取商品介绍视频文本信息对应的各商品特征关键词，统计各商品特征关键词对应的权重；
S3、获取各推送广告对应的播放时长，并进行筛选，进而获取该用户正在播放的商品介绍视频对应的预选推送广告，统计各预选推送广告播放时长对应的优选推送影响系数；
S4、获取各预选推送广告对应的文本信息，进而获取各预选推送广告文本信息对应的各商品特征关键词；
S5、将各预选推送广告对应的各商品特征关键词与该用户正在播放的商品介绍视频对应的各商品特征关键词进行匹配对比；
S6、统计各预选推送广告对应的综合推荐影响系数，将各推送广告对应的综合推荐影响系数按照从大到小的顺序进行排序，提取排名第一位的综合推荐影响系数对应的预选推送广告，并与该用户正在播放的商品介绍视频进行同步播放。
优选地，所述该商品介绍视频对应的文本信息通过视频文本提取技术的方法获取，其具体提取过程包括以下步骤；
S11、根据该用户正在播放的商品介绍视频，进而将该用户正在播放的商品介绍视频按照预设顺序进行视频分割，进而将该用户正在播放的商品介绍视频分割为一帧一帧的图片序列；
S12、对处理后的图片序列进行文字检测，判断各图片序列中是否存在文字；
S13、在单个视频图片帧中定位出候选文本的具体位置,产生一个包络文本的包络框，并根据文本对应的特征排除虚假文本区域的数目；
S14、根据候选文本对应的定位，对各视频图片帧中的文本进行跟踪，得到同一文本对象在连续多帧中持续出现的文本区域序列；
S15、进而将文本区域的视频图像进行图像增强和二值化，并对各文本区域的视频图像中的文本信息进行识别，进而获取该用户正在播放的商品介绍视频对应的文本信息。
优选地，所述商品介绍视频文本信息对应的各商品特征关键词通过关键字提取技术获取，其中商品介绍视频各商品特征关键词提取的具体提取过程包括以下步骤：
S21、根据该商品介绍视频对应的文本信息，进而将该商品介绍视频对应的文本信息分割为一个一个的单词，并将文本信息对应的停用词进行过滤，进而获取该商品介绍视频文本信息对应的候选商品特征关键词，将该商品介绍视频文本信息对应的候选商品特征关键词记为视频候选商品特征关键词；
S22、根据获取的各视频候选商品特征关键词，进而将视频候选商品特征关键词按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n；
S23、将各视频候选商品特征关键词进行互相对比和筛选，进而获取各候视频选商品特征关键词在商品介绍视频文本信息中出现的次数，进而计算各视频候选商品特征关键词对应的频率，其计算公式为
Figure BDA0003057809310000031
Fd表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词对应的频率，td表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词出现的次数，d表示该商品介绍视频文本信息中视频候选商品特征关键词对应的编号，d＝1，2，...i，...n；
S24、同时各视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率，其中语料库为存储文本信息对应的数据库，其中，各视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率的计算公式为
Figure BDA0003057809310000032
Gd表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率，w表示语料库对应的文档数量，sd表示该语料库中包含第d个视频候选商品特征关键词的文档数量，其中w≥sd；
S25、根据各视频候选商品特征关键词对应的频率和各视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率进而计算各视频候选商品特征关键词对应的权重,其计算公式为Zd＝Fd*Gd，Zd表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词对应的权重；
S26、将各视频候选商品特征关键词对应的权重按照从大到小的顺序进行排序，进而提取排名前三位的视频候选商品特征关键词作为该商品介绍视频对应商品特征关键词，并将该商品介绍视频对应的商品特征关键词记为视频商品特征关键词。
优选地，所述S3步骤中具体实施过程包括以下步骤:
S31、根据获取的各推送广告对应的播放时长，进而将各推送广告对应的播放时长与该用户正在播放的商品介绍视频的播放时长进行对比，若某推送广告对应的播放时长低于该用户正在播放的商品介绍视频对应的播放时长，进而将该推送广告进行过滤，若某推送广告对应的播放时长高于或等于该用户正在播放的商品介绍视频对应的播放时长，则将该推送广告记为预选推送广告，统计预选推送广告的数量；
S32、根据统计的预选推送广告对应的数量，进而将统计的预选推送广告按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m；
S33、根据各预选推送广告对应的播放时长与该用户正在播放的商品介绍视频播放时长的对比，进而统计各预选推送广告播放时长对应的优选推送影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003057809310000041
βr表示第r个预选推送广告播放时长对应的优选推送影响系数，Tr表示第r个预选推送广告对应的播放时长，T表示该用户正在播放的商品介绍视频对应的播放时长，r表示预选推送广告对应的编号，r＝1，2，...j,...m。
优选地，所述S4步骤中获取各推送广告文本中各商品特征关键词的提取方法包括以下步骤：
S41、根据获取的各预选推送广告对应的文本信息，进而将各预选推送广告对应的文本信息按照完整句子进行分割，进而获取各预选推送广告对应的各分割语句；
S42、将各预选推送广告对应的各分割语句分别分割为各个单词，并对分割的各个单词进行词性标注，同时将各预选推送广告对应的各分割语句中对应的停用词进行过滤，进而获取各预选推送广告文本信息对应的各候选商品特征关键词，将各预选推送广告文本信息对应的该候选商品特征关键词记为广告候选商品特征关键词；
S43、统计各预选推送广告对应的广告候选商品特征关键词的数量，将各预选推送广告对应的广告预选商品特征关键词按照预设顺序依次进行编号，依次标记为1，2，...x,...y；
S44、进而依据该各视频候选商品特征关键词对应权重的计算方法获取各预选推送广告各广告候选商品商品特征关键词对应的权重，并将各预选推送广告各广告候选商品商品特征关键词对应的权重按照从大到小的顺序进行排序，进而分别从各预选推送广告各广告候选商品商品特征关键词提取权重排名前三位的广告候选商品特征关键词，并记为广告商品特征关键词。
优选地，所述S5步骤还包括统计各预选推送广告商品特征关键词匹配推送优选系数，根据各预选推送广告对应的各广告商品特征关键词，将预选推送广告对应的各广告商品特征关键词和商品介绍视频对应的各视频商品特征关键词分别转化为词频向量形式，将各预选推送广告各广告目标商品特征关键词对应的词频向量记为v1,将该商品介绍视频各视频商品特征关键词对应的词频向量记为v2,进而统计各预选推送广告对应广告商品特征关键词与商品介绍视频对应视频商品特征关键词的相似度，其计算公式为
Figure BDA0003057809310000061
εr表示第r个预选推送广告对应广告商品特征关键词与商品介绍对应视频商品特征关键词的相似度，v1r表示第r个预选推送广告各广告商品特征关键词对应的词频向量，根据各预选推送广告对应广告商品特征关键词与商品介绍视频对应视频商品特征关键词对应的相似度进而统计各预选推送广告商品特征关键词匹配推送优选系数，其计算公式为
Figure BDA0003057809310000062
γr表示第r个预选推送广告商品特征关键词对应的匹配推送优选系数，ε标准表示推送广告商品特征关键词与商品介绍视频商品特征关键词对应的标准相似度。
优选地，所述各推送广告对应的综合推荐影响系数的计算公式为
Figure BDA0003057809310000063
λr表示第r个预选推送广告对应的综合推荐影响系数。
优选地，S6步骤还包括将排名第一位的推送优选系数对应的预选推送广告对应的商品介绍视频按照预设比例进行压缩，并将压缩的商品推荐视频推送至该用户对应的用户终端，进而链接该用户正在播放的商品介绍视频，并位于该商品介绍视频播放窗口的右下角位置，进行同步播放。
本发明第二方面提供了一种设备，包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行本发明所述的方法。
本发明第三方面提供了一种应用于计算机的可读存储介质，所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述发明所述的方法。
本发明的有益效果：
(1)本发明提供的一种广告智能推送方法，通过将各推送广告对应的时长、各推送广告文本信息中对应的广告商品特征关键词与用户正在观看商品介绍视频对应的播放时长和商品介绍视频文本信息对应的视频商品特征关键词进行详细的对比筛选，实现了对广告的智能推送，解决了现有的广告推送方法无法提高广告推送的精准性和实时性的问题，有效的提高了用户对商品的对比度，同时也大大的提高了用户对广告的体验感。
(2)本发明通过将推送的广告与用户正在播放的商品介绍视频进行同一窗口的同步播放，有利于提高用户对商品的了解度，同时也大大的提高了用户对观看商品和推送广告的对比和分析，进而大大的提高了用户对需求产品推荐的精准性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明方法实施步骤图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
请参阅图1所示本发明第一方面提供了一种广告智能推送方法，该广告智能推送方法包括以下步骤：
S1、获取该用户正在播放的商品介绍视频，并获取该商品介绍视频对应的文本信息；
本发明实施例获取用户正在播放的商品介绍视频通过获取该用户终端对应的商品播放视视频，所述用户终端为任意移动通信设备，其中，移动通信设备包括手机、电脑、iPad和电视。
具体地，所述该商品介绍视频对应的文本信息通过视频文本提取技术的方法获取，其具体提取过程包括以下步骤；
S11、根据该用户正在播放的商品介绍视频，进而将该用户正在播放的商品介绍视频按照预设顺序进行视频分割，进而将该用户正在播放的商品介绍视频分割为一帧一帧的图片序列；
S12、对处理后的图片序列进行文字检测，判断各图片序列中是否存在文字；
S13、在单个视频图片帧中定位出候选文本的具体位置,产生一个包络文本的包络框，并根据文本对应的特征排除虚假文本区域的数目；
S14、根据候选文本对应的定位，对各视频图片帧中的文本进行跟踪，得到同一文本对象在连续多帧中持续出现的文本区域序列；
S15、进而将文本区域的视频图像进行图像增强和二值化，并对各文本区域的视频图像中的文本信息进行识别，进而获取该用户正在播放的商品介绍视频对应的文本信息。
S2、根据该商品介绍视频对应的文本信息，进而获取商品介绍视频文本信息对应的各商品特征关键词，统计各商品特征关键词对应的权重；
具体地，所述商品介绍视频文本信息对应的各商品特征关键词通过关键字提取技术获取，其中商品介绍视频各商品特征关键词提取的具体提取过程包括以下步骤：
S21、根据该商品介绍视频对应的文本信息，进而将该商品介绍视频对应的文本信息分割为一个一个的单词，并将文本信息对应的停用词进行过滤，进而获取该商品介绍视频文本信息对应的候选商品特征关键词，将该商品介绍视频文本信息对应的候选商品特征关键词记为视频候选商品特征关键词；
S22、根据获取的各视频候选商品特征关键词，进而将视频候选商品特征关键词按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n；
S23、将各视频候选商品特征关键词进行互相对比和筛选，进而获取各候视频选商品特征关键词在商品介绍视频文本信息中出现的次数，进而计算各视频候选商品特征关键词对应的频率，其计算公式为
Figure BDA0003057809310000091
Fd表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词对应的频率，td表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词出现的次数，d表示该商品介绍视频文本信息中视频候选商品特征关键词对应的编号，d＝1，2，...i，...n；
S24、同时各视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率，其中语料库为存储文本信息对应的数据库，其中，各视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率的计算公式为
Figure BDA0003057809310000092
Gd表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率，w表示语料库对应的文档数量，sd表示该语料库中包含第d个视频候选商品特征关键词的文档数量，其中w≥sd；
本发明实施例中所述语料库存储文本包括了多种类型，例如商业数据对应的文本，在具体使用与语料库时，需要对语料库进行训练。
S25、根据各视频候选商品特征关键词对应的频率和各视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率进而计算各视频候选商品特征关键词对应的权重,其计算公式为Zd＝Fd*Gd，Zd表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词对应的权重；
S26、将各视频候选商品特征关键词对应的权重按照从大到小的顺序进行排序，进而提取排名前三位的视频候选商品特征关键词作为该商品介绍视频对应商品特征关键词，并将该商品介绍视频对应的商品特征关键词记为视频商品特征关键词。
S3、获取各推送广告对应的播放时长，并进行筛选，进而获取该用户正在播放的商品介绍视频对应的预选推送广告，统计各预选推送广告播放时长对应的优选推送影响系数；
具体地，所述S3步骤中具体实施过程包括以下步骤:
S31、根据获取的各推送广告对应的播放时长，进而将各推送广告对应的播放时长与该用户正在播放的商品介绍视频的播放时长进行对比，若某推送广告对应的播放时长低于该用户正在播放的商品介绍视频对应的播放时长，进而将该推送广告进行过滤，若某推送广告对应的播放时长高于或等于该用户正在播放的商品介绍视频对应的播放时长，则将该推送广告记为预选推送广告，统计预选推送广告的数量；
S32、根据统计的预选推送广告对应的数量，进而将统计的预选推送广告按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m；
S33、根据各预选推送广告对应的播放时长与该用户正在播放的商品介绍视频播放时长的对比，进而统计各预选推送广告播放时长对应的优选推送影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003057809310000111
βr表示第r个预选推送广告播放时长对应的优选推送影响系数，Tr表示第r个预选推送广告对应的播放时长，T表示该用户正在播放的商品介绍视频对应的播放时长，r表示预选推送广告对应的编号，r＝1，2，...j,...m。
S4、获取各预选推送广告对应的文本信息，进而获取各预选推送广告文本信息对应的各商品特征关键词；
具体地，所述S4步骤中获取各推送广告文本中各商品特征关键词的提取方法包括以下步骤：
S41、根据获取的各预选推送广告对应的文本信息，进而将各预选推送广告对应的文本信息按照完整句子进行分割，进而获取各预选推送广告对应的各分割语句；
S42、将各预选推送广告对应的各分割语句分别分割为各个单词，并对分割的各个单词进行词性标注，同时将各预选推送广告对应的各分割语句中对应的停用词进行过滤，进而获取各预选推送广告文本信息对应的各候选商品特征关键词，将各预选推送广告文本信息对应的该候选商品特征关键词记为广告候选商品特征关键词；
S43、统计各预选推送广告对应的广告候选商品特征关键词的数量，将各预选推送广告对应的广告预选商品特征关键词按照预设顺序依次进行编号，依次标记为1，2，...x,...y；
S44、进而依据该各视频候选商品特征关键词对应权重的计算方法获取各预选推送广告各广告候选商品商品特征关键词对应的权重，并将各预选推送广告各广告候选商品商品特征关键词对应的权重按照从大到小的顺序进行排序，进而分别从各预选推送广告各广告候选商品商品特征关键词提取权重排名前三位的广告候选商品特征关键词，并记为广告商品特征关键词。
S5、将各预选推送广告对应的各商品特征关键词与该用户正在播放的商品介绍视频对应的各商品特征关键词进行匹配对比；
具体地，所述S5步骤还包括统计各预选推送广告商品特征关键词匹配推送优选系数，根据各预选推送广告对应的各广告商品特征关键词，将预选推送广告对应的各广告商品特征关键词和商品介绍视频对应的各视频商品特征关键词分别转化为词频向量形式，将各预选推送广告各广告目标商品特征关键词对应的词频向量记为v1,将该商品介绍视频各视频商品特征关键词对应的词频向量记为v2,进而统计各预选推送广告对应广告商品特征关键词与商品介绍视频对应视频商品特征关键词的相似度，其计算公式为
Figure BDA0003057809310000121
εr表示第r个预选推送广告对应广告商品特征关键词与商品介绍对应视频商品特征关键词的相似度，v1r表示第r个预选推送广告各广告商品特征关键词对应的词频向量，根据各预选推送广告对应广告商品特征关键词与商品介绍视频对应视频商品特征关键词对应的相似度进而统计各预选推送广告商品特征关键词匹配推送优选系数，其计算公式为
Figure BDA0003057809310000122
γr表示第r个预选推送广告商品特征关键词对应的匹配推送优选系数，ε标准表示推送广告商品特征关键词与商品介绍视频商品特征关键词对应的标准相似度。
S6、统计各预选推送广告对应的综合推荐影响系数，将各推送广告对应的综合推荐影响系数按照从大到小的顺序进行排序，提取排名第一位的综合推荐影响系数对应的预选推送广告，并与该用户正在播放的商品介绍视频进行同步播放。
本发明实施例通过将各推送广告对应的时长、各推送广告文本信息中对应的广告商品特征关键词与用户正在观看商品介绍视频对应的播放时长和商品介绍视频文本信息对应的视频商品特征关键词进行详细的对比和筛选，实现了对广告的智能推送，解决了现有的广告推送方法无法提高广告推送的精准性和实时性的问题，有效的提高了用户对商品的对比度，同时也大大的提高了用户对广告的体验感。
其中，所述各推送广告对应的综合推荐影响系数的计算公式为
Figure BDA0003057809310000131
λr表示第r个预选推送广告对应的综合推荐影响系数。
具体地，所述S6步骤还包括将排名第一位的推送优选系数对应的预选推送广告对应的商品介绍视频按照预设比例进行压缩，并将压缩的商品推荐视频推送至该用户对应的用户终端，进而链接该用户正在播放的商品介绍视频，并位于该商品介绍视频播放窗口的右下角位置，进行同步播放。
本发明实施例通过将推送的广告与用户正在播放的商品介绍视频进行同一窗口的同步播放，有利于提高用户对商品的了解度，同时也大大的提高了用户对观看商品和推送广告的对比和分析，进而大大的提高了用户对需求产品推荐的精准性。
本发明第二方面提供了一种设备，包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行本发明所述的方法。
本发明第三方面提供了一种应用于计算机的可读存储介质，所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述发明所述的方法。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种广告智能推送方法，其特征在于：该广告智能推送方法包括以下步骤：
S1、获取用户正在播放的商品介绍视频，并获取该商品介绍视频对应的文本信息；
S2、根据该商品介绍视频对应的文本信息，获取商品介绍视频文本信息对应的各商品特征关键词，统计各商品特征关键词对应的权重；
S3、获取各推送广告对应的播放时长，并进行筛选，获取该用户正在播放的商品介绍视频对应的预选推送广告，统计各预选推送广告播放时长对应的优选推送影响系数；
S4、获取各预选推送广告对应的文本信息，获取各预选推送广告文本信息对应的各商品特征关键词；
S5、将各预选推送广告对应的各商品特征关键词与该用户正在播放的商品介绍视频对应的各商品特征关键词进行匹配对比；
S6、统计各预选推送广告对应的综合推荐影响系数，将各推送广告对应的综合推荐影响系数按照从大到小的顺序进行排序，提取排名第一位的综合推荐影响系数对应的预选推送广告，并与该用户正在播放的商品介绍视频进行同步播放；
所述S3步骤中具体实施过程包括以下步骤:
S31、根据获取的各推送广告对应的播放时长，将各推送广告对应的播放时长与该用户正在播放的商品介绍视频的播放时长进行对比，若某推送广告对应的播放时长低于该用户正在播放的商品介绍视频对应的播放时长，将该推送广告进行过滤，若某推送广告对应的播放时长大于或等于该用户正在播放的商品介绍视频对应的播放时长，则将该推送广告记为预选推送广告，统计预选推送广告的数量；
S32、根据统计的预选推送广告对应的数量，将统计的预选推送广告按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m；
S33、根据各预选推送广告对应的播放时长与该用户正在播放的商品介绍视频播放时长的对比，统计各预选推送广告播放时长对应的优选推送影响系数，其计算公式为
Figure FDA0003620447310000021
βr表示第r个预选推送广告播放时长对应的优选推送影响系数，Tr表示第r个预选推送广告对应的播放时长，T表示该用户正在播放的商品介绍视频对应的播放时长，r表示预选推送广告对应的编号，r＝1，2，...j,...m；
所述S5步骤还包括统计各预选推送广告商品特征关键词匹配推送优选系数，根据各预选推送广告对应的各广告商品特征关键词，将预选推送广告对应的各广告商品特征关键词和商品介绍视频对应的各视频商品特征关键词分别转化为词频向量形式，将各预选推送广告对应的各广告目标商品特征关键词对应的词频向量记为v1,将该商品介绍视频对应的各视频商品特征关键词对应的词频向量记为v2,统计各预选推送广告对应广告商品特征关键词与商品介绍视频对应视频商品特征关键词的相似度，其计算公式为
Figure FDA0003620447310000022
εr表示第r个预选推送广告对应广告商品特征关键词与商品介绍对应视频商品特征关键词的相似度，v1r表示第r个预选推送广告对应的各广告商品特征关键词对应的词频向量，根据各预选推送广告对应广告商品特征关键词与商品介绍视频对应视频商品特征关键词对应的相似度统计各预选推送广告商品特征关键词匹配推送优选系数，其计算公式为
Figure FDA0003620447310000023
γr表示第r个预选推送广告商品特征关键词对应的匹配推送优选系数，ε标准表示推送广告商品特征关键词与商品介绍视频商品特征关键词对应的标准相似度；
所述各推送广告对应的综合推荐影响系数的计算公式为
Figure FDA0003620447310000031
λr表示第r个预选推送广告对应的综合推荐影响系数。
2.根据权利要求1所述的一种广告智能推送方法，其特征在于：所述该商品介绍视频对应的文本信息通过视频文本提取技术获取，其具体提取过程包括以下步骤；
S11、根据该用户正在播放的商品介绍视频，将该用户正在播放的商品介绍视频按照预设顺序进行视频分割，将该用户正在播放的商品介绍视频分割为单帧的图片序列；
S12、对处理后的图片序列进行文字检测，判断各图片序列中是否存在文字；
S13、在单个视频图片帧中定位出候选文本的具体位置,产生一个包络文本的包络框，并根据文本对应的特征排除虚假文本区域的数目；
S14、根据候选文本对应的定位，对各视频图片帧中的文本进行跟踪，得到同一文本对象在连续多帧中持续出现的文本区域序列；
S15、将文本区域的视频图像进行图像增强和二值化，并对各文本区域的视频图像中的文本信息进行识别，获取该用户正在播放的商品介绍视频对应的文本信息。
3.根据权利要求1所述的一种广告智能推送方法，其特征在于：所述商品介绍视频文本信息对应的各商品特征关键词通过关键字提取技术获取，具体提取过程包括以下步骤：
S21、根据该商品介绍视频对应的文本信息，将该商品介绍视频对应的文本信息分割为单个的单词，并将文本信息对应的停用词进行过滤，获取该商品介绍视频文本信息对应的候选商品特征关键词，将该商品介绍视频文本信息对应的候选商品特征关键词记为视频候选商品特征关键词；
S22、根据获取的各视频候选商品特征关键词，将视频候选商品特征关键词按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n；
S23、将各视频候选商品特征关键词进行互相对比和筛选，获取各视频候选商品特征关键词在商品介绍视频文本信息中出现的次数，计算各视频候选商品特征关键词对应的频率，其计算公式为
Figure FDA0003620447310000041
Fd表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词对应的频率，td表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词出现的次数，d表示该商品介绍视频文本信息中视频候选商品特征关键词对应的编号，d＝1，2，...i，...n；
S24、同时获取各视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率，其中语料库为文本信息对应的数据库，其中，各视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率的计算公式为
Figure FDA0003620447310000042
Gd表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率，w表示语料库对应的文档数量，sd表示该语料库中包含第d个视频候选商品特征关键词的文档数量，其中w≥sd；
S25、根据各视频候选商品特征关键词对应的频率和各视频候选商品特征关键词在语料库中对应的逆文档频率计算各视频候选商品特征关键词对应的权重,其计算公式为Zd＝Fd*Gd，Zd表示该商品介绍视频文本信息中第d个视频候选商品特征关键词对应的权重；
S26、将各视频候选商品特征关键词对应的权重按照从大到小的顺序进行排序，提取排名前三位的视频候选商品特征关键词作为该商品介绍视频对应商品特征关键词，并将该商品介绍视频对应的商品特征关键词记为视频商品特征关键词。
4.根据权利要求1所述的一种广告智能推送方法，其特征在于：获取各预选推送广告文本信息中各商品特征关键词的过程包括以下步骤：
S41、根据获取的各预选推送广告对应的文本信息，将各预选推送广告对应的文本信息按照完整句子进行分割，获取各预选推送广告对应的各分割语句；
S42、将各预选推送广告对应的各分割语句分别分割为各个单词，并对分割的各个单词进行词性标注，同时将各预选推送广告对应的各分割语句中对应的停用词进行过滤，获取各预选推送广告文本信息对应的各候选商品特征关键词，将各预选推送广告文本信息对应的该候选商品特征关键词记为广告候选商品特征关键词；
S43、统计各预选推送广告对应的广告候选商品特征关键词的数量，将各预选推送广告对应的广告预选商品特征关键词按照预设顺序依次进行编号，依次标记为1，2，...x,...y；
S44、依据该各视频候选商品特征关键词对应权重的计算方法获取各预选推送广告对应的各广告候选商品对应的商品特征关键词对应的权重，并将各预选推送广告对应的各广告候选商品对应的商品特征关键词对应的权重按照从大到小的顺序进行排序，分别从各预选推送广告对应的各广告候选商品对应的商品特征关键词提取权重排名前三位的广告候选商品特征关键词，并记为广告商品特征关键词。
5.根据权利要求1所述的一种广告智能推送方法，其特征在于：S6步骤还包括将排名第一位的推送优选系数对应的预选推送广告对应的商品介绍视频按照预设比例进行压缩，并将压缩的商品推荐视频推送至该用户对应的用户终端，链接该用户正在播放的商品介绍视频，并位于该商品介绍视频播放窗口的右下角位置，进行同步播放。
6.一种设备，其特征在于：包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述权利要求1-5任一项所述的一种广告智能推送方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述权利要求1-5任一项所述的一种广告智能推送方法。
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