CN113283949A - 一种个性化广告推送方法、系统、电子设备和可读介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种个性化广告推送方法、系统、电子设备和可读介质。一种个性化广告推送方法，包括：获取当前区域内所有个体的人脸数据；基于每个个体的所述人脸数据确定所述个体的特征类型，同时得到当前区域中每种特征类型的类型数量；根据所述类型数量将当前区域内所有所述特征类型进行从大到小排序得到类型排序表；获取基于大数据分析得到的广告调用数据库；根据所述类型排序表相应排序得到广告推荐表；根据所述广告推荐表中的每个广告喜好标签匹配待播放的广告内容并进行顺序播放。可以保证该广告被播放时取得的效果最大化，同时还可以让当前区域中的个体看到自己感兴趣的广告内容，无论对受众还是对管理方，还是对广告投放方均具有极佳效果。

Description

一种个性化广告推送方法、系统、电子设备和可读介质
技术领域
本发明涉及电子设备，尤其涉及一种个性化广告推送方法、系统、电子设备和可读介质。
背景技术
目前，在很多地方都会设置广告位，广告是厂商对外宣传的媒介，同时也是大众了解市场的一种媒介，但是针对广告的展示和推送都不能实现针对性的展示广告，致使很多人想要了解的市场信息没有获取到，总是看到一些并不想关注的广告，造成广告推送没有针对性，无法实现广告宣传的最佳效果。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种个性化广告推送方法、系统、电子设备和可读介质，能够根据不同特征类型人的喜好个性化推送广告，使广告宣传效果更佳。
为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：
一种个性化广告推送方法，包括：
获取当前区域内所有个体的人脸数据；
基于每个个体的所述人脸数据确定所述个体的特征类型，同时得到当前区域中每种特征类型的类型数量；根据所述类型数量将当前区域内所有所述特征类型进行从大到小排序得到类型排序表；
获取基于大数据分析得到的广告调用数据库；所述广告调用数据库包括每种所述特征类型对应的广告喜好标签；
根据所述类型排序表中所述特征类型在所述广告调用数据库中匹配得到对应的广告喜好标签，并相应排序得到广告推荐表；
根据所述广告推荐表中的每个广告喜好标签匹配待播放的广告内容并进行顺序播放。
进一步的，所述的个性化广告推送方法，所述广告调用数据库的构建步骤包括：
获取多个广告投放设备在广告播放过程中，预定区域中的每个个体的人脸数据和注视数据；
基于所述人脸数据确定所述个体的特征类型；
基于所述注视数据得到所述个体的喜好广告段，同时确定所述喜好广告段的广告喜好标签；
将所述特征类型与所述广告喜好标签进行关联，生成所述广告调用数据库。
进一步的，所述的个性化广告推送方法，若是某一特征类型在实施广告调用数据库中对应多个所述广告喜好标签，则执行以下步骤：
将每种所述广告喜好标签的在所述特征类型中的注视数据的数量按照从大到小排序；
将所述注视数据的数量的第一预定比例内所对应的所述广告喜好标签设定为第一优先级，其余广告喜好标签设定为第二优先级；
当对所述广告调用数据库进行获取时，优先获取第一优先级所包含的广告喜好标签数据，根据应用需求调用所述第二优先级包括的广告喜好标签数据。
进一步的，所述的个性化广告推送方法，所述特征类型包括表征性别数据的性别维度、表征年龄数据的年龄维度；
所述性别数据以及所述年龄数据通过第一人脸识别模型分别对人脸数据进行性别识别、年龄识别得到。
进一步的，所述的个性化广告推送方法，在获取人脸数据的同时还获取每个个体的着装图像；
所述特征类型还包括用于表征着装数据的着装维度；
所述着装数据通过第二着装识别模型对所述着装图像进行识别得到。
进一步的，所述的个性化广告推送方法，所述第一人脸识别模型的获取步骤包括：
获取人脸数据集；
将所述人脸数据集中的人脸数据进行数据标注；所述数据标注包括标注年龄和性别；
使用数据标注后的人脸数据集对图像识别模型进行训练后得到所述第一人脸识别模型；
所述第二着装识别模型的获取步骤包括：
获取各种类型的服装数据集；
将所述服装数据集中的服装数据进行数据标注；所述数据标注包括标注服装类型；
使用数据标注后的服装数据集对图像识别模型进行训练后得到所述第二着装识别模型。
进一步的，所述的个性化广告推送方法，在获取待播放的广告内容前，对待播放的广告内容进行标签标注。
一种使用所述的个性化广告推送方法的个性化广告推送系统，包括：
显示模块，用于显示广告内容；
检测模块，用于获取当前区域内所有个体的人脸数据；
处理模块，用于基于每个个体的所述人脸数据确定所述个体的特征类型，同时得到当前区域中每种特征类型的类型数量；根据所述类型数量将当前区域内所有所述特征类型进行从大到小排序得到类型排序表；获取基于大数据分析得到的广告调用数据库；所述广告调用数据库包括每种所述特征类型对应的广告喜好标签；根据所述特征类型在所述广告调用数据库中匹配得到对应的广告喜好标签，并按照所述类型排序表进行排序得到广告推荐表；根据匹配得到的每个广告喜好标签获取待播放的广告内容；并将所述广告内容按照所述广告推荐表的顺序发送到显示模块进行播放。
一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
一个或多个存储模块，存储有计算机程序；
所述计算机程序在被一个或多个所述处理器执行时实现所述的个性化广告推送方法。
一种计算机可读介质，存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现所述的个性化广告推送方法。
相较于现有技术，本发明提供的一种个性化广告推送方法、系统、电子设备和可读介质，具有以下有益效果：
使用本发明提供的个性化广告推送方法，能够根据当前区域中的个体的人脸数据进行特征类型分析，进一步得到每种特征类型的类型数量排序，按照类型数量的多少进行广告内容的播放排序，这样可以让受众最多的广告优先播放，可以保证该广告被播放时取得的效果最大化，同时还可以让当前区域中的个体看到自己感兴趣的广告内容，不会对当前区域播放的广告感受到烦厌，无论对受众还是对管理方，还是对广告投放方均具有极佳效果。
附图说明
图1是本发明提供的个性化广告推送方法流程图；
图2是本发明提供的个性化广告推送系统结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本领域技术人员应当理解，前面的一般描述和下面的详细描述是本发明的示例性和说明性的具体实施例，不意图限制本发明。
本文中术语“包括”，“包含”或其任何其他变体旨在覆盖非排他性包括，使得包括步骤列表的过程或方法不仅包括那些步骤，而且可以包括未明确列出或此类过程或方法固有的其他步骤。同样，在没有更多限制的情况下，以“包含...一个”开头的一个或多个设备或子系统，元素或结构或组件也不会没有更多限制，排除存在其他设备或其他子系统或其他元素或其他结构或其他组件或其他设备或其他子系统或其他元素或其他结构或其他组件。在整个说明书中，短语“在一个实施例中”，“在另一个实施例中”的出现和类似的语言可以但不一定都指相同的实施例。
除非另有定义，否则本文中使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属领域的普通技术人员通常所理解的相同含义。
本发明提供一种个性化广告推送方法，主要用于电梯或具有确定范围的空间中，即广告机周围的人员流动情况可以保证在一定时间内保持相对的稳定，这样可以保证针对当前空间范围内的数据检测以及广告推送更贴近每个人员个体的需求，当然，作为一种个性化广告推送方法可以适用于人员密集且流动性较强的位置控制，应用在此种位置时需要考虑的是推送频率的控制，但具体的应用均可以通过下述实施方案实现。优选的，本发明提供的个性化广告推送发应用于电梯中，同时，由于电梯中人员流动在一定时间内较低，但是往往会在一定时间段后更换一批的人员进入，为了能够更佳的为每个人员个体推送针对其播放的广告，在每次电梯门关闭后，但检测到有新的人员进入电梯或电梯中人数增加后，均执行一次广告推送方法。所述个性化广告推送方法包括：
获取当前区域内所有个体的人脸数据；一般的，所述当前区域为广告机正面前方的预定范围内的人脸数据，优选的，所述广告机应用于电梯中，此时所述当前区域为电梯内部空间区域；进一步的，所述人脸数据的获取是通过摄像装置获取得到，所述摄像装置可以使用原电梯中的监控设备也可以在广告机上装设配套的摄像装置；所述个体为人，即所有进入电梯中的每个人作为主要的数据检测对象；所述人脸数据优选为视频影像数据，即在本实施例中通过摄像装置获取电梯内所有人的人脸影像数据。
基于每个个体的所述人脸数据确定所述个体的特征类型，同时得到当前区域中每种特征类型的类型数量；根据所述类型数量将当前区域内所有所述特征类型进行从大到小排序得到类型排序表；一般的，所述特征类型是基于所述人脸数据进行判定，可以是基于年龄层次进行确定，可以是根据个体性别进行确定，本实施例中不做限定。此处，所述类型排序表主要是为了能够更好的体现广告推送效果，即要在第一时间内保证吸引到最多人员的注意力，例如某一电梯在某一时间段中一共承载了10人，其中8男2女，此时所述类型排序表中的排序为：1-男-8、2-女-2，其中第一位为排序，最后的数字为当前特征类型的类型数量，中间的是特征类型（本例中仅有一个参考维度，则仅写一个，当有多个参考维度时，中间数据可以为多个，例如1-X-X-……-X-2或1-X- X-2）；如此能够快速将电梯中的个体进行分类，进而针对男性进行首要广告推送，当然在具体实施中，所述特征类型的数量不会仅有两个选择，优选的，所述特征类型至少包括两个维度：性别维度和年龄维度，通过不同维度的判定，确定具体类型，例如性别维度包括男、女，年龄维度包括10-20、20-30、30-40、40-50、50-60，相互组合就可以得到男10-20、男20-30、男30-40、男40-50、男50-60、女10-20、女20-30、女30-40、女40-50、女50-60，则一个可以承载15人的电梯可能出现的类型顺序表为：1-男30-40-4、2-女20-30-3、3-男40-50-3。
获取基于大数据分析得到的广告调用数据库；所述广告调用数据库包括每种所述特征类型对应的广告喜好标签；一般的，所述广告调用数据库通过服务器下载到广告投放设备中，或者通过移动存储设备将所述广告调用数据库加载到所述广告投放设备中。所述广告调用数据库通过前期学习步骤得到，所述学习步骤通过大数据分析得到，在本实施例中，所述大数据分析为通过对大量的电梯中的广告机获取各种特征类型对应的广告喜好标签；具体的获取过程可以是：广告机播放一段段的广告内容，根据人脸数据进行判定，确定个体是否有注视广告机屏幕，并记录开始注视时间和结束注视时间，确定注视时间段内涵盖的广告内容，进而确定该个体喜好的广告段，进而确定该个体喜欢的广告喜好标签；其中注视时间段内可能有一个或多个广告段，对应多个广告喜好标签；进一步的，根据所述人脸数据确定该个体的特征类型，将得到的广告喜好标签与所述特征类型进行关联，形成广告调用数据库，其中，特征类型的分类标准与前述相同，此处不做赘述。
根据所述类型排序表中所述特征类型在所述广告调用数据库中匹配得到对应的广告喜好标签，并相应排序得到广告推荐表；
根据所述广告推荐表中的每个广告喜好标签匹配待播放的广告内容并进行顺序播放。一般的，广告内容在生成过程中需要对其进行贴标签操作，所述贴标签操作可以是设备根据广告内容的主题或类型的关键词进行自动处理，也可以是在存储广告前人工进行确定标签的操作，本发明不做限定。一般情况下，一个所述广告喜好标签可以匹配得到一个广告内容，只要按照所述广告推荐表中的广告喜好标签进行逐一匹配，则可以生成广告内容的播放列表，按照所述播放列表进行逐一播放即可。进一步的，若是某一个广告的广告内容符合多个标签，则均作为该广告的广告标签，当然在使用所述广告推荐表进行匹配时，当一个广告内容的广告标签符合所述广告推荐表中的所述广告喜好标签数量越多，则该广告内容的符合的受众越多，可以作为最佳广告进行优先播放。
具体的，使用本发明提供的个性化广告推送方法，能够根据当前区域中的个体的人脸数据进行特征类型分析，进一步得到每种特征类型的类型数量排序，按照类型数量的多少进行广告内容的播放排序，这样可以让受众最多的广告优先播放，可以保证该广告被播放时取得的效果最大化，同时还可以让当前区域中的个体看到自己感兴趣的广告内容，不至于对当前区域播放的广告感受到烦厌，无论对受众还是对管理方，还是对广告投放方均具有极佳效果。
进一步的，考虑到调用的广告调用数据库更客观、更科学，需要在构建所述广告调用数据库时对大数据进行分析，即使用客观数据作为参考依据才可以，作为优选方案，本实施例中，所述广告调用数据库的构建步骤包括：
获取多个广告投放设备在广告播放过程中，预定区域中的每个个体的人脸数据和注视数据；一般的，所述广告投放设备优选为广告机，更进一步的，所述广告机优选装设在电梯中，对电梯中乘客进行广告投放。在本实施例中，多个所述广告投放设备构建大数据网络，每台广告投放设备均将检测数据发送到服务器中，服务器执行以下步骤。当然，更进一步的实施例中，所述广告投送设备可以单独实施对所述人脸数据和注视数据的分析处理，生成当前广告投放设备的广告调用子数据库发送到服务器中用以丰富所述广告调用数据库。
基于所述人脸数据确定所述个体的特征类型；
基于所述注视数据得到所述个体的喜好广告段，同时确定所述喜好广告段的广告喜好标签；
将所述特征类型与所述广告喜好标签进行关联，生成所述广告调用数据库。
具体的，所述广告调用数据库的构建过程是利用学习步骤将个体的特征类型与广告标签进行基于个体喜好上的匹配，在生成所述广告调用数据库后，其他广告投放设备就可以通过网络下载、移动存储设备加载等手段得到所述广告调用数据库，进一步的基于前述的个性化广告推送方法将广告机中本地存储或服务器存储的广告内容按照预定的排序尽心播报，具有专为某一类个体涉及广告播放的个性化特点，具有极大进步。
进一步的，考虑到不同的光投放设备得到广告调用子数据库之间可能具有特征类型与广告喜好标签关联上差异性，则作为优选方案，本实施例中，若是某一特征类型在实施广告调用数据库中对应多个所述广告喜好标签，则执行以下步骤：
将每种所述广告喜好标签的在所述特征类型中的注视数据的数量按照从大到小排序；
将所述注视数据的数量的第一预定比例内所对应的所述广告喜好标签设定为第一优先级，其余广告喜好标签设定为第二优先级；
当对所述广告调用数据库进行获取时，优先获取第一优先级所包含的广告喜好标签数据，根据应用需求调用所述第二优先级包括的广告喜好标签数据。
具体的，通过本实施例中对广告喜好标签进行优先级设定的过程，可以实现，当广告投放设备在进行个性化广告推送时，优先针对某一特征类型第一优先级进行匹配，当广告投放设备内中待播放的广告内容的广告标签没有符合所述广告推荐表中的所有广告喜好标签的第一优先级时，将待播放的广告内容的广告标签与所有广告喜好标签的第二优先级进行匹配。即可以实现，当某一广告标签在多个特征类型均有匹配时，优先匹配到第一优先级的位置。
作为优选方案，本实施例中，所述特征类型包括表征性别数据的性别维度、表征年龄数据的年龄维度；
所述性别数据以及所述年龄数据通过第一人脸识别模型分别对人脸数据进行性别识别、年龄识别得到。
作为优选方案，本实施例中，在获取人脸数据的同时还获取每个个体的着装图像；
所述特征类型还包括用于表征着装数据的着装维度；
所述着装数据通过第二着装识别模型对所述着装图像进行识别得到。
作为优选方案，本实施例中，所述第一人脸识别模型的获取步骤包括：
获取人脸数据集；
将所述人脸数据集中的人脸数据进行数据标注；所述数据标注包括标注年龄和性别；
使用数据标注后的人脸数据集对图像识别模型进行训练后得到所述第一人脸识别模型；
所述第二着装识别模型的获取步骤包括：
获取各种类型的服装数据集；
将所述服装数据集中的服装数据进行数据标注；所述数据标注包括标注服装类型；
使用数据标注后的服装数据集对图像识别模型进行训练后得到所述第二着装识别模型。
具体的，所述第一人脸识别模型和所述第二人脸识别模型均是通过所述图像识别模型训练得到；所述图像识别模型优选为神经网络模型（Neural network algorithm，神经网络算法模型），进一步优选为卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）。此处对所述图像识别模型训练的过程采用本领域常用的训练方法，系统结构也同步采用本领域常用的神经网络模型结构，本发明不做具体限定。采用基于神经网络的图像识别模型进行处理工作，能够保证人脸识别和着装识别的准确性。
作为优选方案，本实施例中，在获取待播放的广告内容前，对待播放的广告内容进行标签标注。具体的，本实施例中，在广告内容进行生成以及存储前，需要对广告内容进行贴标签操作，所述贴标签操作可以是设备根据广告内容的主题或类型的关键词进行自动处理，也可以是在存储广告前人工进行确定标签的操作，本发明不做限定。同时，所述贴标签操作使用的广告标签内容是系统给定，不可随意变更名称；进一步的实施中，所述贴标签操作使用的广告标签可以改动，但是要跟系统内现有的广告标签进行关联，在本实施例中，当具有自定义标签出现时，需要对其关联的广告标签进行匹配，以确定广告内容的播放顺序，具体的操作与前述实施例中的匹配操作一致。
相应的，本发明还提供一种使用所述的个性化广告推送方法的个性化广告推送系统，包括：
显示模块，用于显示广告内容；
检测模块，用于获取当前区域内所有个体的人脸数据；
处理模块，用于基于每个个体的所述人脸数据确定所述个体的特征类型，同时得到当前区域中每种特征类型的类型数量；根据所述类型数量将当前区域内所有所述特征类型进行从大到小排序得到类型排序表；获取基于大数据分析得到的广告调用数据库；所述广告调用数据库包括每种所述特征类型对应的广告喜好标签；根据所述特征类型在所述广告调用数据库中匹配得到对应的广告喜好标签，并按照所述类型排序表进行排序得到广告推荐表；根据匹配得到的每个广告喜好标签获取待播放的广告内容；并将所述广告内容按照所述广告推荐表的顺序发送到显示模块进行播放。
具体的，使用本发明提供的个性化广告推送系统，通过所述检测模块获取当前区域的人脸数据，进而使用所述处理模块根据当前区域中的个体的人脸数据进行特征类型分析，进一步得到每种特征类型的类型数量排序，通过所述显示模块按照类型数量的多少进行广告内容的播放排序，这样可以让受众最多的广告优先播放，可以保证该广告被播放时取得的效果最大化，同时还可以让当前区域中的个体看到自己感兴趣的广告内容，不至于对当前区域播放的广告感受到烦厌，无论对受众还是对管理方，还是对广告投放方均具有极佳效果。
相应的，本发明还提供一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
一个或多个存储模块，存储有计算机程序；
所述计算机程序在被一个或多个所述处理器执行时实现所述的个性化广告推送方法。
相应的，本发明还提供一种计算机可读介质，存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现所述的个性化广告推送方法。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。
可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (9)

1.一种个性化广告推送方法，其特征在于，包括：
获取当前区域内所有个体的人脸数据；
基于每个个体的所述人脸数据确定所述个体的特征类型，同时得到当前区域中每种特征类型的类型数量；根据所述类型数量将当前区域内所有所述特征类型进行从大到小排序得到类型排序表；
获取基于大数据分析得到的广告调用数据库；所述广告调用数据库包括每种所述特征类型对应的广告喜好标签；若是某一特征类型在所述广告调用数据库中对应多个所述广告喜好标签，则执行以下步骤：
将每种所述广告喜好标签的在所述特征类型中的注视数据的数量按照从大到小排序；
将所述注视数据的数量的第一预定比例内所对应的所述广告喜好标签设定为第一优先级，其余广告喜好标签设定为第二优先级；
当对所述广告调用数据库进行获取时，优先获取第一优先级所包含的广告喜好标签数据，根据应用需求调用所述第二优先级包括的广告喜好标签数据；
根据所述类型排序表中所述特征类型在所述广告调用数据库中匹配得到对应的广告喜好标签，并相应排序得到广告推荐表；
根据所述广告推荐表中的每个广告喜好标签匹配待播放的广告内容并进行顺序播放。
2.根据权利要求1所述的个性化广告推送方法，其特征在于，所述广告调用数据库的构建步骤包括：
获取多个广告投放设备在广告播放过程中，预定区域中的每个个体的人脸数据和注视数据；
基于所述人脸数据确定所述个体的特征类型；
基于所述注视数据得到所述个体的喜好广告段，同时确定所述喜好广告段的广告喜好标签；
将所述特征类型与所述广告喜好标签进行关联，生成所述广告调用数据库。
3.根据权利要求1所述的个性化广告推送方法，其特征在于，所述特征类型包括表征性别数据的性别维度、表征年龄数据的年龄维度；
所述性别数据以及所述年龄数据通过第一人脸识别模型分别对人脸数据进行性别识别、年龄识别得到。
4.根据权利要求3所述的个性化广告推送方法，其特征在于，在获取人脸数据的同时还获取每个个体的着装图像；
所述特征类型还包括用于表征着装数据的着装维度；
所述着装数据通过第二着装识别模型对所述着装图像进行识别得到。
5.根据权利要求4所述的个性化广告推送方法，其特征在于，所述第一人脸识别模型的获取步骤包括：
获取人脸数据集；
将所述人脸数据集中的人脸数据进行数据标注；所述数据标注包括标注年龄和性别；
使用数据标注后的人脸数据集对图像识别模型进行训练后得到所述第一人脸识别模型；
所述第二着装识别模型的获取步骤包括：
获取各种类型的服装数据集；
将所述服装数据集中的服装数据进行数据标注；所述数据标注包括标注服装类型；
使用数据标注后的服装数据集对图像识别模型进行训练后得到所述第二着装识别模型。
6.根据权利要求1所述的个性化广告推送方法，其特征在于，在获取待播放的广告内容前，对待播放的广告内容进行标签标注。
7.一种使用权利要求1-6任一所述的个性化广告推送方法的个性化广告推送系统，其特征在于，包括：
显示模块，用于显示广告内容；
检测模块，用于获取当前区域内所有个体的人脸数据；
处理模块，用于基于每个个体的所述人脸数据确定所述个体的特征类型，同时得到当前区域中每种特征类型的类型数量；根据所述类型数量将当前区域内所有所述特征类型进行从大到小排序得到类型排序表；获取基于大数据分析得到的广告调用数据库；所述广告调用数据库包括每种所述特征类型对应的广告喜好标签；根据所述特征类型在所述广告调用数据库中匹配得到对应的广告喜好标签，并按照所述类型排序表进行排序得到广告推荐表；根据匹配得到的每个广告喜好标签获取待播放的广告内容；并将所述广告内容按照所述广告推荐表的顺序发送到显示模块进行播放。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
一个或多个存储模块，存储有计算机程序；
所述计算机程序在被一个或多个所述处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的个性化广告推送方法。
9.一种计算机可读介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的个性化广告推送方法。
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