CN113793179A - 基于大数据和机器学习的广告优化分析系统 - Google Patents

基于大数据和机器学习的广告优化分析系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，涉及网络广告技术领域，具体为信息获取模块和反馈模块，所述信息获取模块与搜索模块相连接，所述反馈模块连接于商品端模块的输出端，所述分析单元与反馈商家单元相连接。该基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，通过对用户端的浏览记录进行识别筛选后，实现对用户进行针对性广告推送，以便吸引用户，且通过实时学习网络热词并进行识别，将网络热词与商品相联系，有利于提高广告扩散范围以及网络热度，而且对用户选择浏览的广告进行特征提取并制成分析报告反馈给商家，以便商家后续设计出来的广告更加符合大众用户的需求，从而进一步针对性的提高对用户的吸引力。

Description

基于大数据和机器学习的广告优化分析系统
技术领域
本发明涉及基于大数据的广告优化分析系统技术领域，具体为基于大数据和机器学习的广告优化分析系统。
背景技术
随着科技的发展，网络技术也是在不断进步，目前大部分人群每日都有上网浏览的习惯，基于此商家往往会通过在浏览过程中向用户推送广告，以起到宣传商品作用，进一步的以用户的浏览记录为大数据库对其进行分析后进行针对性的广告推送，以增加商品出售概率，而这种根据用户的浏览记录对其进行分析后进行针对性的广告推送的系统简称为广告优化分析系统，广告优化分析系统同时也充分利用了大数据。
现有的基于大数据的广告优化分析系统只是单纯的基于用户浏览记录来为其推送广告，虽然具有一定针对性，但针对性推送广告造成的营销效果薄弱，不利于进一步的提高商品出售率。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，解决了上述背景技术中提出的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，包括信息获取模块和反馈模块，所述信息获取模块与搜索模块相连接，且搜索模块与商品端模块相连接，所述反馈模块连接于商品端模块的输出端，所述反馈模块包括统计单元、特征提取单元、报告生成单元、分析单元和反馈商家单元，所述统计单元与特征提取单元相连接，且特征提取单元与报告生成单元相连接，所述报告生成单元与分析单元相连接，所述分析单元与反馈商家单元相连接。
可选的，所述信息获取模块包括浏览数据搜寻单元、关键词捕捉单元和确认单元，所述浏览数据搜寻单元与关键词捕捉单元相连接，且关键词捕捉单元与确认单元相连接。
可选的，所述浏览数据搜寻单元用于搜索用户于互联网中的浏览记录，所述关键词捕捉单元是对浏览记录进行识别，识别是否为商品数据，是商品数据时捕捉多次重复出现的词句、图片、浏览记录，所述确认单元基于关键词捕捉单元对多次重复出现的词句、图片、浏览记录进行识别，确认该商品名称、功能。
可选的，所述商品端模块包括产品库单元、产品录入单元和直接推送单元，所述产品库单元与产品录入单元相连接，且产品库单元还与直接推送单元相连接。
可选的，所述产品库单元用于记录储存商品名称及其功能介绍以及对应商品的广告信息，所述产品录入单元用于将新商品的信息录入产品库单元，所述直接推送单元用于直接将产品库单元中的商品以广告的方式推送至用户端。
可选的，所述信息获取模块与关键词学习模块相连接，所述相连接包括热词捕捉单元、注释单元、筛分单元、录入单元、关键词库单元和链接单元，所述热词捕捉单元与注释单元相连接，且注释单元与筛分单元相连接，所述筛分单元与录入单元相连接，且录入单元与关键词库单元相连接，所述筛分单元还与链接单元相连接。
可选的，所述热词捕捉单元用于记录互联网上实时出现的网络热词，所述注释单元用于对网络热词进行注释详解，所述筛分单元是对注释后的网络热词进行筛分，基于该网络热词是否是可出售商品进行筛分，保留为可出售商品的网络热词。
可选的，所述录入单元是将保留下来的网络热词及其注释录入关键词库单元，且关键词库单元与关键词捕捉单元相连接，所述链接单元与产品库单元相连接，且链接单元将网络热词与其对应的商品广告进行联系，并使用超链接技术将两者联系在一起。
可选的，所述统计单元用于统计用户是否点击进入广告页面，并保留用户进入广告页面的操作记录，所述特征提取单元用于提取保留后的广告页面其中的特征，特征包括色彩、商品信息与类型、价格、品牌。
可选的，所述报告生成单元基于特征提取单元对每一个保留下来的广告页面的特征进行汇总，提取同一类特征并根据用户喜好程度进行排列，并依次制成分析图表报告，所述反馈商家单元是将分析图表报告发送至对应广告的商家。
本发明提供了基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，具备以下有益效果：
以用户端的浏览记录为大数据，通过对用户端的浏览记录进行识别筛选后，实现对用户进行针对性广告推送，以便吸引用户，且通过实时学习网络热词并进行识别，将网络热词与商品相联系，有利于提高广告扩散范围以及网络热度，而且对用户选择浏览的广告进行特征提取并制成分析报告反馈给商家，以便商家后续设计出来的广告更加符合大众用户的需求，从而进一步针对性的提高对用户的吸引力。
1.该基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，信息获取模块通过搜索用户于互联网中的浏览记录并识别是否为商品数据，是商品数据时进行记录形成数据库，并捕捉多次重复出现的词句、图片、浏览记录，并通过搜索模块搜索于词句、图片、浏览记录相对应的商品广告，再通过直接推送单元推送至用户端，基于用户多次浏览中重复出现的词句、图片、浏览记录对用户进行针对性广告推广，以便吸引用户的注意力使其进入广告界面浏览。
2.该基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，关键词学习模块可实时捕捉网络上新出现的网络热词并判断词句是否与商品互有联系，对与商品相互有联系的网络热词将其进行储存并应用超链接技术将该热词与商品联系在一起，用户通过于网络上点击该网络热词即可跳转至商品广告界面，从而有利于扩大广告扩散范围以及网络热度。
3.该基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，对用户进入广告界面与直接关闭广告界面的操作进行捕捉，并通过反馈模块对于用户点击进入广告界面的广告进行收集记录，并以同类商品为基础提取所有该广告中的色彩、商品信息与类型、价格、品牌特征，并对每一个特征列取受欢迎度排名，并制成分析图表报告，该报告反馈至商家作为后续广告设计的参考建议，以便后续设计出来的广告更加符合大众用户的需求。
附图说明
图1为本发明整体系统流程示意图；
图2为本发明信息获取模块内部流程示意图；
图3为本发明商品端模块内部流程示意图；
图4为本发明反馈模块内部流程示意图；
图5为本发明关键词学习模块内部流程示意图。
图中：1、信息获取模块；101、浏览数据搜寻单元；102、关键词捕捉单元；103、确认单元；2、搜索模块；3、商品端模块；301、产品库单元；302、产品录入单元；303、直接推送单元；4、反馈模块；401、统计单元；402、特征提取单元；403、报告生成单元；404、分析单元；405、反馈商家单元；5、关键词学习模块；501、热词捕捉单元；502、注释单元；503、筛分单元；504、录入单元；505、关键词库单元；506、链接单元。
具体实施方式
如图1-2、图4所示，本发明提供技术方案：基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，包括信息获取模块1和反馈模块4，信息获取模块1与搜索模块2相连接，且搜索模块2与商品端模块3相连接，反馈模块4连接于商品端模块3的输出端，反馈模块4包括统计单元401、特征提取单元402、报告生成单元403、分析单元404和反馈商家单元405，统计单元401与特征提取单元402相连接，且特征提取单元402与报告生成单元403相连接，且报告生成单元403与分析单元404相连接，分析单元404与反馈商家单元405相连接，信息获取模块1包括浏览数据搜寻单元101、关键词捕捉单元102和确认单元103，浏览数据搜寻单元101与关键词捕捉单元102相连接，且关键词捕捉单元102与确认单元103相连接，浏览数据搜寻单元101用于搜索用户于互联网中的浏览记录，关键词捕捉单元102是对浏览记录进行识别，识别是否为商品数据，是商品数据时捕捉多次重复出现的词句、图片、浏览记录，确认单元103基于关键词捕捉单元102对多次重复出现的词句、图片、浏览记录进行识别，确认该商品名称、功能，统计单元401用于统计用户是否点击进入广告页面，并保留用户进入广告页面的操作记录，特征提取单元402用于提取保留后的广告页面其中的特征，特征包括色彩、商品信息与类型、价格、品牌，报告生成单元403基于特征提取单元402对每一个保留下来的广告页面的特征进行汇总，提取同一类特征并根据用户喜好程度进行排列，并依次制成分析图表报告，反馈商家单元405是将分析图表报告发送至对应广告的商家；
具体操作如下，首先通过浏览数据搜寻单元101搜索用户于互联网中的浏览记录，再由关键词捕捉单元102对浏览记录内的内容进行识别，识别是否为商品数据，也就是说该浏览记录是否关于某一商品，是商品的情况下对其进行记录，随着数量的堆积形成数据库，并在所有的商品数据中对多次重复出现的词句、图片、浏览记录进行捕捉，再通过确认单元103对多次重复出现的词句、图片、浏览记录进行识别，确认该商品名称、功能，然后通过搜索模块2于商品端模块3中搜寻与之对应的商品广告，并通过商品端模块3将该商品广告推送至用户端，进一步的用户对于所推送的广告进行两种操作，分别是直接关闭广告界面与浏览广告界面，通过统计单元401对上述两种操作进行捕捉并保留浏览广告界面的操作，对用户所浏览广告界面的广告进行收集记录，并以同类商品为基础通过特征提取单元402提取所有该广告中的色彩、商品信息与类型、价格、品牌特征，再通过报告生成单元403对每一个特征列取受欢迎度排名，并通过分析单元404制成分析图表报告，该报告通过反馈商家单元405反馈至商家作为后续广告设计的参考建议，以便后续设计出来的广告更加符合大众用户的需求。
如图1、图3所示，商品端模块3包括产品库单元301、产品录入单元302和直接推送单元303，产品库单元301与产品录入单元302相连接，且产品库单元301还与直接推送单元303相连接，产品库单元301用于记录储存商品名称及其功能介绍以及对应商品的广告信息，产品录入单元302用于将新商品的信息录入产品库单元301，直接推送单元303用于直接将产品库单元301中的商品以广告的方式推送至用户端；
具体操作如下，确认单元103确认商品后，通过搜索模块2于产品库单元301内部搜索与之对应的商品广告，再通过直接推送单元303将该商品广告推送至用户端，而通过产品录入单元302可实时将新商品信息、广告录至产品库单元301内部，以便丰富产品库单元301内容。
如图1、图5所示，信息获取模块1与关键词学习模块5相连接，相连接包括热词捕捉单元501、注释单元502、筛分单元503、录入单元504、关键词库单元505和链接单元506，热词捕捉单元501与注释单元502相连接，且注释单元502与筛分单元503相连接，筛分单元503与录入单元504相连接，且录入单元504与关键词库单元505相连接，筛分单元503还与链接单元506相连接，热词捕捉单元501用于记录互联网上实时出现的网络热词，注释单元502用于对网络热词进行注释详解，筛分单元503是对注释后的网络热词进行筛分，基于该网络热词是否是可出售商品进行筛分，保留为可出售商品的网络热词，录入单元504是将保留下来的网络热词及其注释录入关键词库单元505，且关键词库单元505与关键词捕捉单元102相连接，链接单元506与产品库单元301相连接，且链接单元506将网络热词与其对应的商品广告进行联系，并使用超链接技术将两者联系在一起；
具体操作如下，热词捕捉单元501实时于网络上捕捉网络热词，并通过注释单元502对网络热词进行注释解释，再通过筛分单元503对注释后的网络热词进行筛分，判断该网络热词是否与产品库单元301中的某一产品相关联，保留与商品具有关联的网络热词，然后将该网络热词通过链接单元506与产品库单元301中的商品相联系，并将该网络热词录入关键词捕捉单元102，用户以该网络热词为关键词进行搜索时即可出现对应的商品广告，同时关键词捕捉单元102捕捉该网络热词以便推送对应商品广告，进一步的通过链接单元506将网络热词与其对应的商品广告进行联系，并使用超链接技术将两者联系在一起，用户通过于网络上点击该网络热词即可跳转至商品广告界面，有利于扩大广告扩散范围以及网络热度。
综上，该基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，使用时，首先热词捕捉单元501实时于网络上捕捉网络热词，并通过注释单元502对网络热词进行注释解释，再通过筛分单元503对注释后的网络热词进行筛分，判断该网络热词是否与产品库单元301中的某一产品相关联，保留与商品具有关联的网络热词，再将该网络热词通过链接单元506与产品库单元301中的商品相联系，并将该网络热词录入关键词捕捉单元102；
然后通过浏览数据搜寻单元101搜索用户于互联网中的浏览记录，再由关键词捕捉单元102对浏览记录内的内容进行识别，识别是否为商品数据，也就是说该浏览记录是否关于某一商品，并在所有的商品数据中对多次重复出现的词句、图片、浏览记录进行捕捉，再通过确认单元103对多次重复出现的词句、图片、浏览记录进行识别，确认该商品名称、功能；
接着通过搜索模块2于产品库单元301内部搜索与之对应的商品广告，再通过直接推送单元303将该商品广告推送至用户端，而通过产品录入单元302可实时将新商品信息、广告录至产品库单元301内部，以便丰富产品库单元301内容；
进一步的用户对于所推送的广告进行两种操作，分别是直接关闭广告界面与浏览广告界面，通过统计单元401对上述两种操作进行捕捉并保留浏览广告界面的操作，对用户所浏览广告界面的广告进行收集记录，并以同类商品为基础通过特征提取单元402提取所有该广告中的色彩、商品信息与类型、价格、品牌特征；
最后通过报告生成单元403对每一个特征列取受欢迎度排名，并通过分析单元404制成分析图表报告，该报告通过反馈商家单元405反馈至商家作为后续广告设计的参考建议，以便后续设计出来的广告更加符合大众用户的需求。

Claims (10)

1.基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，包括信息获取模块(1)和反馈模块(4)，其特征在于：所述信息获取模块(1)与搜索模块(2)相连接，且搜索模块(2)与商品端模块(3)相连接，所述反馈模块(4)连接于商品端模块(3)的输出端，所述反馈模块(4)包括统计单元(401)、特征提取单元(402)、报告生成单元(403)、分析单元(404)和反馈商家单元(405)，所述统计单元(401)与特征提取单元(402)相连接，且特征提取单元(402)与报告生成单元(403)相连接，所述报告生成单元(403)与分析单元(404)相连接，所述分析单元(404)与反馈商家单元(405)相连接。
2.根据权利要求1所述的基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，其特征在于：所述信息获取模块(1)包括浏览数据搜寻单元(101)、关键词捕捉单元(102)和确认单元(103)，所述浏览数据搜寻单元(101)与关键词捕捉单元(102)相连接，且关键词捕捉单元(102)与确认单元(103)相连接。
3.根据权利要求2所述的基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，其特征在于：所述浏览数据搜寻单元(101)用于搜索用户于互联网中的浏览记录，所述关键词捕捉单元(102)是对浏览记录进行识别，识别是否为商品数据，是商品数据时捕捉多次重复出现的词句、图片、浏览记录，所述确认单元(103)基于关键词捕捉单元(102)对多次重复出现的词句、图片、浏览记录进行识别，确认该商品名称、功能。
4.根据权利要求1所述的基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，其特征在于：所述商品端模块(3)包括产品库单元(301)、产品录入单元(302)和直接推送单元(303)，所述产品库单元(301)与产品录入单元(302)相连接，且产品库单元(301)还与直接推送单元(303)相连接。
5.根据权利要求4所述的基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，其特征在于：所述产品库单元(301)用于记录储存商品名称及其功能介绍以及对应商品的广告信息，所述产品录入单元(302)用于将新商品的信息录入产品库单元(301)，所述直接推送单元(303)用于直接将产品库单元(301)中的商品以广告的方式推送至用户端。
6.根据权利要求1所述的基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，其特征在于：所述信息获取模块(1)与关键词学习模块(5)相连接，所述相连接包括热词捕捉单元(501)、注释单元(502)、筛分单元(503)、录入单元(504)、关键词库单元(505)和链接单元(506)，所述热词捕捉单元(501)与注释单元(502)相连接，且注释单元(502)与筛分单元(503)相连接，所述筛分单元(503)与录入单元(504)相连接，且录入单元(504)与关键词库单元(505)相连接，所述筛分单元(503)还与链接单元(506)相连接。
7.根据权利要求6所述的基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，其特征在于：所述热词捕捉单元(501)用于记录互联网上实时出现的网络热词，所述注释单元(502)用于对网络热词进行注释详解，所述筛分单元(503)是对注释后的网络热词进行筛分，基于该网络热词是否是可出售商品进行筛分，保留为可出售商品的网络热词。
8.根据权利要求6所述的基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，其特征在于：所述录入单元(504)是将保留下来的网络热词及其注释录入关键词库单元(505)，且关键词库单元(505)与关键词捕捉单元(102)相连接，所述链接单元(506)与产品库单元(301)相连接，且链接单元(506)将网络热词与其对应的商品广告进行联系，并使用超链接技术将两者联系在一起。
9.根据权利要求1所述的基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，其特征在于：所述统计单元(401)用于统计用户是否点击进入广告页面，并保留用户进入广告页面的操作记录，所述特征提取单元(402)用于提取保留后的广告页面其中的特征，特征包括色彩、商品信息与类型、价格、品牌。
10.根据权利要求1所述的基于大数据和机器学习的广告优化分析系统，其特征在于：所述报告生成单元(403)基于特征提取单元(402)对每一个保留下来的广告页面的特征进行汇总，提取同一类特征并根据用户喜好程度进行排列，并依次制成分析图表报告，所述反馈商家单元(405)是将分析图表报告发送至对应广告的商家。
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