CN114187036A - 一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统 - Google Patents

一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统，包括：特征识别模块：用于获取用户行为数据，对用户行为数据进行特征识别和兴趣特征抽取，确定用户兴趣行为特征；行为‑兴趣预测机制模块：用于基于预设的训练系统，训练所述用户兴趣行为特征，构建对应的行为‑兴趣预测机制；推送模块：用于基于所述行为预测机制，推送符合用户兴趣的广告到用户终端；管理模块：用于管理特征识别模块、预测模块和推送模块。

Description

一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统
技术领域
本发明涉及人工智能、特征识别、自动推送技术领域，特别涉及一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统。
背景技术
目前，随着大数据和人工智能的发展，用户的兴趣挖掘成为实现个性化推荐和智能化服务的关键问题，但目前的互联网的用户数据庞大而层次不齐，个性化推荐如何基于用户的社会属性，从而实现精准推送，如何在差异巨大的社会化的标签进行精准导航，精确的挖掘用户兴趣数据，基于互联网，挖掘用户兴趣规律，精准进行导航是丞待解决的人工智能的问题之一。
发明内容
本发明提供一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统，以解决上述问题。
本发明提供一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统，其特征在于，包括：
兴趣行为特征模块：用于获取用户行为数据，对用户行为数据进行特征识别和兴趣特征抽取，确定用户的兴趣行为特征；
行为-兴趣预测机制模块：用于基于预设的训练系统，训练所述兴趣行为特征，构建对应的行为兴趣预测机制；
推送模块：用于基于所述行为兴趣预测机制，生成行为预测数据，并通过所述行为预测数据，智能推荐对应的互联网广告至控制终端；
控制终端：用于管理特征识别模块、预测模块和推送模块。
作为本技术方案的一种实施例，所述兴趣行为特征模块，包括：
行为样本单元：用于获取用户行为数据，并采集用户行为数据的行为时间，通过所述行为时间，建立时间索引，基于所述时间索引和用户行为数据，生成用户行为样本；
行为特征信息单元：用于读取所述用户行为样本，确定用户的行为信息，对用户的行为信息进行特征识别，生成用户的行为特征信息；
行为-兴趣度模型单元：用于基于所述用户的行为信息和行为特征信息，构建用户兴趣模型；
兴趣等级分级机制单元：用于获取用户的兴趣数据，将所述兴趣数据传输至用户兴趣模型，构建兴趣等级分级机制；
等级兴趣度范围单元：用于基于所述兴趣等级分级机制，获取并划分所述用户的兴趣数据，确定等级兴趣度范围；其中，
所述等级兴趣度范围包括低兴趣度范围、中兴趣度范围和高兴趣度范围；
目标兴趣度范围单元：用于通过预设的兴趣阈值，截取等级兴趣度范围，确定目标兴趣度范围；
历史兴趣行为数据单元：用于通过所述目标兴趣度范围，抽取用户的兴趣特征，根据所述兴趣特征，统计用户的历史兴趣行为数据；
兴趣行为特征单元：用于根据所述历史兴趣行为数据，确定用户的兴趣行为特征。
作为本技术方案的一种实施例，所述行为-兴趣模型单元，包括：
时间-行为曲线图子单元：用于通过用户的行为信息和时间索引，统计用户的行为信息的行为频次，并通过所述时间索引和行为频次，绘制时间-行为曲线图；
时间-行为特征曲线图子单元：用于通过用户的行为特征信息和时间索引，统计用户的行为特征信息的行为特征频次，绘制时间-行为特征曲线图；
交集频率子单元：用于通过时间-行为曲线图和时间-行为特征曲线图，采集行为频次和行为特征频次的交集点，并计算交集点的交集频率；
用户感兴趣区域子单元：用于对所述交集频率按顺序排列并划分，并筛选高频次范围的交集频率，确定高频次交集频率，并通过所述高频次交集频率，定位用户感兴趣区域；
评估结果子单元：用于采集所述用户感兴趣区域的感兴趣对象信息，并通过所述感兴趣对象信息，对用户的感兴趣度进行评估，确定评估结果；
用户兴趣模型子单元：用于基于所述评估结果和用户感兴趣区域，构建对应的用户兴趣模型。
作为本技术方案的一种实施例，所述行为-兴趣预测机制模块，包括：
兴趣标签单元：用于获取用户的兴趣行为特征，将用户的兴趣行为特征进行分类，并生成对应的兴趣标签；
兴趣行为特征单元：用于获取用户和对应的兴趣标签之间的对应关系，并基于所述对应关系，生成兴趣组网；
兴趣节点单元：用于通过所述兴趣标签和兴趣行为特征，在所述兴趣组网上创建兴趣节点；
训练单元：用于训练兴趣组网和兴趣组网上的兴趣节点至收敛，构建行为-兴趣预测机制。
作为本技术方案的一种实施例，所述兴趣标签单元，包括：
兴趣标引数据子单元：用于通过用户的兴趣行为特征，对用户行为进行人工标引和记录，确定兴趣标引数据；
解析子单元：用于对所述兴趣标引数据进行数据解析，确定解析数据；其中，所述数据解析包括数据路径解析和解析兴趣行为解析；其中，所述数据路径解析至少包括抽取路径信息、获取路径深度和采集路径参数等解析步骤；所述解析兴趣行为解析用于从特定参数中自动检索并提取用户的兴趣行为；
行为信息子单元：用于基于所述解析数据，确定用户的行为信息；
固定属性标签子单元：用于采集用户的基本信息，基于用户的基本信息，生成固定属性标签；其中，所述用户的基本信息包括生理属性信和社会属性信息的一种或多种；
划分子单元：用于基于所述固定属性标签，确定并划分用户的兴趣偏好标签、兴趣频率标签、兴趣习惯标签和兴趣主题标签；
兴趣标签子单元：用于通过所述兴趣偏好标签、兴趣频率标签、兴趣习惯标签和兴趣主题标签，并生成对应的兴趣标签。
作为本技术方案的一种实施例，所述兴趣行为特征单元，包括：
固定属性标签子单元：用于获取用户对应的固定属性标签；
生长树子单元：用于通过固定属性标签和用户的兴趣标签，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，构建生长树；其中，
所述生长树包括第一生长树、第二生长树、第三生长树和第四生长树；
连接关系子单元：用于分析并处理不同的生长树之间的树根、叶子之间的对应关系，并通过所述对应关系，确定不同生长树之间的每个节点的连接关系；
兴趣组网子单元：用于基于所述连接关系，生成兴趣组网。
作为本技术方案的一种实施例，所述生长树子单元，包括：
兴趣偏好定位子单元：用于检索兴趣标签中的兴趣偏好标签，通过所述固定属性标签和兴趣偏好标签，定位用户的兴趣时间偏好、兴趣终端偏好和兴趣访问方式偏好，确定定位结果；
第一生长树子单元：用于通过所述定位结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第一生长树；
兴趣频率辨别子单元：用于获取用户的兴趣频率标签，通过所述固定属性标签和兴趣频率标签，辨别持久性活跃用户、无规律活跃性用户和低活跃性用户，确定辨识结果；
第二生长树子单元：用于通过所述辨识结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第二生长树；
兴趣习惯子单元：用于获取用户的兴趣习惯标签，通过所述固定属性标签和兴趣习惯标签，区分定向检索商品习惯用户、无习惯检索用户和推荐广告依赖型用户，确定区分结果；
第三生长树子单元：用于通过所述区分结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第三生长树；
兴趣主题划分子单元：用于获取用户的兴趣主题标签，通过所述固定属性标签和兴趣习惯标签，划分单主题兴趣用户和多主题兴趣用户，确定划分结果；
第四生长树子单元：用于通过所述划分结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第四生长树。
作为本技术方案的一种实施例，所述推送模块，包括：
预测数据单元：用于基于所述行为兴趣预测机制，生成行为预测数据；
Figure BDA0003383529140000061
其中，Ay代表关于第y个用户的行为预测数据，y＝1,2,…，N，N代表用户的总数，x和y′代表关于第y个用户对应的遗忘影响参数，ρy，p代表第y个用户对第p个兴趣标签节点的兴趣度，Δt代表行为兴趣预测机制采集到的预测时长，t代表行为兴趣预测机制采集到的预测时刻，α代表平均行为交流强度，mp，t代表预测时刻t中第p个兴趣标签节点出现的次数，p＝1，2，…，q，q代表和用户的行为预测数据对应的互联网广告的兴趣标签节点的总个数，Eyp(Δt)代表在预测时长Δt下第y个用户对第p个兴趣标签节点兴趣预测函数，αym代表第y个用户对出现的次数为m的第q个兴趣标签节点的行为交流强度，Ep(Δt)代表在预测时长Δt下第k个用户对第p个兴趣标签节点兴趣预测函数，k∈N；
相关系数单元：用于对比并计算行为预测数据和历史行为数据的相关系数；
Figure BDA0003383529140000062
其中，Sim代表相关系数的计算函数，Sim(Ay，ay)代表行为预测数据和历史行为数据的相关系数，ay代表关于第y个用户的历史行为数据，Wmj代表第j批行为预测数据路过第q个兴趣标签节点产生的权值，j＝1，2，…J,J代表关于行为预测数据采集的总批数，wjq(t′)代表第j批历史行为预测数据在历史时刻t′时路过第q个兴趣标签节点产生的历史权值，t′∈(t0，T),t0代表采集历史行为预测数据的初始历史时刻，T代表采集历史行为预测数据的终止历史时刻；
判断单元：用于判断所述相关系数是否大于预设的相关系数阈值，确定判断结果；其中，
所述判断结果包括广告推送结果和异常结果。
作为本技术方案的一种实施例，所述判断单元，包括：
判断子单元：用于判断所述相关系数是否大于预设的相关系数阈值，确定判断结果；
Figure BDA0003383529140000071
其中，Sim代表相关系数的计算函数，Sim(Ay，ay)代表行为预测数据和历史行为数据的相关系数，Ay代表关于第y个用户的行为预测数据，ay代表关于第y个用户的历史行为数据，y＝1，2,…,N，N代表用户的总数，，H代表判断结果，push代表广告推送结果，error代表异常结果，Cmax代表最大相关系数影响值，Sim(Ay)代表相关系数阈值；
广告推送结果子单元：用于当所述判断结果为所述相关系数大于等于预设的相关系数阈值，即H＝push，智能推送和行为预测数据对应的互联网广告至控制终端；
异常子单元：用于当所述判断结果为所述相关系数小于预设的相关系数阈值，即H＝error，基于预设的协同过滤算法，对用户进行重新行为预测。
作为本技术方案的一种实施例，所述控制终端，包括：
验证单元：用于对用户的注册和登录信息进行信息验证，并确定验证结果；
加密交互单元：用于当所述验证结果为验证通过时，对特征识别模块、预测模块和推送模块之间产生的数据信息进行加密交互；
预警单元：用于当所述验证结果未验证通过时，通过预设的预警机制，将控制终端进行锁定并预警。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统模块图；
图2为本发明实施例中一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统模块图；
图3为本发明实施例中一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统模块图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
需说明的是，当部件被称为“固定于”或“设置于”另一个部件，它可以直接在另一个部件上或者间接在该另一个部件上。当一个部件被称为是“连接于”另一个部件，它可以是直接或者间接连接至该另一个部件上。
需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
实施例1：
根据图1所示，本发明实施例提供了一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统，其特征在于，包括：
兴趣行为特征模块：用于获取用户行为数据，对用户行为数据进行特征识别和兴趣特征抽取，确定用户的兴趣行为特征；
行为-兴趣预测机制模块：用于基于预设的训练系统，训练所述兴趣行为特征，构建对应的行为兴趣预测机制；
推送模块：用于基于所述行为兴趣预测机制，生成行为预测数据，并通过所述行为预测数据，智能推荐对应的互联网广告至控制终端；
控制终端：用于管理特征识别模块、预测模块和推送模块。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
本发明实施例提供了一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统，包括兴趣行为特征模块、行为-兴趣预测机制模块、推送模块和控制终端，兴趣行为特征模块用于对用户行为数据进行特征识别和兴趣特征抽取，确定用户的兴趣行为特征；行为-兴趣预测机制模块用于训练兴趣行为特征，构建对应的行为兴趣预测机制；推送模块用于基于行为兴趣预测机制，智能推荐对应的互联网广告至控制终端，控制终端用于管理特征识别模块、预测模块和推送模块，本技术方案提供了一种综合的、全面的进行用户兴趣采集、并针对性的对用户进行兴趣评估和兴趣预测，智能的推送广告到用户终端。
实施例2：
本技术方案提供了一种实施例，所述兴趣行为特征模块，包括：
行为样本单元：用于获取用户行为数据，并采集用户行为数据的行为时间，通过所述行为时间，建立时间索引，基于所述时间索引和用户行为数据，生成用户行为样本；
行为特征信息单元：用于读取所述用户行为样本，确定用户的行为信息，对用户的行为信息进行特征识别，生成用户的行为特征信息；
行为-兴趣度模型单元：用于基于所述用户的行为信息和行为特征信息，构建用户兴趣模型；
兴趣等级分级机制单元：用于获取用户的兴趣数据，将所述兴趣数据传输至用户兴趣模型，构建兴趣等级分级机制；
等级兴趣度范围单元：用于基于所述兴趣等级分级机制，获取并划分所述用户的兴趣数据，确定等级兴趣度范围；其中，
所述等级兴趣度范围包括低兴趣度范围、中兴趣度范围和高兴趣度范围；
目标兴趣度范围单元：用于通过预设的兴趣阈值，截取等级兴趣度范围，确定目标兴趣度范围；
历史兴趣行为数据单元：用于通过所述目标兴趣度范围，抽取用户的兴趣特征，根据所述兴趣特征，统计用户的历史兴趣行为数据；
兴趣行为特征单元：用于根据所述历史兴趣行为数据，确定用户的兴趣行为特征。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
本技术方案的兴趣行为特征模块，包括行为样本单元、行为特征信息单元、行为-兴趣度模型单元、兴趣等级分级机制单元、等级兴趣度范围单元、目标兴趣度范围单元、历史兴趣行为数据单元和兴趣行为特征单元；行为样本单元用于获取用户行为数据，采集用户行为数据的行为时间，建立时间索引，生成对应的用户行为样本；行为特征信息单元用于读取用户行为样本，确定用户的行为信息，对用户的行为信息进行特征识别，生成用户的行为特征信息；行为-兴趣度模型单元用于基于用户的行为信息和行为特征信息，构建用户兴趣模型；兴趣等级分级机制单元用于获取用户的兴趣数据，将兴趣数据传输至用户兴趣模型，构建兴趣等级分级机制；等级兴趣度范围单元用于基于兴趣等级分级机制，获取并划分所述用户的兴趣数据，确定等级兴趣度范围；等级兴趣度范围包括低兴趣度范围、中兴趣度范围和高兴趣度范围；目标兴趣度范围单元用于通过预设的兴趣阈值，截取等级兴趣度范围，确定目标兴趣度范围；历史兴趣行为数据单元用于通过目标兴趣度范围，抽取用户的兴趣特征，根据兴趣特征，统计用户的历史兴趣行为数据；兴趣行为特征单元用于根据历史兴趣行为数据，确定用户的兴趣行为特征。
实施例3：
本技术方案提供了一种实施例，所述行为-兴趣模型单元，包括：
时间-行为曲线图子单元：用于通过用户的行为信息和时间索引，统计用户的行为信息的行为频次，并通过所述时间索引和行为频次，绘制时间-行为曲线图；
时间-行为特征曲线图子单元：用于通过用户的行为特征信息和时间索引，统计用户的行为特征信息的行为特征频次，绘制时间-行为特征曲线图；
交集频率子单元：用于通过时间-行为曲线图和时间-行为特征曲线图，采集行为频次和行为特征频次的交集点，并计算交集点的交集频率；
用户感兴趣区域子单元：用于对所述交集频率按顺序排列并划分，并筛选高频次范围的交集频率，确定高频次交集频率，并通过所述高频次交集频率，定位用户感兴趣区域；
评估结果子单元：用于采集所述用户感兴趣区域的感兴趣对象信息，并通过所述感兴趣对象信息，对用户的感兴趣度进行评估，确定评估结果；
用户兴趣模型子单元：用于基于所述评估结果和用户感兴趣区域，构建对应的用户兴趣模型。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
本技术方案的行为-兴趣度模型单元，包括时间-行为曲线图子单元、时间-行为特征曲线图子单元、交集频率子单元、用户感兴趣区域子单元、评估结果子单元和用户兴趣模型子单元，时间-行为曲线图子单元用于通过用户的行为信息和时间索引，统计用户的行为信息的行为频次，并通过时间索引和行为频次，绘制时间-行为曲线图；时间-行为特征曲线图子单元用于通过用户的行为特征信息和时间索引，统计用户的行为特征信息的行为特征频次，绘制时间-行为特征曲线图；交集频率子单元用于通过时间-行为曲线图和时间-行为特征曲线图，采集行为频次和行为特征频次的交集点，并计算交集点的交集频率；用户感兴趣区域子单元用于对所述交集频率按顺序排列并划分，并筛选高频次范围的交集频率，确定高频次交集频率，并通过所述高频次交集频率，定位用户感兴趣区域；评估结果子单元用于采集用户感兴趣区域的感兴趣对象信息，并通过感兴趣对象信息，对用户的感兴趣度进行评估，确定评估结果；用户兴趣模型子单元用于基于所述评估结果和用户感兴趣区域，构建对应的用户兴趣模型。
实施例4：
根据图2所示，本技术方案提供了一种实施例，所述行为-兴趣预测机制模块，包括：
兴趣标签单元：用于获取用户的兴趣行为特征，将用户的兴趣行为特征进行分类，并生成对应的兴趣标签；
兴趣行为特征单元：用于获取用户和对应的兴趣标签之间的对应关系，并基于所述对应关系，生成兴趣组网；
兴趣节点单元：用于通过所述兴趣标签和兴趣行为特征，在所述兴趣组网上创建兴趣节点；
训练单元：用于训练兴趣组网和兴趣组网上的兴趣节点至收敛，构建行为-兴趣预测机制。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
本技术方案的行为-兴趣预测机制模块，包括兴趣标签单元、兴趣行为特征单元、兴趣节点单元和训练单元，兴趣标签单元用于获取用户的兴趣行为特征，将用户的兴趣行为特征进行分类，并生成对应的兴趣标签；兴趣行为特征单元用于获取用户和对应的兴趣标签之间的对应关系，并基于对应关系，生成兴趣组网；兴趣节点单元用于通过兴趣标签和兴趣行为特征，在兴趣组网上创建兴趣节点；训练单元用于训练兴趣组网和兴趣组网上的兴趣节点至收敛，构建行为-兴趣预测机制。
实施例5：
本技术方案提供了一种实施例，所述兴趣标签单元，包括：
兴趣标引数据子单元：用于通过用户的兴趣行为特征，对用户行为进行人工标引和记录，确定兴趣标引数据；
解析子单元：用于对所述兴趣标引数据进行数据解析，确定解析数据；其中，所述数据解析包括数据路径解析和解析兴趣行为解析；其中，所述数据路径解析至少包括抽取路径信息、获取路径深度和采集路径参数等解析步骤；所述解析兴趣行为解析用于从特定参数中自动检索并提取用户的兴趣行为；
行为信息子单元：用于基于所述解析数据，确定用户的行为信息；
固定属性标签子单元：用于采集用户的基本信息，基于用户的基本信息，生成固定属性标签；其中，所述用户的基本信息包括生理属性信和社会属性信息的一种或多种；
划分子单元：用于基于所述固定属性标签，确定并划分用户的兴趣偏好标签、兴趣频率标签、兴趣习惯标签和兴趣主题标签；
兴趣标签子单元：用于通过所述兴趣偏好标签、兴趣频率标签、兴趣习惯标签和兴趣主题标签，并生成对应的兴趣标签。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
本技术方案的兴趣标签单元，包括兴趣标引数据子单元、解析子单元、行为信息子单元、固定属性标签子单元、划分子单元和兴趣标签子单元，兴趣标引数据子单元用于通过用户的兴趣行为特征，对用户行为进行人工标引和记录，确定兴趣标引数据；解析子单元用于对所述兴趣标引数据进行数据解析，确定解析数据；数据解析包括数据路径解析和解析兴趣行为解析；数据路径解析至少包括抽取路径信息、获取路径深度和采集路径参数等解析步骤；解析兴趣行为解析用于从特定参数中自动检索并提取用户的兴趣行为；行为信息子单元用于确定用户的行为信息；固定属性标签子单元用于采集用户的基本信息，基于用户的基本信息，生成固定属性标签；用户的基本信息包括生理属性信和社会属性信息的一种或多种；划分子单元用于基于固定属性标签，确定并划分用户的兴趣偏好标签、兴趣频率标签、兴趣习惯标签和兴趣主题标签；兴趣标签子单元用于通过兴趣偏好标签、兴趣频率标签、兴趣习惯标签和兴趣主题标签，并生成对应的兴趣标签。
实施例6：
本技术方案提供了一种实施例，所述兴趣行为特征单元，包括：
固定属性标签子单元：用于获取用户对应的固定属性标签；
生长树子单元：用于通过固定属性标签和用户的兴趣标签，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，构建生长树；其中，
所述生长树包括第一生长树、第二生长树、第三生长树和第四生长树；
连接关系子单元：用于分析并处理不同的生长树之间的树根、叶子之间的对应关系，并通过所述对应关系，确定不同生长树之间的每个节点的连接关系；
兴趣组网子单元：用于基于所述连接关系，生成兴趣组网。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
本技术方案的兴趣行为特征单元，包括固定属性标签子单元、生长树子单元、连接关系子单元和兴趣组网子单元，固定属性标签子单元：用于获取用户对应的固定属性标签；生长树子单元用于通过固定属性标签和用户的兴趣标签，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，构建生长树；生长树包括第一生长树、第二生长树、第三生长树和第四生长树；连接关系子单元用于分析并处理不同的生长树之间的树根、叶子之间的对应关系，并通过对应关系，确定不同生长树之间的每个节点的连接关系；兴趣组网子单元用于基于连接关系，生成兴趣组网，生成巨大的兴趣组网，不仅可以获取用户的兴趣关键点，为用户的兴趣预测也提供大量的数据信息，提高数据挖掘的精准性。
实施例7：
本技术方案提供了一种实施例，所述生长树子单元，包括：
兴趣偏好定位子单元：用于检索兴趣标签中的兴趣偏好标签，通过所述固定属性标签和兴趣偏好标签，定位用户的兴趣时间偏好、兴趣终端偏好和兴趣访问方式偏好，确定定位结果；
第一生长树子单元：用于通过所述定位结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第一生长树；
兴趣频率辨别子单元：用于获取用户的兴趣频率标签，通过所述固定属性标签和兴趣频率标签，辨别持久性活跃用户、无规律活跃性用户和低活跃性用户，确定辨识结果；
第二生长树子单元：用于通过所述辨识结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第二生长树；
兴趣习惯子单元：用于获取用户的兴趣习惯标签，通过所述固定属性标签和兴趣习惯标签，区分定向检索商品习惯用户、无习惯检索用户和推荐广告依赖型用户，确定区分结果；
第三生长树子单元：用于通过所述区分结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第三生长树；
兴趣主题划分子单元：用于获取用户的兴趣主题标签，通过所述固定属性标签和兴趣习惯标签，划分单主题兴趣用户和多主题兴趣用户，确定划分结果；
第四生长树子单元：用于通过所述划分结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第四生长树。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
本技术方案提供的生长树子单元，通过对用户的不同兴趣标签的采集，从而获取到精准的兴趣定位，对用户的广告推送也可以更加精准。通过固定属性标签和兴趣偏好标签，定位用户的兴趣时间偏好、兴趣终端偏好和兴趣访问方式偏好，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，辨别持久性活跃用户、无规律活跃性用户和低活跃性用户，确定辨识结果；筛选对应的固定属性标签中的用户群体，区分定向检索商品习惯用户、无习惯检索用户和推荐广告依赖型用户，确定区分结果；筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第三生长树；通过固定属性标签和兴趣习惯标签，划分单主题兴趣用户和多主题兴趣用户，确定划分结果；第筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第四生长树。从而通过四颗但可以包括更多棵成长树对用户兴趣进行组网。
实施例8：
本技术方案提供了一种实施例，所述推送模块，包括：
预测数据单元：用于基于所述行为兴趣预测机制，生成行为预测数据；
Figure BDA0003383529140000181
其中，Ay代表关于第y个用户的行为预测数据，y＝1,2,…,N，N代表用户的总数，x和y′代表关于第y个用户对应的遗忘影响参数，ρy,p代表第y个用户对第p个兴趣标签节点的兴趣度，Δt代表行为兴趣预测机制采集到的预测时长，t代表行为兴趣预测机制采集到的预测时刻，α代表平均行为交流强度，mp,t代表预测时刻t中第p个兴趣标签节点出现的次数，p＝1,2,…,q，q代表和用户的行为预测数据对应的互联网广告的兴趣标签节点的总个数，Eyp(Δt)代表在预测时长Δt下第y个用户对第p个兴趣标签节点兴趣预测函数，αym代表第y个用户对出现的次数为m的第q个兴趣标签节点的行为交流强度，Ep(Δt)代表在预测时长Δt下第k个用户对第p个兴趣标签节点兴趣预测函数，k∈N；
相关系数单元：用于对比并计算行为预测数据和历史行为数据的相关系数；
Figure BDA0003383529140000182
其中，Sim代表相关系数的计算函数，Sim(Ay,ay)代表行为预测数据和历史行为数据的相关系数，ay代表关于第y个用户的历史行为数据，Wmj代表第j批行为预测数据路过第q个兴趣标签节点产生的权值，j＝1,2,…J,J代表关于行为预测数据采集的总批数，wjq(t′)代表第j批历史行为预测数据在历史时刻t′时路过第q个兴趣标签节点产生的历史权值，t′∈(t0,T),t0代表采集历史行为预测数据的初始历史时刻，T代表采集历史行为预测数据的终止历史时刻；
判断单元：用于判断所述相关系数是否大于预设的相关系数阈值，确定判断结果；其中，
所述判断结果包括广告推送结果和异常结果。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
本技术方案的推送模块，预测数据单元用于基于行为兴趣预测机制，生成行为预测数据Ay，相关系数单元用于对比并计算行为预测数据和历史行为数据的相关系数Sim(Ay,ay)；判断单元用于判断相关系数是否大于预设的相关系数阈值，确定判断结果；判断结果包括广告推送结果和异常结果，从而实现对用户的精准推送，个性化的广告安排。
实施例9：
本技术方案提供了一种实施例，所述判断单元，包括：
判断子单元：用于判断所述相关系数是否大于预设的相关系数阈值，确定判断结果；
Figure BDA0003383529140000191
其中，Sim代表相关系数的计算函数，Sim(Ay,ay)代表行为预测数据和历史行为数据的相关系数，Ay代表关于第y个用户的行为预测数据，ay代表关于第y个用户的历史行为数据，y＝1,2,…,N，N代表用户的总数，，H代表判断结果，push代表广告推送结果，error代表异常结果，Cmax代表最大相关系数影响值，Sim(Ay)代表相关系数阈值；
广告推送结果子单元：用于当所述判断结果为所述相关系数大于等于预设的相关系数阈值，即H＝push，智能推送和行为预测数据对应的互联网广告至控制终端；
异常子单元：用于当所述判断结果为所述相关系数小于预设的相关系数阈值，即H＝error，基于预设的协同过滤算法，对用户进行重新行为预测。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
本技术方案判断单元，判断子单元用于判断相关系数是否大于预设的相关系数阈值，确定判断结果H，广告推送结果子单元用于当判断结果为所述相关系数大于等于预设的相关系数阈值，即H＝push，智能推送和行为预测数据对应的互联网广告至控制终端；异常子单元用于当判断结果为所述相关系数小于预设的相关系数阈值，即H＝error，基于预设的协同过滤算法，对用户进行重新行为预测，通过对协同过滤算法，在用户的行为无规律或者规律不明显的时候，采集和用户同样社会标签属性的人，进行兴趣推送，并重新采集用户的数据，从而实现对用户行为数据的精准挖掘，实现精准推送。
实施例10：
本技术方案提供了一种实施例，所述控制终端，包括：
验证单元：用于对用户的注册和登录信息进行信息验证，并确定验证结果；
加密交互单元：用于当所述验证结果为验证通过时，对特征识别模块、预测模块和推送模块之间产生的数据信息进行加密交互；
预警单元：用于当所述验证结果未验证通过时，通过预设的预警机制，将控制终端进行锁定并预警。
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
本技术方案的控制终端，包括验证单元、加密交互单元和预警单元，验证单元用于对用户的注册和登录信息进行信息验证，并确定验证结果；加密交互单元用于当验证结果为验证通过时，对特征识别模块、预测模块和推送模块之间产生的数据信息进行加密交互；预警单元用于当验证结果未验证通过时，通过预设的预警机制，将控制终端进行锁定并预警。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于行为特征识别的互联网广告智能推荐管理系统，其特征在于，包括：
兴趣行为特征模块：用于获取用户行为数据，对用户行为数据进行特征识别和兴趣特征抽取，确定用户的兴趣行为特征；
行为-兴趣预测机制模块：用于基于预设的训练系统，训练用户的兴趣行为特征，构建对应的行为兴趣预测机制；
推送模块：用于基于所述行为兴趣预测机制，生成用户的行为预测数据，并通过所述行为预测数据，智能推荐对应的互联网广告至控制终端；
控制终端：用于管理特征识别模块、预测模块和推送模块。
2.如权利要求1所述的一种基于物联网的加油站车牌无人机识别系统，其特征在于，所述兴趣行为特征模块，包括：
行为样本单元：用于获取并采集用户行为数据，记录用户行为数据的行为时间，通过用户行为数据的行为时间，建立时间索引，基于所述时间索引和用户行为数据，生成用户行为样本；
行为特征信息单元：用于读取所述用户行为样本，确定用户的行为信息，对用户的行为信息进行特征识别，生成用户的行为特征信息；
行为-兴趣度模型单元：用于基于所述用户的行为信息和行为特征信息，构建用户兴趣模型；
兴趣等级分级机制单元：用于获取并采集用户的兴趣数据，将所述兴趣数据传输至所述用户兴趣模型，构建兴趣等级分级机制；
等级兴趣度范围单元：用于基于所述兴趣等级分级机制，获取并划分所述用户的兴趣数据，确定等级兴趣度范围；其中，
所述等级兴趣度范围包括低兴趣度范围、中兴趣度范围和高兴趣度范围；
目标兴趣度范围单元：用于通过预设的兴趣阈值，截取等级兴趣度范围，确定目标兴趣度范围；
历史兴趣行为数据单元：用于通过所述目标兴趣度范围，抽取用户的兴趣特征，根据所述兴趣特征，统计用户的历史兴趣行为数据；
兴趣行为特征单元：用于根据所述历史兴趣行为数据，确定用户的兴趣行为特征。
3.如权利要求2所述的一种基于物联网的加油站车牌无人机识别系统，其特征在于，所述行为-兴趣模型单元，包括：
时间-行为曲线图子单元：用于通过用户的行为信息和时间索引，统计用户的行为信息的行为频次，并通过所述时间索引和行为频次，绘制时间-行为曲线图；
时间-行为特征曲线图子单元：用于通过用户的行为特征信息和时间索引，统计用户的行为特征信息的行为特征频次，绘制时间-行为特征曲线图；
交集频率子单元：用于通过时间-行为曲线图和时间-行为特征曲线图，采集行为频次和行为特征频次的交集点，并计算交集点的交集频率；
用户感兴趣区域子单元：用于对所述交集频率按顺序排列并划分，并筛选高频次范围的交集频率，确定高频次交集频率，并通过所述高频次交集频率，定位用户感兴趣区域；
评估结果子单元：用于采集所述用户感兴趣区域的感兴趣对象信息，并通过所述感兴趣对象信息，对用户的感兴趣度进行评估，确定评估结果；
用户兴趣模型子单元：用于基于所述评估结果和用户感兴趣区域，构建对应的用户兴趣模型。
4.如权利要求1所述的一种基于物联网的加油站车牌无人机识别系统，其特征在于，所述行为-兴趣预测机制模块，包括：
兴趣标签单元：用于获取用户的兴趣行为特征，将用户的兴趣行为特征进行分类，并生成对应的兴趣标签；
兴趣行为特征单元：用于获取用户和对应的兴趣标签之间的对应关系，并基于所述对应关系，生成兴趣组网；
兴趣节点单元：用于通过所述兴趣标签和兴趣行为特征，在所述兴趣组网上创建兴趣节点；
训练单元：用于训练兴趣组网和兴趣组网上的兴趣节点至收敛，构建行为-兴趣预测机制。
5.如权利要求4所述的一种基于物联网的加油站车牌无人机识别系统，其特征在于，所述兴趣标签单元，包括：
兴趣标引数据子单元：用于通过用户的兴趣行为特征，对用户行为进行人工标引和记录，确定兴趣标引数据；
解析子单元：用于对所述兴趣标引数据进行数据解析，确定解析数据；其中，所述数据解析包括数据路径解析和解析兴趣行为解析；其中，所述数据路径解析至少包括抽取路径信息、获取路径深度和采集路径参数等解析步骤；所述解析兴趣行为解析用于从特定参数中自动检索并提取用户的兴趣行为；
行为信息子单元：用于基于所述解析数据，确定用户的行为信息；
固定属性标签子单元：用于采集用户的基本信息，基于用户的基本信息，生成固定属性标签；其中，所述用户的基本信息包括生理属性信和社会属性信息的一种或多种；
划分子单元：用于基于所述固定属性标签，确定并划分用户的兴趣偏好标签、兴趣频率标签、兴趣习惯标签和兴趣主题标签；
兴趣标签子单元：用于通过所述兴趣偏好标签、兴趣频率标签、兴趣习惯标签和兴趣主题标签，并生成对应的兴趣标签。
6.如权利要求4所述的一种基于物联网的加油站车牌无人机识别系统，其特征在于，所述兴趣行为特征单元，包括：
固定属性标签子单元：用于获取用户对应的固定属性标签；
生长树子单元：用于通过固定属性标签和用户的兴趣标签，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，构建生长树；其中，
所述生长树包括第一生长树、第二生长树、第三生长树和第四生长树；
连接关系子单元：用于分析并处理不同的生长树之间的树根、叶子之间的对应关系，并通过所述对应关系，确定不同生长树之间的每个节点的连接关系；
兴趣组网子单元：用于基于所述连接关系，生成兴趣组网。
7.如权利要求6所述的一种基于物联网的加油站车牌无人机识别系统，其特征在于，所述生长树子单元，包括：
兴趣偏好定位子单元：用于检索兴趣标签中的兴趣偏好标签，通过所述固定属性标签和兴趣偏好标签，定位用户的兴趣时间偏好、兴趣终端偏好和兴趣访问方式偏好，确定定位结果；
第一生长树子单元：用于通过所述定位结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第一生长树；
兴趣频率辨别子单元：用于获取用户的兴趣频率标签，通过所述固定属性标签和兴趣频率标签，辨别持久性活跃用户、无规律活跃性用户和低活跃性用户，确定辨识结果；
第二生长树子单元：用于通过所述辨识结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第二生长树；
兴趣习惯子单元：用于获取用户的兴趣习惯标签，通过所述固定属性标签和兴趣习惯标签，区分定向检索商品习惯用户、无习惯检索用户和推荐广告依赖型用户，确定区分结果；
第三生长树子单元：用于通过所述区分结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第三生长树；
兴趣主题划分子单元：用于获取用户的兴趣主题标签，通过所述固定属性标签和兴趣习惯标签，划分单主题兴趣用户和多主题兴趣用户，确定划分结果；
第四生长树子单元：用于通过所述划分结果，筛选对应的固定属性标签中的用户群体，生成第四生长树。
8.如权利要求1所述的一种基于物联网的加油站车牌无人机识别系统，其特征在于，所述推送模块，包括：
预测数据单元：用于基于所述行为兴趣预测机制，生成行为预测数据；
相关系数单元：用于对比并计算行为预测数据和历史行为数据的相关系数；
判断单元：用于判断所述相关系数是否大于预设的相关系数阈值，确定判断结果；其中，
所述判断结果包括广告推送结果和异常结果。
9.如权利要求8所述的一种基于物联网的加油站车牌无人机识别系统，其特征在于，所述判断单元，包括：
判断子单元：用于判断所述相关系数是否大于预设的相关系数阈值，确定判断结果；
广告推送结果子单元：用于当所述判断结果为所述相关系数大于等于预设的相关系数阈值，智能推送和行为预测数据对应的互联网广告至控制终端；
异常子单元：用于当所述判断结果为所述相关系数小于预设的相关系数阈值，基于预设的协同过滤算法，对用户进行重新行为预测。
10.如权利要求1所述的一种基于物联网的加油站车牌无人机识别系统，其特征在于，所述控制终端，包括：
验证单元：用于对用户的注册和登录信息进行信息验证，并确定验证结果；
加密交互单元：用于当所述验证结果为验证通过时，对特征识别模块、预测模块和推送模块之间产生的数据信息进行加密交互；
预警单元：用于当所述验证结果未验证通过时，通过预设的预警机制，将控制终端进行锁定并预警。
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