CN115545779B - 一种基于大数据的广告投放的预警管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的广告投放的预警管理方法及系统，涉及广告管理领域，其中，所述方法包括：获得目标投放广告参数；获得目标投放广告特征；构建广告投放管理模型；将目标投放广告参数和目标投放广告特征输入广告投放管理模型，获得目标投放广告管理方案和目标投放广告约束条件；基于目标投放广告管理方案，获得目标投放管理结果；基于广告投放评估模型，获得目标投放评估结果；判断目标投放评估结果是否满足目标投放广告约束条件；若目标投放评估结果不满足目标投放广告约束条件，获得预警指令，基于预警指令进行目标投放广告的优化投放。达到了提高广告投放管理的全面性、精准度，提高广告投放质量等技术效果。

Description

一种基于大数据的广告投放的预警管理方法及系统

技术领域

本发明涉及广告管理领域，具体地，涉及一种基于大数据的广告投放的预警管理方法及系统。

背景技术

传统的广告投放中，通过广告业务人员对广告内容进行分析，按照广告内容对广告进行投放。显而易见，传统的广告投放具有人工广告内容分析准确性低、对广告业务人员的依赖性高、广告投放难以达到预期效果等缺点。广告是产品宣传的重要渠道，随着产品类型的多样化发展，广告市场不断扩大，如何对广告进行有效地投放，受到许多人的关注。

现有技术中，存在针对广告投放的管理全面性低、精准度不高，进而造成广告投放效果不佳的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种基于大数据的广告投放的预警管理方法及系统。解决了现有技术中针对广告投放的管理全面性低、精准度不高，进而造成广告投放效果不佳的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种基于大数据的广告投放的预警管理方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种基于大数据的广告投放的预警管理方法，其中，所述方法应用于一种基于大数据的广告投放的预警管理系统，所述系统包括智能广告投放管理模块，所述方法包括：基于所述智能广告投放管理模块对广告投放方发布的目标投放广告进行接收，获得目标投放广告参数，基于所述目标投放广告参数进行多级特征提取，获得目标投放广告特征；基于大数据对所述目标投放广告特征进行关联广告数据采集，获得关联广告数据库；基于所述关联广告数据库，构建广告投放管理模型；将所述目标投放广告参数和所述目标投放广告特征输入所述广告投放管理模型，获得目标投放广告管理方案和目标投放广告约束条件，其中，所述目标投放广告约束条件包括目标投放成本约束值和目标投放效果约束条件；将所述目标投放广告管理方案发送至所述智能广告投放管理模块，基于所述目标投放广告管理方案对所述目标投放广告进行投放管理，获得目标投放管理结果；基于广告投放评估模型对所述目标投放管理结果进行评估，获得目标投放评估结果，其中，所述目标投放评估结果包括实际目标投放成本评估值和实际目标投放评估效果；判断所述目标投放评估结果是否满足所述目标投放广告约束条件；若所述目标投放评估结果不满足所述目标投放广告约束条件，获得预警指令，基于所述预警指令进行目标投放广告的优化投放，其中，所述预警指令包括投放成本预警指令和投放效果预警指令。

第二方面，本申请还提供了一种基于大数据的广告投放的预警管理系统，其中，所述系统包括智能广告投放管理模块，所述系统包括：参数提取模块，所述参数提取模块用于基于所述智能广告投放管理模块对广告投放方发布的目标投放广告进行接收，获得目标投放广告参数，基于所述目标投放广告参数进行多级特征提取，获得目标投放广告特征；关联广告数据采集模块，所述关联广告数据采集模块用于基于大数据对所述目标投放广告特征进行关联广告数据采集，获得关联广告数据库；构建模块，所述构建模块用于基于所述关联广告数据库，构建广告投放管理模型；广告管理方案获得模块，所述广告管理方案获得模块用于将所述目标投放广告参数和所述目标投放广告特征输入所述广告投放管理模型，获得目标投放广告管理方案和目标投放广告约束条件，其中，所述目标投放广告约束条件包括目标投放成本约束值和目标投放效果约束条件；投放管理模块，所述投放管理模块用于将所述目标投放广告管理方案发送至所述智能广告投放管理模块，基于所述目标投放广告管理方案对所述目标投放广告进行投放管理，获得目标投放管理结果；评估模块，所述评估模块用于基于广告投放评估模型对所述目标投放管理结果进行评估，获得目标投放评估结果，其中，所述目标投放评估结果包括实际目标投放成本评估值和实际目标投放评估效果；判断模块，所述判断模块用于判断所述目标投放评估结果是否满足所述目标投放广告约束条件；优化投放模块，所述优化投放模块用于若所述目标投放评估结果不满足所述目标投放广告约束条件，获得预警指令，基于所述预警指令进行目标投放广告的优化投放，其中，所述预警指令包括投放成本预警指令和投放效果预警指令。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

通过智能广告投放管理模块对广告投放方发布的目标投放广告进行接收，获得目标投放广告参数，对其进行多级特征提取，获得目标投放广告特征；基于大数据对目标投放广告特征进行关联广告数据采集，获得关联广告数据库，并根据其构建广告投放管理模型，将目标投放广告参数和目标投放广告特征输入广告投放管理模型，获得目标投放广告管理方案和目标投放广告约束条件；基于目标投放广告管理方案对目标投放广告进行投放管理，获得目标投放管理结果；通过广告投放评估模型对目标投放管理结果进行评估，获得目标投放评估结果，判断目标投放评估结果是否满足目标投放广告约束条件；若目标投放评估结果不满足目标投放广告约束条件，获得预警指令，基于预警指令进行目标投放广告的优化投放。达到了提高广告投放管理的全面性、精准度，提高广告投放质量；同时，通过对广告进行准确、高效的投放管理，降低广告投放方案制定的人工依赖性、人工干扰性，实现智能化、科学化、精准化的广告投放的技术效果。

附图说明

图1为本申请一种基于大数据的广告投放的预警管理方法的流程示意图；

图2为本申请一种基于大数据的广告投放的预警管理方法中获得目标投放广告特征的流程示意图；

图3为本申请一种基于大数据的广告投放的预警管理方法中获得关联广告数据库的流程示意图；

图4为本申请一种基于大数据的广告投放的预警管理系统的结构示意图。

附图标记说明：参数提取模块11，关联广告数据采集模块12，构建模块13，广告管理方案获得模块14，投放管理模块15，评估模块16，判断模块17，优化投放模块18。

具体实施方式

本申请通过提供一种基于大数据的广告投放的预警管理方法及系统。解决了现有技术中针对广告投放的管理全面性低、精准度不高，进而造成广告投放效果不佳的技术问题。达到了提高广告投放管理的全面性、精准度，提高广告投放质量；同时，通过对广告进行准确、高效的投放管理，降低广告投放方案制定的人工依赖性、人工干扰性，实现智能化、科学化、精准化的广告投放的技术效果。

实施例一

请参阅附图1，本申请提供一种基于大数据的广告投放的预警管理方法，其中，所述方法应用于一种基于大数据的广告投放的预警管理系统，所述系统包括智能广告投放管理模块，所述方法具体包括如下步骤：

步骤S100：基于所述智能广告投放管理模块对广告投放方发布的目标投放广告进行接收，获得目标投放广告参数，基于所述目标投放广告参数进行多级特征提取，获得目标投放广告特征；

进一步的，如附图2所示，本申请步骤S100还包括：

步骤S110：构建多级广告特征维度，其中，所述多级广告特征维度包括广告类型、广告关键词、广告产品价格、广告产品受众；

步骤S120：基于所述多级广告特征维度对所述目标投放广告参数进行特征识别，获得所述目标投放广告特征。

具体而言，广告投放方将目标投放广告上传至智能广告投放管理模块，获得目标投放广告参数，并根据多级广告特征维度对目标投放广告参数进行特征提取，获取目标投放广告特征。其中，所述智能广告投放管理模块包括于所述一种基于大数据的广告投放的预警管理系统，主要用于广告数据接收、广告投放管理等。所述广告投放方可以为使用所述一种基于大数据的广告投放的预警管理系统进行智能化广告投放管理的商家、企业、广告主等任意广告投放用户。所述目标投放广告可以为使用所述一种基于大数据的广告投放的预警管理系统进行智能化广告投放管理的商品广告、企业广告等任意广告。所述目标投放广告参数包括目标投放广告的具体内容、时长等数据信息。所述多级广告特征维度包括广告类型、广告关键词、广告产品价格、广告产品受众。所述目标投放广告特征包括目标投放广告的广告类型参数、广告关键词参数、广告产品价格参数、广告产品受众参数。示例性地，所述目标投放广告为A品牌婴幼儿奶粉广告。则所述目标投放广告特征中，广告类型参数为婴幼儿奶粉广告，广告关键词参数包括A品牌、婴幼儿奶粉、奶粉产地、奶粉特点等，广告产品价格参数包括A品牌婴幼儿奶粉价格、A品牌婴幼儿奶粉促销活动信息等，广告产品受众参数包括婴幼儿父母等。达到了通过智能广告投放管理模块接收目标投放广告，获得目标投放广告参数，并通过多级广告特征维度对目标投放广告参数进行特征识别，获得目标投放广告特征，从而提高对目标投放广告进行投放管理的精准性的技术效果。

步骤S200：基于大数据对所述目标投放广告特征进行关联广告数据采集，获得关联广告数据库；

进一步的，如附图3所示，本申请步骤S200还包括：

步骤S210：基于大数据对多个投放广告进行信息采集，构建投放广告数据库，其中，所述投放广告数据库包括多个投放广告信息集合；

步骤S220：对所述目标投放广告特征与所述多个投放广告信息集合进行关联性分析，获得多个广告关联系数；

步骤S230：获得预设广告关联系数；

步骤S240：判断所述多个广告关联系数是否满足所述预设广告关联系数；

步骤S250：若所述广告关联系数满足所述预设广告关联系数，将广告关联系数添加至广告关联结果；

步骤S260：基于所述广告关联结果对所述投放广告数据库进行匹配，获得所述关联广告数据库。

具体而言，通过大数据采集多个投放广告的信息，获得投放广告数据库。进一步，分别将投放广告数据库中多个投放广告信息集合与目标投放广告特征进行关联性分析，获取多个广告关联系数。继而，依次对多个广告关联系数是否满足预设广告关联系数进行判断，如果广告关联系数满足预设广告关联系数，则将该广告关联系数添加至广告关联结果，并按照广告关联结果对投放广告数据库进行匹配，获得关联广告数据库。其中，所述投放广告数据库包括多个投放广告信息集合。所述多个投放广告信息集合包括多个投放广告的具体内容、时长、广告类型参数、广告关键词参数、广告产品价格参数、广告产品受众参数等数据信息。所述多个广告关联系数是用于表征投放广告数据库中多个投放广告信息集合与目标投放广告特征之间的关联性的参数信息。示例性地，投放广告信息集合满足目标投放广告特征的参数越多，即投放广告信息集合与目标投放广告特征之间的相似程度越高，则该投放广告信息集合对应的广告关联系数越大。所述预设广告关联系数由所述一种基于大数据的广告投放的预警管理系统自适应设置确定。所述广告关联结果包括满足预设广告关联系数的多个广告关联系数。所述关联广告数据库包括投放广告数据库中，与广告关联结果对应的多个投放广告信息集合。达到了通过对投放广告数据库与目标投放广告特征进行关联性分析，构建与目标投放广告关联性较强的关联广告数据库，为后续构建广告投放管理模型奠定基础的技术效果。

步骤S300：基于所述关联广告数据库，构建广告投放管理模型；

步骤S400：将所述目标投放广告参数和所述目标投放广告特征输入所述广告投放管理模型，获得目标投放广告管理方案和目标投放广告约束条件，其中，所述目标投放广告约束条件包括目标投放成本约束值和目标投放效果约束条件；

具体而言，通过对关联广告数据库进行卷积神经网络的不断自我训练学习，获得广告投放管理模型。进而，将目标投放广告参数、目标投放广告特征作为输入信息，输入广告投放管理模型，获得目标投放广告管理方案和目标投放广告约束条件。其中，所述广告投放管理模型具有对输入的目标投放广告参数和目标投放广告特征进行智能化分析、广告管理方案匹配、广告投放成本预测、广告投放效果预测等功能。所述目标投放广告管理方案包括目标投放广告的投放周期、投放时间节点，以及投放时间节点对应的投放频率等广告投放参数信息。所述目标投放广告约束条件包括目标投放成本约束值和目标投放效果约束条件。所述目标投放成本约束值包括目标投放广告管理方案对应的预测投放成本信息。所述目标投放效果约束条件包括使用目标投放广告管理方案对目标投放广告进行投放管理时，目标投放广告的预测投放效果。目标投放广告的预测投放效果包括目标投放广告的预测观看人数、预测观看时长等。达到了通过广告投放管理模型，获得目标投放广告管理方案和目标投放广告约束条件，提高后续对目标投放广告进行投放管理的准确性的技术效果。

步骤S500：将所述目标投放广告管理方案发送至所述智能广告投放管理模块，基于所述目标投放广告管理方案对所述目标投放广告进行投放管理，获得目标投放管理结果；

进一步的，本申请步骤S500还包括：

步骤S510：基于所述智能广告投放管理模块，获得广告用户数据库，其中，所述广告用户数据库包括多个广告用户的基本信息；

步骤S520：基于所述广告用户数据库对所述多个广告用户进行分类，获得目标普通用户集合和目标偏好用户集合；

进一步的，本申请步骤S520还包括：

步骤S521：获得预设历史时间节点集合；

步骤S522：基于所述预设历史时间节点集合和所述广告用户数据库，对所述多个广告用户进行广告浏览历史记录采集，获得广告浏览历史记录数据库；

具体而言，通过智能广告投放管理模块进行广告用户数据查询，获取广告用户数据库。继而，根据预设历史时间节点集合，对广告用户数据库中多个广告用户进行广告浏览历史记录采集，获取广告浏览历史记录数据库。其中，所述广告用户数据库包括多个广告用户的基本信息。所述多个广告用户包括多个历史投放广告的多个观看用户。所述多个历史投放广告包括预设历史时间节点集合内，投放的多个广告。所述多个广告用户的基本信息包括多个广告用户的姓名、性别、电话号码、广告观看设备等数据信息。所述预设历史时间节点集合包括预先设置的多个历史时间节点。所述广告浏览历史记录数据库包括预设历史时间节点集合内，多个广告用户对多个历史投放广告的广告浏览情况、广告评论情况、广告转发情况、广告收藏情况、广告点赞情况等数据信息。达到了按照预设历史时间节点集合对多个广告用户进行广告浏览历史记录采集，获取广告浏览历史记录数据库，为后续对多个广告用户进行广告偏好类型分析夯实基础的技术效果。

步骤S523：基于所述广告浏览历史记录数据库进行多个广告用户的广告偏好类型分析，获得多个广告偏好类型信息；

进一步的，本申请步骤S523还包括：

步骤S5231：基于所述广告浏览历史记录数据库，分别对多个广告用户进行广告浏览时长统计，获得广告浏览时长分布；

步骤S5232：基于所述广告浏览历史记录数据库，分别对多个广告用户进行广告响应行为统计，获得广告响应行为分布；

步骤S5233：基于大数据，构建预设广告偏好评价特征集合，其中，所述预设广告偏好评价特征集合包括多个预设广告偏好评价特征和多个预设广告偏好评价特征值；

步骤S5234：基于所述预设广告偏好评价特征集合对所述广告浏览时长分布、所述广告响应行为分布进行评价，获得广告浏览历史评价分布；

步骤S5235：基于所述广告浏览历史评价分布进行极值筛选，获取偏好广告浏览历史评价分布；

步骤S5236：对所述偏好广告浏览历史评价分布进行广告类型分析，获得所述多个广告偏好类型信息。

具体而言，根据广告浏览历史记录数据库进行广告浏览时长统计、广告响应行为统计，获取广告浏览时长分布、广告响应行为分布。进一步，根据预设广告偏好评价特征集合对广告浏览时长分布、所述广告响应行为分布进行评价，获得广告浏览历史评价分布。进而，对广告浏览历史评价分布进行极值筛选，获得偏好广告浏览历史评价分布，并对其进行广告类型分析，确定多个广告偏好类型信息。

其中，所述广告浏览时长分布包括广告浏览历史记录数据库中，多个广告用户对多个历史投放广告的浏览时长信息。所述广告响应行为包括广告评论、广告转发、广告收藏、广告点赞。所述广告响应行为分布包括广告浏览历史记录数据库中，多个广告用户对多个历史投放广告的广告评论次数、广告转发次数、广告收藏次数、广告点赞次数。所述预设广告偏好评价特征集合包括多个预设广告偏好评价特征和多个预设广告偏好评价特征值。多个预设广告偏好评价特征、多个预设广告偏好评价特征值可自适应设置确定。且，多个预设广告偏好评价特征与多个预设广告偏好评价特征值具有对应关系。示例性地，在预设广告偏好评价特征集合中，当预设广告偏好评价特征为广告点赞3次时，对应的预设广告偏好评价特征值为10；当预设广告偏好评价特征为广告浏览历史时长25秒时，对应的预设广告偏好评价特征值为15。所述广告浏览历史评价分布包括广告浏览时长分布、广告响应行为分布对应的多个预设广告偏好评价特征和多个预设广告偏好评价特征值。即，所述广告浏览历史评价分布包括多个广告用户的多个广告偏好评价特征值。多个广告偏好评价特征值包括按照预设广告偏好评价特征集合，多个广告用户对多个历史投放广告中每个历史投放广告的广告偏好评价特征值。所述偏好广告浏览历史评价分布包括广告浏览历史评价分布中，多个广告用户的最大广告偏好评价特征值。所述多个广告偏好类型信息包括偏好广告浏览历史评价分布对应的多个广告类型信息。达到了通过对广告浏览历史记录数据库进行广告浏览时长统计、广告响应行为统计、广告偏好评价，获得准确、可靠的多个广告偏好类型信息，提高对多个广告用户进行分类的精准性，从而提高广告投放的管理精确度的技术效果。

步骤S524：基于所述目标投放广告特征，获得目标投放广告类型信息；

步骤S525：基于所述目标投放广告类型信息和所述多个广告偏好类型信息进行相似度评估，获得多个广告类型相似度评估系数；

步骤S526：获得广告类型相似度评估系数阈值；

步骤S527：判断所述多个广告类型相似度评估系数是否满足所述广告类型相似度评估系数阈值；

步骤S528：若所述广告类型相似度评估系数大于或等于所述广告类型相似度评估系数阈值，将所述广告类型相似度评估系数添加至广告类型高相似度分布，基于所述广告类型高相似度分布对所述广告用户数据库进行匹配，获得所述目标偏好用户集合；

步骤S529：若所述广告类型相似度评估系数小于所述广告类型相似度评估系数阈值，将所述广告类型相似度评估系数添加至广告类型低相似度分布，基于所述广告类型低相似度分布对所述广告用户数据库进行匹配，获得所述目标普通用户集合。

具体而言，从目标投放广告特征中，提取出目标投放广告类型信息，并将目标投放广告类型信息与多个广告偏好类型信息进行相似度评估，获取多个广告类型相似度评估系数。进一步，对多个广告类型相似度评估系数是否满足广告类型相似度评估系数阈值进行判断，如果广告类型相似度评估系数大于或等于广告类型相似度评估系数阈值，则将该广告类型相似度评估系数添加至广告类型高相似度分布，并按照广告类型高相似度分布对广告用户数据库进行匹配，获得目标偏好用户集合。如果广告类型相似度评估系数小于广告类型相似度评估系数阈值，则将该广告类型相似度评估系数添加至广告类型低相似度分布，并按照广告类型低相似度分布对广告用户数据库进行匹配，获得目标普通用户集合。其中，所述目标投放广告类型信息包括目标投放广告的广告类型参数。所述多个广告类型相似度评估系数是用于表征目标投放广告类型信息与多个广告偏好类型信息之间的相似度的参数信息。所述广告类型相似度评估系数阈值可自适应设置确定。所述广告类型高相似度分布包括大于或等于广告类型相似度评估系数阈值的多个广告类型相似度评估系数。所述目标偏好用户集合包括广告用户数据库中，广告类型高相似度分布对应的多个广告用户。所述广告类型低相似度分布包括小于广告类型相似度评估系数阈值的多个广告类型相似度评估系数。所述目标普通用户集合包括广告类型低相似度分布对应的多个广告用户。达到了通过对目标投放广告类型信息和多个广告偏好类型信息进行相似度评估，获得多个广告类型相似度评估系数，并按照多个广告类型相似度评估系数对广告用户数据库中多个广告用户进行分类，获得目标普通用户集合和目标偏好用户集合，从而提高后续对目标投放广告进行投放管理的适配度、精准性的技术效果。

步骤S530：基于所述目标投放广告管理方案对所述目标普通用户集合进行目标投放广告的投放管理，获得目标普通投放管理结果；

步骤S540：基于所述目标偏好用户集合和所述目标投放广告管理方案，获得目标投放广告干预参数；

步骤S550：基于所述目标投放广告干预参数对所述目标投放广告管理方案进行调整，获得目标投放广告调整管理方案；

步骤S560：基于所述目标投放广告调整管理方案对所述目标偏好用户集合进行目标投放广告的投放管理，获得目标偏好投放管理结果；

步骤S570：基于所述目标普通投放管理结果和所述目标偏好投放管理结果，获得所述目标投放管理结果。

具体而言，按照目标投放广告管理方案对目标普通用户集合进行目标投放广告的投放管理，获得目标普通投放管理结果。继而，按照目标投放广告干预参数对目标投放广告管理方案进行调整，获得目标投放广告调整管理方案，并按照目标投放广告调整管理方案对目标偏好用户集合进行目标投放广告的投放管理，获得目标偏好投放管理结果，结合目标普通投放管理结果，获得目标投放管理结果。

其中，所述目标普通投放管理结果包括目标投放广告管理方案下，目标普通用户集合对目标投放广告的广告观看人数、广告观看次数、广告观看时长等。所述目标投放广告调整管理方案包括按照目标投放广告干预参数对目标投放广告管理方案进行调整后，获得的目标投放广告的管理方案数据信息。示例性地，在获得目标投放广告干预参数时，可以对目标偏好用户集合进行广告历史观看时间段分析，确定目标偏好用户集合的广告历史观看时间段信息，可将广告历史观看时间段信息设置为目标投放广告干预参数，按照广告历史观看时间段信息对目标投放广告管理方案进行投放时间节点的调整之后，即可获得目标投放广告调整管理方案。所述目标偏好投放管理结果包括目标投放广告调整管理方案下，目标偏好用户集合对目标投放广告的广告观看人数、广告观看次数、广告观看时长等。所述目标投放管理结果包括目标普通投放管理结果、目标偏好投放管理结果。达到了根据目标投放广告管理方案分别对目标普通用户集合、目标偏好用户集合进行适应性地目标投放广告的投放管理，获得可靠的目标投放管理结果，实现准确、高效地广告投放管理，提高广告投放的质量的技术效果。

步骤S600：基于广告投放评估模型对所述目标投放管理结果进行评估，获得目标投放评估结果，其中，所述目标投放评估结果包括实际目标投放成本评估值和实际目标投放评估效果；

具体而言，将目标投放管理结果作为输入信息，输入广告投放评估模型，获得目标投放评估结果。其中，所述广告投放评估模型经由大量与目标投放管理结果相关的数据信息训练得到，具备智能化广告投放成本评估、广告投放效果评估等功能。所述目标投放评估结果包括实际目标投放成本评估值和实际目标投放评估效果。所述实际目标投放成本评估值包括目标投放评估结果对应的目标投放广告的实际广告投放成本信息。所述实际目标投放评估效果包括目标投放管理结果对应的目标投放广告的实际观看人数、实际观看时长等。达到了通过广告投放评估模型对目标投放管理结果进行评估，获得目标投放评估结果，为后续对目标投放广告进行优化投放提供数据支持的技术效果。

步骤S700：判断所述目标投放评估结果是否满足所述目标投放广告约束条件；

步骤S800：若所述目标投放评估结果不满足所述目标投放广告约束条件，获得预警指令，基于所述预警指令进行目标投放广告的优化投放，其中，所述预警指令包括投放成本预警指令和投放效果预警指令。

进一步的，本申请步骤S800还包括：

步骤S810：判断所述实际目标投放成本评估值是否小于所述目标投放成本约束值；

步骤S820：若所述实际目标投放成本评估值不小于所述目标投放成本约束值，获得所述投放成本预警指令，基于所述投放成本预警指令进行目标投放广告的成本优化投放；

步骤S830：判断所述实际目标投放评估效果是否满足所述目标投放效果约束条件；

步骤S840：若所述实际目标投放评估效果不满足所述目标投放效果约束条件，获得所述投放效果预警指令，基于所述投放效果预警指令进行目标投放广告的优化效果投放。

具体而言，对目标投放评估结果是否满足目标投放广告约束条件进行判断，即，对实际目标投放成本评估值是否小于目标投放成本约束值进行判断，如果实际目标投放成本评估值大于或等于目标投放成本约束值，获得投放成本预警指令，并基于投放成本预警指令进行目标投放广告的成本优化投放。示例性地，可根据投放成本预警指令对目标投放管理结果进行分析，在一些目标投放广告的观看人数较少的时间段降低广告投放频率。此外，还需要对实际目标投放评估效果是否满足目标投放效果约束条件进行判断，如果实际目标投放评估效果不满足目标投放效果约束条件，获得投放效果预警指令，并根据投放效果预警指令进行目标投放广告的优化效果投放。示例性地，可根据目标投放管理结果进行广告观看用户分析，对目标投放广告的观看次数的用户加大广告投放频率。其中，所述预警指令包括投放成本预警指令和投放效果预警指令。所述投放成本预警指令是用于表征实际目标投放成本评估值大于或等于目标投放成本约束值，需要对目标投放广告进行成本优化投放的指令信息。所述投放效果预警指令是用于表征实际目标投放评估效果不满足目标投放效果约束条件，需要对目标投放广告进行优化效果投放的指令信息。达到了通过对目标投放评估结果是否满足目标投放广告约束条件进行判断，从而对目标投放广告进行适应性地成本优化投放、优化效果投放，提高目标投放广告的投放质量的技术效果。

综上所述，本申请所提供的一种基于大数据的广告投放的预警管理方法具有如下技术效果：

1.通过智能广告投放管理模块对广告投放方发布的目标投放广告进行接收，获得目标投放广告参数，对其进行多级特征提取，获得目标投放广告特征；基于大数据对目标投放广告特征进行关联广告数据采集，获得关联广告数据库，并根据其构建广告投放管理模型，将目标投放广告参数和目标投放广告特征输入广告投放管理模型，获得目标投放广告管理方案和目标投放广告约束条件；基于目标投放广告管理方案对目标投放广告进行投放管理，获得目标投放管理结果；通过广告投放评估模型对目标投放管理结果进行评估，获得目标投放评估结果，判断目标投放评估结果是否满足目标投放广告约束条件；若目标投放评估结果不满足目标投放广告约束条件，获得预警指令，基于预警指令进行目标投放广告的优化投放。达到了提高广告投放管理的全面性、精准度，提高广告投放质量；同时，通过对广告进行准确、高效的投放管理，降低广告投放方案制定的人工依赖性、人工干扰性，实现智能化、科学化、精准化的广告投放的技术效果。

2.通过智能广告投放管理模块接收目标投放广告，获得目标投放广告参数，并通过多级广告特征维度对目标投放广告参数进行特征识别，获得目标投放广告特征，从而提高对目标投放广告进行投放管理的精准性。

3.通过对目标投放广告类型信息和多个广告偏好类型信息进行相似度评估，获得多个广告类型相似度评估系数，并按照多个广告类型相似度评估系数对广告用户数据库中多个广告用户进行分类，获得目标普通用户集合和目标偏好用户集合，从而提高后续对目标投放广告进行投放管理的适配度、精准性。

实施例二

基于与前述实施例中一种基于大数据的广告投放的预警管理方法，同样发明构思，本发明还提供了一种基于大数据的广告投放的预警管理系统，请参阅附图4，所述系统包括：

参数提取模块11，所述参数提取模块11用于基于所述智能广告投放管理模块对广告投放方发布的目标投放广告进行接收，获得目标投放广告参数，基于所述目标投放广告参数进行多级特征提取，获得目标投放广告特征；

关联广告数据采集模块12，所述关联广告数据采集模块12用于基于大数据对所述目标投放广告特征进行关联广告数据采集，获得关联广告数据库；

构建模块13，所述构建模块13用于基于所述关联广告数据库，构建广告投放管理模型；

广告管理方案获得模块14，所述广告管理方案获得模块14用于将所述目标投放广告参数和所述目标投放广告特征输入所述广告投放管理模型，获得目标投放广告管理方案和目标投放广告约束条件，其中，所述目标投放广告约束条件包括目标投放成本约束值和目标投放效果约束条件；

投放管理模块15，所述投放管理模块15用于将所述目标投放广告管理方案发送至所述智能广告投放管理模块，基于所述目标投放广告管理方案对所述目标投放广告进行投放管理，获得目标投放管理结果；

评估模块16，所述评估模块16用于基于广告投放评估模型对所述目标投放管理结果进行评估，获得目标投放评估结果，其中，所述目标投放评估结果包括实际目标投放成本评估值和实际目标投放评估效果；

判断模块17，所述判断模块17用于判断所述目标投放评估结果是否满足所述目标投放广告约束条件；

优化投放模块18，所述优化投放模块18用于若所述目标投放评估结果不满足所述目标投放广告约束条件，获得预警指令，基于所述预警指令进行目标投放广告的优化投放，其中，所述预警指令包括投放成本预警指令和投放效果预警指令。

进一步的，所述系统还包括：

多级广告特征维度确定模块，所述多级广告特征维度确定模块用于构建多级广告特征维度，其中，所述多级广告特征维度包括广告类型、广告关键词、广告产品价格、广告产品受众；

目标投放广告特征确定模块，所述目标投放广告特征确定模块用于基于所述多级广告特征维度对所述目标投放广告参数进行特征识别，获得所述目标投放广告特征。

进一步的，所述系统还包括：

投放广告数据库确定模块，所述投放广告数据库确定模块用于基于大数据对多个投放广告进行信息采集，构建投放广告数据库，其中，所述投放广告数据库包括多个投放广告信息集合；

关联性分析模块，所述关联性分析模块用于对所述目标投放广告特征与所述多个投放广告信息集合进行关联性分析，获得多个广告关联系数；

预设广告关联系数确定模块，所述预设广告关联系数确定模块用于获得预设广告关联系数；

广告关联判断模块，所述广告关联判断模块用于判断所述多个广告关联系数是否满足所述预设广告关联系数；

广告关联结果确定模块，所述广告关联结果确定模块用于若所述广告关联系数满足所述预设广告关联系数，将广告关联系数添加至广告关联结果；

关联广告数据库确定模块，所述关联广告数据库确定模块用于基于所述广告关联结果对所述投放广告数据库进行匹配，获得所述关联广告数据库。

进一步的，所述系统还包括：

广告用户数据库确定模块，所述广告用户数据库确定模块用于基于所述智能广告投放管理模块，获得广告用户数据库，其中，所述广告用户数据库包括多个广告用户的基本信息；

广告用户分类模块，所述广告用户分类模块用于基于所述广告用户数据库对所述多个广告用户进行分类，获得目标普通用户集合和目标偏好用户集合；

目标普通投放管理结果确定模块，所述目标普通投放管理结果确定模块用于基于所述目标投放广告管理方案对所述目标普通用户集合进行目标投放广告的投放管理，获得目标普通投放管理结果；

目标投放广告干预参数确定模块，所述目标投放广告干预参数确定模块用于基于所述目标偏好用户集合和所述目标投放广告管理方案，获得目标投放广告干预参数；

目标投放广告调整管理方案确定模块，所述目标投放广告调整管理方案确定模块用于基于所述目标投放广告干预参数对所述目标投放广告管理方案进行调整，获得目标投放广告调整管理方案；

目标偏好投放管理结果确定模块，所述目标偏好投放管理结果确定模块用于基于所述目标投放广告调整管理方案对所述目标偏好用户集合进行目标投放广告的投放管理，获得目标偏好投放管理结果；

目标投放管理结果确定模块，所述目标投放管理结果确定模块用于基于所述目标普通投放管理结果和所述目标偏好投放管理结果，获得所述目标投放管理结果。

进一步的，所述系统还包括：

预设历史时间节点确定模块，所述预设历史时间节点确定模块用于获得预设历史时间节点集合；

广告浏览历史记录数据库确定模块，所述广告浏览历史记录数据库确定模块用于基于所述预设历史时间节点集合和所述广告用户数据库，对所述多个广告用户进行广告浏览历史记录采集，获得广告浏览历史记录数据库；

广告偏好类型分析模块，所述广告偏好类型分析模块用于基于所述广告浏览历史记录数据库进行多个广告用户的广告偏好类型分析，获得多个广告偏好类型信息；

目标投放广告类型信息确定模块，所述目标投放广告类型信息确定模块用于基于所述目标投放广告特征，获得目标投放广告类型信息；

广告类型相似度评估系数确定模块，所述广告类型相似度评估系数确定模块用于基于所述目标投放广告类型信息和所述多个广告偏好类型信息进行相似度评估，获得多个广告类型相似度评估系数；

广告类型相似度评估系数阈值确定模块，所述广告类型相似度评估系数阈值确定模块用于获得广告类型相似度评估系数阈值；

广告类型相似度判断模块，所述广告类型相似度判断模块用于判断所述多个广告类型相似度评估系数是否满足所述广告类型相似度评估系数阈值；

目标偏好用户集合确定模块，所述目标偏好用户集合确定模块用于若所述广告类型相似度评估系数大于或等于所述广告类型相似度评估系数阈值，将所述广告类型相似度评估系数添加至广告类型高相似度分布，基于所述广告类型高相似度分布对所述广告用户数据库进行匹配，获得所述目标偏好用户集合；

目标普通用户集合确定模块，所述目标普通用户集合确定模块用于若所述广告类型相似度评估系数小于所述广告类型相似度评估系数阈值，将所述广告类型相似度评估系数添加至广告类型低相似度分布，基于所述广告类型低相似度分布对所述广告用户数据库进行匹配，获得所述目标普通用户集合。

进一步的，所述系统还包括：

广告浏览时长统计模块，所述广告浏览时长统计模块用于基于所述广告浏览历史记录数据库，分别对多个广告用户进行广告浏览时长统计，获得广告浏览时长分布；

广告响应行为统计模块，所述广告响应行为统计模块用于基于所述广告浏览历史记录数据库，分别对多个广告用户进行广告响应行为统计，获得广告响应行为分布；

预设广告偏好评价特征构建模块，所述预设广告偏好评价特征构建模块用于基于大数据，构建预设广告偏好评价特征集合，其中，所述预设广告偏好评价特征集合包括多个预设广告偏好评价特征和多个预设广告偏好评价特征值；

广告浏览历史评价分布确定模块，所述广告浏览历史评价分布确定模块用于基于所述预设广告偏好评价特征集合对所述广告浏览时长分布、所述广告响应行为分布进行评价，获得广告浏览历史评价分布；

偏好广告浏览历史评价分布确定模块，所述偏好广告浏览历史评价分布确定模块用于基于所述广告浏览历史评价分布进行极值筛选，获取偏好广告浏览历史评价分布；

广告偏好类型信息确定模块，所述广告偏好类型信息确定模块用于对所述偏好广告浏览历史评价分布进行广告类型分析，获得所述多个广告偏好类型信息。

进一步的，所述系统还包括：

成本判断模块，所述成本判断模块用于判断所述实际目标投放成本评估值是否小于所述目标投放成本约束值；

成本优化投放模块，所述成本优化投放模块用于若所述实际目标投放成本评估值不小于所述目标投放成本约束值，获得所述投放成本预警指令，基于所述投放成本预警指令进行目标投放广告的成本优化投放；

投放效果判断模块，所述投放效果判断模块用于判断所述实际目标投放评估效果是否满足所述目标投放效果约束条件；

优化效果投放模块，所述优化效果投放模块用于若所述实际目标投放评估效果不满足所述目标投放效果约束条件，获得所述投放效果预警指令，基于所述投放效果预警指令进行目标投放广告的优化效果投放。

本申请提供了一种基于大数据的广告投放的预警管理方法，其中，所述方法应用于一种基于大数据的广告投放的预警管理系统，所述方法包括：通过智能广告投放管理模块对广告投放方发布的目标投放广告进行接收，获得目标投放广告参数，对其进行多级特征提取，获得目标投放广告特征；基于大数据对目标投放广告特征进行关联广告数据采集，获得关联广告数据库，并根据其构建广告投放管理模型，将目标投放广告参数和目标投放广告特征输入广告投放管理模型，获得目标投放广告管理方案和目标投放广告约束条件；基于目标投放广告管理方案对目标投放广告进行投放管理，获得目标投放管理结果；通过广告投放评估模型对目标投放管理结果进行评估，获得目标投放评估结果，判断目标投放评估结果是否满足目标投放广告约束条件；若目标投放评估结果不满足目标投放广告约束条件，获得预警指令，基于预警指令进行目标投放广告的优化投放。解决了现有技术中针对广告投放的管理全面性低、精准度不高，进而造成广告投放效果不佳的技术问题。达到了提高广告投放管理的全面性、精准度，提高广告投放质量；同时，通过对广告进行准确、高效的投放管理，降低广告投放方案制定的人工依赖性、人工干扰性，实现智能化、科学化、精准化的广告投放的技术效果。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，如果本发明的修改和变型属于本发明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 (5)

1.一种基于大数据的文案投放的预警管理方法，其特征在于，所述方法应用于一种基于大数据的文案投放的预警管理系统，所述系统包括智能文案投放管理模块，所述方法包括：

基于所述智能文案投放管理模块对文案投放方发布的目标投放文案进行接收，获得目标投放文案参数，基于所述目标投放文案参数进行多级特征提取，获得目标投放文案特征；

基于大数据对所述目标投放文案特征进行关联文案数据采集，获得关联文案数据库；

其中，所述获得关联文案数据库，包括：

基于大数据对多个投放文案进行信息采集，构建投放文案数据库，其中，所述投放文案数据库包括多个投放文案信息集合；

对所述目标投放文案特征与所述多个投放文案信息集合进行关联性分析，获得多个文案关联系数；

获得预设文案关联系数；

判断所述多个文案关联系数是否满足所述预设文案关联系数；

若所述文案关联系数满足所述预设文案关联系数，将文案关联系数添加至文案关联结果；

基于所述文案关联结果对所述投放文案数据库进行匹配，获得所述关联文案数据库；

基于所述关联文案数据库，构建文案投放管理模型；

将所述目标投放文案参数和所述目标投放文案特征输入所述文案投放管理模型，获得目标投放文案管理方案和目标投放文案约束条件，其中，所述目标投放文案约束条件包括目标投放成本约束值和目标投放效果约束条件；

将所述目标投放文案管理方案发送至所述智能文案投放管理模块，基于所述目标投放文案管理方案对所述目标投放文案进行投放管理，获得目标投放管理结果；

其中，所述获得目标投放管理结果，包括：

基于所述智能文案投放管理模块，获得文案用户数据库，其中，所述文案用户数据库包括多个文案用户的基本信息；

基于所述文案用户数据库对所述多个文案用户进行分类，获得目标普通用户集合和目标偏好用户集合；

其中，所述获得目标普通用户集合和目标偏好用户集合，包括：

获得预设历史时间节点集合；

基于所述预设历史时间节点集合和所述文案用户数据库，对所述多个文案用户进行文案浏览历史记录采集，获得文案浏览历史记录数据库；

基于所述文案浏览历史记录数据库进行多个文案用户的文案偏好类型分析，获得多个文案偏好类型信息；

基于所述目标投放文案特征，获得目标投放文案类型信息；

基于所述目标投放文案类型信息和所述多个文案偏好类型信息进行相似度评估，获得多个文案类型相似度评估系数；

获得文案类型相似度评估系数阈值；

判断所述多个文案类型相似度评估系数是否满足所述文案类型相似度评估系数阈值；

若所述文案类型相似度评估系数大于或等于所述文案类型相似度评估系数阈值，将所述文案类型相似度评估系数添加至文案类型高相似度分布，基于所述文案类型高相似度分布对所述文案用户数据库进行匹配，获得所述目标偏好用户集合；

若所述文案类型相似度评估系数小于所述文案类型相似度评估系数阈值，将所述文案类型相似度评估系数添加至文案类型低相似度分布，基于所述文案类型低相似度分布对所述文案用户数据库进行匹配，获得所述目标普通用户集合；

基于所述目标投放文案管理方案对所述目标普通用户集合进行目标投放文案的投放管理，获得目标普通投放管理结果；

基于所述目标偏好用户集合和所述目标投放文案管理方案，获得目标投放文案干预参数；

基于所述目标投放文案干预参数对所述目标投放文案管理方案进行调整，获得目标投放文案调整管理方案；

基于所述目标投放文案调整管理方案对所述目标偏好用户集合进行目标投放文案的投放管理，获得目标偏好投放管理结果；

基于所述目标普通投放管理结果和所述目标偏好投放管理结果，获得所述目标投放管理结果；

基于文案投放评估模型对所述目标投放管理结果进行评估，获得目标投放评估结果，其中，所述目标投放评估结果包括实际目标投放成本评估值和实际目标投放评估效果；

判断所述目标投放评估结果是否满足所述目标投放文案约束条件；

若所述目标投放评估结果不满足所述目标投放文案约束条件，获得预警指令，基于所述预警指令进行目标投放文案的优化投放，其中，所述预警指令包括投放成本预警指令和投放效果预警指令。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得目标投放文案特征，所述方法还包括：

构建多级文案特征维度，其中，所述多级文案特征维度包括文案类型、文案关键词、文案产品价格、文案产品受众；

基于所述多级文案特征维度对所述目标投放文案参数进行特征识别，获得所述目标投放文案特征。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得多个文案偏好类型信息，所述方法还包括：

基于所述文案浏览历史记录数据库，分别对多个文案用户进行文案浏览时长统计，获得文案浏览时长分布；

基于所述文案浏览历史记录数据库，分别对多个文案用户进行文案响应行为统计，获得文案响应行为分布；

基于大数据，构建预设文案偏好评价特征集合，其中，所述预设文案偏好评价特征集合包括多个预设文案偏好评价特征和多个预设文案偏好评价特征值；

基于所述预设文案偏好评价特征集合对所述文案浏览时长分布、所述文案响应行为分布进行评价，获得文案浏览历史评价分布；

基于所述文案浏览历史评价分布进行极值筛选，获取偏好文案浏览历史评价分布；

对所述偏好文案浏览历史评价分布进行文案类型分析，获得所述多个文案偏好类型信息。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得预警指令，所述方法还包括：

判断所述实际目标投放成本评估值是否小于所述目标投放成本约束值；

若所述实际目标投放成本评估值不小于所述目标投放成本约束值，获得所述投放成本预警指令，基于所述投放成本预警指令进行目标投放文案的成本优化投放；

判断所述实际目标投放评估效果是否满足所述目标投放效果约束条件；

若所述实际目标投放评估效果不满足所述目标投放效果约束条件，获得所述投放效果预警指令，基于所述投放效果预警指令进行目标投放文案的优化效果投放。

5.一种基于大数据的文案投放的预警管理系统，其特征在于，所述系统包括智能文案投放管理模块，所述系统包括：

参数提取模块，所述参数提取模块用于基于所述智能文案投放管理模块对文案投放方发布的目标投放文案进行接收，获得目标投放文案参数，基于所述目标投放文案参数进行多级特征提取，获得目标投放文案特征；

关联文案数据采集模块，所述关联文案数据采集模块用于基于大数据对所述目标投放文案特征进行关联文案数据采集，获得关联文案数据库；

构建模块，所述构建模块用于基于所述关联文案数据库，构建文案投放管理模型；

文案管理方案获得模块，所述文案管理方案获得模块用于将所述目标投放文案参数和所述目标投放文案特征输入所述文案投放管理模型，获得目标投放文案管理方案和目标投放文案约束条件，其中，所述目标投放文案约束条件包括目标投放成本约束值和目标投放效果约束条件；

投放管理模块，所述投放管理模块用于将所述目标投放文案管理方案发送至所述智能文案投放管理模块，基于所述目标投放文案管理方案对所述目标投放文案进行投放管理，获得目标投放管理结果；

评估模块，所述评估模块用于基于文案投放评估模型对所述目标投放管理结果进行评估，获得目标投放评估结果，其中，所述目标投放评估结果包括实际目标投放成本评估值和实际目标投放评估效果；

判断模块，所述判断模块用于判断所述目标投放评估结果是否满足所述目标投放文案约束条件；

优化投放模块，所述优化投放模块用于若所述目标投放评估结果不满足所述目标投放文案约束条件，获得预警指令，基于所述预警指令进行目标投放文案的优化投放，其中，所述预警指令包括投放成本预警指令和投放效果预警指令；

投放文案数据库确定模块，所述投放文案数据库确定模块用于基于大数据对多个投放文案进行信息采集，构建投放文案数据库，其中，所述投放文案数据库包括多个投放文案信息集合；

关联性分析模块，所述关联性分析模块用于对所述目标投放文案特征与所述多个投放文案信息集合进行关联性分析，获得多个文案关联系数；

预设文案关联系数确定模块，所述预设文案关联系数确定模块用于获得预设文案关联系数；

文案关联判断模块，所述文案关联判断模块用于判断所述多个文案关联系数是否满足所述预设文案关联系数；

文案关联结果确定模块，所述文案关联结果确定模块用于若所述文案关联系数满足所述预设文案关联系数，将文案关联系数添加至文案关联结果；

关联文案数据库确定模块，所述关联文案数据库确定模块用于基于所述文案关联结果对所述投放文案数据库进行匹配，获得所述关联文案数据库；

文案用户数据库确定模块，所述文案用户数据库确定模块用于基于所述智能文案投放管理模块，获得文案用户数据库，其中，所述文案用户数据库包括多个文案用户的基本信息；

文案用户分类模块，所述文案用户分类模块用于基于所述文案用户数据库对所述多个文案用户进行分类，获得目标普通用户集合和目标偏好用户集合；

目标普通投放管理结果确定模块，所述目标普通投放管理结果确定模块用于基于所述目标投放文案管理方案对所述目标普通用户集合进行目标投放文案的投放管理，获得目标普通投放管理结果；

目标投放文案干预参数确定模块，所述目标投放文案干预参数确定模块用于基于所述目标偏好用户集合和所述目标投放文案管理方案，获得目标投放文案干预参数；

目标投放文案调整管理方案确定模块，所述目标投放文案调整管理方案确定模块用于基于所述目标投放文案干预参数对所述目标投放文案管理方案进行调整，获得目标投放文案调整管理方案；

目标偏好投放管理结果确定模块，所述目标偏好投放管理结果确定模块用于基于所述目标投放文案调整管理方案对所述目标偏好用户集合进行目标投放文案的投放管理，获得目标偏好投放管理结果；

目标投放管理结果确定模块，所述目标投放管理结果确定模块用于基于所述目标普通投放管理结果和所述目标偏好投放管理结果，获得所述目标投放管理结果；

预设历史时间节点确定模块，所述预设历史时间节点确定模块用于获得预设历史时间节点集合；

文案浏览历史记录数据库确定模块，所述文案浏览历史记录数据库确定模块用于基于所述预设历史时间节点集合和所述文案用户数据库，对所述多个文案用户进行文案浏览历史记录采集，获得文案浏览历史记录数据库；

文案偏好类型分析模块，所述文案偏好类型分析模块用于基于所述文案浏览历史记录数据库进行多个文案用户的文案偏好类型分析，获得多个文案偏好类型信息；

目标投放文案类型信息确定模块，所述目标投放文案类型信息确定模块用于基于所述目标投放文案特征，获得目标投放文案类型信息；

文案类型相似度评估系数确定模块，所述文案类型相似度评估系数确定模块用于基于所述目标投放文案类型信息和所述多个文案偏好类型信息进行相似度评估，获得多个文案类型相似度评估系数；

文案类型相似度评估系数阈值确定模块，所述文案类型相似度评估系数阈值确定模块用于获得文案类型相似度评估系数阈值；

文案类型相似度判断模块，所述文案类型相似度判断模块用于判断所述多个文案类型相似度评估系数是否满足所述文案类型相似度评估系数阈值；

目标偏好用户集合确定模块，所述目标偏好用户集合确定模块用于若所述文案类型相似度评估系数大于或等于所述文案类型相似度评估系数阈值，将所述文案类型相似度评估系数添加至文案类型高相似度分布，基于所述文案类型高相似度分布对所述文案用户数据库进行匹配，获得所述目标偏好用户集合；

目标普通用户集合确定模块，所述目标普通用户集合确定模块用于若所述文案类型相似度评估系数小于所述文案类型相似度评估系数阈值，将所述文案类型相似度评估系数添加至文案类型低相似度分布，基于所述文案类型低相似度分布对所述文案用户数据库进行匹配，获得所述目标普通用户集合。