CN116629942A - 基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统 - Google Patents

基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统，涉及广告推送技术领域，包括数据获取模块、数据处理模块、数据对比模块、广告控制模和广告播放模块；解决了无法根据每天不同时段的不同消费群体的类型对广告进行个性化的推送，对各个时段对应的消费类型进行分析，通过广告播放屏幕，在不同时段推送适应不同消费类型的产品广告的技术问题：通过对不同时间段的客流量数据和超市各个区域类型的销售数据进行分析，可以得出各个时段不同的区域类型的对应的客流量占比，以及各个时段不同区域类型的销售量占比，通过对各个不同时间段不同区域类型的客流量占比和销售量占比进行分析。

Description

基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统
技术领域
本发明涉及广告推送技术领域，具体涉及基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统。
背景技术
随着超市以及广告系统的发展，消费者的购物行为也发生了变化，超市通常需要大屏幕上展示广告，以吸引消费者的注意力，促进销售，在超市进行广告宣传，使消费者在选购时更加倾向于广告产品，同时还可以通过广告的形式加强产品与消费者联系，比如在广告中加入扫码功能，让消费者扫码参与抽奖和游戏，或者直接获得优惠券、红包、积分，加速转化。
专利公开号为CN104732413A的专利中公开了一种智能个性化视频广告推送方法，包括：采集并保存广告投放现场影像信息；对广告投放现场影像信息做人脸检测；人脸检测包括：从广告投放现场影像信息中识别出各个人脸，得到各个人脸的面部图像，以及某一时间段的影像信息中所包含的人脸的数量；对广告投放现场影像信息做人脸跟踪；人脸跟踪包括对某一人脸在广告投放现场影像信息中的广告观看过程进行跟踪，以得到该人脸在广告投放现场影像信息中观看广告的时间区间；根据人脸跟踪结果对不同人物的人脸做性别识别与年龄估计，得到每个人的性别和年龄信息，并根据所述性别和年龄信息对广告受众进行分类；利用推荐决策算法为各个广告终端生成分时段的广告推荐列表。
但是，超市的大屏幕在对广告进行，通过以上系统无法根据每天不同时段的不同消费群体的类型对广告进行个性化的推送，且无法根据不同时段的购买记录和各个商品的区域类型对应的人流量，对各个时段对应的消费类型进行分析，通过广告播放屏幕，在不同时段推送适应不同消费类型的产品广告，因此提出一种基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统。
发明内容
本发明的目的在于提供基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统，解决超市的大屏幕在对广告进行，无法根据每天不同时段的不同消费群体的类型对广告进行个性化的推送，且无法根据不同时段的购买记录和各个商品的区域类型对应的人流量，对各个时段对应的消费类型进行分析，通过广告播放屏幕，在不同时段推送适应不同消费类型的产品广告的技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统，包括数据获取模块、数据处理模块、数据对比模块、广告控制模块和广告播放模；
数据获取模块，用于对标准时间段T范围内超市的客流量数据、销售数据和超市营业时间进行获取，并将客流量数据发送至数据处理模块，客流量数据超市入口处的人流量和各个区域类型对应的人流量，销售数据包括总销售数量和各个区域类型对应的销售数量；
数据处理模块，对获取的客流量数据和销售数据分别进行处理分析，获取到对应时间段的人流量占比和区销占比，并传输至数据对比模块，具体的处理分析方式为：
步骤一：根据超市的营业时间，将超市的营业时段划分为若干个时间段；
步骤二：将超市入口每天各个时段的客流数据和各个区域类型的销售数据，分析得出各个时间段内各个区域的人流量占比和区销占比；
数据对比模块，通过对对应时间段的人流量占比和区销占比进行整理计算各个时间段与之对应的偏重类型，并将其输出至广告控制模块；
广告控制模块，用于根据各个时间段对应的偏重类型，在对应时间段内向广告播放模块推送相关类型的广告并控制其进行播放。
作为本发明进一步的方案：具体的数据处理分析方式为：
S1：选取第一个时间段为目标时间段，将此目标时间在标准时间段T范围内每天的人流量依次标记为L11、L12、…、L1j；
S11：通过公式T＝1/j(|L11-L1p|+|L12-L1p|+…+|L1j-L1p|)计算目标时间段人流量的离散值T；
若人流量离散值T，且满足T≤Y1，则将L1p作为该时段的标准人流量L1，若T>Y1，则按照从小到大的顺序依次删除L1j对应的值，同时对删除的L1j的个数h1进行记录，直至满足T≤Y1，其中L1p＝(L11+L12+…+L1j)/j，若h1≤Q1，则对剩余L1j值的均值进行计算并将其作为标准人流量L1，若h1>Q1则，则计算剩余L1j最大值和最小值的均值作为一楼的准人流量L1；
S12：将目标时间段内每天各个区域类型的人流量标记为X1jn，此处n表示区域类型的个数；
S13：计算各个区域类型在目标时间段内对应的人流量均值并依次标记为、…、将其作为对应区域在目标时间段内的区流值；
S14：通过公式，计算各个区域在目标时间段内的人流量占比并依次标记为B1、B2、…、Bn。
作为本发明进一步的方案：具体的数据处理分析方式还包括：
S2：将目标时间段内各个区域类型在标准时间段T范围内每天的销售总量标记为S11、S12、…、S1j；
S21：通过公式计算目标时间销售总量离散值Z；
当销售总量离散值Z，满足Z≤Y2，则将S1p作为该时段的标准销售总量H1，当Z>Y2，则按照|S1i-S1p|值的大小，按照从小到大的顺序依次删除对应S1j的值，同时对删除的S1j的个数h2进行记录，直至满足Z≤Y2，其中1≤i≤j，S1p＝(S11+S12+…+S1j)/j，当h2≤Q2，则对剩余S1j值的均值进行计算并将其作为准销售总量H1，当h2>Q2则，则将Sr作为准销售总量H1，其中Sr＝(1+h2/j)×S1p；
S22：将目标时间段内每天各个区域类型对应的销售数量进行获取并标记为S1jvm，此处v表示为区域类型，m表示区域类型对应销售数量；
S23：计算各个区域类型在目标时间段内对应的销售数量的均值并依次标记为、…、将其作为对应区域类型在目标时间段内的区销值；
S24：通过公式，计算各个区域类型在目标时间段内的区销占比并依次标记为C1、C2…Cn。
作为本发明进一步的方案：具体的数据整理计算方式为：
S01：通过公式Bn×ɑ1+Cn×ɑ2＝Dn计算出各个区域类型在目标时间段内的偏重值并依次标记为D1、D2…Dn；
需要说明的是，ɑ1和ɑ2均为预设值，本领域相关的工作人员可根据实际情况进行调整，且满足ɑ1+ɑ2＝1；
S02：提取D1、D2…Dn中的最大值，并将对应的区域类型n进行标记为偏重类型，将偏重类型和对应的目标时间段进行绑定，输出至广告控制模块；
重复以上步骤二计算得出若干个时间段所对应的偏重类型，并将各个时间段与之对应的偏重类型进行绑定。
作为本发明进一步的方案：ɑ1和ɑ2均为预设值，本领域相关的工作人员可根据实际情况进行调整，且满足ɑ1+ɑ2＝1。
作为本发明进一步的方案：时间段的划分方式不固定，可根据相关管理人员的实际需求对其进行时间段的划分，若干个时间段的时间间隔可相等也可不相等。
作为本发明进一步的方案：广告播放模块，用于在对应时间段内对推送的广告进行播放。
本发明的有益效果：
本发明，通过对不同时间段的客流量数据和超市各个区域类型的销售数据进行分析，可以得出各个时段不同的区域类型的对应的客流量占比，以及各个时段不同区域类型的销售量占比，通过对各个不同时间段不同区域类型的客流量占比和销售量占比进行分析，对超市的各个时间段对应的偏重类型进行分析，更加准确地了解不同时间段的客流量和消费类型，进一步了解顾客的购物行为和消费习惯，进而通过各个时间段的偏重类型对大屏广告的推送相对应的偏重类型广告，为大屏广告的推送策略做出更加精准的决策，在不同时段推送适应不同消费类型的产品广告。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统的框架结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统，包括：
数据获取模块，用于对标准时间段T范围内超市的客流量数据、销售数据和超市营业时间进行获取，客流量数据通过人流监测设备收集，并将客流量数据发送至数据处理模块，客流量数据超市入口处的人流量和各个区域类型对应的人流量，销售数据包括总销售数量和各个区域类型对应的销售数量；
需要说明的是，此处标准时间段T范围取值为近90天每天的客流量数据，近90天具体指代为从当下时间起算，往前推90天的这一时间段，获取数据的当天数据不计入在内；
数据处理模块，对获取的客流量数据和销售数据分别进行处理分析，获取到对应时间段的人流量占比和区销占比，并传输至数据对比模块，具体的处理分析方式为：
步骤一：根据超市的营业时间，将超市的营业时段划分为若干个时间段；
需要说明的是，此处时间段的划分方式不固定，可根据相关管理人员的实际需求对其进行时间段的划分，若干个时间段的时间间隔可相等也可不相等；
例如：此处预设超市的营业时间为8:00—22:00，将8:00—11:00划分为第一时间段、11:00—14:00划分为第二时间段、14:00—17:00划分为第三时间段、14:00—17:00划分为第四时间段、17:00—19:00划分为第五时间段、19:00—22:00划分为第六时间段；
步骤二：将超市入口每天各个时段的客流数量分别标记为Lij，并计算出各个时间段内各个区域的人流量占比，此处i表示对应时间段，j表示对应的天数，i＝(1、2、…、6),j＝(1、2、…、90)，具体的计算方式为：
S1：选取第一个时间段为目标时间段，将此目标时间在标准时间段T范围内每天的人流量依次标记为L11、L12、…、L1j；
S11：通过公式T＝1/j(|L11-L1p|+|L12-L1p|+…+|L1j-L1p|)计算目标时间段人流量的离散值T；
T的值越大说明目标时间段内范围内每天的人流量变化程度较大，目标时间段内范围内的人流量不稳定；
若人流量离散值T，且满足T≤Y1，则将L1p作为该时段的标准人流量L1；
若T>Y1，则按照从小到大的顺序依次删除L1j对应的值，同时对删除的L1j的个数h1进行记录，直至满足T≤Y1；
其中L1p＝(L11+L12+…+L1j)/j；
若h1≤Q1，则对剩余L1j值的均值进行计算并将其作为标准人流量L1；
若h1>Q1则，则计算剩余L1j最大值和最小值的均值作为一楼的准人流量L1，即
需要说明的是，Y1、h1和Q1均为预设值，本领域相关的工作人员可根据实际情况进行调整；
S12：将目标时间段内每天各个区域类型的人流量标记为X1jn，此处n表示区域类型的个数；
S13：计算各个区域类型在目标时间段内对应的人流量均值并依次标记为将其作为对应区域在目标时间段内的区流值；
S14：通过公式计算各个区域在目标时间段内的人流量占比并依次标记为B1、B2、…、Bn；
S2：将目标时间段内各个区域类型在标准时间段T范围内每天的销售总量标记为S11、S12、…、S1j；
S21：通过公式计算目标时间销售总量离散值Z；
Z值越大说明各个区域类型在标准时间段T范围内每天的销售总量波动较大；
当销售总量离散值Z，满足Z≤Y2，则将S1p作为该时段的标准销售总量H1；
当Z>Y2，则按照|S1i-S1p|值的大小，按照从小到大的顺序依次删除对应S1j的值，同时对删除的S1j的个数h2进行记录，直至满足Z≤Y2；
其中1≤i≤j，S1p＝(S11+S12+…+S1j)/j；
当h2≤Q2，则对剩余S1j值的均值进行计算并将其作为标准销售总量H1；
当h2>Q2则，则将Sr作为标准销售总量H1，其中Sr＝(1+h2/j)×S1p；
需要说明的是，Y2、h2和Q2均为预设值，本领域相关的工作人员可根据实际情况进行调整；
S22：将目标时间段内每天各个区域类型对应的销售数量进行获取并标记为S1jvm，此处v表示为区域类型，m表示区域类型对应销售数量，v＝(1、2、…c),m＝(1、2、…d)；
S23：计算各个区域类型在目标时间段内对应的销售数量的均值并依次标记为将其作为对应区域类型在目标时间段内的区销值；
S24：通过公式计算各个区域类型在目标时间段内的区销占比并依次标记为C1、C2…Cn；
各个区域类型在目标时间段内的区销占比Cn的值越大，则说明对应的区域类型在目标时间段内占标准销售总量的份额越大，该区域类型在目标时间段内的销售数量越多；
数据对比模块，通过对对应时间段的人流量占比和区销占比进行整理计算得出对应的目标时间段对应的偏重类型，并将其输出至广告控制模块，具体的整理计算方式为：
S01：通过公式Bn×ɑ1+Cn×ɑ2＝Dn计算出各个区域类型在目标时间段内的偏重值并依次标记为D1、D2…Dn；
需要说明的是，ɑ1和ɑ2均为预设值，本领域相关的工作人员可根据实际情况进行调整，且满足ɑ1+ɑ2＝1；
S02：提取D1、D2…Dn中的最大值，并将对应的区域类型n进行标记为偏重类型，将偏重类型和对应的目标时间段进行绑定，输出至广告控制模块；
重复以上步骤二计算得出若干个时间段所对应的偏重类型，并将各个时间段与之对应的偏重类型进行绑定，输出至广告控制模块；
广告控制模块，用于根据各个时间段对应的偏重类型，在对应时间段内向广告播放模块推送相关类型的广告并控制其进行播放；
广告播放模块，用于在对应时间段内对推送的广告进行播放。
本发明的工作原理：通过对不同时间段的客流量数据和超市各个区域类型的销售数据进行分析，可以得出各个时段不同的区域类型的对应的客流量占比，以及各个时段不同区域类型的销售量占比，通过对各个不同时间段不同区域类型的客流量占比和销售量占比进行分析，对超市的各个时间段对应的偏重类型进行分析，进而通过各个时间段的偏重类型对大屏广告的推送相对应的偏重类型广告，为大屏广告的推送策略做出更加精准的决策，提高广告效果和广告转化率。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数以及阈值选取由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于对标准时间段T范围内超市的客流量数据、销售数据和超市营业时间进行获取，并将客流量数据发送至数据处理模块，客流量数据超市入口处的人流量和各个区域类型对应的人流量，销售数据包括总销售数量和各个区域类型对应的销售数量；
数据处理模块，对获取的客流量数据和销售数据分别进行处理分析，获取到对应时间段的人流量占比和区销占比，并传输至数据对比模块，具体的处理分析方式为：
步骤一：根据超市的营业时间，将超市的营业时段划分为若干个时间段；
步骤二：将超市入口每天各个时段的客流数据和各个区域类型的销售数据，分析得出各个时间段内各个区域的人流量占比和区销占比；
数据对比模块，通过对对应时间段的人流量占比和区销占比进行整理计算各个时间段与之对应的偏重类型，并将其输出至广告控制模块；
广告控制模块，用于根据各个时间段对应的偏重类型，在对应时间段内向广告播放模块推送相关类型的广告并控制其进行播放。
2.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统，其特征在于，具体的数据处理分析方式为：
S1：选取第一个时间段为目标时间段，将此目标时间在标准时间段T范围内每天的人流量依次标记为L11、L12、…、L1 j；
S11：通过公式T＝1/j(|L11-L1 p|+|L12-L1 p|+…+|L1 j-L1 p|)计算目标时间段人流量的离散值T；
若人流量离散值T，且满足T≤Y1，则将L1 p作为该时段的标准人流量L1，若T>Y1，则按照从小到大的顺序依次删除L1 j对应的值，同时对删除的L1 j的个数h1进行记录，直至满足T≤Y1，其中L1 p＝(L11+L12+…+L1 j)/j，若h1≤Q1，则对剩余L1 j值的均值进行计算并将其作为标准人流量L1，若h1>Q1则，则计算剩余L1 j最大值和最小值的均值作为一楼的准人流量L1；
S12：将目标时间段内每天各个区域类型的人流量标记为X1 jn，此处n表示区域类型的个数；
S13：计算各个区域类型在目标时间段内对应的人流量均值并依次标记为将其作为对应区域在目标时间段内的区流值；
S14：通过公式计算各个区域在目标时间段内的人流量占比并依次标记为B1、B2、…、Bn。
3.根据权利要求2所述的基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统，其特征在于，具体的数据处理分析方式还包括：
S2：将目标时间段内各个区域类型在标准时间段T范围内每天的销售总量标记为S11、S12、…、S1 j；
S21：通过公式计算目标时间销售总量离散值Z；
当销售总量离散值Z，满足Z≤Y2，则将S1 p作为该时段的标准销售总量H1，当Z>Y2，则按照|S1 i-S1 p|值的大小，按照从小到大的顺序依次删除对应S1 j的值，同时对删除的S1j的个数h2进行记录，直至满足Z≤Y2，当h2≤Q2，则对剩余S1 j值的均值进行计算并将其作为准销售总量H1，当h2>Q2则，则将Sr作为准销售总量H1，其中Sr＝(1+h2/j)×S1 p；
S22：将目标时间段内每天各个区域类型对应的销售数量进行获取并标记为S1 jvm，此处v表示为区域类型，m表示区域类型对应销售数量；
S23：计算各个区域类型在目标时间段内对应的销售数量的均值并依次标记为将其作为对应区域类型在目标时间段内的区销值；
S24：通过公式计算各个区域类型在目标时间段内的区销占比并依次标记为C1、C2…Cn。
4.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统，其特征在于，具体的数据整理计算方式为：
S01：通过公式Bn×ɑ1+Cn×ɑ2＝Dn计算出各个区域类型在目标时间段内的偏重值并依次标记为D1、D2…Dn；
S02：提取D1、D2…Dn中的最大值，并将对应的区域类型n进行标记为偏重类型，将偏重类型和对应的目标时间段进行绑定，输出至广告控制模块；
重复以上步骤二计算得出若干个时间段所对应的偏重类型，并将各个时间段与之对应的偏重类型进行绑定。
5.根据权利要求3所述的基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统，其特征在于，ɑ1和ɑ2均为预设值，本领域相关的工作人员可根据实际情况进行调整，且满足ɑ1+ɑ2＝1。
6.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统，其特征在于，时间段的划分方式不固定，可根据相关管理人员的实际需求对其进行时间段的划分，若干个时间段的时间间隔可相等也可不相等。
7.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的个性化广告推送系统，其特征在于，广告播放模块，用于在对应时间段内对推送的广告进行播放。
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