JP2019520617A - 広告生成方法、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2017年5月5日に中国国家知識産権局に出願された、中国特許出願第2017103131821号の「広告生成方法及びシステム」と題する中国特許出願の優先権を主張し、当該出願の全体が参照によりここに組み込まれる。
それぞれの予め設定されたデータソースサーバから各ユーザーの露出された広告の広告クリックデータを取得し、前記広告クリックデータにおける広告背景ピクチャの画風特徴を抽出するステップS1と、
予め設定されたユーザーに広告を推薦する場合、予め設定された画風特徴に基づき、且つ予め設定された第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を取得するステップS2と、
分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成することにより、前記推薦広告を対応するユーザーに推薦するステップS3と、を含む。
それぞれの予め設定されたデータソースサーバから各ユーザーの露出された広告の広告クリックデータを取得し、前記広告クリックデータにおける広告背景ピクチャの画風特徴を抽出するための抽出モジュールと、
予め設定されたユーザーに広告を推薦する場合、予め設定された画風特徴に基づき、且つ予め設定された第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を取得するための分析モジュールと、
分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成することにより、前記推薦広告を対応するユーザーに推薦するための第1生成モジュールと、を含む。
Claims (20)
- 広告生成方法であって、
それぞれの予め設定されたデータソースサーバから各ユーザーの露出された広告の広告クリックデータを取得し、前記広告クリックデータにおける広告背景ピクチャの画風特徴を抽出するステップS1と、
予め設定されたユーザーに広告を推薦する場合、予め設定された画風特徴に基づき、且つ予め設定された第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を取得するステップS2と、
分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成することにより、前記推薦広告を対応するユーザーに推薦するステップS3と、
を含むことを特徴とする広告生成方法。 - 前記第1分析ルールは、
ユーザーが前記広告クリックデータを備えない場合、予め設定された群衆クラスタリング結果に基づいて当該ユーザーが属する群衆クラスタを決定し、且つ決定された群衆クラスタにおける各ユーザーの広告クリックデータを予め設定された第2分析ルールに従って分析することにより、当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を取得するステップa1と、
ユーザーが前記広告クリックデータを備え、且つ当該ユーザーがクリックした各広告のクリック数がいずれも第1所定閾値以下である場合、当該ユーザーを、前記広告クリックデータを備えないユーザーとして、且つ前記ステップa1により当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を決定するステップa2と、
ユーザーが前記広告クリックデータを備え、且つ当該ユーザーがクリックした広告におけるクリック数が第1所定閾値より多い広告の数が少なくとも1つある場合、クリック数が第1所定閾値より多い広告をクリック数に従ってソートし、且つソートした広告を予め設定された第3分析ルールに従って分析することにより、当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を取得するステップa3と、
を含むことを特徴とする請求項1に記載の広告生成方法。 - 前記第2分析ルールは、
決定された群衆クラスタにおける各ユーザーがクリックした各広告のクリック数を統計するステップと、
クリック数が第2所定閾値より多い所定数の広告をソートし、且つソートした各広告の画風特徴の類似度を計算するステップと、
前記類似度が予め設定された類似度閾値より大きい場合、ソートした各広告の画風特徴において前記予め設定された画風特徴があるか否かを決定し、前記予め設定された画風特徴があれば、当該予め設定された画風特徴を当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴とするステップと、
を含むことを特徴とする請求項2に記載の広告生成方法。 - 前記第3分析ルールは、
クリック数が最も多い広告の画風特徴を当該ユーザーの推薦対象広告ピクチャの画風特徴とするステップ、或いは
隣接する2つの広告のクリック数の差を計算し、計算した差がいずれも予め設定された差より小さい場合、クリック数が最も多い広告の画風特徴を当該ユーザーの推薦対象広告ピクチャの画風特徴として、予め設定された差以上の前記差がある場合、当該差に対応する2つの広告におけるクリック数が少ない広告、及びクリック数が少ない広告よりクリック数がより少ない広告を除去し、残された広告の画風特徴において前記予め設定された画風特徴があるか否かを決定し、前記予め設定された画風特徴があれば、当該予め設定された画風特徴を当該ユーザーの推薦対象広告ピクチャの画風特徴とするステップ、
を含むことを特徴とする請求項2に記載の広告生成方法。 - 前記ステップS3の後、
前記推薦広告を対応するユーザーに推薦した後、それぞれの前記データソースサーバから前記推薦広告に対して露出された広告の広告クリックデータを取得し、且つ当該広告クリックデータに基づいて各ユーザーの前記推薦広告へのクリック率を計算するステップS4と、
前記クリック率が予め設定されたクリック率より小さい場合、前記推薦広告の画風特徴を改めて調整することにより、新しい画風特徴を取得するステップS5と、
新しい画風特徴に基づき、且つ前記第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を改めて取得し、且つ改めて分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成するステップS6と、
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の広告生成方法。 - 前記ステップS3の後、
前記推薦広告を対応するユーザーに推薦した後、それぞれの前記データソースサーバから前記推薦広告に対して露出された広告の広告クリックデータを取得し、且つ当該広告クリックデータに基づいて各ユーザーの前記推薦広告へのクリック率を計算するステップS4と、
前記クリック率が予め設定されたクリック率より小さい場合、前記推薦広告の画風特徴を改めて調整することにより、新しい画風特徴を取得するステップS5と、
新しい画風特徴に基づき、且つ前記第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を改めて取得し、且つ改めて分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成するステップS6と、
をさらに含むことを特徴とする請求項2に記載の広告生成方法。 - 前記ステップS3の後、
前記推薦広告を対応するユーザーに推薦した後、それぞれの前記データソースサーバから前記推薦広告に対して露出された広告の広告クリックデータを取得し、且つ当該広告クリックデータに基づいて各ユーザーの前記推薦広告へのクリック率を計算するステップS4と、
前記クリック率が予め設定されたクリック率より小さい場合、前記推薦広告の画風特徴を改めて調整することにより、新しい画風特徴を取得するステップS5と、
新しい画風特徴に基づき、且つ前記第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を改めて取得し、且つ改めて分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成するステップS6と、
をさらに含むことを特徴とする請求項3又は4に記載の広告生成方法。 - 広告生成システムであって、
それぞれの予め設定されたデータソースサーバから各ユーザーの露出された広告の広告クリックデータを取得し、前記広告クリックデータにおける広告背景ピクチャの画風特徴を抽出するための抽出モジュールと、
予め設定されたユーザーに広告を推薦する場合、予め設定された画風特徴に基づき、且つ予め設定された第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を取得するための分析モジュールと、
分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成することにより、前記推薦広告を対応するユーザーに推薦するための第1生成モジュールと、
を含むことを特徴とする広告生成システム。 - 前記第1分析ルールは、
ユーザーが前記広告クリックデータを備えない場合、予め設定された群衆クラスタリング結果に基づいて当該ユーザーが属する群衆クラスタを決定し、且つ決定された群衆クラスタにおける各ユーザーの広告クリックデータを予め設定された第2分析ルールに従って分析することにより、当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を取得するステップa1と、
ユーザーが前記広告クリックデータを備え、且つ当該ユーザーがクリックした各広告のクリック数がいずれも第1所定閾値以下である場合、当該ユーザーを、前記広告クリックデータを備えないユーザーとして、且つ前記ステップa1により当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を決定するステップa2と、
ユーザーが前記広告クリックデータを備え、且つ当該ユーザーがクリックした広告におけるクリック数が第1所定閾値より多い広告の数が少なくとも1つある場合、クリック数が第1所定閾値より多い広告をクリック数に従ってソートし、且つソートした広告を予め設定された第3分析ルールに従って分析することにより、当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を取得するステップa3と、
を含むことを特徴とする請求項8に記載の広告生成システム。 - 前記第2分析ルールは、
決定された群衆クラスタにおける各ユーザーがクリックした各広告のクリック数を統計するステップと、
クリック数が第2所定閾値より多い所定数の広告をソートし、且つソートした各広告の画風特徴の類似度を計算するステップと、
前記類似度が予め設定された類似度閾値より大きい場合、ソートした各広告の画風特徴において前記予め設定された画風特徴があるか否かを決定し、前記予め設定された画風特徴があれば、当該予め設定された画風特徴を当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴とするステップと、
を含むことを特徴とする請求項9に記載の広告生成システム。 - 前記第3分析ルールは、
クリック数が最も多い広告の画風特徴を当該ユーザーの推薦対象広告ピクチャの画風特徴とするステップ、或いは
隣接する2つの広告のクリック数の差を計算し、計算した差がいずれも予め設定された差より小さい場合、クリック数が最も多い広告の画風特徴を当該ユーザーの推薦対象広告ピクチャの画風特徴として、予め設定された差以上の前記差がある場合、当該差に対応する2つの広告におけるクリック数が少ない広告、及びクリック数が少ない広告よりクリック数がより少ない広告を除去し、残された広告の画風特徴において前記予め設定された画風特徴があるか否かを決定し、前記予め設定された画風特徴があれば、当該予め設定された画風特徴を当該ユーザーの推薦対象広告ピクチャの画風特徴とするステップ、
を含むことを特徴とする請求項9に記載の広告生成システム。 - 前記推薦広告を対応するユーザーに推薦した後、それぞれの前記データソースサーバから前記推薦広告に対して露出された広告の広告クリックデータを取得し、且つ当該広告クリックデータに基づいて各ユーザーの前記推薦広告へのクリック率を計算するための計算モジュールと、
前記クリック率が予め設定されたクリック率より小さい場合、前記推薦広告の画風特徴を改めて調整することにより、新しい画風特徴を取得するための調整モジュールと、
新しい画風特徴に基づき、且つ前記第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を改めて取得し、且つ改めて分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成するための第2生成モジュールと、
をさらに含むことを特徴とする請求項8に記載の広告生成システム。 - 前記推薦広告を対応するユーザーに推薦した後、それぞれの前記データソースサーバから前記推薦広告に対して露出された広告の広告クリックデータを取得し、且つ当該広告クリックデータに基づいて各ユーザーの前記推薦広告へのクリック率を計算するための計算モジュールと、
前記クリック率が予め設定されたクリック率より小さい場合、前記推薦広告の画風特徴を改めて調整することにより、新しい画風特徴を取得するための調整モジュールと、
新しい画風特徴に基づき、且つ前記第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を改めて取得し、且つ改めて分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成するための第2生成モジュールと、
をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載の広告生成システム。 - 前記推薦広告を対応するユーザーに推薦した後、それぞれの前記データソースサーバから前記推薦広告に対して露出された広告の広告クリックデータを取得し、且つ当該広告クリックデータに基づいて各ユーザーの前記推薦広告へのクリック率を計算するための計算モジュールと、
前記クリック率が予め設定されたクリック率より小さい場合、前記推薦広告の画風特徴を改めて調整することにより、新しい画風特徴を取得するための調整モジュールと、
新しい画風特徴に基づき、且つ前記第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を改めて取得し、且つ改めて分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成するための第2生成モジュールと、
をさらに含むことを特徴とする請求項10に記載の広告生成システム。 - 前記推薦広告を対応するユーザーに推薦した後、それぞれの前記データソースサーバから前記推薦広告に対して露出された広告の広告クリックデータを取得し、且つ当該広告クリックデータに基づいて各ユーザーの前記推薦広告へのクリック率を計算するための計算モジュールと、
前記クリック率が予め設定されたクリック率より小さい場合、前記推薦広告の画風特徴を改めて調整することにより、新しい画風特徴を取得するための調整モジュールと、
新しい画風特徴に基づき、且つ前記第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を改めて取得し、且つ改めて分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成するための第2生成モジュールと、
をさらに含むことを特徴とする請求項11に記載の広告生成システム。 - コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
広告生成システムのコンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムが実行される場合、
それぞれの予め設定されたデータソースサーバから各ユーザーの露出された広告の広告クリックデータを取得し、前記広告クリックデータにおける広告背景ピクチャの画風特徴を抽出するステップS1と、
予め設定されたユーザーに広告を推薦する場合、予め設定された画風特徴に基づき、且つ予め設定された第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を取得するステップS2と、
分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成することにより、前記推薦広告を対応するユーザーに推薦するステップS3と、
を実現できることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記第1分析ルールは、
ユーザーが前記広告クリックデータを備えない場合、予め設定された群衆クラスタリング結果に基づいて当該ユーザーが属する群衆クラスタを決定し、且つ決定された群衆クラスタにおける各ユーザーの広告クリックデータを予め設定された第2分析ルールに従って分析することにより、当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を取得するステップa1と、
ユーザーが前記広告クリックデータを備え、且つ当該ユーザーがクリックした各広告のクリック数がいずれも第1所定閾値以下である場合、当該ユーザーを、前記広告クリックデータを備えないユーザーとして、且つ前記ステップa1により当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を決定するステップa2と、
ユーザーが前記広告クリックデータを備え、且つ当該ユーザーがクリックした広告におけるクリック数が第1所定閾値より多い広告の数が少なくとも1つある場合、クリック数が第1所定閾値より多い広告をクリック数に従ってソートし、且つソートした広告を予め設定された第3分析ルールに従って分析することにより、当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を取得するステップa3と、
を含むことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記第2分析ルールは、
決定された群衆クラスタにおける各ユーザーがクリックした各広告のクリック数を統計するステップと、
クリック数が第2所定閾値より多い所定数の広告をソートし、且つソートした各広告の画風特徴の類似度を計算するステップと、
前記類似度が予め設定された類似度閾値より大きい場合、ソートした各広告の画風特徴において前記予め設定された画風特徴があるか否かを決定し、前記予め設定された画風特徴があれば、当該予め設定された画風特徴を当該ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴とするステップと、
を含むことを特徴とする請求項17に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記第3分析ルールは、
クリック数が最も多い広告の画風特徴を当該ユーザーの推薦対象広告ピクチャの画風特徴とするステップ、或いは
隣接する2つの広告のクリック数の差を計算し、計算した差がいずれも予め設定された差より小さい場合、クリック数が最も多い広告の画風特徴を当該ユーザーの推薦対象広告ピクチャの画風特徴として、予め設定された差以上の前記差がある場合、当該差に対応する2つの広告におけるクリック数が少ない広告、及びクリック数が少ない広告よりクリック数がより少ない広告を除去し、残された広告の画風特徴において前記予め設定された画風特徴があるか否かを決定し、前記予め設定された画風特徴があれば、当該予め設定された画風特徴を当該ユーザーの推薦対象広告ピクチャの画風特徴とするステップ、
を含むことを特徴とする請求項17に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記ステップS3の後、
前記推薦広告を対応するユーザーに推薦した後、それぞれの前記データソースサーバから前記推薦広告に対して露出された広告の広告クリックデータを取得し、且つ当該広告クリックデータに基づいて各ユーザーの前記推薦広告へのクリック率を計算するステップS4と、
前記クリック率が予め設定されたクリック率より小さい場合、前記推薦広告の画風特徴を改めて調整することにより、新しい画風特徴を取得するステップS5と、
新しい画風特徴に基づき、且つ前記第1分析ルールに従って各ユーザーの広告クリックデータを分析することにより、各ユーザーに対応する推薦対象広告ピクチャの画風特徴を改めて取得し、且つ改めて分析した各ユーザーに対応する画風特徴に基づいて推薦広告を生成するステップS6と、
をさらに含むことを特徴とする請求項16から19のいずれか一項に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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