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龍圖騰網獲悉云襲網絡技術河北有限公司申請的專利一種基于人工智能的廣告推送方法、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119624548B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510156879.7，技術領域涉及：G06Q30/0242；該發明授權一種基于人工智能的廣告推送方法、設備及介質是由段海卿設計研發完成，并于2025-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的廣告推送方法、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能的廣告推送方法、設備及介質，涉及廣告推送技術領域，包括收集用戶的數據信息，并進行預處理操作，將數據化分為場景數據集和用戶興趣數據集；構建場景識別模型，并通過場景數據集對場景識別模型進行訓練；構建用戶興趣模型，并通過用戶興趣數據集對用戶興趣模型進行訓練；對廣告內容進行分析，提取廣告關鍵詞，根據用戶當前的場景，為場景定義場景關鍵詞，并進行匹配和推送；對推送的廣告進行效果評估及優化。本發明所述方法通過場景感知廣告推送，可以為用戶推送與當前場景相關的廣告，從而提高廣告的點擊率和轉化率，提高用戶的滿意度，增強用戶對品牌的忠誠度。

本發明授權一種基于人工智能的廣告推送方法、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的廣告推送方法，其特征在于：包括， 收集用戶的數據信息，并進行預處理操作，將數據化分為場景數據集和用戶興趣數據集； 構建場景識別模型，并通過場景數據集對場景識別模型進行訓練； 構建用戶興趣模型，并通過用戶興趣數據集對用戶興趣模型進行訓練； 對廣告內容進行分析，提取廣告關鍵詞，根據用戶當前的場景，為場景定義場景關鍵詞，使用余弦相似度分別計算場景關鍵詞與廣告內容關鍵詞之間的相似度，以及用戶興趣與廣告內容關鍵詞之間的相似度，結合場景與廣告的相似度和用戶興趣與廣告的相似度，計算綜合相似度，并進行匹配和推送； 對推送的廣告進行效果評估及優化； 劃分所述場景數據集包括如下步驟， 對預處理后的位置信息數據應用DBSCAN算法進行聚類，形成若干候選區域，每個候選區域代表用戶常出現的區域； 對于每個候選區域，依據記錄中附帶的時間信息，將區域內的數據記錄按照用戶的活動時間劃分為若干時間段，時間段的劃分采用預設固定時段與自適應調整相結合的方法：首先依據常規時段進行初步劃分，隨后根據候選區域內用戶行為數據的時間分布特征，自動微調邊界以更精確反映實際活動高峰，每個時間段內均保留所有記錄，并為后續行為模式分析提供時間上下文信息； 針對上述每個候選區域內劃分出的每個時間段，對數據記錄中包含的應用使用數據進行統計分析，依據預先定義的應用類別標簽庫，計算各類別在每一時間段內的出現頻率和使用強度，統計結果作為衡量該時間段內用戶行為模式的重要依據，反映出用戶在不同時間段內主要從事的活動類型； 判斷每個時間段內用戶的主要活動類型，并確定一個或多個最能描述該時段行為的場景標簽，將每條數據記錄與其所在時間段的場景標簽關聯，形成初步的場景描述； 當同一區域中不同時段的行為模式存在沖突時，采用時間特征權重判斷機制，將記錄標記為“雙重記錄”； 對候選區域內所有數據記錄，根據獲得的場景標簽及“雙重記錄”標記歸入場景數據集，如果某記錄僅具有單一場景標簽，則將該記錄的場景屬性直接設置為該標簽，并在數據結構中標記為“單一場景”，如果某記錄同時包含兩個或多個場景標簽，則系統在數據記錄中保存所有候選場景標簽，對于“單一場景”記錄，直接存入場景數據集的標準記錄區，對于“雙重記錄”記錄，系統在場景數據集內以專用的記錄格式存儲，該記錄除包含常規的位置信息、時間信息及行為數據外，還附加有一個“多場景標記”字段； 劃分所述用戶興趣數據集包括如下步驟， 對每條記錄中應用使用數據進行歸一化處理； 建立預先定義的應用類別標簽庫； 將記錄中各項行為數據與標簽庫匹配，確定用戶在各類別中的興趣強度； 在進行廣告推送時，還包括如下步驟， 通過用戶的應用使用記錄，收集用戶每天的活躍時段； 對于每個用戶，記錄其在一天中的每個小時的活躍度，形成一個24維的向量； 使用生存分析模型預測用戶的場景結束時間，公式如下， St＝PTt 式中，St是在時間t之后事件仍未發生的概率，T是事件發生的時間； 使用Cox比例風險模型考慮多個協變量對事件發生時間的影響，公式如下，ht，X＝h0texpβTX 式中，ht，X是給定協變量X時在時間t的風險函數，h0t是基線風險函數，β是協變量的系數。

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