申请/专利权人：盛威时代科技集团有限公司

申请日：2020-07-23

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN112070523B

主分类号：G06Q30/0251

分类号：G06Q30/0251;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2020.12.29#实质审查的生效;2020.12.11#公开

摘要：本发明公开了一种基于云计算技术在智能交通管理产品中投送广告的方法，所述方法包括：采集预设时长内用户对应的历史出行信息，得到所述历史出行信息中包含的用户历史数据；根据所述用户历史数据，对所述用户的可能需求信息进行预测，得到所述用户对应的需求预测信息；基于与所述用户相关的智能交通管理产品，向所述用户投送包含所述需求预测信息的广告；实现了基于神经网络技术向用户进行精准广告投送的目的，节约了数据的计算量，提高了数据处理的速度和数据处理的便捷性；对用户侧而言，提高了用户体验以及用户获取信息的便捷性，节约了用户的时间和精力。

主权项：1.一种基于云计算技术在智能交通管理产品中投送广告的方法，其特征在于，所述方法包括：采集预设时长内用户对应的历史出行信息，得到所述历史出行信息中包含的用户历史数据；根据所述用户历史数据，对所述用户的可能需求信息进行预测，得到所述用户对应的需求预测信息；基于与所述用户相关的智能交通管理产品，向所述用户投送包含所述需求预测信息的广告；所述根据所述用户历史数据，对所述用户的可能需求信息进行预测，得到所述用户对应的需求预测信息，包括：根据所述用户历史数据，从所述用户历史数据中选取出用户行为特征对应的用户出行参数，利用所述用户出行参数，构建神经网络预测模型；利用构建的所述神经网络预测模型，对所述用户出行时可能的消费等级进行预测，得到可能的所述消费等级；基于得到的可能的所述消费等级，获取与所述消费等级相匹配的所述需求预测信息；所述根据所述用户历史数据，从所述用户历史数据中选取出用户行为特征对应的用户出行参数，利用所述用户出行参数，构建神经网络预测模型，包括：根据所述用户历史数据，选取所述用户行为特征对应的所述用户出行参数如下：用户年龄x1，最近一次一张网络售票对应的单个目的地与单个出发地之间的单次距离x2，所述预设时长内总网络售票对应的总距离x3，用户性别x4，最近一次住宿地点对应的单次房间价格x5，所述预设时长内住宿地点对应的房间总价格x6，最近一次在住宿地点的单次消费金额x7，所述预设时长内住宿地点消费的总金额x8，所述预设时长内乘坐交通工具的交通费x9，最近一次的景区单次消费金额x10，所述预设时长内景区消费对应的消费总额x11，住宿地点到景区入口的距离x12；同时，从所述用户历史数据中获取用户每次对应的所述住宿地点的消费等级信息z，其中，所述消费等级信息z设置为五个等级；假设有N个用户分别对应的所述用户历史数据，则有：其中，yi是所述用户出行参数组成的12维的向量，即yi＝x1，x2，x3，…，x12；zi是消费等级信息，且zi∈{0,1,2,3,4}；基于所述用户出行参数，构建所述神经网络预测模型predictx，则有对应的数学表达式1：predictx＝W4σW3σW2σW1x+b1+b2+b3+b4；1所述数学表达式1中，x为12维的输入变量，即x为所述用户出行参数x1至x12，Wi和bi中，i＝1,2,3,4；W1,W2,W3,W4，b1,b2,b3,b4为预先设置的矩阵，为所述神经网络预测模型的中间参数；且W1∈R12×6，表示W1为12×6维实矩阵；W2∈R6×4，表示W2为6×4维实矩阵；W3∈R4×2，表示W3为4×2维实矩阵；W4∈R2×1，表示W4为2×1维实矩阵；b4∈R，表示b4为实数；b3∈R2，表示b3为2维实向量；b2∈R4，表示b2为4维实向量；b1∈R6，表示b1为6维实向量；σx为switch函数，σ的数学表达式为：定义损失函数，利用定义的所述损失函数，计算所述神经网络预测模型predictx中的参数Wi和bi；根据计算得到的所述参数Wi和bi，得到所述神经网络预测模型predictx。

全文数据：

权利要求：

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