申请/专利权人：长沙掌控智能科技有限公司

申请日：2024-03-18

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117934080B

主分类号：G06Q30/0242

分类号：G06Q30/0242;G06F18/2135;G06N3/092;G06Q30/0241

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及智能推广技术领域，尤其涉及一种基于智能推广工具的共享收益优化方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取智能推广工具的历史推广数据；根据历史推广数据进行有效用户行为数据监测处理，生成有效用户行为数据；利用归因算法对历史推广数据以及有效用户行为数据进行推广转化率分析，生成推广转化率数据；根据推广转化率数据进行推广共享收益分析处理，生成推广共享收益数据；根据历史推广数据以及推广共享收益数据进行推广参数及收益数据关联处理，生成推广关联参数；基于预设的深度强化学习算法以及推广关联参数进行优选推广参数衍生处理，生成优选推广参数。本发明实现更加精准及高效的推广共享收益优化方法。

主权项：1.一种基于智能推广工具的共享收益优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取智能推广工具的历史推广数据；根据历史推广数据进行有效用户行为数据监测处理，生成有效用户行为数据；其中，步骤S1包括：步骤S11：获取智能推广工具的数据传输接口；步骤S12：根据数据传输接口进行历史推广数据采集，生成历史推广数据；步骤S13：根据历史推广数据进行推广数据解析处理，生成推广解析数据，其中所述推广解析数据包括推广类型数据以及推广时间窗口数据；步骤S14：将推广时间窗口数据传输至预设的实时流数据采集引擎进行用户行为数据采集，生成用户行为数据；步骤S15：对用户行为数据进行有效用户行为数据提取，以获得有效用户行为数据；步骤S2：利用归因算法对历史推广数据以及有效用户行为数据进行推广转化率分析，生成推广转化率数据；步骤S3：根据推广转化率数据进行推广共享收益分析处理，生成推广共享收益数据；其中，步骤S3包括：步骤S31：对有效用户行为数据进行时序分析，生成时序用户行为数据，并根据时序用户行为数据进行用户参与度趋势分析，生成用户参与度趋势数据；根据用户参与度趋势数据对推广转化率数据进行推广转化率的趋势风险评估处理，生成推广趋势风险评估数据；步骤S32：根据推广类型数据以及推广转化率数据进行实时推广共享收益计算，生成实时推广共享收益数据；步骤S33：基于推广趋势风险评估数据以及实时推广共享收益数据进行推广共享收益趋势分析，生成推广共享收益趋势数据；步骤S34：根据实时推广共享收益数据以及推广共享收益趋势数据进行推广共享收益数据整合处理，生成推广共享收益数据；步骤S4：根据历史推广数据以及推广共享收益数据进行推广参数及收益数据关联处理，生成推广关联参数；其中，步骤S4包括：步骤S41：对推广共享收益数据进行正向收益分析处理，生成正向推广共享收益数据；步骤S42：利用主成分分析法对正向推广共享收益数据进行特征分析处理，生成正向推广共享收益特征数据；步骤S43：对历史推广数据进行推广参数分析处理，生成推广参数，并将推广参数以及正向推广共享收益特征数据进行推广参数及收益数据关联处理，生成推广关联参数；步骤S5：基于预设的深度强化学习算法以及推广关联参数进行优选推广参数衍生处理，生成优选推广参数，并利用优选推广参数对智能推广工具执行推广参数反馈调节作业；其中，步骤S5包括：步骤S51：基于预设的深度强化学习算法建立推广参数与推广共享收益的衍生学习映射关系，生成初始推广参数衍生模型；步骤S52：将推广关联参数的推广参数作为输入数据以及推广关联参数的正向推广共享收益特征数据作为输出数据建立模型训练样本；步骤S53：根据推广关联参数的正向推广共享收益特征数据设计初始推广参数衍生模型的奖惩函数；将模型训练样本进行数据划分，分别生成模型训练集、模型验证集以及模型测试集；将模型训练集传输至初始推广参数衍生模型中，并利用初始推广参数衍生模型的奖惩函数对模型训练集进行模型训练处理，生成训练推广参数衍生模型；利用模型验证集对训练推广参数衍生模型进行模型验证评估，生成模型验证评估数据；根据模型验证评估数据对训练推广参数衍生模型进行模型超参数调节处理，生成调节推广参数衍生模型；利用模型测试集对调节推广参数衍生模型进行模型测试处理，生成推广参数衍生模型；步骤S54：根据推广参数衍生模型进行优选推广参数衍生处理，生成优选推广参数，并利用优选推广参数对智能推广工具执行推广参数反馈调节作业。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长沙掌控智能科技有限公司 基于智能推广工具的共享收益优化方法及系统

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