一种基于大数据的广告推送营销系统及方法与流程

1.本发明涉及数据推送处理技术领域，具体为一种基于大数据的广告推送营销系统及方法。


背景技术：

2.随着大数据技术的蓬勃发展，社交软件下的用户画像、用户行为的分析逐渐成为主流，在正确的时间向正确的人提供正确的内容，以达到最佳的营销效果是当今广告推送营销方向的主要内容。
3.通过统一的数据id，进行跨平台的采集客户数据，将这些采集的客户数据统一管理在客户数据管理平台。企业可以根据客户数据管理平台提供的用户画像进行分群管理，再通过业务中台实现bi自动化营销。在目前的技术中，基于客户的档案、多重的身份、特征标签、消费记录、互动记录，等各种各样的信息构成客户的360度画像。再通过客户的画像，对每一群“相似”的人进行细分，不断地细化颗粒度，形成深度的客户洞察能力，判断客户的潜在消费能力和兴趣爱好，引导客户消费，已经成为全渠道的营销手段之一。社交软件作为覆盖率广、曝光度高的载体之一，是互联网广告孵化以及营销的主要场所，在目前的行为中，绝大多数社交软件，例如（某音、某博等），均存在网民互动区域（即评论区），大多数厂商在评论区的中间部分插入广告链接，由于移动终端的界面有限，在用户浏览评论区以及点开具体评论的过程中，极易触发广告链接，从而跳转至另一软件的页面，既容易造成移动终端的切换卡顿，也会导致下载不必要的软件应用，极大地影响用户体验，如何在用户误触、误碰评论区内广告链接时，拒绝跳转成了一个较为复杂的问题，尚未解决。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于大数据的广告推送营销系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的广告推送营销方法，该方法包括以下步骤：s1、在社交软件后台建立指令处理体系，所述指令处理体系指对移动终端应用软件的跳转提供验证处理，由移动终端用户进行授权信息采集功能；s2、构建用户测试数据，设置操作数据库植入至测试用户的移动终端内部，采集测试用户的移动终端操作数据，所述测试用户的移动终端操作数据指社交软件操作记录，包括社交软件评论区页面数据、社交软件评论区跳转数据；（测试用户指由系统方用户签订信息协议，以支付相关酬谢的方式，采集一定量用户的平时操作信息数据作为大数据分析基础）s3、基于测试用户的移动终端操作数据，构建社交软件广告分析模型，判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率，所述真实意图概率指用户被广告内容吸引，点击进入并持续浏览的概率；
s4、基于移动终端用户在社交软件内的实时操作数据，通过社交软件广告分析模型的真实意图概率，根据指令处理体系，对移动终端应用软件的跳转输出指令，所述指令包括同意跳转与忽略跳转，指令发送至移动终端系统执行端，对移动终端进行控制。
6.根据上述技术方案，在步骤s1中，还包括：所述指令处理体系布置在移动终端系统软件内部，用户进行授权处理，在用户使用应用软件过程中，对用户操作数据进行实时监控，在用户对移动终端应用软件进行软件间跳转时，根据指令数据提供验证处理。
7.根据上述技术方案，所述构建社交软件广告分析模型包括：对采集到的测试用户的移动终端操作数据中的社交软件评论区页面数据、社交软件评论区跳转数据进行处理，形成单独的数据组；所述数据组中包含因素与结果，所述因素指插入广告图文链接与社交软件评论区讨论热点的相似程度，所述相似程度包括内容文字与版面设计；所述因素还包括插入广告图文链接处于评论区的位置，所述位置以数量为标记，取值为插入广告图文链接上方存在的互联网评论数量；所述结果包含真实跳转与误触跳转，系统设置页面反馈时长（可根据一定的数据分析取平均值计算），在跳转至新广告页面后停留时长超出页面反馈时长判定为真实跳转，否则判断为误触跳转；任意数据组写成架构组成形式[m、n、r]，其中m、n、r分别代表相似程度、处于评论区的位置、结果，其中，处于评论区的位置存在最大值，以系统设定为准；所述相似程度m包括：其中，p指参与相似度比对的评论区评论数量；i指参与相似度比对的评论区评论i；代表插入广告图文链接的内容文字的特征向量；指参与相似度比对的评论区评论i的内容文字的特征向量；j代表对比的特征向量的数量；k代表第k个特征向量；指插入广告图文链接与社交软件评论区讨论热点在内容文字上的相似程度；其中，代表插入广告图文链接的版面设计的特征向量；指参与相似度比对的评论区标准版面设计的特征向量（标准指当前用户采用的评论区设计，其与用户的设定有关，例如用户使用不同的壁纸颜色等等）；u代表版面设计对比的特征向量的数量；h代表版面设计第h个特征向量；指插入广告图文链接与社交软件评论区讨论热点在版面设计上的相似程度；
其中，、分别代表系数参量，总和为1，初始时均取值0.5；所述与插入广告图文链接处于评论区的位置的变化有关，随n的数据增大而增大，具体包括：获取每个架构组成形式中，处于同一位置时的误触跳转数量，记为集合{y1、y2、
……
、y
t
}；y1、y2、
……
、y
t
分别代表处于位置1、2、
……
、t时的误触跳转数量；计算位置加1时的增长差值，基于增长差值拟合成回归模型，获取回归模型的回归系数作为随n的数据增大的回归系数；获取测试数据下的架构组成形式，根据跳转至新广告页面后停留时长为r赋值，其中判断为真实跳转的r取值大于0.5，判断为误触跳转的r取值小于0.5；关系式为；其中，、分别代表跳转至新广告页面后停留时长、页面反馈时长；g代表系统设定系数值；以r作为因变量，以m、n作为自变量，构建初始概率分析模型：其中，、代表回归系数；代表常数量；选取新的测试数据下的架构组成形式，将新的测试数据下的架构组成形式代入初始概率分析模型，计算生成模型下的输出概率，对照真实结果，计算数据偏离概率，所述数据偏离概率指结果不满足真实值的占比，设置占比阈值，若不满足，对初始概率分析模型进行调节；构建初始学习率，将初始概率分析模型中的自变量以学习率方式进行替换：，其中x指代自变量；其中，指学习率；若生成的数据偏离概率依然不满足占比阈值，在当前的学习率基础上继续替换，直至满足时输出模型作为社交软件广告分析模型。
[0008]
根据上述技术方案，在步骤s3-s4中，还包括：通过指令处理体系在后台实时采集移动终端用户在社交软件内的操作情况，判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率，超出0.5定义为真实跳转，生成同意跳转指令；低于或等于0.5定义为误触跳转，生成忽略跳转指令；根据指令处理体系，对移动终端应用软件的跳转输出指令，指令发送至移动终端系统执行端，对移动终端进行控制；若同一插入广告图文链接连续出现忽略跳转指令，自动调节成同意跳转指令。
[0009]
一种基于大数据的广告推送营销系统，该系统包括指令处理模块、大数据测试分析模块、广告分析模块、社交软件推送营销判断模块以及移动终端控制模块；所述指令处理模块用于在社交软件后台建立指令处理体系，并对移动终端应用软件的跳转输出指令；所述大数据测试分析模块用于构建用户测试数据，设置操作数据库植入至测试用户的移动终端内部，采集测试用户的移动终端操作数据；所述广告分析模块基于测试用户的移动终端操作数据，构建社交软件广告分析模型，判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率；所述社交软件推送营销判断模块基于移动终端用户在社交软件内的实时操作数据，通过社交软件广告分析模型的真实意图概率，根据指
令处理体系，对移动终端应用软件的跳转输出指令；所述移动终端控制模块用于根据指令对移动终端进行控制；所述指令处理模块的输出端与所述移动终端控制模块的输入端相连接；所述大数据测试分析模块的输出端与所述广告分析模块的输入端相连接；所述广告分析模块的输出端与所述社交软件推送营销判断模块的输入端相连接；所述社交软件推送营销判断模块的输出端与所述指令处理模块的输入端相连接。
[0010]
根据上述技术方案，所述指令处理模块包括指令体系构建单元与指令输出单元；所述指令体系构建单元用于在社交软件后台建立指令处理体系，所述指令处理体系指对移动终端应用软件的跳转提供验证处理，由移动终端用户进行授权信息采集功能；所述指令输出单元用于对移动终端应用软件的跳转输出指令；所述指令体系构建单元的输出端与所述指令输出单元的输入端相连接。
[0011]
根据上述技术方案，所述大数据测试分析模块包括测试用户单元与采集单元；所述测试用户单元用于构建用户测试数据；所述采集单元用于设置操作数据库植入至测试用户的移动终端内部，采集测试用户的移动终端操作数据，所述测试用户的移动终端操作数据指社交软件操作记录，包括社交软件评论区页面数据、社交软件评论区跳转数据；所述测试用户单元的输出端与所述采集单元的输入端相连接。
[0012]
根据上述技术方案，所述广告分析模块包括模型构建单元与判断单元；所述模型构建单元基于测试用户的移动终端操作数据，构建社交软件广告分析模型；所述判断单元用于判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率，所述真实意图概率指用户被广告内容吸引，点击进入并持续浏览的概率；所述模型构建单元的输出端与所述判断单元的输入端相连接。
[0013]
根据上述技术方案，所述社交软件推送营销判断模块包括推送分析单元与跳转单元；所述推送分析单元基于移动终端用户在社交软件内的实时操作数据，输出社交软件广告分析模型的真实意图概率；所述跳转单元用于根据指令处理体系，对移动终端应用软件的跳转输出指令；所述推送分析单元的输出端与所述跳转单元的输入端相连接。
[0014]
根据上述技术方案，所述移动终端控制模块包括指令读取单元与执行单元；所述指令读取单元用于读取指令内容，所述指令包括同意跳转与忽略跳转，并将指令发送至移动终端系统执行端；所述执行单元用于根据指令对移动终端进行控制；所述指令读取单元的输出端与所述执行单元的输入端相连接。
[0015]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明基于指令处理体系，分析用户在社交软件点击广告链接时的操作数据，构建社交软件广告分析模型，判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率，对移动终端应用软件的跳转输出指令，实现移动终端的控制。本发明借助大数据分析手段，能够判断用户对于广告的真实意图概率，从而实现营销与推送上的指令处理体系，提高用户满意度。
附图说明
[0016]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1是本发明一种基于大数据的广告推送营销系统及方法的流程示意图；图2是本发明一种基于大数据的广告推送营销系统及方法的实施例部分示意图。
具体实施方式
[0017]
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0018]
请参阅图1-图2，在本实施例一中，提供一种基于大数据的广告推送营销方法，如图2所示，是某软件页面评论区截图，其评论区前两条为正常数据内容评论、第三条则为插入的广告图文链接；在社交软件后台建立指令处理体系，所述指令处理体系指对移动终端应用软件的跳转提供验证处理，由移动终端用户进行授权信息采集功能；所述指令处理体系布置在移动终端系统软件内部，用户进行授权处理，在用户使用应用软件过程中，对用户操作数据进行实时监控，在用户对移动终端应用软件进行软件间跳转时，根据指令数据提供验证处理。
[0019]
指令处理体系一般以系统软件或app形式存在，用户授权其相应的指令处理权限，其对用户的信息负有保密原则，基于用户的操作进行推送广告的处理；构建用户测试数据，设置操作数据库植入至测试用户的移动终端内部，采集测试用户的移动终端操作数据，所述测试用户的移动终端操作数据指社交软件操作记录，包括社交软件评论区页面数据、社交软件评论区跳转数据；对采集到的测试用户的移动终端操作数据中的社交软件评论区页面数据、社交软件评论区跳转数据进行处理，形成单独的数据组；所述数据组中包含因素与结果，所述因素指插入广告图文链接与社交软件评论区讨论热点的相似程度，所述相似程度包括内容文字与版面设计；所述因素还包括插入广告图文链接处于评论区的位置，所述位置以数量为标记，取值为插入广告图文链接上方存在的互联网评论数量；所述结果包含真实跳转与误触跳转，系统设置页面反馈时长，在跳转至新广告页面后停留时长超出页面反馈时长判定为真实跳转，否则判断为误触跳转；任意数据组写成架构组成形式[m、n、r]，其中m、n、r分别代表相似程度、处于评论区的位置、结果，其中，处于评论区的位置存在最大值，以系统设定为准；例如在图2中，内容包含评论区第一、第二条的主要文字内容，版面设计可直接取评论区第一条的版面设计进行对比；其中n取值为2；所述相似程度m包括：
其中，p指参与相似度比对的评论区评论数量；i指参与相似度比对的评论区评论i；代表插入广告图文链接的内容文字的特征向量；指参与相似度比对的评论区评论i的内容文字的特征向量；j代表对比的特征向量的数量；k代表第k个特征向量；指插入广告图文链接与社交软件评论区讨论热点在内容文字上的相似程度；其中，代表插入广告图文链接的版面设计的特征向量；指参与相似度比对的评论区标准版面设计的特征向量；u代表版面设计对比的特征向量的数量；h代表版面设计第h个特征向量；指插入广告图文链接与社交软件评论区讨论热点在版面设计上的相似程度；其中，、分别代表系数参量，总和为1，初始时均取值0.5；所述与插入广告图文链接处于评论区的位置的变化有关，随n的数据增大而增大，具体包括：获取每个架构组成形式中，处于同一位置时的误触跳转数量，记为集合{y1、y2、
……
、y
t
}；y1、y2、
……
、y
t
分别代表处于位置1、2、
……
、t时的误触跳转数量；计算位置加1时的增长差值，基于增长差值拟合成回归模型，获取回归模型的回归系数作为随n的数据增大的回归系数；获取测试数据下的架构组成形式，根据跳转至新广告页面后停留时长为r赋值，其中判断为真实跳转的r取值大于0.5，判断为误触跳转的r取值小于0.5；关系式为；其中，、分别代表跳转至新广告页面后停留时长、页面反馈时长；g代表系统设定系数值；以r作为因变量，以m、n作为自变量，构建初始概率分析模型：其中，、代表回归系数；代表常数量；选取新的测试数据下的架构组成形式，将新的测试数据下的架构组成形式代入初始概率分析模型，计算生成模型下的输出概率，对照真实结果，计算数据偏离概率，所述数据偏离概率指结果不满足真实值的占比，设置占比阈值，若不满足，对初始概率分析模型进行调节；构建初始学习率，将初始概率分析模型中的自变量以学习率方式进行替换：，其中x指代自变量；其中，指学习率；若生成的数据偏离概率依然不满足
占比阈值，在当前的学习率基础上继续替换，直至满足时输出模型作为社交软件广告分析模型。
[0020]
在本实施例，以位置为例子，例如某个位置初始为6，初始必定为整数，但是在拟合过程中，是以曲线的行为代替，因此设置的学习率，最开始以0.05来设置，在系统输出过程中，会按照四舍五入原则自动取整；则初始x=6；eta= 0.05；计算导数；更新为；若依然不满足，在第二次计算时，因为x的位置发生了变化，因此导数也发生了变化，更新时x为：；则新的：；只要不停地重复刚才的这个过程，随着每一次的更新，曲线都会越来越平缓，相应的导数值也会越来越小，就会不断接近占比阈值，在一旦超出或到达占比阈值时，停止即可，整个过程可以采用 python 来实现。
[0021]
通过指令处理体系在后台实时采集移动终端用户在社交软件内的操作情况，判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率，超出0.5定义为真实跳转，生成同意跳转指令；低于或等于0.5定义为误触跳转，生成忽略跳转指令；根据指令处理体系，对移动终端应用软件的跳转输出指令，指令发送至移动终端系统执行端，对移动终端进行控制；若同一插入广告图文链接连续出现忽略跳转指令，自动调节成同意跳转指令。
[0022]
在本实施例二中，提供一种基于大数据的广告推送营销系统，该系统包括指令处理模块、大数据测试分析模块、广告分析模块、社交软件推送营销判断模块以及移动终端控制模块；所述指令处理模块用于在社交软件后台建立指令处理体系，并对移动终端应用软件的跳转输出指令；所述大数据测试分析模块用于构建用户测试数据，设置操作数据库植入至测试用户的移动终端内部，采集测试用户的移动终端操作数据；所述广告分析模块基于测试用户的移动终端操作数据，构建社交软件广告分析模型，判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率；所述社交软件推送营销判断模块基于移动终端用户在社交软件内的实时操作数据，通过社交软件广告分析模型的真实意图概率，根据指令处理体系，对移动终端应用软件的跳转输出指令；所述移动终端控制模块用于根据指令对移动终端进行控制；所述指令处理模块的输出端与所述移动终端控制模块的输入端相连接；所述大数据测试分析模块的输出端与所述广告分析模块的输入端相连接；所述广告分析模块的输出端与所述社交软件推送营销判断模块的输入端相连接；所述社交软件推送营销判断模块的输出端与所述指令处理模块的输入端相连接。
[0023]
所述指令处理模块包括指令体系构建单元与指令输出单元；所述指令体系构建单元用于在社交软件后台建立指令处理体系，所述指令处理体系指对移动终端应用软件的跳转提供验证处理，由移动终端用户进行授权信息采集功能；所述指令输出单元用于对移动终端应用软件的跳转输出指令；所述指令体系构建单元的输出端与所述指令输出单元的输入端相连接。
[0024]
所述大数据测试分析模块包括测试用户单元与采集单元；所述测试用户单元用于构建用户测试数据；所述采集单元用于设置操作数据库植入至测试用户的移动终端内部，采集测试用户的移动终端操作数据，所述测试用户的移动终端操作数据指社交软件操作记录，包括社交软件评论区页面数据、社交软件评论区跳转数据；所述测试用户单元的输出端与所述采集单元的输入端相连接。
[0025]
所述广告分析模块包括模型构建单元与判断单元；所述模型构建单元基于测试用户的移动终端操作数据，构建社交软件广告分析模型；所述判断单元用于判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率，所述真实意图概率指用户被广告内容吸引，点击进入并持续浏览的概率；所述模型构建单元的输出端与所述判断单元的输入端相连接。
[0026]
所述社交软件推送营销判断模块包括推送分析单元与跳转单元；所述推送分析单元基于移动终端用户在社交软件内的实时操作数据，输出社交软件广告分析模型的真实意图概率；所述跳转单元用于根据指令处理体系，对移动终端应用软件的跳转输出指令；所述推送分析单元的输出端与所述跳转单元的输入端相连接。
[0027]
所述移动终端控制模块包括指令读取单元与执行单元；所述指令读取单元用于读取指令内容，所述指令包括同意跳转与忽略跳转，并将指令发送至移动终端系统执行端；所述执行单元用于根据指令对移动终端进行控制；所述指令读取单元的输出端与所述执行单元的输入端相连接。
[0028]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0029]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于大数据的广告推送营销方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：s1、在社交软件后台建立指令处理体系，所述指令处理体系指对移动终端应用软件的跳转提供验证处理，由移动终端用户进行授权信息采集功能；s2、构建用户测试数据，设置操作数据库植入至测试用户的移动终端内部，采集测试用户的移动终端操作数据，所述测试用户的移动终端操作数据指社交软件操作记录，包括社交软件评论区页面数据、社交软件评论区跳转数据；s3、基于测试用户的移动终端操作数据，构建社交软件广告分析模型，判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率，所述真实意图概率指用户被广告内容吸引，点击进入并持续浏览的概率；s4、基于移动终端用户在社交软件内的实时操作数据，通过社交软件广告分析模型的真实意图概率，根据指令处理体系，对移动终端应用软件的跳转输出指令，所述指令包括同意跳转与忽略跳转，指令发送至移动终端系统执行端，对移动终端进行控制。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的广告推送营销方法，其特征在于：在步骤s1中，还包括：所述指令处理体系布置在移动终端系统软件内部，用户进行授权处理，在用户使用应用软件过程中，对用户操作数据进行实时监控，在用户对移动终端应用软件进行软件间跳转时，根据指令数据提供验证处理。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的广告推送营销方法，其特征在于：所述构建社交软件广告分析模型包括：对采集到的测试用户的移动终端操作数据中的社交软件评论区页面数据、社交软件评论区跳转数据进行处理，形成单独的数据组；所述数据组中包含因素与结果，所述因素指插入广告图文链接与社交软件评论区讨论热点的相似程度，所述相似程度包括内容文字与版面设计；所述因素还包括插入广告图文链接处于评论区的位置，所述位置以数量为标记，取值为插入广告图文链接上方存在的互联网评论数量；所述结果包含真实跳转与误触跳转，系统设置页面反馈时长，在跳转至新广告页面后停留时长超出页面反馈时长判定为真实跳转，否则判断为误触跳转；任意数据组写成架构组成形式[m、n、r]，其中m、n、r分别代表相似程度、处于评论区的位置、结果，其中，处于评论区的位置存在最大值，以系统设定为准；所述相似程度m包括：其中，p指参与相似度比对的评论区评论数量；i指参与相似度比对的评论区评论i；代表插入广告图文链接的内容文字的特征向量；指参与相似度比对的评论区评论i的内容文字的特征向量；j代表对比的特征向量的数量；k代表第k个特征向量；指插入广告图文链接与社交软件评论区讨论热点在内容文字上的相似程度；
其中，代表插入广告图文链接的版面设计的特征向量；指参与相似度比对的评论区标准版面设计的特征向量；u代表版面设计对比的特征向量的数量；h代表版面设计第h个特征向量；指插入广告图文链接与社交软件评论区讨论热点在版面设计上的相似程度；其中，、分别代表系数参量，总和为1，初始时均取值0.5；所述与插入广告图文链接处于评论区的位置的变化有关，随n的数据增大而增大，具体包括：获取每个架构组成形式中，处于同一位置时的误触跳转数量，记为集合{y1、y2、
……
、y
t
}；y1、y2、
……
、y
t
分别代表处于位置1、2、
……
、t时的误触跳转数量；计算位置加1时的增长差值，基于增长差值拟合成回归模型，获取回归模型的回归系数作为随n的数据增大的回归系数；获取测试数据下的架构组成形式，根据跳转至新广告页面后停留时长为r赋值，其中判断为真实跳转的r取值大于0.5，判断为误触跳转的r取值小于0.5；关系式为；其中，、分别代表跳转至新广告页面后停留时长、页面反馈时长；g代表系统设定系数值；以r作为因变量，以m、n作为自变量，构建初始概率分析模型：其中，、代表回归系数；代表常数量；选取新的测试数据下的架构组成形式，将新的测试数据下的架构组成形式代入初始概率分析模型，计算生成模型下的输出概率，对照真实结果，计算数据偏离概率，所述数据偏离概率指结果不满足真实值的占比，设置占比阈值，若不满足，对初始概率分析模型进行调节；构建初始学习率，将初始概率分析模型中的自变量以学习率方式进行替换：，其中x指代自变量；其中，指学习率；若生成的数据偏离概率依然不满足占比阈值，在当前的学习率基础上继续替换，直至满足时输出模型作为社交软件广告分析模型。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的广告推送营销方法，其特征在于：在步骤s3-s4中，还包括：通过指令处理体系在后台实时采集移动终端用户在社交软件内的操作情况，判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率，超出0.5定义为真实跳转，生成同意跳转指令；低于或等于0.5定义为误触跳转，生成忽略跳转指令；
根据指令处理体系，对移动终端应用软件的跳转输出指令，指令发送至移动终端系统执行端，对移动终端进行控制；若同一插入广告图文链接连续出现忽略跳转指令，自动调节成同意跳转指令。5.一种基于大数据的广告推送营销系统，其特征在于：该系统包括指令处理模块、大数据测试分析模块、广告分析模块、社交软件推送营销判断模块以及移动终端控制模块；所述指令处理模块用于在社交软件后台建立指令处理体系，并对移动终端应用软件的跳转输出指令；所述大数据测试分析模块用于构建用户测试数据，设置操作数据库植入至测试用户的移动终端内部，采集测试用户的移动终端操作数据；所述广告分析模块基于测试用户的移动终端操作数据，构建社交软件广告分析模型，判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率；所述社交软件推送营销判断模块基于移动终端用户在社交软件内的实时操作数据，通过社交软件广告分析模型的真实意图概率，根据指令处理体系，对移动终端应用软件的跳转输出指令；所述移动终端控制模块用于根据指令对移动终端进行控制；所述指令处理模块的输出端与所述移动终端控制模块的输入端相连接；所述大数据测试分析模块的输出端与所述广告分析模块的输入端相连接；所述广告分析模块的输出端与所述社交软件推送营销判断模块的输入端相连接；所述社交软件推送营销判断模块的输出端与所述指令处理模块的输入端相连接。6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的广告推送营销系统，其特征在于：所述指令处理模块包括指令体系构建单元与指令输出单元；所述指令体系构建单元用于在社交软件后台建立指令处理体系，所述指令处理体系指对移动终端应用软件的跳转提供验证处理，由移动终端用户进行授权信息采集功能；所述指令输出单元用于对移动终端应用软件的跳转输出指令；所述指令体系构建单元的输出端与所述指令输出单元的输入端相连接。7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的广告推送营销系统，其特征在于：所述大数据测试分析模块包括测试用户单元与采集单元；所述测试用户单元用于构建用户测试数据；所述采集单元用于设置操作数据库植入至测试用户的移动终端内部，采集测试用户的移动终端操作数据，所述测试用户的移动终端操作数据指社交软件操作记录，包括社交软件评论区页面数据、社交软件评论区跳转数据；所述测试用户单元的输出端与所述采集单元的输入端相连接。8.根据权利要求5所述的一种基于大数据的广告推送营销系统，其特征在于：所述广告分析模块包括模型构建单元与判断单元；所述模型构建单元基于测试用户的移动终端操作数据，构建社交软件广告分析模型；所述判断单元用于判断用户在不同的操作情况下点击社交软件内广告的真实意图概率，所述真实意图概率指用户被广告内容吸引，点击进入并持续浏览的概率；所述模型构建单元的输出端与所述判断单元的输入端相连接。9.根据权利要求5所述的一种基于大数据的广告推送营销系统，其特征在于：所述社交软件推送营销判断模块包括推送分析单元与跳转单元；所述推送分析单元基于移动终端用户在社交软件内的实时操作数据，输出社交软件广告分析模型的真实意图概率；所述跳转单元用于根据指令处理体系，对移动终端应用软件
的跳转输出指令；所述推送分析单元的输出端与所述跳转单元的输入端相连接。10.根据权利要求5所述的一种基于大数据的广告推送营销系统，其特征在于：所述移动终端控制模块包括指令读取单元与执行单元；所述指令读取单元用于读取指令内容，所述指令包括同意跳转与忽略跳转，并将指令发送至移动终端系统执行端；所述执行单元用于根据指令对移动终端进行控制；所述指令读取单元的输出端与所述执行单元的输入端相连接。

技术总结
本发明公开了一种基于大数据的广告推送营销系统及方法，属于数据推送处理技术领域。本系统包括指令处理模块、大数据测试分析模块、广告分析模块、社交软件推送营销判断模块以及移动终端控制模块；所述指令处理模块的输出端与所述移动终端控制模块的输入端相连接；所述大数据测试分析模块的输出端与所述广告分析模块的输入端相连接；所述广告分析模块的输出端与所述社交软件推送营销判断模块的输入端相连接；所述社交软件推送营销判断模块的输出端与所述指令处理模块的输入端相连接。本发明在广告推送方向上，借助大数据分析手段，能够判断用户对于广告的真实意图概率，从而实现营销与推送上的指令处理体系，提高用户满意度。度。度。


技术研发人员：叶生根 钱俊冬 蒋运常
受保护的技术使用者：北京三人行时代数字科技有限公司
技术研发日：2023.08.16
技术公布日：2023/9/14