基于AI的跨平台广告素材生命周期管理与优化方法及系统

    公开(公告)号:CN120047195A

    公开(公告)日:2025-05-27

    申请号:CN202510525040.6

    申请日:2025-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于AI的跨平台广告素材生命周期管理与优化方法及系统,方法包括:采集原始数据与元数据以构建异构数据图;进行分层图卷积,提取跨模态特征;对跨模态特征进行拼接与维度对齐并进行特征降维以获得统一特征;基于统一特征构建基因个体,通过多目标约束协同进化算法生成跨平台素材;根据跨平台素材映射生成素材推送策略,通过构建分层博弈框架优化预算分配和推送策略,结合联邦约束同步,得到多平台协同优化的推送策略集合;通过建模素材衰退规律与计算素材的生存函数,实时预警素材衰退的生命周期并触发素材推送策略调整。本发明解决了跨平台广告素材管理中动态策略协同优化不足、素材生命周期衰退预测滞后等技术问题。

    一种LTV预估巡检方法
    2.
    发明授权

    公开(公告)号:CN117808008B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410226742.X

    申请日:2024-02-29

    Abstract: 本发明公开了一种LTV预估巡检方法,包括以下步骤:构建基于深度学习的语义问答模型;构建LTV预估模型;基于语义特征和场景数据计算LTV预测值,生成巡检结果;基于巡检结果,判断营销内容的有效度并生成建议方案。本发明基于LTV预估进行营销效果巡检,根据当前投放营销创意内容计算LTV预估值,进而判断营销创意内容是否匹配营销场景,为营销运营提供科学合理参考,能够及时调整营销创意内容投放策略,避免时间成本和推广成本的浪费。

    一种投诉事件处理时效性需求预测方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN119962766A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510441435.8

    申请日:2025-04-09

    Abstract: 本发明涉及一种投诉事件处理时效性需求预测方法、设备及介质,所述方法包括以下步骤:采集投诉事件文本数据进行分词并提取其中的情感特征词以及情境特征;构建情感特征词库并设置情感特征词库中的每个情感特征词三维评分;基于情感特征词库对投诉事件文本数据中的每个情感特征词构建对应的三维情感坐标以及情绪交互矩阵;基于所述三维情感坐标以及情绪交互矩阵,计算投诉事件的整体情绪状态趋势;根据投诉事件的整体情绪状态趋势以及情境特征计算投诉事件的叙事张力;构建用户情绪预测模型,预测该投诉事件对应用户的情绪未来走势;基于投诉事件的叙事张力以及用户的情绪未来走势计算当前投诉事件的处理时效需求。

    智能算法在数字化营销中的应用及系统

    公开(公告)号:CN117635277A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311783583.5

    申请日:2023-12-22

    Abstract: 本发明涉及网络营销技术领域,具体涉及智能算法在数字化营销中的应用及系统,包括:控制终端,是系统的主控端,用于发出执行命令;采集模块,用于采集营销平台中销售商品的实时销售参数;捕捉模块,用于遍历采集模块中采集到的销售商品实时销售参数,对商品实时销售参数中特征参数进行捕捉;本发明能够对营销平台中销售商品的实时销售参数进行采集,进而以采集到的商品实时销售参数对销售参数中的特征参数进行捕捉,进一步通过捕捉到的特征参数来生成商品推荐推送弹窗配置与营销平台,有利于提升商品的曝光率,进而以此提升营销平台日常销售收益,为平台中用户的商品选购带来一定程度的便利。

    基于用户标签的信息推荐方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117519890A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202410020348.0

    申请日:2024-01-08

    Abstract: 本公开涉及一种基于用户标签的信息推荐方法、装置、设备及存储介质,属于大数据应用的技术领域,该方法包括获取用户在设备操作界面中已配对的硬件设备的使用数据;根据使用数据,确定在设定时间范围内各硬件设备的工作时间段;根据各硬件设备的工作时间段和设备标识,构建对于用户的反映各工作时间段分别对应的设备标识的用户标签;根据用户标签,显示反映与各工作时间段分别对应的设备标识的显示位置的第一用户推荐图;获取预设的设备大数据库中对应于各设备标识的推荐信息;对于用户在第一设备标识的第一选择操作,取消显示第一用户推荐图,显示第一设备标识所在的第一显示位置的第一推荐信息的第一部分信息。

    一种LTV预估巡检方法
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117808008A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202410226742.X

    申请日:2024-02-29

    Abstract: 本发明公开了一种LTV预估巡检方法,包括以下步骤:构建基于深度学习的语义问答模型;构建LTV预估模型;基于语义特征和场景数据计算LTV预测值,生成巡检结果;基于巡检结果,判断营销内容的有效度并生成建议方案。本发明基于LTV预估进行营销效果巡检,根据当前投放营销创意内容计算LTV预估值,进而判断营销创意内容是否匹配营销场景,为营销运营提供科学合理参考,能够及时调整营销创意内容投放策略,避免时间成本和推广成本的浪费。

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