CN110210899B - 基于广告相似性的广告推送方法、装置和设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种基于广告相似性的广告推送方法、装置和设备，其中，该方法包括：从预设数据库中获取多个广告的特征数据；根据所述多个广告的特征数据，确定所述各个广告之间的相似度；获取目标用户的历史交易数据和总资产金额；根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，为所述目标用户建立参考广告集，其中，所述参考广告集中包括至少一个参考广告，每个参考广告对应分配一个权重；根据所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告；将确定的参考广告推送至所述目标用户。通过上述方案，提高了向目标用户推送的参考广告与目标用户之间的匹配度，进而提高了银行产品的转化率。

Description

基于广告相似性的广告推送方法、装置和设备

技术领域

本申请涉及计算机处理技术领域，特别涉及一种基于广告相似性的广告推送方法、装置和设备。

背景技术

银行现有的广告投放方式是根据银行的业务需求对客户进行广告推送，仅根据银行的业务需求进行广告推送，使得推送的广告不符合不同客户的实际需求，并且无法发掘出不同客户的潜在需求。采用银行现有的广告投放方式，银行推送的广告与客户之间的匹配度较低，严重影响了银行产品推广的转化率。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于广告相似性的广告推送方法、装置和设备，以解决现有技术中银行推送的广告与客户之间的匹配度较低问题。

本申请实施例提供了一种基于广告相似性的广告推送方法，包括：从预设数据库中获取多个广告的特征数据；根据所述多个广告的特征数据，确定所述多个广告中各个广告之间的相似度；获取目标用户的历史交易数据和总资产金额；根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，为所述目标用户建立参考广告集，其中，所述参考广告集中包括至少一个参考广告，每个参考广告对应分配一个权重；根据所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告；将确定的参考广告推送至所述目标用户。

在一个实施例中，在将确定的参考广告推送至所述目标用户之后，还包括：获取将所述确定的参考广告推送至所述目标用户之后，预定时间内所述目标用户的行为数据；根据所述目标用户的行为数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，调整所述参考广告集中的参考广告或者参考广告的权重。

在一个实施例中，所述行为数据包括以下至少之一：查询行为、收藏行为、加购行为、分享行为、购买行为。

在一个实施例中，根据所述目标用户的行为数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，调整所述参考广告集中的参考广告或者参考广告的权重，包括：定所述目标用户的行为数据中是否存在对所述确定的参考广告中目标参考广告的购买行为；在确定所述目标用户的行为数据中不存在对所述目标参考广告的购买行为的情况下，确定所述目标用户的行为数据中是否存在对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据；在确定所述目标用户的行为数据中存在对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据的情况下，确定所述目标用户的行为数据中对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据的个数是否大于等于第一预设阈值；在确定所述目标用户的行为数据中对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据的个数大于等于第一预设阈值的情况下，将所述目标参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除。

在一个实施例中，在将所述目标参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除之后，还包括：根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定与所述目标参考广告的相似度最高的广告；将与所述目标参考广告的相似度最高的广告作为所述目标用户的备用广告；将所述目标用户的备用广告添加至所述目标用户的参考广告集中，并根据所述目标参考广告的权重以及所述目标用户的备用广告与所述目标参考广告之间的相似度，确定所述目标用户的备用广告的权重。

在一个实施例中，在将所述目标参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除之后，还包括：根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定与所述目标参考广告的相似度大于等于第二预设阈值的至少一个广告；将与所述目标参考广告的相似度大于等于第二预设阈值的至少一个广告作为所述目标用户的备用广告集；根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定所述目标用户的备用广告集中各个备用广告与所述目标用户之间匹配度；将所述目标用户的备用广告集中与所述目标用户之间匹配度最高的备用广告添加至所述目标用户的参考广告集中，并根据所述目标参考广告的权重以及与所述目标用户之间匹配度最高的备用广告和所述目标参考广告之间的相似度，确定与所述目标用户之间匹配度最高的备用广告的权重。

在一个实施例中，在根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度为所述目标用户建立参考广告集之后，还包括：根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度；根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度，确定是否存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值；在确定存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值的情况下，比较相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重，并将权重较小的参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除。

在一个实施例中，在根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度为所述目标用户建立参考广告集之后，还包括：根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度；根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度，确定是否存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值；在确定存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值的情况下，确定相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重的差的绝对值是否小于等于第四预设阈值；在确定所述相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重的差的绝对值小于等于第四预设阈值的情况下，将所述相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告中任意一个参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除。

在一个实施例中，根据所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告，包括：根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告的权重，对所述目标用户的参考广告集中各个参考广告进行降序排列；根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告降序排列的结果以及所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告。

在一个实施例中，根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告降序排列的结果以及所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告，包括：根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告降序排列的结果，确定排序前N的参考广告，其中，N为大于等于1的正整数；将所述目标用户的参考广告集中排序前N的多个参考广告中最低购买金额与预设倍数相乘的值小于等于所述目标用户的总资产金额的参考广告，作为向所述目标用户推送的参考广告。

本申请实施例还提供了一种基于广告相似性的广告推送装置，包括：第一获取模块，用于从预设数据库中获取多个广告的特征数据；第一确定模块，用于根据所述多个广告的特征数据，确定所述多个广告中各个广告之间的相似度；第二获取模块，用于获取目标用户的历史交易数据和总资产金额；建立模块，用于根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，为所述目标用户建立参考广告集，其中，所述参考广告集中包括至少一个参考广告，每个参考广告对应分配一个权重；第二确定模块，用于根据所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告；推送模块，用于将确定的参考广告推送至所述目标用户。

本申请实施例还提供了一种基于广告相似性的广告推送设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现所述基于广告相似性的广告推送方法的步骤。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现所述基于广告相似性的广告推送方法的步骤。

本申请实施例提供了一种基于广告相似性的广告推送方法，可以通过从预设数据库中获取多个广告的特征数据，从而确定各个广告之间的相似度，以银行数据库中的数据作为支持，使得得到的各个广告之间的相似度根据具有可靠性。进一步的，可以根据目标用户的历史交易数据以及各个广告之间的相似度为目标用户建立参考广告集，其中，参考广告集中包括至少一个参考广告，每个参考广告对应分配一个权重，根据目标用户的历史交易数据建立属于目标用户的参考广告集，将不同用户的特殊性考虑在内，使得建立的参考广告集中的参考广告更具有参考性。根据目标用户的总资产金额，从参考广告集中确定向目标用户推送的参考广告，并将确定的参考广告推送至目标用户，提高了向目标用户推送的广告与目标用户之间的匹配度，从而提高了银行产品推广的转化率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本申请的限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例提供的广告推送***的示意图；

图2是根据本申请实施例提供的基于广告相似性的广告推送方法的步骤示意图；

图3是根据本申请实施例提供的调整目标用户的参考广告集的示意图；

图4是根据本申请实施例提供的基于广告相似性的广告推送装置的示意图；

图5是根据本申请实施例提供的基于广告相似性的广告推送设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施方式来描述本申请的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本申请，而并非以任何方式限制本申请的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本申请公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本领域的技术人员知道，本申请的实施方式可以实现为一种***、装置设备、方法或计算机程序产品。因此，本申请公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

针对银行现有的广告投放方式仅根据银行的业务需求对客户进行广告推送，从而使得银行产品与客户之间的匹配度较低，降低了银行产品推广的转化率的问题，在本例中，考虑到如果可以在确定向客户推送的广告是将不同客户之间的差异性以及各个广告之间的相似性考虑在内，那么可以提高向客户推送的广告与客户之间的匹配度，从而提高银行产品推广的转化率。

基于此，在本申请中提供了一种银行的广告推送***，如图1所示，可以包括：终端设备101、银行服务器102，用户可以通过终端设备101在银行***中发起交易操作，银行服务器102可以响应于用户完的交易操作请求，从银行预设的数据库中确定向用户推送的参考广告，并将确定的向用户推送的参考广告推送至上述终端设备101。

上述终端设备101可以是用户操作使用的终端设备或者软件。具体的，终端设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能手表或者其它可穿戴设备等终端设备，也可以是机器人设备等等。当然，终端设备101也可以是能运行于上述终端设备中的软件。例如：银行***应用、支付应用、浏览器等应用软件。

上述银行服务器102可以是单一的服务器，也可以是服务器集群，该银行服务器102可以与多个终端设备相连，也可以是具备一个强大的银行交易数据库的服务器，基于用户完成的交易操作，可以确定出向用户推送的参考广告。

基于上述广告推送***，本发明实施例提供了一种基于广告相似性的广告推送方法，如图2所示，可以包括以下步骤：

S201：从预设数据库中获取多个广告的特征数据。

由于各个广告都具有不同的属性、收益、风险等特征，因此，可以预先向银行预设的数据库中获取多个广告的特征数据，其中，上述广告的特征数据可以包括但不限于以下至少之一：广告的转化率、点击率、投放次数、广告对应产品的收益、亏损、风险级别、起购金额、总交易数量、交易总金额、所属类别、购买频率。

S202：根据多个广告的特征数据，确定多个广告中各个广告之间的相似度。

考虑到各个广告之间都具有不同程度的差异性，因此，可以根据获取的多个广告的特征数据，确定多个广告中各个广告之间的相似度，来衡量不同的广告之间的相似性。相似度的计算方法可以包括但不限于以下至少之一：欧几里得距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离、余弦相似度、Jaccard相似系数、皮尔森相关系数，具体采用何种方式可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。

在一个实施例中，可以根据多个广告的特征数据，确定各个广告的维度集合，每个广告的维度集合包括至少一个维度子集，当两个广告的维度集合确定时，可以计算两个广告的维度集合中对应匹配的维度子集之间的相似度，将各个维度子集之间的相似度相加，从而可以得到两个广告之间的相似度，其中，上述维度子集可以包括但不限于以下至少之一：广告的转化率、点击率、投放次数、广告对应产品的收益、亏损、风险级别、起购金额、总交易数量、交易总金额、所属类别、购买频率。

S203：获取目标用户的历史交易数据和总资产金额。

为了使得参考广告集中的参考广告具有参考价值，可以预先获取目标用户的历史交易数据和总资产金额，其中，历史交易数据可以是某一段时间内的，也可以是目标用户在银行中所有的历史交易数据，总资产金额可以是目标用户当前的总资产金额，也可以是某一特定时间点的总资产金额。其中，上述历史交易数据可以包括但不限于以下至少之一：购买、查询、分享、加购、收藏的银行产品、交易总金额、交易数目等，本申请不作限定；上述总资产金额可以包括用户在银行中的存款以及购买的银行产品。

S204：根据目标用户的历史交易数据以及多个广告中各个广告之间的相似度，为目标用户建立参考广告集，其中，参考广告集中包括至少一个参考广告，每个参考广告对应分配一个权重。

可以根据获取的目标用户的历史交易数据，为目标用户建立一个参考广告集，使得上述参考广告集中的参考广告可以发掘出目标用户的潜在需求。进一步的，每个参考广告对应的权重可以根据目标用户在一段时间范围内的历史交易数据中对参考广告对应的产品的交易量确定，例如过去一年内对参考广告对应的产品的交易量，也可以根据目标用户所有的历史交易数据中对参考广告对应的产品的交易量确定，也可以根据银行预设数据库中各个参考广告对应的产品的总交易量确定，或者其它可能的方式确定参考广告对应的权重也是可以被设想的，本申请不作限定。

例如：为用户A建立的参考广告集A可以包括：参考广告1、参考广告2、参考广告5、参考广告9，可以根据各个参考广告对应的产品的交易量确定参考广告1的权重为0.3、参考广告2的权重为0.5、参考广告5的权重为0.2、参考广告9的权重为0.1；为用户B建立的参考广告集B可以包括：参考广告2、参考广告3、参考广告10，可以根据各个参考广告对应的产品的交易量确定参考广告2的权重为0.5、参考广告3的权重为0.4、参考广告10的权重为0.1；为用户C建立的参考广告集C可以包括：参考广告4、参考广告6、参考广告7、参考广告8，可以根据各个参考广告对应的产品的交易量确定参考广告4的权重为0.7、参考广告6的权重为0.2、参考广告7的权重为0.4、参考广告8的权重为0.1。

进一步的，为目标用户建立参考广告集时，可以根据多个广告中各个广告之间的相似度，确定根据目标用户的历史交易数据得到的初始参考广告集中各个参考广告之间的相似度，并根据确定的各个参考广告之间的相似度，确定目标用户的参考广告集中是否存在相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告，如果存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值，可以比较相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重，将权重较小的参考广告从目标用户的参考广告集中移除，保留权重较大的参考广告，从而得到根据各个广告之间的相似度调整后的参考广告集。

可以理解的是，还可以在确定目标用户的参考广告集中是否存在相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告之后，可以进一步确定相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重的差值的绝对值是否小于等于第四预设阈值，在确定相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重的差的绝对值小于等于第四预设阈值的情况下，可以随机将相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告中任意一个参考广告从目标用户的参考广告集中移除。其中，上述第三预设阈值以及第四预设阈值为大于0的正数，具体数值可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。

在一个实施例中，如果目标用户为新用户，即目标用户没有历史交易数据或者目标用的历史交易数据量小于预定阈值的情况下，可以根据该目标用户的总资产金额以及银行的业务需求，为该目标用户初始化一个参考广告集，例如：在目标用的历史交易数据量小于预定阈值的情况下，获取目标用户的总资产金额为8000元，可以根据目标用户的总资产金额以及银行的业务需求为目标用户初始化一个参考广告集，参考广告集中的参考广告对应的产品的最低购买金额可以是小于8000元并且为银行业务需求量较大的产品。在目标用户在银行没有足够的资产信息的情况下，可以根据银行的业务需求直接为目标用户初始化一个广告集合。然而值得注意的是，具体如何为目标用户建立参考广告集可以根据实际情况确定，本申请不作限定。其中，上述业务需求可以根据银行中各个产品的获利情况、用户购买频率、用户购买总金额等确定，本申请对此不作限定。

S205：根据目标用户的总资产金额，从参考广告集中确定向目标用户推送的参考广告。

为了提高向目标用户推送的参考广告与目标用户之间的匹配度，在向目标用户推送广告之前，可以根据目标用户的参考广告集中各个参考广告的权重，对目标用户的参考广告集中各个参考广告进行降序排列，得到降序排列的结果。并根据降序排列结果，确定参考广告集中排序前N的参考广告，其中，N为大于等于1小于等于参考广告集中参考广告总数的正整数。在得到排序前N的参考广告后，将排序前N的参考广告中最低购买金额与预设倍数相乘的值小于等于目标用户的总资产金额的参考广告作为向目标用户推送的广告，即确定排序前N的参考广告中符合目标用户消费能力的参考广告。

其中，上述预设倍数为大于0的正数，可以取值为2、3、4.8等，具体的可以根据实际情况确定，本申请不作限定。在银行***中可以根据每个参考广告对应的产品的属性为每个参考广告设置一个对应的预设倍数，即不同的参考广告对应不同的预设倍数，可以理解的是，在一些情况下也可以为不同的参考广告设置相同的预设倍数，具体的可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。

例如：为用户A建立的参考广告集A中包括：参考广告1、参考广告2、参考广告5、参考广告9，其中，参考广告1的权重为0.3、参考广告2的权重为0.5、参考广告5的权重为0.2、参考广告9的权重为0.1。对用户A的参考广告集中的参考广告进行降序排列，降序排列结果为：参考广告2、参考广告1、参考广告5、参考广告9。在N设置为2的情况下，权重排序前2的参考广告为：参考广告2以及参考广告1。用户A的总资产金额为12000元，参考广告1的最低购买金额为1000元，参考广告2的最低购买金额为5000元，预设倍数为3。由于1000×3＜12000，所以将参考广告1作为向用户A推送的广告；由于5000×3＞12000，所以参考广告2不能作为向用户A推送的广告。

S206：将确定的参考广告推送至目标用户。

在确定了向目标用户推送的参考广告之后，可以将确定的参考广告推送至目标用户，其中，在进行广告推送的时候，可以将确定的参考广告一次全部推送至目标用户，或者，可以按照一定的时间间隔将确定的参考广告分别推送至目标用户，当然任何其它可能的推送方式也是可以被设想的，本申请对此不作限定。进行广告推送的途径可以包括但不限于以下至少之一：手机短信、客户端APP、PC端网上银行***、目标银行网点显示屏、银行自助设备显示屏等。

在将确定的参考广告推送至目标用户之后，可以获取目标用户在预定时间内的行为数据，例如：获取目标用户在看到推送的参考广告后6个月内的行为数据，或者，获取目标用户在看到推送的参考广告2个月后的行为数据，或者，获取目标用户在看到推送的参考广告3-6个月之间的行为数据，或者其它可能的方式，本申请对此不作限定。上述行为数据可以包括但不限于以下至少之一：查询行为、收藏行为、加购行为、分享行为、购买行为。

进一步的，可以根据获取的目标用户的行为数据，调整目标用户的参考广告集，使得目标用户的参考广告集中的参考广告符合目标用户的实际需求。具体的，可以先确定是否存在对参考广告集中目标参考广告的购买行为，在确定不存在对目标参考广告的购买行为后，可以确定目标用户的行为数据中是否存在对目标参考广告除购买行为外的行为数据，在确定目标用户的行为数据中存在对目标参考广告除购买行为之外的行为数据的情况下，说明目标参考广告为目标用户的兴趣广告，但是还未购买该广告对应的产品。因此，可以确定目标用户的行为数据中对目标参考广告除购买行为之外的行为数据的个数是否大于等于第一预设阈值，在确定大于等于第一预设阈值的情况下，说明目标用户购买目标参考广告对应的产品的可能性较低，可以将目标参考广告从目标用户的参考广告集中移除。

考虑到用户多次查询、加购或分享等行为表明了用户对目标参考广告的内容是感兴趣的，但是可能受某些因素的限制还未购买该产品，例如：起购金额、风险性、预期收益等。因此，在将目标参考广告从目标用户的参考广告集中移除之后，可以将与目标参考广告相似度较高的广告添加至目标用户的参考广告集中，可以按照下述的方式确定添加至目标用户的参考广告集中的与目标参考广告相似度较高的广告：

方式一：可以根据多个广告中各个广告之间的相似度，确定与目标参考广告的相似度最高的广告，将与目标参考广告的相似度最高的广告作为目标用户的备用广告，并将目标用户的备用广告添加至目标用户的参考广告集中，并根据目标参考广告的权重以及目标用户的备用广告与目标参考广告之间的相似度，确定目标用户的备用广告的权重。其中，可以将目标参考广告在目标用户的参考广告集中的权重直接作为备用广告的权重，也可以将目标参考广告在目标用户的参考广告集中的权重和两个广告之间相似度的乘积作为备用广告的权重，当然还可以采用其它方式确定备用广告的权重，本申请对此不作限定。

例如：如图3中所示，在第一预设阈值设置为5的情况下，用户A在看到推送的参考广告1后的六个月内的行为数据中不存在对参考广告1的购买行为，对于参考广告1的查询行为为4次、加购行为为1次、分享行为为1，共计6次，大于第一预设阈值，因此，将参考广告1从用户A的参考广告集A中移除，并将与参考广告1的相似度最高的参考广告6添加至参考广告集A中。

方式二：根据多个广告中各个广告之间的相似度，确定与目标参考广告的相似度大于等于第二预设阈值的至少一个广告，并将与目标参考广告的相似度大于等于第二预设阈值的至少一个广告作为目标用户的备用广告集，进一步的，可以根据目标用户的历史交易数据以及多个广告中各个广告之间的相似度，确定目标用户的备用广告集中各个备用广告与目标用户之间的匹配度，将目标用户的备用广告集中与目标用户之间匹配度最高的备用广告添加至目标用户的参考广告集中，并根据目标参考广告的权重以及与目标用户之间匹配度最高的备用广告和目标参考广告之间的相似度，确定与目标用户之间匹配度最高的备用广告的权重。

其中，可以直接将目标参考广告在目标用户的参考广告集中的权重直接作为与目标用户之间匹配度最高的备用广告的权重，也可以将目标参考广告在目标用户的参考广告集中的权重和两个广告之间相似度的乘积作为与目标用户之间匹配度最高的备用广告的权重，当然还可以采用其它方式确定备用广告的权重，本申请对此不作限定。上述第二预设阈值为大于0的正数，具体数值可以根据实际情况确定，本申请对此不作限定。

在上述方式二中，确定目标用户的备用广告集中各个备用广告与目标用户之间匹配度，可以根据目标用户的历史交易数据以及多个广告的特征数据，首先建立备用广告以及目标用户的维度集合，然后利用维度集合，来确定目标用户与备用广告之间的匹配度。还可以根据目标用户的历史交易数据以及银行中各个广告之间的相似度，确定目标用户的备选广告集中各个备选广告与目标用户之间的匹配度。例如：在目标用户购买过多个产品的情况下，可以将目标用户购买过的各个产品对应的广告与备用广告之间的相似度加权求和，从而得到目标用户与备用广告之间的匹配度。

在根据目标用户在预定时间内的行为数据调整目标用户的参考广告集之后，可以继续根据调整后的参考广告集确定向目标用户推送的参考广告，并将确定的广告按照预定的方式推送给目标用户。

从以上的描述中，可以看出，本申请实施例实现了如下技术效果：可以从预设数据库中获取多个广告的特征数据，从而确定各个广告之间的相似度，以银行数据库中的数据作为支持，使得得到的各个广告之间的相似度具有可靠性。进一步的，可以根据目标用户的历史交易数据以及各个广告之间的相似度为目标用户建立参考广告集，其中，参考广告集中包括至少一个参考广告，每个参考广告对应分配一个权重，根据目标用户的历史交易数据建立目标用户的参考广告集，将不同用户的特殊性考虑在内，使得建立的参考广告集中的参考广告更具有参考性。根据目标用户的总资产金额，从参考广告集中确定向目标用户推送的参考广告，并将确定的参考广告推送至目标用户，提高了向目标用户推送的广告与目标用户之间的匹配度，从而提高了银行产品推广的转化率。

下面结合一个具体实施例对上述方法进行说明，然而，值得注意的是，该具体实施例仅是为了更好地说明本申请，并不构成对本申请的不当限定。

本发明实施提供了一种基于广告相似性的广告推送方法，可以包括以下步骤：

步骤1：为银行中每一个客户维护一个广告集合，并且每个客户的广告集合中的每一个广告对应一个权重。可以利用每一个客户的历史交易数据初始化对应的广告集合，上述历史交易数据中可以包括客户曾经购买或者查询的银行产品。例如：客户A经常购买理财，或者查询过保险，则可以在初始化的广告集合中，加入理财或者保险的相关广告。对于一个新客户，可以根据该客户的经济情况，初始化一个广告集合。例如：新客户B，在银行存款比较多，则可以推荐起购金额较高的理财产品。

每个广告的权重可以依据广告对应的产品的交易量来确定，产品的交易量越大，产品对应的广告的权重越大。此处的交易量是指：该客户在指定时间范围内的交易量，当然可以包含历史总交易量，也可以为银行中该产品在指定时间范围内的总交易量，本申请对此不作限定。

在一个实施例中，也可以是银行业务人员依据银行业务需要为客户的广告集合中添加广告，权重可以依据广告相关业务在银行中的重要程度来确定。如果银行中某客户没有历史交易数据或者历史交易数据量小于预设阈值，则可以根据银行的业务情况随机生成至少一个广告，每个广告对应分配一个权重，将生成的广告添加至该客户对应的广告集合中。

步骤2：可以根据银行中每个广告的特征信息以及历史交易数据，确定银行中各个广告之间的相似度，其中，上述广告的特征信息可以包括但不限于以下至少之一：广告的转化率、点击率、投放次数、广告对应产品的收益、亏损、风险级别、起购金额、总交易数量、交易总金额、所属类别、购买频率。相似度的计算有多种方法，本申请不作限定。在一个实施例中，可以根据银行中每个广告的特征信息以及历史交易数，确定银行中各个广告的维度集合，每个广告的维度集合包括至少一个维度子集，当两个广告的维度集合确定时，可以计算两个广告的维度集合中对应匹配的维度子集之间的相似度，进而将各个维度子集的相似度相加，从而可以得到两个广告之间的相似度，其中，上述维度子集可以包括但不限于以下至少之一：广告的转化率、点击率、投放次数、广告对应产品的收益、亏损、风险级别、起购金额、总交易数量、交易总金额、所属类别、购买频率。

步骤3：对每一个客户对应的广告集合进行更新，如果一个客户的广告集合中有两个广告A与B的相似度大于等于某阈值时，则该广告集合只保留权重较大的那个广告；或者如果两个广告的权重的差的绝对值小于某阈值时，可以随机保留其中一个广告。

步骤4：从每个客户的广告集合中选择权重排序前N的广告，并将选择出的广告向对应的客户投放，其中，N为大于等于1的正整数；或者根据客户的总资产信息，从该客户的广告集合中筛选出客户有能力消费且权重大于某阈值的广告，并向该客户投放筛选出的广告，其中，客户有能力消费的广告是指客户的总资产大于等于该广告对应的产品的起购金额与该产品对应的预设倍数的乘积，上述预设倍数可以是根据每个产品的属性预先设定的，可以为大于0的任意数值；或者从每个客户的广告集合中选择权重排序前N的广告中筛选出客户有能力消费的广告，并向该客户投放筛选出的广告。

步骤5：在该客户看到投放的广告后的一段时间内(比如6个月内)，如果客户查询了该广告对应的产品，并且查询次数到达一定阀值时客户还未购买该广告对应的产品，则将该广告从该客户对应的广告集合中删除，同时将与该广告的相似度最高的广告添加到该客户对应的广告集合中，新添加的相似度最高的广告的权重由删除的广告的权重和两个广告之间的相似度来确定。可以直接等于删除的广告的权重，也可以是删除的广告的权重与两个广告之间的相似度的乘积，本申请对此不作限定。

步骤6：在上述步骤5中，新添加的广告也可以是通过如下两步综合得到：将与待删除广告相似度大于某阈值的广告，作为待删除广告的备选广告集，或者将与待删除广告的相似度排序前M个广告，组成待删除广告的备选广告集合。备选广告集合是为了在步骤5中删除广告的同时，将该删除广告的相似广告添加到客户的广告集合中，以挖掘客户的潜在需求。从备选的广告集合中，选择与该客户的匹配度最大的广告，将其作为新添加的广告。此时，新添加的广告的权重由删除的广告的权重和两个广告的相似度来决定。

其中，备选广告与客户之间的匹配度，可以采用与步骤2中确定银行中各个广告之间的相似度类似的方式，首先建立备选广告以及客户的维度集合，然后利用维度集合，来确定客户与备选广告之间的匹配度。进一步的，还可以根据该客户的历史交易数据以及银行中各个广告之间的相似度，确定待删除广告的备选广告集中各个备选广告与该客户之间匹配度。例如：在确定客户A与广告a之间的匹配度时，在客户购买过多个产品的情况下，可以将客户A购买过的各个产品对应的广告与广告a之间的相似度加权求和，从而得到客户A与广告a之间的匹配度。

基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种基于广告相似性的广告推送装置，如下面的实施例所述。由于基于广告相似性的广告推送装置解决问题的原理与基于广告相似性的广告推送方法相似，因此基于广告相似性的广告推送装置的实施可以参见基于广告相似性的广告推送方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。图4是本申请实施例的基于广告相似性的广告推送装置的一种结构框图，如图4所示，可以包括：第一获取模块401、第一确定模块402、第二获取模块403、建立模块404、第二确定模块405以及推送模块406，下面对该结构进行说明。

第一获取模块401，可以用于从预设数据库中获取多个广告的特征数据；

第一确定模块402，可以用于根据多个广告的特征数据，确定多个广告中各个广告之间的相似度；

第二获取模块403，可以用于获取目标用户的历史交易数据和总资产金额；

建立模块404，可以用于根据目标用户的历史交易数据以及多个广告中各个广告之间的相似度，为目标用户建立参考广告集，其中，参考广告集中包括至少一个参考广告，每个参考广告对应分配一个权重；

第二确定模块405，可以用于根据目标用户的总资产金额，从参考广告集中确定向目标用户推送的参考广告；

推送模块406，可以用于将确定的参考广告推送至目标用户。

在一个实施例中，上述基于广告相似性的广告推送装置还可以包括：第三获取模块，用于获取将所述确定的参考广告推送至所述目标用户之后，预定时间内所述目标用户的行为数据；调整模块，用于根据所述目标用户的行为数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，调整所述参考广告集中的参考广告或者参考广告的权重。

在一个实施例中，上述基于广告相似性的广告推送装置还可以包括：第三确定模块，用于确定所述目标用户的行为数据中是否存在对所述确定的参考广告中目标参考广告的购买行为；第四确定模块，用于在确定所述目标用户的行为数据中不存在对所述目标参考广告的购买行为的情况下，确定所述目标用户的行为数据中是否存在对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据；第五确定模块，用于在确定所述目标用户的行为数据中存在对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据的情况下，确定所述目标用户的行为数据中对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据的个数是否大于等于第一预设阈值；第一移除模块，用于在确定所述目标用户的行为数据中对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据的个数大于等于第一预设阈值的情况下，将所述目标参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除。

在一个实施例中，上述基于广告相似性的广告推送装置还可以包括：第六确定模块，用于根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定与所述目标参考广告的相似度最高的广告；第一处理模块，用于将与所述目标参考广告的相似度最高的广告作为所述目标用户的备用广告；第二处理模块，用于将所述目标用户的备用广告添加至所述目标用户的参考广告集中，并根据所述目标参考广告的权重以及所述目标用户的备用广告与所述目标参考广告之间的相似度，确定所述目标用户的备用广告的权重。

在一个实施例中，上述基于广告相似性的广告推送装置还可以包括：第七确定模块，用于根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定与所述目标参考广告的相似度大于等于第二预设阈值的至少一个广告；第三处理模块，用于将与所述目标参考广告的相似度大于等于第二预设阈值的至少一个广告作为所述目标用户的备用广告集；第八确定模块，用于根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定所述目标用户的备用广告集中各个备用广告与所述目标用户之间匹配度；第四处理模块，用于将所述目标用户的备用广告集中与所述目标用户之间匹配度最高的备用广告添加至所述目标用户的参考广告集中，并根据所述目标参考广告的权重以及与所述目标用户之间匹配度最高的备用广告和所述目标参考广告之间的相似度，确定与所述目标用户之间匹配度最高的备用广告的权重。

在一个实施例中，上述基于广告相似性的广告推送装置还可以包括：第九确定模块，用于根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度；第十确定模块，用于根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度，确定是否存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值；第二移除模块，用于在确定存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值的情况下，比较相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重，并将权重较小的参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除。

在一个实施例中，上述基于广告相似性的广告推送装置还可以包括：第一判断模块，用于根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度；第二判断模块，用于根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度，确定是否存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值；第三判断模块，用于在确定存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值的情况下，确定相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重的差的绝对值是否小于等于第四预设阈值；第三移除模块，用于在确定所述相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重的差的绝对值小于等于第四预设阈值的情况下，将所述相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告中任意一个参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除。

在一个实施例中，上述第二确定模块405可以包括：降序排列单元，用于根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告的权重，对所述目标用户的参考广告集中各个参考广告进行降序排列；处理单元，用于根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告降序排列的结果以及所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告。

在一个实施例中，上述处理单元可以包括：确定子单元，用于根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告降序排列的结果，确定排序前N的参考广告，其中，N为大于等于1的正整数；处理子单元，用于将所述目标用户的参考广告集中排序前N的多个参考广告中最低购买金额与预设倍数相乘的值小于等于所述目标用户的总资产金额的参考广告，作为向所述目标用户推送的参考广告。

本申请实施方式还提供了一种电子设备，具体可以参阅图5所示的基于本申请实施例提供的基于广告相似性的广告推送方法的电子设备组成结构示意图，电子设备具体可以包括输入设备51、处理器52、存储器53。其中，所述输入设备51具体可以用于输入多个广告的特征数据。所述处理器52具体可以用于根据多个广告的特征数据，确定多个广告中各个广告之间的相似度；获取目标用户的历史交易数据和总资产金额；根据目标用户的历史交易数据以及多个广告中各个广告之间的相似度，为目标用户建立参考广告集，其中，参考广告集中包括至少一个参考广告，每个参考广告对应分配一个权重；根据目标用户的总资产金额，从参考广告集中确定向目标用户推送的参考广告；将确定的参考广告推送至目标用户。所述存储器53具体可以用于存储多个广告中各个广告之间的相似度、目标用户的历史交易数据和总资产金额、目标用户的参考广告集等参数。

在本实施方式中，所述输入设备具体可以是用户和计算机***之间进行信息交换的主要装置之一。所述输入设备可以包括键盘、鼠标、摄像头、扫描仪、光笔、手写输入板、语音输入装置等；输入设备用于把原始数据和处理这些数的程序输入到计算机中。所述输入设备还可以获取接收其他模块、单元、设备传输过来的数据。所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。所述存储器具体可以是现代信息技术中用于保存信息的记忆设备。所述存储器可以包括多个层次，在数字***中，只要能保存二进制数据的都可以是存储器；在集成电路中，一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器，如RAM、FIFO等；在***中，具有实物形式的存储设备也叫存储器，如内存条、TF卡等。

在本实施方式中，该电子设备具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。

本申请实施方式中还提供了一种基于广告相似性的广告推送方法的计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机程序指令，在计算机程序指令被执行时可以实现：从预设数据库中获取多个广告的特征数据；根据多个广告的特征数据，确定多个广告中各个广告之间的相似度；获取目标用户的历史交易数据和总资产金额；根据目标用户的历史交易数据以及多个广告中各个广告之间的相似度，为目标用户建立参考广告集，其中，参考广告集中包括至少一个参考广告，每个参考广告对应分配一个权重；根据目标用户的总资产金额，从参考广告集中确定向目标用户推送的参考广告；将确定的参考广告推送至目标用户。

在本实施方式中，上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(Hard DiskDrive,HDD)或者存储卡(Memory Card)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。网络通信单元可以是依照通信协议规定的标准设置的，用于进行网络连接通信的接口。

在本实施方式中，该计算机存储介质存储的程序指令具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本申请实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。

应该理解，以上描述是为了进行图示说明而不是为了进行限制。通过阅读上述描述，在所提供的示例之外的许多实施方式和许多应用对本领域技术人员来说都将是显而易见的。因此，本申请的范围不应该参照上述描述来确定，而是应该参照前述权利要求以及这些权利要求所拥有的等价物的全部范围来确定。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种基于广告相似性的广告推送方法，其特征在于，包括：

从预设数据库中获取多个广告的特征数据；

根据所述多个广告的特征数据，确定所述多个广告中各个广告之间的相似度；

获取目标用户的历史交易数据和总资产金额；

根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，为所述目标用户建立参考广告集，其中，所述参考广告集中包括至少一个参考广告，每个参考广告对应分配一个权重；

根据所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告；

将确定的参考广告推送至所述目标用户；

其中，在根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度为所述目标用户建立参考广告集之后，还包括：

根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度；

根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度，确定是否存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值；

在确定存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值的情况下，比较相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重，并将权重较小的参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将确定的参考广告推送至所述目标用户之后，还包括：

获取将所述确定的参考广告推送至所述目标用户之后，预定时间内所述目标用户的行为数据；

根据所述目标用户的行为数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，调整所述参考广告集中的参考广告或者参考广告的权重。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述行为数据包括以下至少之一：查询行为、收藏行为、加购行为、分享行为、购买行为。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标用户的行为数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，调整所述参考广告集中的参考广告或者参考广告的权重，包括：

确定所述目标用户的行为数据中是否存在对所述确定的参考广告中目标参考广告的购买行为；

在确定所述目标用户的行为数据中不存在对所述目标参考广告的购买行为的情况下，确定所述目标用户的行为数据中是否存在对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据；

在确定所述目标用户的行为数据中存在对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据的情况下，确定所述目标用户的行为数据中对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据的个数是否大于等于第一预设阈值；

在确定所述目标用户的行为数据中对所述目标参考广告除购买行为之外的行为数据的个数大于等于第一预设阈值的情况下，将所述目标参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述目标参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除之后，还包括：

根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定与所述目标参考广告的相似度最高的广告；

将与所述目标参考广告的相似度最高的广告作为所述目标用户的备用广告；

将所述目标用户的备用广告添加至所述目标用户的参考广告集中，并根据所述目标参考广告的权重以及所述目标用户的备用广告与所述目标参考广告之间的相似度，确定所述目标用户的备用广告的权重。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述目标参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除之后，还包括：

根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定与所述目标参考广告的相似度大于等于第二预设阈值的至少一个广告；

将与所述目标参考广告的相似度大于等于第二预设阈值的至少一个广告作为所述目标用户的备用广告集；

根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定所述目标用户的备用广告集中各个备用广告与所述目标用户之间的匹配度；

将所述目标用户的备用广告集中与所述目标用户之间匹配度最高的备用广告添加至所述目标用户的参考广告集中，并根据所述目标参考广告的权重以及与所述目标用户之间匹配度最高的备用广告和所述目标参考广告之间的相似度，确定与所述目标用户之间匹配度最高的备用广告的权重。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度为所述目标用户建立参考广告集之后，还包括：

根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度；

根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度，确定是否存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值；

在确定存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值的情况下，确定相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重的差的绝对值是否小于等于第四预设阈值；

在确定所述相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重的差的绝对值小于等于第四预设阈值的情况下，将所述相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告中任意一个参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告，包括：

根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告的权重，对所述目标用户的参考广告集中各个参考广告进行降序排列；

根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告降序排列的结果以及所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告降序排列的结果以及所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告，包括：

根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告降序排列的结果，确定排序前N的参考广告，其中，N为大于等于1的正整数；

将所述目标用户的参考广告集中排序前N的多个参考广告中最低购买金额与预设倍数相乘的值小于等于所述目标用户的总资产金额的参考广告，作为向所述目标用户推送的参考广告。

10.一种基于广告相似性的广告推送装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于从预设数据库中获取多个广告的特征数据；

第一确定模块，用于根据所述多个广告的特征数据，确定所述多个广告中各个广告之间的相似度；

第二获取模块，用于获取目标用户的历史交易数据和总资产金额；

建立模块，用于根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度，为所述目标用户建立参考广告集，其中，所述参考广告集中包括至少一个参考广告，每个参考广告对应分配一个权重；

第二确定模块，用于根据所述目标用户的总资产金额，从所述参考广告集中确定向所述目标用户推送的参考广告；

推送模块，用于将确定的参考广告推送至所述目标用户；

其中，在根据所述目标用户的历史交易数据以及所述多个广告中各个广告之间的相似度为所述目标用户建立参考广告集之后，还包括：

根据所述多个广告中各个广告之间的相似度，确定所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度；

根据所述目标用户的参考广告集中各个参考广告之间的相似度，确定是否存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值；

在确定存在两个参考广告之间的相似度大于等于第三预设阈值的情况下，比较相似度大于等于第三预设阈值的两个参考广告的权重，并将权重较小的参考广告从所述目标用户的参考广告集中移除。

11.一种基于广告相似性的广告推送设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。

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