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龙图腾网获悉力恒信息科技(广州)有限公司申请的专利一种基于大数据的广告分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118505315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410775185.7，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权一种基于大数据的广告分析方法及系统是由谭荣棉;徐彬;林浩勇;李政平设计研发完成，并于2024-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的广告分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的广告分析方法及系统，包括：在接收到针对特定用户的广告推送请求时，首先分析该用户在历史监测周期内的交互内容，确定其交互类型。然后，利用预先训练的广告交互推荐模型，推断出与该用户最匹配的交互类型，并据此确定要推送的广告内容。如此设计，通过深度挖掘用户行为数据，实现了广告的精准个性化推送，有效提升了广告效果和用户体验。

本发明授权一种基于大数据的广告分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的广告分析方法，其特征在于，所述方法包括： 在获取到针对目标用户账号的广告推送指示时，获取所述目标用户账号在过往监测周期内所交互的交互内容； 根据所述目标用户账号在过往监测周期内所交互的交互内容，确定与所述目标用户账号匹配的目标交互类型； 将所述目标交互类型加载至预先训练的目标广告交互推荐模型，由所述目标广告交互推荐模型推断所述目标交互类型的匹配类型，将推断确定的所述目标交互类型的匹配类型确定为所述目标交互类型的目标推断匹配交互类型； 从所述目标推断匹配交互类型相应的交互内容中，确定出推送至所述目标用户账号的交互内容； 所述目标广告交互推荐模型通过以下方式获取，包括： 根据用户账号在预设推广周期内所交互的交互内容，确定所述用户账号的账号访问数据，根据所述账号访问数据中所包含的交互内容，确定与所述预设推广周期匹配的交互类型；所述交互类型包括第一交互类型和第二交互类型； 从所述账号访问数据中，提取所包含的交互内容归类为所述第一交互类型的账号访问数据，将提取到的所包含的交互内容归类为所述第一交互类型的账号访问数据确定为第一账号访问数据； 在所述用户账号中，将所述第一账号访问数据对应的用户账号确定为第一用户账号；所述第一用户账号包括多个第一基准用户账号； 从所述多个第一基准用户账号中提取目标第一基准用户账号； 将所述目标第一基准用户账号的第一账号访问数据确定为第一待定访问数据； 根据所述第一待定访问数据中所包含的交互内容所在的广告投放渠道，对所述第一待定访问数据进行切割处理，得到多个第一访问数据集合；一个第一访问数据集合包括至少一个第一待定访问数据，且一个第一访问数据集合中的第一待定访问数据中所包含的交互内容所在的广告投放渠道一致；一个第一访问数据集合中的第一待定访问数据中所包含的交互内容所在的广告投放渠道为一个第一访问数据集合对应的广告投放渠道；所述多个第一访问数据集合对应的广告投放渠道不一致； 将所述多个第一访问数据集合的数量确定为所述目标第一基准用户账号在所述第一交互类型相应的账号数目； 从首个第一基准用户账号开始，分别得到所述多个第一基准用户账号在所述第一交互类型相应的账号数目； 根据所述多个第一基准用户账号在所述第一交互类型相应的账号数目，确定所述第一用户账号的第一账号数目，从所述账号访问数据中，提取所包含的交互内容归类为所述第二交互类型的账号访问数据，将提取到的所包含的交互内容归类为所述第二交互类型的账号访问数据确定为第二账号访问数据； 在所述用户账号中，将所述第二账号访问数据对应的用户账号确定为第二用户账号； 根据所述第二用户账号的第二账号访问数据确定所述第二用户账号的第二账号数目，并确定与所述第一交互类型和所述第二交互类型同时匹配的第三用户账号的第三账号数目； 根据所述第一账号数目、所述第二账号数目和所述第三账号数目，确定所述第一交互类型与所述第二交互类型之间的交互类型匹配程度；所述交互类型匹配程度用于指示所述第二交互类型对于所述第一交互类型的类型匹配级别； 若所述交互类型匹配程度表征所述第二交互类型为所述第一交互类型的匹配类型，则将所述第一交互类型和所述第二交互类型确定为用于训练原始广告交互推荐模型的二元训练组； 根据所述类型匹配级别生成与所述第一交互类型匹配的第一模型指导信息； 将所述第一模型指导信息加载至所述原始广告交互推荐模型，由所述原始广告交互推荐模型根据所述第一模型指导信息，推断与所述第一交互类型之间的匹配级别为所述类型匹配级别的匹配类型，将推断确定的与所述第一交互类型之间的匹配级别为所述类型匹配级别的匹配类型确定为所述第一交互类型的样本推断匹配交互类型； 根据所述样本推断匹配交互类型和所述第二交互类型，确定针对所述原始广告交互推荐模型的代价参数； 根据所述代价参数对所述原始广告交互推荐模型进行循环优化训练流程，得到所述目标广告交互推荐模型。

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