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龙图腾网获悉北京乐盟互动科技有限公司;天津乐盟互动科技有限公司申请的专利一种基于AI学习的广告投放策略优化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：CN120258913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510733490.4，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权一种基于AI学习的广告投放策略优化方法及系统是由封保华设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI学习的广告投放策略优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及人工智能技术领域，公开一种基于AI学习的广告投放策略优化方法及系统，该方法首先利用多源环境传感器捕捉外界环境的实时状态参数，结合大数据分析关联热点网购数据，再通过预训练模型量化各候选广告与环境状态的匹配度，生成第一投放策略；随后在广告展示过程中，以用户注视时长等隐性行为数据为反馈指标，对第一投放策略进行二次优化得到第二投放策略。如此，通过结合环境参数与网购热点数据，利用模型评分排序优化初始策略，使广告投放更贴合环境状态及网购消费趋势，大大提高了广告投放与场景环境、网购热点的适配性，并且提升了广告投放效果与用户关注度，实现广告投放策略的智能化、精准化优化。

本发明授权一种基于AI学习的广告投放策略优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI学习的广告投放策略优化方法，应用于广告投放策略优化系统，所述广告投放策略优化系统包括环境传感器以及广告投放屏，其特征在于，所述方法包括： 获取环境传感器实时采集的环境状态参数，所述环境状态参数包括室内环境参数以及室外环境参数中的至少一种； 根据所述环境状态参数获取与所述环境状态参数相匹配的热点网购数据； 将所述环境状态参数以及热点网购数据输入预先训练的广告匹配模型，输出各候选广告的匹配度评分； 根据匹配度评分对各候选广告进行优先级排序，生成第一广告投放策略以对初始广告投放策略进行初步优化； 根据所述第一广告投放策略控制广告投放屏的播放内容，并在播放过程中实时采集用户注视时长数据； 根据所述用户注视时长数据对所述第一广告投放策略进行再次优化得到第二广告投放策略； 将所述环境状态参数以及热点网购数据输入预先训练的广告匹配模型，输出各候选广告的匹配度评分，包括： 将所述环境状态参数输入预先训练的广告匹配模型环境子网络得到各候选广告的环境属性评分； 将所述热点网购数据输入预先训练的广告匹配模型热点子网络得到各候选广告的热点属性评分； 对所述环境属性评分以及热点属性评分进行加权求和得到各候选广告的匹配度评分； 对所述环境属性评分以及热点属性评分进行加权求和得到各候选广告的匹配度评分之前，还包括： 获取环境状态参数的变化率以及热点网购数据的趋势加速度； 将所述环境状态参数的变化率、热点网购数据的趋势加速度输入动态选择网络生成动态权重系数，其中，所述动态选择网络满足如下表达式： ； ； ； 式中，为环境属性评分的动态权重，为热点属性评分的动态权重；为环境状态参数的变化率，为环境状态参数的基准变化率，为环境属性评分的基准权重；为热点网购数据的趋势加速度，为热点网购数据的基准趋势加速度，为热点属性评分的基准权重；为环境状态参数的变化率警戒值，为热点网购数据的趋势加速度警戒值。

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