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龙图腾网获悉浙江古茗后岸信息技术有限公司申请的专利基于外卖平台用户数据的广告精准推送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：CN120807061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511301261.1，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权基于外卖平台用户数据的广告精准推送方法及系统是由谷建勇;陈茗;陈今梁;孙恒设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于外卖平台用户数据的广告精准推送方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于外卖平台用户数据的广告精准推送方法及系统，涉及数据处理技术领域，通过赋分模型构建方法并结合获取到的外卖平台大数据、用户历史订单数据及其关联影响因子数据，基于设定判定方法分别生成大众化赋分模型、综合性赋分模型以及个性化赋分模型，并通过上述各个赋分模型完成当前用户的推送分值输出，精准判定当前用户是否需要推送商品广告，本申请方案广告推送的方法兼顾了新老用户的广告推送需求，推送时无需对所有用户进行针对性的数据分析画像，大大提升了推送的效率同时也保证了基本的推送精准度，在推送过程中兼顾了老用户的个性化需求，最大程度保证了广告推送的精准度，提升了广告点击率以及成单率。

本发明授权基于外卖平台用户数据的广告精准推送方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于外卖平台用户数据的广告精准推送方法，其特征在于，包括： 设定赋分模型构建方法，上述赋分模型用以反映商品销量与特定影响因子数据之间的关联关系； 获取待推送商品信息，基于外卖平台大数据并根据上述赋分模型构建方法，构建生成用以反映特定影响因子数据得分与待推送商品销量之间对应关系的大众化赋分模型； 获取用户的历史订单数据以及与之关联的历史影响因子数据； 获取与当前用户以及待推送商品相关的实时影响因子数据； 查询判定上述历史订单数据中是否含有与待推送商品相同或品类相似的订单数据： 若不含有，则基于所述实时影响因子数据并根据所述大众化赋分模型生成第一参考得分； 若含有，则判断订单的数量是否超过设定值： 若超过，则基于当前用户历史订单数据及与之关联的历史影响因子数据，通过所述赋分模型构建方法构建生成个性化赋分模型，根据所述个性化赋分模型结合所述实时影响因子数据，生成第二参考得分； 若不超过，则基于当前用户历史订单数据及与之关联的历史影响因子数据，分析确认与商品销量存在关联的个性化影响因子，根据各个性化影响因子与商品销量的关联程度修订上述个性化影响因子在大众化赋分模型中对应的得分分值，构建生成综合性赋分模型，根据所述综合性赋分模型结合所述实时影响因子数据，生成第三参考得分； 将所述第一参考得分、第二参考得分或第三参考得分与设定的推送触发阈值相比较，若超过上述推送触发阈值，则将当前用户判定为目标用户并推送商品广告数据至用户端； 其中，所述影响因子包括用户性别、用户年龄、订单时间、地点、季节、天气、商品单价、价格折扣、商品配送时间、商品类型、商品口味、商品颜色风格； 所述赋分模型构建方法包括： 将商品销量及与之相关的影响因子数据转化为数值量； 基于源数据分析获取影响商品销量的各影响因子、以及商品销量与其对应的影响因子之间的相关系数； 择取相关系数大于设定值的影响因子作为关联因子并与商品名称关联存储； 将各关联因子的数值划分为多个区间，获取并根据各关联因子数值大小与商品销量高低之间的对应关系，为关联因子的各数值区间配置对应的参考赋分并与各关联因子名称关联存储； 获取各关联因子及其对应的参考赋分，为各关联因子配置权重并求和，存储为所述赋分模型： 其中，所述赋分模型的赋分输出方式为： ； 上述Sc为赋分模型输出的各关联因子的参考赋分之和，n为关联因子的数量，Xi为第i个关联因子的参考赋分，ωi为关联因子的权重系数； 所述源数据包括待推送商品信息、外卖平台大数据、当前用户以及待推送商品相关的实时影响因子数据、用户历史订单数据及与之关联的历史影响因子数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江古茗后岸信息技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市萧山区北干街道博学路618号萧山科创中心B号楼(2号楼)钢结构连廊第5层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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