本发明涉及大数据分析及广告投放，尤其涉及一种广告投放方法及系统。
背景技术：
1、随着互联网技术的飞速发展，广告行业正经历着从传统广告向数字化、智能化转型的深刻变革。现有的广告投放策略往往依赖于静态的用户画像和有限的上下文信息，难以精确捕捉用户在特定情境下的即时需求，导致广告的相关性和有效性受限。因此，开发一种能够实时分析用户情境、预测需求并据此智能化投放广告的技术方案显得尤为重要。
技术实现思路
1、本发明实施例的目的在于提供一种广告投放方法及系统，旨在通过整合大数据、机器学习、深度学习、自然语言处理等先进技术，实现对用户情境的深度感知、需求的精准预测以及广告内容的个性化匹配与优化投放，从而显著提升广告的效率和用户体验。
2、为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
3、第一方面，提供了一种广告投放方法，具体包括如下步骤：
4、通过大数据平台，收集用户信息及在线行为数据，基于机器学习算法对用户进行画像，得到用户历史行为偏好特征；
5、通过持续监控用户在不同媒体平台上的行为，基于用户设备获取用户实时位置和物理环境参数；整合天气预报、节假日信息、重大事件日历等外部数据源，感知当前情境信息；
6、运用深度学习、自然语言处理等技术，对所述当前情境信息进行分析，识别用户情境模式；运用逻辑推理、模糊逻辑、贝叶斯网络等方法，基于当前情境和用户历史行为偏好推断用户的需求；
7、基于情境分析结果与推断出的用户需求，从广告库中选择最匹配的广告创意内容和形式，并进行自动优化；
8、运用程序化购买技术进行广告的实时投放，实时监测广告表现和用户反馈，基于所述广告表现和用户反馈调整算法模型和投放策略。
9、进一步地，所述用户信息至少包括年龄、性别、地理位置、职业等；所述在线行为数据至少包括浏览记录、搜索记录、页面停留时间、购买记录、评价内容、互动行为等；所述机器学习算法包括协同过滤算法、聚类算法、决策树或随机森立算法中的一种或多种的组合。
10、进一步地，所述运用深度学习、自然语言处理等技术，对所述当前情境信息进行分析，识别用户情境模式的步骤，包括：
11、基于收集到的情境信息，进行数据清洗，去除噪声，填补缺失值，进行数据规范化和标准化进行特征提取；
12、利用自然语言处理技术，分析文本数据，识别用户情绪状态，理解用户的目的或意图；
13、使用适合情境识别的深度学习模型进行情境分析，所述深度学习模型包括：循环神经网络（rnn）、长短时记忆网络（lstm）、注意力机制模型等适合处理序列数据和上下文依赖问题的模型；
14、基于所述深度学习模型输出的分析结果，识别出用户的情景模式。
15、进一步地，所述运用逻辑推理、模糊逻辑、贝叶斯网络等方法，基于当前情境和用户历史行为偏好推断用户的需求的步骤，包括：
16、分别利用逻辑推理、模糊逻辑、贝叶斯网络等方法，基于当前情境和用户历史行为，对用户需求进行推断，得出推断结论；
17、将逻辑推理、模糊逻辑和贝叶斯网络得出的推断结论进行融合，可以是简单平均、加权平均或者更复杂的融合策略，综合分析后，确定用户最可能的需求。
18、进一步地，所述基于情境分析结果与推断出的用户需求，从广告库中选择最匹配的广告创意内容和形式，并进行自动优化的步骤，包括：
19、为广告库中的每条广告创意内容和形式打上标签，标签内容包括产品类别、风格、情感调性、目标受众等多个维度；
20、根据所述情境分析结果和推断出的用户需求，从广告库中匹配最相关的创意内容和形式；
21、根据匹配结果，自动调整广告的元素，包括文案、视觉设计、布局或广告的呈现形式等，最大化与用户情境的契合度和吸引力；
22、进一步地，所述运用程序化购买技术进行广告的实时投放的步骤，包括：
23、基于预先设定的程序化购买策略，当用户符合广告活动的目标受众条件时，发送广告请求至广告交易平台；
24、根据用户的情境特征、历史行为偏好特征及实时市场状况，根据预先设定的动态出价策略，快速计算出价，参与广告位的实时竞价；
25、竞价成功后，在用户设备上展示筛选并优化后的广告创意内容。
26、进一步地，所述实时监测广告表现和用户反馈，基于所述广告表现和用户反馈调整算法模型和投放策略的步骤，包括：
27、通过嵌入跟踪代码或利用第三方分析服务实时跟踪广告展示、点击、转化等关键指标，收集用户反馈；
28、利用dmp和数据分析工具，评估广告投放效果，识别表现优异的创意和情境组合；
29、基于效果分析结果，不断调整广告创意、投放策略和目标受众设置等，优化广告投放效率和效果。
30、第二方面，提供了一种广告投放系统，所述系统包括：数据收集模块、情境分析与需求预测模块、个性化广告生成与匹配模块、实时竞价与投放模块、效果监测与优化模块；
31、所述数据收集模块，用于收集用户信息及在线行为数据，获取用户实时位置和物理环境参数；整合天气预报、节假日信息、重大事件日历等外部数据源；
32、所述情境分析与需求预测模块，用于运用深度学习、自然语言处理等技术，对所述当前情境信息进行分析，识别用户情境模式；运用逻辑推理、模糊逻辑、贝叶斯网络等方法，基于当前情境和用户历史行为偏好推断用户的需求；
33、所述个性化广告生成与匹配模块，用于基于情境分析结果与推断出的用户需求，从广告库中选择最匹配的广告创意内容和形式，并进行自动优化；
34、所述实时竞价与投放模块，用于运用程序化购买技术进行广告的实时投放；
35、所述效果监测与优化模块，用于实时监测广告表现和用户反馈，基于所述广告表现和用户反馈调整算法模型和投放策略。
36、本发明的有益效果在于：通过综合用户历史行为偏好、实时情境信息及外部数据源，该方法能更准确地理解用户当前状态与潜在需求，从而实现广告的个性化定制与精准推送，提高广告的相关性和用户接受度。利用程序化购买技术和实时监测反馈机制，系统能够迅速响应市场变化和用户反馈，动态调整广告投放策略和算法模型，确保广告效果的持续优化，增加转化率并减少无效投放。集成的深度学习、自然语言处理技术不仅能够分析结构化数据，还能深入理解非结构化文本信息，识别用户情绪与意图，进一步细化情境模式，使得广告投放更加贴合用户的具体情境。结合逻辑推理、模糊逻辑和贝叶斯网络等多种方法，系统能从多角度推断用户需求，通过融合不同推理方式的结果，提高了需求预测的准确性和全面性，为广告创意的选择提供坚实基础。从数据收集、分析到广告创意的生成、优化、投放以及效果监测，整个流程高度自动化，减少了人工干预，提升了操作效率，同时也降低了因人为因素可能导致的错误和偏见。通过对广告库中的内容进行标签化管理，并根据用户需求智能匹配和自动调整广告元素，不仅提升了广告的吸引力，还简化了创意制作过程，加快了投放速度。综上所述，该发明显著提高了广告投放的智能化水平和效率，增强了用户体验，为广告主提供了更为高效的营销解决方案，促进了数字广告行业的技术进步和商业价值的提升。
1.一种广告投放方法，其特征在于：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述用户信息至少包括年龄、性别、地理位置、职业等；所述在线行为数据至少包括浏览记录、搜索记录、页面停留时间、购买记录、评价内容、互动行为等；所述机器学习算法包括协同过滤算法、聚类算法、决策树或随机森立算法中的一种或多种的组合。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述运用深度学习、自然语言处理等技术，对所述当前情境信息进行分析，识别用户情境模式的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述运用逻辑推理、模糊逻辑、贝叶斯网络等方法，基于当前情境和用户历史行为偏好推断用户的需求的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述基于情境分析结果与推断出的用户需求，从广告库中选择最匹配的广告创意内容和形式，并进行自动优化的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述运用程序化购买技术进行广告的实时投放的步骤，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述实时监测广告表现和用户反馈，基于所述广告表现和用户反馈调整算法模型和投放策略的步骤，包括：
8.一种广告投放系统，其特征在于：包括数据收集模块、情境分析与需求预测模块、个性化广告生成与匹配模块、实时竞价与投放模块、效果监测与优化模块；
