【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及私域流量運營技術，尤其涉及一種基于群體行為分析的私域流量調度與內容分發方法及系統。
技術介紹
1、隨著互聯網的發展，私域流量平臺逐漸成為企業與用戶之間高效互動的重要渠道，依托其私密性和高粘性的特點，品牌能夠通過精準營銷與用戶建立長期聯系。然而，現有私域流量運營技術存在以下不足：一是對用戶行為數據的動態性挖掘不足，缺乏對短期興趣和長期興趣的融合分析，無法精準捕捉用戶需求的變化；二是內容分發方式多以靜態標簽匹配或簡單規則為主，未能有效利用用戶交互行為和內容傳播特征，導致推薦結果同質化嚴重；三是缺乏對用戶分組的精細化運營及對最佳投放時機的判斷，未能根據用戶活躍度進行個性化內容推送；四是內容投放策略缺乏閉環優化機制，無法實時根據投放效果調整策略，導致資源浪費和用戶體驗下降。
2、針對上述問題，亟需一種基于用戶群體行為分析的私域流量調度與內容分發方法，通過用戶行為數據的深度挖掘與時間維度分析，結合內容傳播特征優化推薦策略，并在實時反饋基礎上動態調整投放策略，提升內容分發效率與用戶互動效果。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供一種基于群體行為分析的私域流量調度與內容分發方法及系統，能夠解決現有技術中的問題。
2、本專利技術實施例的第一方面，
3、提供一種基于群體行為分析的私域流量調度與內容分發方法，包括：
4、獲取私域流量平臺中目標用戶群體的歷史行為數據并進行預處理，得到有效行為數據，根據所述有效行為數據構建用戶-行為關聯矩陣，
5、獲取私域流量平臺中待分發的候選內容集合，對所述候選內容集合進行語義分析得到內容語義特征，根據所述內容語義特征計算所述候選內容集合中內容之間的相似性得到內容相似度矩陣，基于所述內容相似度矩陣構建內容傳播網絡，計算所述內容傳播網絡中各內容節點的傳播系數，結合所述長期興趣分布和所述短期興趣分布計算所述候選內容集合中各內容與所述目標用戶群體的匹配系數，根據所述傳播系數和所述匹配系數生成目標內容排序表；
6、根據所述長期興趣分布和短期興趣分布對所述目標用戶群體進行分組得到用戶分組結果，根據所述用戶分組結果構建用戶活躍度預測模型，采用所述用戶活躍度預測模型計算各組用戶的活躍時段分布，基于所述活躍時段分布和所述目標內容排序表生成內容投放時間表，同時基于所述匹配系數確定各用戶組的內容投放頻率，將所述內容投放時間表和所述內容投放頻率組合生成內容投放策略，根據所述內容投放策略在所述私域流量平臺中執行內容投放，采集用戶對投放內容的互動數據，根據所述互動數據計算投放效果指標，基于所述投放效果指標對所述內容投放策略進行動態調整，并根據調整后的內容投放策略繼續執行內容投放。
7、在一種可選的實施例中，
8、根據所述用戶交互權重構建用戶社交網絡，在所述用戶社交網絡中采用節點重要性算法計算用戶影響力權重，將所述用戶-行為關聯矩陣與所述用戶影響力權重進行線性組合得到用戶群體畫像包括：
9、根據用戶交互權重構建用戶社交網絡，其中包括多層網絡結構，每層網絡對應一種交互類型，將用戶設置為網絡節點，根據用戶交互親密度與用戶興趣相似度的加權組合計算網絡邊權重，其中所述用戶交互親密度通過對所述用戶交互特征向量進行時間衰減加權處理得到，所述用戶興趣相似度通過計算用戶歷史交互行為序列的主題向量相似度得到；
10、在所述用戶社交網絡中計算節點重要性指標，所述節點重要性指標包括節點度中心性、節點強度中心性、節點介數中心性、節點特征向量中心性和節點頁面排名值；
11、基于所述節點重要性指標構建層間影響力傳播模型，采用隨機游走算法計算不同層網絡之間的影響力傳播概率矩陣，并結合層間關聯強度計算得到跨層影響力擴散系數；
12、根據所述影響力傳播概率矩陣和所述跨層影響力擴散系數，采用迭代算法計算多層網絡影響力融合函數，在每次迭代中更新用戶節點的影響力權重，得到用戶影響力權重向量；
13、對預先構建的用戶-行為關聯矩陣進行張量分解，得到用戶潛在特征表示，所述用戶潛在特征表示包括基礎行為特征、時序行為特征和上下文行為特征；
14、將所述用戶-行為關聯矩陣與所述用戶影響力權重向量進行線性組合，通過注意力機制自適應學習不同特征的重要性權重，最終得到用戶群體畫像。
15、在一種可選的實施例中，
16、基于所述內容相似度矩陣構建內容傳播網絡，計算所述內容傳播網絡中各內容節點的傳播系數，結合所述長期興趣分布和所述短期興趣分布計算所述候選內容集合中各內容與所述目標用戶群體的匹配系數，根據所述傳播系數和所述匹配系數生成目標內容排序表包括：
17、計算所述內容相似度矩陣的均值和標準差，將所述均值和標準差的和設置為動態連接閾值，基于所述動態連接閾值構建內容傳播網絡，其中當所述內容相似度矩陣中的相似度大于所述動態連接閾值時在對應內容節點之間建立連接邊；
18、對于所述內容傳播網絡中的每個內容節點，計算節點度值和節點關聯三角形數量得到節點局部連接特征，基于所述節點局部連接特征計算局部傳播系數；計算節點最短路徑數量和經過節點的最短路徑數量得到節點全局連接特征，基于所述節點全局連接特征計算全局傳播系數；將所述局部傳播系數和所述全局傳播系數進行自適應加權得到節點傳播系數；
19、構建用戶認知特征向量，將長期興趣分布和短期興趣分布和所述用戶認知特征向量輸入自注意力網絡得到用戶動態興趣表示；
20、將候選內容的內容語義特征與所述用戶動態興趣表示進行語義層匹配、認知層匹配和情境層匹配，采用注意力機制對各層匹配結果進行加權得到初始匹配分數，結合用戶群體的協同過濾特征對所述初始匹配分數進行優化得到內容匹配系數；
21、將所述節點傳播系數和所述內容匹配系數輸入預先訓練好的決策處理模型，得到特征組合策略，根據所述特征組合策略計算內容排序初始分數；結合內容時效性、話題熱度對所述內容排序初始分數進行多樣性調整，生成目標內容排序表。
22、在一種可選的實施例中，
23、將所述節點傳播系數和所述內容匹配系數輸入預先訓練好的決策處理模型，得到特征組合策略，根據所述特征組合策略計算內容排序初始分數；結合內容時效性、話題熱度對所述內容排序初始分數進行多樣性調整，生成目標內容排序表包括：
24、構建決策處理模型，接收節點傳播系數和內容匹配系數作為輸入特征，將所述輸入特征映射為狀態向量，將特征組合方式映射為動作向量，基于用戶實時反饋數據構建狀態遷移矩陣，根據所述狀態遷移矩陣計算排序轉化率得到獎勵向量本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于群體行為分析的私域流量調度與內容分發方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述用戶交互權重構建用戶社交網絡，在所述用戶社交網絡中采用節點重要性算法計算用戶影響力權重，將所述用戶-行為關聯矩陣與所述用戶影響力權重進行線性組合得到用戶群體畫像包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述內容相似度矩陣構建內容傳播網絡，計算所述內容傳播網絡中各內容節點的傳播系數，結合所述長期興趣分布和所述短期興趣分布計算所述候選內容集合中各內容與所述目標用戶群體的匹配系數，根據所述傳播系數和所述匹配系數生成目標內容排序表包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將所述節點傳播系數和所述內容匹配系數輸入預先訓練好的決策處理模型，得到特征組合策略，根據所述特征組合策略計算內容排序初始分數；結合內容時效性、話題熱度對所述內容排序初始分數進行多樣性調整，生成目標內容排序表包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述目標值函數與所述采樣校準值構建損失函數的公式如下：
6.根
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，基于反事實分析方法計算投放效果偏差，根據所述投放效果偏差確定投放時間調節窗口，采用在線凸優化算法計算投放參數調節值，根據所述投放參數調節值對所述初始內容投放時間點進行優化包括：
8.一種基于群體行為分析的私域流量調度與內容分發系統，用于實現前述權利要求1-7中任一項所述的方法，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，其特征在于，所述計算機程序指令被處理器執行時實現權利要求1至7中任意一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于群體行為分析的私域流量調度與內容分發方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述用戶交互權重構建用戶社交網絡，在所述用戶社交網絡中采用節點重要性算法計算用戶影響力權重，將所述用戶-行為關聯矩陣與所述用戶影響力權重進行線性組合得到用戶群體畫像包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述內容相似度矩陣構建內容傳播網絡，計算所述內容傳播網絡中各內容節點的傳播系數，結合所述長期興趣分布和所述短期興趣分布計算所述候選內容集合中各內容與所述目標用戶群體的匹配系數，根據所述傳播系數和所述匹配系數生成目標內容排序表包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將所述節點傳播系數和所述內容匹配系數輸入預先訓練好的決策處理模型，得到特征組合策略，根據所述特征組合策略計算內容排序初始分數；結合內容時效性、話題熱度對所述內容排序初始分數進行多樣性調整，生成目標內容排序表包括：
5.根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：于驚濤，廣宇昊，曾黎，傅強，
申請(專利權)人：北京易匯眾盟網絡技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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