【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，具體是涉及一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法及系統。
技術介紹
1、運營商業務是指運營商向用戶提供的各種通信服務，包括語音、數據、視頻等。家庭用戶是電信運營商的重要客戶群體，具有較高的市場價值和忠誠度。因此，準確識別家庭用戶并提供個性化的服務是電信運營商提升競爭力和收益的關鍵。
2、中國專利202110721422?.8公開了基于雙畫像的產品推薦方法、裝置、設備及存儲介質包括：利用產品數據及用戶對產品的反饋數據生成每一個產品的產品畫像，利用目標用戶的用戶數據及產品瀏覽數據生成目標用戶的用戶畫像，計算用戶畫像與每一個產品畫像的匹配值，匯集匹配值大于預設閾值的產品畫像對應的產品為待推薦產品，對待推薦產品進行互斥關鍵關鍵詞篩選，并向目標用戶推薦篩選得到的產品。此外，本專利技術還涉及區塊鏈技術，產品數據可存儲于區塊鏈的節點。本專利技術還提出一種基于雙畫像的產品推薦裝置、電子設備以及存儲介質。本專利技術可以提高產品推薦精確度。
3、但是上述專利中缺乏對運營商和平臺之間的適配度的分析調整，往往會導致運營商廣告風格與視頻平臺之間出現嚴重的不協調，進而導致廣告投放時的產生的效益不高，甚至會導致廣告投放產生負面宣傳效果。
技術實現思路
1、本專利技術公開了一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法、系統及存儲介質，包括：獲取廣告投放平臺的家庭用戶流量數據，并分析平臺家庭用戶的特征屬性；計算平臺家庭用戶消費指標；獲得家庭用戶風格特征集；獲得待投放廣告的目標群體特征信
2、為解決上述技術問題，提供一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法、系統及存儲介質，本技術方案解決了上述的上述專利中缺乏對運營商和平臺之間的適配度的分析調整，往往會導致運營商廣告風格與視頻平臺之間出現嚴重的不協調，進而導致廣告投放時的產生的效益不高，甚至會導致廣告投放產生負面宣傳效果的問題。
3、為達到以上目的，本專利技術采用的技術方案為：
4、一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，包括：
5、獲取廣告投放平臺的用戶流量數據，所述用戶流量數據包括用戶特征和用戶特征對應的流量，根據用戶特征和用戶特征對應的流量進行用戶家庭畫像，并根據家庭畫像進行分析平臺家庭用戶的特征屬性，獲得家庭用戶特征屬性數據；
6、從家庭用戶特征屬性數據中提取與家庭用戶消費相關的若干特征，獲得家庭用戶消費特征集，根據家庭用戶消費特征集進行計算平臺家庭用戶消費指標；
7、從家庭用戶特征屬性數據中提取與家庭用戶風格相關的若干特征，獲得家庭用戶風格特征集；
8、根據待投放廣告的商品主體進行分析，獲得待投放廣告的目標群體特征信息；
9、根據待投放廣告的目標群體特征信息和平臺家庭用戶消費指標進行擬合計算待投放廣告在廣告投放平臺投放所能獲得的傳播收益基礎期望值；
10、篩選出平臺中的待投放廣告的目標群體用戶，從目標群體用戶的用戶特征屬性數據中提取與用戶風格相關的若干特征，獲得目標群體用戶風格特征集；
11、獲得待投放廣告的風格，并根據待投放廣告的風格、平臺目標群體用戶風格和平臺用戶風格進行綜合匹配度計算，并根據計算結果確定待投放廣告在廣告投放平臺的收益修正值；
12、結合收益修正和傳播收益基礎期望值進行綜合計算，獲得待投放廣告在廣告投放平臺的綜合傳播收益；
13、判斷綜合傳播收益是否達到廣告投放預期值，若是，則判定為廣告投放合格，若否，則判定為廣告投放不合格。
14、優選的，所述根據家庭用戶流量數據進行分析平臺家庭用戶的特征屬性具體包括：
15、從家庭用戶流量數據中提取出若干家庭用戶特征，獲得特征數據集合；
16、將家庭用戶特征數據集合中具有相同屬性的家庭用戶特征進行提取并整合，并按照家庭用戶特征對應的流量占比對家庭用戶特征進行權重賦值，獲得若干家庭用戶特征分類集合；
17、根據若干家庭用戶特征分類集合中的家庭用戶特征的關系，建立若干家庭用戶特征分類集合之間的關系；
18、根據若干家庭用戶特征分類集合、特征數據集合和若干家庭用戶特征分類集合之間的關系進行構建家庭用戶特征屬性知識圖譜。
19、優選的，所述根據家庭用戶消費特征集進行計算平臺家庭用戶消費指標具體包括如下步驟：
20、從若干家庭用戶特征分類集合中進行提取出若干家庭用戶消費特征分類集，所述家庭用戶消費特征分類集至少包括一個家庭用戶消費數額類和若干家庭用戶消費修正特征分類集；
21、根據家庭用戶消費修正特征分類集生成若干個家庭用戶消費數額修正權值，并根據家庭用戶消費數額修正權值和家庭用戶消費數額類進行求取加權平均值，獲取平臺家庭用戶消費指標。
22、優選的，所述根據待投放廣告的目標群體特征信息和平臺家庭用戶消費指標進行擬合計算待投放廣告在廣告投放平臺所能獲得的傳播收益基礎期望值具體包括如下步驟：
23、從待投放廣告的目標群體特征信息中具有相同屬性的目標群體特征進行提取并整合，獲得若干目標群體特征分類集合；
24、按照匹配度計算公式，進行計算目標群體特征分類集合和家庭用戶特征分類集合之間的匹配度，獲得廣告目標匹配度；
25、按照廣告目標匹配度和平臺家庭用戶消費指標進行綜合計算廣告的傳播收益基礎期望值；
26、其中，所述匹配度計算公式為：
27、
28、式中，p為匹配度，ωi為第i個目標群體特征分類集合的影響權值，mi為第i個目標群體特征分類集合中的目標群體特征數量，ni為與第i個目標群體特征分類集合對應的家庭用戶特征分類集合中的目標群體特征數量，ki為第i個目標群體特征分類集合和與其對應的家庭用戶特征分類集合中的相同特征數量，αi為第i個目標群體特征分類集合和與其對應的家庭用戶特征分類集合的相似度，為第j個相同特征的在第i個目標群體特征分類集合中的權重，為第j個相同特征的在與第i個目標群體特征分類集合對應的家庭用戶特征分類集合中的權重。
29、優選的，所述根據待投放廣告的風格、平臺目標群體家庭用戶風格和平臺家庭用戶風格進行綜合匹配度計算，并根據計算結果確定待投放廣告在廣告投放平臺的收益修正值具體包括：
30、提起與風格相關的若干家庭用戶特征分類集，組成平臺家庭用戶風格特征類集合；
31、提取家庭用戶特征分類集合中與目標群體特征分類集合相同的特征，并組合成平臺目標群體屬性類集合；
32、根據若干家庭用戶特征分類集合之間的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，其特征在于包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，其特征在于所述根據家庭用戶流量數據進行分析平臺家庭用戶的特征屬性包括如下步驟：
3.根據權利要求1所述一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，其特征在于所述根據家庭用戶消費特征集進行計算平臺家庭用戶消費指標包括如下步驟：
4.根據權利要求1所述一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，其特征在于所述根據待投放廣告的目標群體特征信息和平臺家庭用戶消費指標進行擬合計算待投放廣告在廣告投放平臺所能獲得的傳播收益基礎期望值具體包括如下步驟：
5.根據權利要求1所述一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，其特征在于所述所述根據待投放廣告的風格、平臺目標群體家庭用戶風格和平臺家庭用戶風格進行綜合匹配度計算，并根據計算結果確定待投放廣告在廣告投放平臺的收益修正值具體包括：
6.根據權利要求1所述一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，其特征在于所述基于偏好數據的廣告投放分析方法還包括廣告風格調整，所述廣告風格調整包括：
7.根據權
8.根據權利要求7所述一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法的推薦系統，其特征在于還包括：平臺分析模塊
9.根據權利要求7所述一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法的推薦系統，其特征在于還包括：所述擬合分析模塊包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，其特征在于包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，其特征在于所述根據家庭用戶流量數據進行分析平臺家庭用戶的特征屬性包括如下步驟：
3.根據權利要求1所述一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，其特征在于所述根據家庭用戶消費特征集進行計算平臺家庭用戶消費指標包括如下步驟：
4.根據權利要求1所述一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，其特征在于所述根據待投放廣告的目標群體特征信息和平臺家庭用戶消費指標進行擬合計算待投放廣告在廣告投放平臺所能獲得的傳播收益基礎期望值具體包括如下步驟：
5.根據權利要求1所述一種基于家庭圈畫像的智能推薦方法，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：魏瀚磊，舒彬，于振業，賈斌，楊沛林，盧萬華，賈恒，路小琴，
申請(專利權)人：中電萬維信息技術有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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