户外广告投放的方法及装置与流程

本发明涉及户外广告投放
技术领域：
，尤其涉及一种户外广告投放的方法及装置。
背景技术：
：户外媒体是指位于闹市广场、交通要道、商业楼宇、公共交通、航空终端、列车车站等渠道或户外场所内，以平面喷绘、电子显示屏、投影或电视墙等为显示终端，展示或播出包括图片、文字、视频、声音、动画等内容或公共信息的媒体传播系统；户外媒体显示方式丰富、画面冲击力强，具有卓越的广告宣传、信息传递效果；同时，有助于塑造城市空间环境、营造城市景观，因而逐渐成为城市化建设必不可少的系统。目前户外广告位覆盖人群数量统计、计算和受众用户特征分析的方法多数采用人为观察法，采用实际走访，调研的方式观察、统计人流量、车流量，进而估算每个广告位每天经过的用户数量；还有再先进一点的做法是在广告位上安装摄像头等视频拍摄装置，通过图片、影像解析技术计算出受众用户数量，同时通过人脸识别技术推算人群年龄、性别；但是这些方法无法统计楼宇内的受众用户，也没有针对性的开展受众用户的行为特征分析，降低了户外广告投放的精准性。技术实现要素：有鉴于此，本发明实施例期望提供一种户外广告投放的方法及装置，以针对开展投放广告内容与受众用户的行为特征分析，解决户外广告受众用户数量统计不准确，分析不准确的问题，提高户外广告投放的精准性。为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：本发明提供一种户外广告投放的方法，所述方法包括：根据户外广告位的信息数据确定所述户外广告位的受众用户范围；根据运营商的无线通信参数数据确定在所述户外广告位的受众用户范围内的受众用户数量；根据所述受众用户数量的无线通信参数数据得到受众用户的特征标签；根据所述特征标签得到受众群用户的特征标签；根据所述受众群用户的特征标签与所述户外广告位的信息数据，确定所述户外广告位的投放内容。上述方案中，所述户外广告位的信息数据包括：名称，尺寸，字号，类型，最大投放广告数量，广告内容，空间地点，朝向，是否有遮挡物；所述无线通信参数数据包括：信令数据、地理信息系统gis数据、基站无线工程参数数据。上述方案中，所述根据所述户外广告位的信息数据确定所述户外广告位的受众用户范围，包括：根据可视视角范围和最大视距距离构成所述户外广告位的受众用户范围；其中，根据所述户外广告位的尺寸、空间地点、朝向确定所述可视视角范围，根据所述户外广告位的字号确定所述最大视距距离；所述根据运营商的无线通信参数数据确定在所述户外广告位的受众用户范围内的受众用户数量，包括：获取在所述户外广告位的受众用户范围内、且符合预设驻留时长的运营商的gis数据、基站无线工程参数数据；根据所述运营商的gis数据、基站无线工程参数数据确定出在所述户外广告位的受众用户范围内的受众用户数量。上述方案中，所述根据所述受众用户数量的无线通信参数数据得到受众用户的特征标签，包括：根据所述受众用户数量的无线通信参数数据通过文本聚类技术得到受众用户的特征标签；其中，所述根据所述受众用户数量的无线通信参数数据通过文本聚类技术得到受众用户的特征标签，包括：在预设时间维度内根据所述受众用户数量的信令数据对应的用户行为事件进行文档分词处理，得到处理后的文档；从所述处理后的文档中选择出未降维和未聚焦的受众用户的特征标签；将不同的处理后的文档的所述未降维和未聚焦的受众用户的特征标签进行相似比较，将相似度超过第一预设相似度阈值的受众用户的特征标签合并，得到合并后的受众用户的特征标签。上述方案中，所述根据所述特征标签通过得到受众群用户的特征标签，包括：根据所述特征标签通过聚类分群技术得到受众群用户的特征标签；其中，所述根据所述特征标签通过聚类分群技术得到受众群用户的特征标签，包括：所述受众用户的合并后的特征标签进行聚类分群，得到未降维和未聚焦的受众群用户的特征标签；将所述未降维和未聚焦的受众群用户的特征标签进行相似比较，将相似度超过第二预设相似度阈值的特征标签合并，得到合并后的受众群用户的特征标签；所述根据所述受众群用户的特征标签与所述户外广告位的信息数据，确定所述户外广告位的投放内容，包括：从户外广告位的广告内容中选择出所述户外广告位的广告内容的特征标签；将所述合并后的受众群用户的特征标签与所述广告内容的特征标签进行相似比较，将相似度超过第三预设相似度阈值的所述广告内容的特征标签所对应的广告内容确定为投放内容。本发明还一种户外广告投放的装置，所述装置包括：确定模块，用于根据户外广告位的信息数据确定所述户外广告位的受众用 户范围；还用于根据运营商的无线通信参数数据确定在所述户外广告位的受众用户范围内的受众用户数量；第一处理模块，用于根据所述受众用户数量的无线通信参数数据得到受众用户的特征标签；第二处理模块，用于根据所述特征标签得到受众群用户的特征标签；第三处理模块，用于根据所述受众群用户的特征标签与所述户外广告位的信息数据，确定所述户外广告位的投放内容。上述方案中，所述户外广告位的信息数据包括：名称，尺寸，字号，类型，最大投放广告数量，广告内容，空间地点，朝向，是否有遮挡物；所述无线通信参数数据包括：信令数据、地理信息系统gis数据、基站无线工程参数数据。上述方案中，所述确定模块，具体用于根据可视视角范围和最大视距距离构成所述户外广告位的受众用户范围；其中，根据所述户外广告位的尺寸、空间地点、朝向确定所述可视视角范围，根据所述户外广告位的字号确定所述最大视距距离；所述确定模块，还具体用于获取在所述户外广告位的受众用户范围内、且符合预设驻留时长的运营商的gis数据、基站无线工程参数数据；根据所述运营商的gis数据、基站无线工程参数数据确定出在所述户外广告位的受众用户范围内的受众用户数量。上述方案中，所述第一处理模块，具体用于根据所述受众用户数量的无线通信参数数据通过文本聚类技术得到受众用户的特征标签；其中，所述第一处理模块，具体用于在预设时间维度内根据所述受众用户数量的信令数据对应的用户行为事件进行文档分词处理，得到处理后的文档；从所述处理后的文档中选择出未降维和未聚焦的受众用户的特征标签；将不同的处理后的文档的所述未降维和未聚焦的受众用户的特征标签进行相似比较，将相似度超过第一预设相似度阈值的受众用户的特征标签合并，得到合并后的受众用户的特征标签。上述方案中，所述第二处理模块，具体用于根据所述特征标签通过聚类分群技术得到受众群用户的特征标签；其中，所述第二处理模块，具体用于将所述受众用户的合并后的特征标签进行聚类分群，得到未降维和未聚焦的受众群用户的特征标签；将所述未降维和未聚焦的受众群用户的特征标签进行相似比较，将相似度超过第二预设相似度阈值的特征标签合并，得到合并后的受众群用户的特征标签；所述第三处理模块，具体用于从户外广告位的广告内容中选择出所述户外广告位的广告内容的特征标签；将所述合并后的受众群用户的特征标签与所述广告内容的特征标签进行相似比较，将相似度超过第三预设相似度阈值的所述广告内容的特征标签所对应的广告内容确定为投放内容。本发明实施例提供的户外广告投放的方法及装置，通过根据户外广告位的信息数据确定所述户外广告位的受众用户范围；根据运营商的无线通信参数数据确定在所述户外广告位的受众用户范围内的受众用户数量；根据所述受众用户数量的无线通信参数数据得到受众用户的特征标签；根据所述特征标签得到受众群用户的特征标签；根据所述受众群用户的特征标签与所述户外广告位的信息数据，确定所述户外广告位的投放内容；本发明实施例利用大数据环境下基于运营商的无线通信参数数据结合户外广告位的信息数据来统计户外广告位下的受众用户范围、受众用户数量及受众用户的行为特征分析，将受众用户的行为特征与户外广告内容信息进行计算匹配，解决了户外广告受众用户数量统计不准确，分析不准确的问题，提高了户外广告投放的精准性。附图说明图1为本发明户外广告投放的方法实施例的流程图；图2为本发明本户外广告投放的方法实施例的水平方向可视视角范围示意图；图3为本发明本户外广告投放的方法实施例的垂直方向可视视角范围示意图；图4为本发明户外广告投放的装置实施例的结构示意图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。图1为本发明户外广告投放的方法实施例的流程图，如图1所示，本发明的方法步骤包括如下：步骤101、获取户外广告位的信息数据。首先通过户外广告投放的装置获取各个户外广告位的信息数据，将获取到的各个户外广告位的信息数据进行数据清洗、数据预处理，得到标准化的各个户外广告位的信息数据；其中，户外广告位的信息数据包括了名称，尺寸，字号，类型，最大投放广告数量，广告内容，空间地点，朝向，是否有遮挡物等信息数据。步骤102、根据户外广告位的信息数据确定所述户外广告位的受众用户范围。户外广告投放的装置根据各个户外广告位的信息数据确定所述各个户外广告位的受众用户范围；具体的，可以根据户外广告位的尺寸、空间地点、朝向、字号来确定该户外广告位的受众用户范围的空间区域。根据可视视角范围和最大视距距离构成所述户外广告位的受众用户范围；其中，根据所述户外广告位的尺寸、空间地点、朝向确定所述可视视角范围，根据所述户外广告位的字号确定所述最大视距距离。图2为本发明本户外广告投放的方法实施例的水平方向可视视角范围示意图，图3为本发明本户外广告投放的方法实施例的垂直方向可视视角范围示意图，如图2、图3所示，所述可视视角范围由水平方向和垂直方向所确定，所述可视视角范围为所述受众用户到所述户外广告位的正面的中心的直线方向与 所述户外广告位的正面的中心的水平方向的夹角大于15度、且所述受众用户到所述户外广告位的正面的中心的直线方向与所述户外广告位的正面的中心的垂直方向的夹角大于18度的空间范围。根据所述户外广告位的字号与字号和最大视距距离的对应列表得到所述最大视距距离，当户外广告位有多个字号时，以最小的字号为基准进行最大视距距离的确定；表1为字号和最大视距距离的对应列表，如表1所示。表1字号最大视距距离第一字号第一最大视距距离第二字号第二最大视距距离第三字号第三最大视距距离第四字号第四最大视距距离…………可以根据表1的字号和最大视距距离对应列表来确定出受众用户与户外广告位的最大视距距离；具体的，可以举例来说明，表2为字号和最大视距距离的对应列表例一，如表2所示。表2字号最大视距距离(米)一号50二号40三号32四号25…………例如当前户外广告位上的字号为二号，这样可以得到受众用户与户外广告位的最大视距距离为40米。步骤103、根据运营商的无线通信参数数据确定在所述户外广告位的受众用户范围内的受众用户数量。户外广告投放的装置先会获取在所述户外广告位的受众用户范围内、且符合预设驻留时长的运营商的无线通信参数数据，其中，所述无线通信参数数据包括了信令数据、地理信息系统(geographicinformationsystem，gis)数据、基站无线工程参数数据等；预设驻留时长可以根据实际需求进行设置，在此不加以限定。户外广告投放的装置再根据符合上述条件的运营商的gis数据、基站无线工程参数数据确定出在所述户外广告位的受众用户范围内的受众用户数量。例如，户外广告位的受众用户范围划定后，户外广告投放的装置可以调用gis的用户归属网格的数据(网格可以任意划分，用户归属基站扇区，基站扇区归属网格的精确计算数据)再通过运营商位置信令数据，将落入受众用户范围内的用户，驻留时长大于5秒的用户(一般情况看清广告内容需要3到10秒)确定为该户外广告位的受众用户数量；同时通过地理信息和gis信息，将用户的基站位置与所处的物理位置信息联接起来，并通过gis可视化展现。进一步的，还可以将每个户外广告位分别按照周一至周五，周末，节假日维度分7个时段进行受众用户数量的统计；7个时段分别是上班早高峰的6:30-8:30，上午上班时间8:30-12:00，午休时间12:00-14:30，下午上班时间14:30-18:00，下班晚高峰18:00-20:00，休闲时间20:00-23:00，休息时间23:00-6:30；统计时计算符合受众用户条件的时点平均值做为时段受众用户数量，以达到准确计算户外广告位的受众用户数量。步骤104、根据所述受众用户数量的无线通信参数数据得到受众用户的特征标签。户外广告投放的装置根据所述受众用户数量的无线通信参数数据通过文本聚类技术得到受众用户的特征标签；其中，具体的步骤如下：首先，户外广告投放的装置在预设时间维度内根据所述受众用户数量的信令数据对应的用户行为事件利用r语言与rwordseg技术进行文档分词处理， 得到处理后的文档；其中，预设时间维度可以根据实际需求进行设置，在此不加以限定。然后，户外广告投放的装置利用词频-反转文件频率(termfrequecny-inversedocumentfrequency，tf-idf)算法从所述处理后的文档中选择出未降维和未聚焦的受众用户的特征标签；具体的，词频tf，指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数(这个数字通常需要正规化，以防止它偏向长的文件)；反转文件频率idf，是一个词语普遍重要性的度量，由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数(为了防止分母为0不能除，当分母为0时加1处理)；再利用信息增益进行检验，对特征选项的信息增益进行排序，删除信息增益很小的项，同时根据训练结果选择权重排名前20％的特征选项来代表该文本的未降维和未聚焦的受众用户的特征标签；根据这些未降维和未聚焦的受众用户的特征标签构建向量空间(vectorspacemodel，vsm)模型。例如，某户外广告位的受众用户在该户外广告位驻留时段内的行为事件1为：客户来电反映，本机本月流量消费过快，自己只是登陆qq，经查询流量消费37mb。已酌情解释，客户不认可，由于客户无法提供密码，所以提交工单，客户要求查询原因请相关部门尽快核实回复，联系电话本机；以及行为事件2为：客户来电反应赠送流量非常满意，认可服务，继续关注10086回复，联系电话本机；该示例的vsm模型计算过程如表3所示。表3最后，户外广告投放的装置利用余弦相似性原理将不同的处理后的文档的所述未降维和未聚焦的受众用户的特征标签进行相似比较，将相似度超过第一预设相似度阈值的受众用户的特征标签合并，得到合并后的受众用户的特征标签；其中，第一预设相似度阈值可以根据实际需求进行设置，在此不加以限制；余弦相似性原理即通过计算空间向量的夹角余弦值来判断相似性，夹角越大代表越不相似；可以利用夹角余弦公式来计算相似度，夹角余弦公式为：余弦值越接近1，就是表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似；利用夹角余弦公式可以计算得到文档d1与文档d2的相似度为0.3066，小于第一预设相似度阈值0.7，所以保留这两个文档的受众用户的特征标签。步骤105、根据所述特征标签得到受众群用户的特征标签。户外广告投放的装置根据所述特征标签通过聚类分群技术得到受众群用户的特征标签；其中，具体的步骤如下：首先，户外广告投放的装置利用k-means算法将所述受众用户的合并后的特征标签进行聚类分群，得到未降维和未聚焦的受众群用户的特征标签；其中，具体过程如下：(1)选取k个特征标签作为初始的聚类种子；(2)根据聚类种子的值，将每个特征标签重新赋给最相似的簇；(3)重新计算每个簇中特征标签的平均值，用此平均值作为新的聚类种子；(4)重复执行(2)(3)直到各个簇不再发生变化为止，得到受众用户群；再对每类受众用户群体进行描述，此处同样采用了tf-idf算法对每类受众用户群体的特征描述的文本进行权重计算，采用排名靠前，并且符合前20％的特征选项来代表该受众用户群的未降 维和未聚焦的受众群用户的特征标签，具体可以参见步骤104中对于tf-idf算法的描述，在此不加以赘述。其次，户外广告投放的装置利用余弦相似性原理将所述未降维和未聚焦的受众群用户的特征标签进行相似比较，将相似度超过第二预设相似度阈值的特征标签合并，得到合并后的受众群用户的特征标签，具体可以参见步骤104中对于余弦相似性原理的描述，在此不加以赘述；其中，第二预设相似度阈值可以根据实际需求进行设置，在此不加以限定。步骤106、根据所述受众群用户的特征标签与所述户外广告位的信息数据，确定所述户外广告位的投放内容。首先，户外广告投放的装置将户外广告位的广告内容，受众群用户的特征标签分别存放在不同文本中，利用tf-idf算法从户外广告位的广告内容中选择出所述户外广告位的广告内容的特征标签，具体可以参见步骤104中对于相似性的描述，在此不加以赘述。其次，户外广告投放的装置再次利用余弦相似性原理将所述合并后的受众群用户的特征标签与所述广告内容的特征标签进行相似比较，将相似度超过第三预设相似度阈值的所述广告内容的特征标签所对应的广告内容确定为投放内容，具体可以参见步骤104中对于余弦相似性原理的描述，在此不加以赘述；其中，第三预设相似度阈值可以根据实际需求进行设置，在此不加以限定。同时户外广告投放的装置及时监控户外广告位的上画，下画保证广告投放的时效性，从而实现户外广告的精准投放。本发明实施例提供的户外广告投放的方法，通过获取户外广告位的信息数据；根据户外广告位的信息数据确定所述户外广告位的受众用户范围；根据运营商的无线通信参数数据确定在所述户外广告位的受众用户范围内的受众用户数量；根据所述受众用户数量的无线通信参数数据通过文本聚类技术得到受众用户的特征标签；根据所述特征标签通过聚类分群技术得到受众群用户的特征标签；根据所述受众群用户的特征标签与所述户外广告位的信息数据，确定所述户外广告位的投放内容；本发明利用大数据环境下基于运营商的无线通信参 数数据结合户外广告位的信息数据来统计户外广告位下的受众用户范围、受众用户数量及受众用户的行为特征分析，将受众用户的行为特征与户外广告内容信息进行计算匹配，解决了户外广告受众用户数量统计不准确，分析不准确的问题，提高了户外广告投放的精准性。图4为本发明户外广告投放的装置实施例的结构示意图，如图4所示，本发明实施例的户外广告投放的装置04可以包括：确定模块41、第一处理模块42、第二处理模块43、第三处理模块44；其中，所述确定模块41，用于根据户外广告位的信息数据确定所述户外广告位的受众用户范围；还用于根据运营商的无线通信参数数据确定在所述户外广告位的受众用户范围内的受众用户数量；所述第一处理模块42，用于根据所述受众用户数量的无线通信参数数据得到受众用户的特征标签；所述第二处理模块43，用于根据所述特征标签得到受众群用户的特征标签；所述第三处理模块44，用于根据所述受众群用户的特征标签与所述户外广告位的信息数据，确定所述户外广告位的投放内容。进一步的，所述装置还包括：获取模块45；其中，所述获取模块45，用于获取户外广告位的信息数据。进一步的，所述户外广告位的信息数据包括：名称，尺寸，字号，类型，最大投放广告数量，广告内容，空间地点，朝向，是否有遮挡物；所述无线通信参数数据包括：信令数据、地理信息系统gis数据、基站无线工程参数数据。进一步的，所述确定模块41，具体用于根据可视视角范围和最大视距距离构成所述户外广告位的受众用户范围；其中，根据所述户外广告位的尺寸、空间地点、朝向确定所述可视视角范围，根据所述户外广告位的字号确定所述最大视距距离；所述可视视角范围为所述受众用户到所述户外广告位的正面的中心的直线 方向与所述户外广告位的正面的中心水平方向的夹角大于15度、且所述受众用户到所述户外广告位的正面的中心的直线方向与所述户外广告位的正面的中心垂直方向的夹角大于18度的空间范围；所述确定模块41，还具体用于根据所述户外广告位的字号与字号和最大视距距离的对应列表得到所述最大视距距离；所述确定模块41，还具体用于获取在所述户外广告位的受众用户范围内、且符合预设驻留时长的运营商的gis数据、基站无线工程参数数据；根据所述运营商的gis数据、基站无线工程参数数据确定出在所述户外广告位的受众用户范围内的受众用户数量。进一步的，所述第一处理模块42，具体用于根据所述受众用户数量的无线通信参数数据通过文本聚类技术得到受众用户的特征标签；其中，所述第一处理模块42，具体用于在预设时间维度内根据所述受众用户数量的信令数据对应的用户行为事件利用r语言与rwordseg技术进行文档分词处理，得到处理后的文档；利用词频-反转文件频率tf-idf算法从所述处理后的文档中选择出未降维和未聚焦的受众用户的特征标签；利用余弦相似性原理将不同的处理后的文档的所述未降维和未聚焦的受众用户的特征标签进行相似比较，将相似度超过第一预设相似度阈值的受众用户的特征标签合并，得到合并后的受众用户的特征标签。进一步的，所述第二处理模块43，具体用于根据所述特征标签通过聚类分群技术得到受众群用户的特征标签；其中，所述第二处理模块43，具体用于利用k-means算法将所述受众用户的合并后的特征标签进行聚类分群，得到未降维和未聚焦的受众群用户的特征标签；利用余弦相似性原理将所述未降维和未聚焦的受众群用户的特征标签进行相似比较，将相似度超过第二预设相似度阈值的特征标签合并，得到合并后的受众群用户的特征标签。进一步的，所述第三处理模块44，具体用于利用tf-idf算法从户外广告 位的广告内容中选择出所述户外广告位的广告内容的特征标签；利用余弦相似性原理将所述合并后的受众群用户的特征标签与所述广告内容的特征标签进行相似比较，将相似度超过第三预设相似度阈值的所述广告内容的特征标签所对应的广告内容确定为投放内容。本实施例的装置，可以用于执行上述所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。在实际应用中，所述确定模块41、第一处理模块42、第二处理模块43、第三处理模块44、获取模块45可由位于装置上的中央处理器(cpu)、微处理器(mpu)、数字信号处理器(dsp)或现场可编程门阵列(fpga)等器件实现。本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使 得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。当前第1页12