一种根据影院访客信息的自动广告推荐方法和系统与流程

本发明公开了一种根据影院访客信息的自动广告推荐方法和系统，涉及计算广告学
技术领域：
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背景技术：
：在过去5年中国数字电影屏幕数量呈高速增长，未来5年仍将保持增长态势，预计2019年银幕数可达5万块。票房总额稳步增长，预计到2019年，全国大银幕广告年收入总额可达65亿。目前，影院的广告系统对未来一定时间段的广告目标人群的个人信息利用不够充分。广告效果仍有较大的提升的空间。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题在于提供一种自动广告推荐方法和系统，用来解决目前影院的广告系统由于对广告目标人群的个人信息利用不够充分而影响广告效果的问题。为达到以上目的，提供了一种根据影院访客信息的自动广告推荐方法和系统。本发明的实施例的技术方案如下：本发明实施例提供了一种根据影院访客信息的自动广告推荐方法，包括如下步骤：步骤101：获得商家广告信息，并对商家广告信息进行分类；步骤102：获取在未来一定时间段内影院的访客身份信息，所述访客身份信息包括年龄、所在地区、性别中的任一项或多项；步骤103：获取不同身份的用户的消费信息数据；步骤104：根据在未来一定时间段内影院的访客身份信息和不同身份的用户的消费信息数据，确定在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度；步骤105：根据在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度，计算于未来一定时间段内在影院推送不同广告的广告效果；步骤106：根据得到的广告效果，于未来一定时间段内在影院推送广告。在一个实施例中，所述步骤102包括：从影院订票系统获取所述影院的影票订购信息，所述影票订购信息包括影票对应的电影播放时间和购买所述影票的用户身份信息，所述电影播放时间处于未来一定时间段内，所述用户身份信息包括年龄、所在地区、性别中的任一项或多项；将所述用户身份信息确定为所述访客身份信息。在一个实施例中，步骤103中的消费信息数据，包含年龄、所在地区、性别、消费时间、消费区域和消费内容中的任一项或多项。在一个实施例中，步骤104包括:根据第一计算公式计算在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度；所述第一计算公式为：其中，rui为访客类别u对广告类别i的兴趣度，其值在0-1之间，表示u类访客中对i类广告感兴趣的人数与u类访客的总人数之比；puk表示访客类别u对潜在类别k的兴趣度；qki表示潜在类别k中广告类别i所占的权重，权重越高，广告类别i越能表示为该潜在类别；当指定潜在类别的个数后，潜在类别由计算机通过统计自动聚类得到；访客类别u由访客身份信息确定；rui中部分数据通过不同身份的访客的消费信息数据确定；剩余部分数据由puk和qki计算得到；puk和qki通过最小化损失函数得到，所述损失函数为：其中，c为损失函数，s由rui中确定的部分和随机抽样赋值的部分组成，λ为正则化因子，可以通过多次测试获取。在一个实施例中,步骤105包括:根据第二计算公式计算于未来一定时间段内在影院推送不同广告的广告效果；所述第二计算公式为：其中，ef(i)表示广告类别i的广告效果；n为访客类别的总数，sgn()函数表示变量的正负符号，rui表示第u类的人对广告i的兴趣度，其值在0-1之间，pu为第u类访客的人数，δ为可调的兴趣度阈值，兴趣度高于此值的表示广告对其效果较好；α和β为可调的调节因子，分别表示人群数量的非线性影响和广告在非感兴趣人群中的影响，α大于等于1，β大于0且小于1+δ、或者β大于0且小于1。本发明实施例提供了一种根据影院访客信息的自动广告推荐系统，该系统包括：广告信息处理模块，用于获得商家广告信息并对商家广告信息进行分类；访客信息处理模块，用于获取在未来一定时间段内影院的访客身份信息，所述访客身份信息包括年龄、所在地区、性别中的任一项或多项；消费信息处理模块，用于获取不同身份的用户的消费信息数据；兴趣度计算模块，用于根据在未来一定时间段内影院的访客身份信息和不同身份的用户的消费信息数据，确定在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度；广告效果计算模块，用于根据在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度，计算于未来一定时间段内在影院推送不同广告的广告效果；广告推送模块，用于根据得到的广告效果，于未来一定时间段内在影院推送广告。在一个实施例中，访客信息处理模块，用于从影院订票系统获取所述影院的影票订购信息，所述影票订购信息包括影票对应的电影播放时间和购买所述影票的用户身份信息，所述电影播放时间处于未来一定时间段内，所述用户身份信息包括年龄、所在地区、性别中的任一项或多项；将所述用户身份信息确定为所述访客身份信息。在一个实施例中，所述消费信息数据，包含年龄、所在地区、性别、消费时间、消费区域和消费内容中的任一项或多项。在一个实施例中，所述兴趣度计算模块，用于根据第一计算公式计算在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度；所述第一计算公式为：其中，rui为访客类别u对广告类别i的兴趣度，其值在0-1之间，表示u类访客中对i类广告感兴趣的人数与u类访客的总人数之比；puk表示访客类别u对潜在类别k的兴趣度；qki表示潜在类别k中广告类别i所占的权重，权重越高，广告类别i越能表示为该潜在类别；当指定潜在类别的个数后，潜在类别由计算机通过统计自动聚类得到；访客类别u由访客身份信息确定；rui中部分数据通过不同身份的访客的消费信息数据确定；剩余部分数据由puk和qki计算得到；puk和qki通过最小化损失函数得到，所述损失函数为：其中，c为损失函数，s由rui中确定的部分和随机抽样赋值的部分组成，λ为正则化因子，可以通过多次测试获取。在一个实施例中，广告效果计算模块，用于根据第二计算公式计算于未来一定时间段内在影院推送不同广告的广告效果；所述第二计算公式为：其中，ef(i)表示广告类别i的广告效果；n为访客类别的总数，sgn()函数表示变量的正负符号，rui表示第u类的人对广告i的兴趣度，其值在0-1之间，pu为第u类访客的人数，δ为可调的兴趣度阈值，兴趣度高于此值的表示广告对其效果较好；α和β为可调的调节因子，分别表示人群数量的非线性影响和广告在非感兴趣人群中的影响，α大于等于1，β大于0且小于1+δ、或者β大于0且小于1。本发明实施例提供的上述方法，能够提前准确预测哪些广告于未来一定时间段内在影院推送时可实现较好的广告效果，使得可以在未来一定时间段内及时地在影院推送这些广告，提高了影院推送广告的广告效果。附图说明图1是根据本发明实施例的自动广告推荐方法的流程图；图2是根据本发明实施例的自动广告推荐系统的示意图。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。图1是根据本发明实施例的一种自动广告推荐方法的流程图。在步骤101，获取商家广告信息，并进行分类。商家广告信息以行业分类信息为主，如将广告分类为：文化传媒，交通工具，食品饮料，电子电脑，房地产，电信服务，金融保险，服装时尚，航空旅游，零售服务等。分类越详细效果越好。在本发明的一个实施例中，商家广告信息分为文化传媒，交通工具，电子电脑，房地产。在步骤102，获取在未来一定时间段内影院的访客身份信息，访客身份信息包括年龄、所在地区、性别中的任一项或多项。当然，还可以包括其他身份信息，例如姓名等。在一个实施例中，步骤102可实施为如下步骤a1-a2：步骤a1、从影院订票系统获取影院的影票订购信息，影票订购信息包括影票对应的电影播放时间和购买影票的用户身份信息，电影播放时间处于未来一定时间段内，用户身份信息包括年龄、所在地区、性别中的任一项或多项；步骤a2、将上述用户身份信息确定为上述访客身份信息。目前，影院都有相应的影院订票系统，用户可以实现在影院订票系统的远程网络购票，影院订票系统可存储有每个用户的用户身份信息及该用户的唯一身份识别码如手机号码。当一个用户通过影院订票系统购买影票时，该用户需向影院订票系统提供唯一身份识别码，从而影院订票系统可根据接收到的唯一身份识别码获知该用户的用户身份信息，并可记录该用户所购买的影票对应的电影播放时间。影院订票系统可将该用户的用户身份信息和该用户所购买的影票对应的电影播放时间，存储为影票购票信息。购买了于未来一定时间段内在一影院播放的电影影票的用户，可视为于未来一定时间段内在该影院出现的访客。在步骤103：获取不同身份的用户的消费信息数据。获取消费信息数据时，可以获取影院所在区域的用户的消费信息数据，如无影院所在区域的用户的消费信息数据，可选择和影院所在区域相近的区域的用户的消费信息数据，消费信息数据可包含年龄、所在地区、性别、消费时间、消费区域和消费内容中的任一项或多项。影院所在区域可以是以影院所在市、区、县、乡镇或者街道；也可以是以影院为中心的方圆预设公里范围内的区域，预设公里数可设置，例如可设置为方圆20公里。在步骤104：根据在未来一定时间段内影院的访客身份信息和不同身份的用户的消费信息数据，确定在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度。在一个实施例中，步骤104可实施为：根据第一计算公式计算在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度；所述第一计算公式为：其中，rui为访客类别u对广告类别i的兴趣度，其值在0-1之间，表示u类访客中对i类广告感兴趣的人数与u类访客的总人数之比；puk表示访客类别u对潜在类别k的兴趣度；qki表示潜在类别k中广告类别i所占的权重，权重越高，广告类别i越能表示为该潜在类别；当指定潜在类别的个数后，潜在类别由计算机通过统计自动聚类得到；访客类别u由访客身份信息确定；rui中部分数据通过不同身份的访客的消费信息数据确定；剩余部分数据由puk和qki计算得到；puk和qki通过最小化损失函数得到，所述损失函数为：其中，c为损失函数，s由rui中确定的部分和随机抽样赋值的部分组成，λ为正则化因子，可以通过多次测试获取。在另一个实施例中，步骤104还可以被以下操作步骤代替：从外部的数据库中获取预先存储的所述访客对不同广告的兴趣度。在步骤105：根据在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度，计算于未来一定时间段内在影院推送不同广告的广告效果。在一个实施例中，步骤105可实施为：根据第二计算公式计算于未来一定时间段内在影院推送不同广告的广告效果；第二计算公式为：其中，ef(i)表示广告类别i的广告效果；n为访客类别的总数，sgn()函数表示变量的正负符号，rui表示第u类的人对广告i的兴趣度，其值在0-1之间，pu为第u类访客的人数，δ为可调的兴趣度阈值，兴趣度高于此值的表示广告对其效果较好；α和β为可调的调节因子，α大于等于1，β大于0且小于1+δ、、或者β大于0且小于1，分别表示人群数量的非线性影响和广告在非感兴趣人群中的影响。在步骤106：根据得到的广告效果，于未来一定时间段内在影院推送广告。在一个实施例中，可以将广告效果最高的、或者广告效果达到预设标准的广告，于未来一定时间段内在影院推送。推送时，可以是在影院内的任何一种可发布广告的设备上推送，例如播放电影用的屏幕，影院内的自助购票机、自助取票机，影院内墙上的电视或电子显示屏等。本发明实施例提供的上述方法，能够提前准确预测哪些广告于未来一定时间段内在影院推送时可实现较好的广告效果，使得可以在未来一定时间段内及时地在影院推送这些广告，提高了影院推送广告的广告效果。本发明的一个实施例如下：在步骤201，获取商家广告信息，并进行分类。例如，商家广告信息被分类为：文化传媒，交通工具，电子电脑，房地产。在步骤202：获取在未来一定时间段内影院的访客身份信息。例如，当前时间为2016年11月15日，影院为位于北京市的劲松影院，该影院在2016年11月17日9:00到12:00这一时间段(即未来一定时间段)，播放电影《比利·林恩的中场战事》，通过前述步骤a1-a2，获知在2016年11月17日9:00到12:00这一时间段内出现在劲松影院的访客身份信息的统计数据为：15-25岁：100人26-35岁：200人36-45岁：50人在步骤203：获取不同身份的用户的消费信息数据。例如，劲松影院所在区域取为北京市朝阳区，从某购物网站，获得了北京市朝阳区内各年龄段的用户所关注的商品的数据为：关注人数占比文化传媒交通工具电子电脑房地产15-25岁未知0.20.75未知26-35岁0.2未知未知0.3536-45岁0.3未知未知0.3在步骤204：根据在未来一定时间段内影院的访客身份信息和不同身份的用户的消费信息数据，确定在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度。例如根据前述第一计算公式可以计算出：rui文化传媒交通工具电子电脑房地产15-25岁0.10.20.750.226-35岁0.20.50.60.3536-45岁0.30.50.30.3在步骤205：根据在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度，计算于未来一定时间段内在影院推送不同广告的广告效果。设定前述第二计算公式中的δ＝0.15，α＝1，β＝0.1，利用前述第二计算公式可以求得不同广告的广告效果：在步骤206：根据得到的广告效果，于未来一定时间段内在影院推送广告。由于电子电脑产品的广告效果较好，所以在未来一定时间段内，在影院推送电子电脑类的广告。图2是根据本发明实施例的一种自动广告推荐系统的示意图；根据本发明的一种自动广告推荐系统包括：广告信息处理模块301，用于获得商家广告信息并对商家广告信息进行分类；访客信息处理模块302，用于获得商家广告信息并对商家广告信息进行分类；消费信息处理模块303，用于获取不同身份的用户的消费信息数据；兴趣度计算模块304，用于根据在未来一定时间段内影院的访客身份信息和不同身份的用户的消费信息数据，确定在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度；广告效果计算模块305，用于根据在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度，计算于未来一定时间段内在影院推送不同广告的广告效果；广告推送模块306，用于根据得到的广告效果，于未来一定时间段内在影院推送广告。访客信息处理模块302，用于从影院订票系统获取所述影院的影票订购信息，所述影票订购信息包括影票对应的电影播放时间和购买所述影票的用户身份信息，所述电影播放时间处于未来一定时间段内，所述用户身份信息包括年龄、所在地区、性别中的任一项或多项；将所述用户身份信息确定为所述访客身份信息。所述消费信息数据，包含年龄、所在地区、性别、消费时间、消费区域和消费内容中的任一项或多项。所述兴趣度计算模块304，用于根据第一计算公式计算在未来一定时间段内影院的访客对不同广告的兴趣度；所述第一计算公式为：其中，rui为访客类别u对广告类别i的兴趣度，其值在0-1之间，表示u类访客中对i类广告感兴趣的人数与u类访客的总人数之比；puk表示访客类别u对潜在类别k的兴趣度；qki表示潜在类别k中广告类别i所占的权重，权重越高，广告类别i越能表示为该潜在类别；当指定潜在类别的个数后，潜在类别由计算机通过统计自动聚类得到；访客类别u由访客身份信息确定；rui中部分数据通过不同身份的访客的消费信息数据确定；剩余部分数据由puk和qki计算得到；puk和qki通过最小化损失函数得到，所述损失函数为：其中，c为损失函数，s由rui中确定的部分和随机抽样赋值的部分组成，λ为正则化因子，可以通过多次测试获取。其中，广告效果计算模块305，用于根据第二计算公式计算于未来一定时间段内在影院推送不同广告的广告效果；所述第二计算公式为：其中，ef(i)表示广告类别i的广告效果；n为访客类别的总数，sgn()函数表示变量的正负符号，rui表示第u类的人对广告i的兴趣度，其值在0-1之间，pu为第u类访客的人数，δ为可调的兴趣度阈值，兴趣度高于此值的表示广告对其效果较好；α和β为可调的调节因子，分别表示人群数量的非线性影响和广告在非感兴趣人群中的影响，α大于等于1，β大于0且小于1+δ、或者β大于0且小于1。以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，本领域普通技术人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。当前第1页12