技术特征：
1.一种基于行为数据的广告投放方法，其特征在于，所述基于行为数据的广告投放方法包括：获取用户在应用中的特定行为数据；将所述特定行为数据输入至预设的营销决策模型，通过所述营销决策模型中的决策树算法将所述特定行为数据与至少一类营销活动的埋点进行匹配，得到所述特定行为数据对应于至少一类所述营销活动的第一偏好预测值；获取至少一类所述营销活动的历史偏好预测值，并基于所述历史偏好预测值与同一类所述第一偏好预测值计算得到至少一类总偏好预测值；基于所述总偏好预测值，触发相应的营销活动进行广告投放。2.根据权利要求1所述的基于行为数据的广告投放方法，其特征在于，所述获取用户在应用中的特定行为数据，包括：采集用户基于触控屏触发的操作信息；基于所述操作信息触发埋点；基于被触发的所述埋点，将所述操作信息识别并获取为至少一次的所述特定行为数据。3.根据权利要求1所述的基于行为数据的广告投放方法，其特征在于，所述将所述特定行为数据输入至预设的营销决策模型，通过所述营销决策模型中的决策树算法将所述特定行为数据与至少一类营销活动的埋点进行匹配，得到所述特定行为数据对应于至少一类所述营销活动的第一偏好预测值，包括：将所述特定行为数据输入至预设的营销决策模型，通过所述营销决策模型中的决策树算法，将获取的所述特定行为数据分类至对应的营销活动；基于不同类型的所述营销活动预设埋点的不同，将所述特定行为数据分为至少一组特定行为数据组；将所述特定行为数据组匹配至对应的营销活动中的埋点，并基于所述埋点的预设分值计算，得到至少一类所述营销活动的第一偏好预测值。4.根据权利要求1所述的基于行为数据的广告投放方法，其特征在于，在所述将所述特定行为数据输入至预设的营销决策模型，通过所述营销决策模型中的决策树算法将所述特定行为数据与至少一类营销活动的埋点进行匹配，得到所述特定行为数据对应于至少一类所述营销活动的第一偏好预测值之后，还包括：基于对应的营销活动的有效期为所述第一偏好预测值设定对应的有效期；若得到的所述第一偏好预测值未达到预设阈值，则将所述第一偏好预测值归类至历史偏好预测值；判断所述历史偏好预测值是否超过所述有效期；若否，则将所述历史偏好预测值和当次计算得到的所述第一偏好预测值相加，得到所述总偏好预测值，判断所述总偏好预测值是否达到预设阈值；若否，则将所述历史偏好预测值更新为所述总偏好预测值。5.根据权利要求1所述的基于行为数据的广告投放方法，其特征在于，所述基于所述总偏好预测值，触发相应的营销活动进行广告投放，包括：判断用户是否存在多个对应的营销活动的总偏好预测值达到预设阈值；
若是，则根据预设营销活动触发机制触发分数最高的总偏好预测值对应的营销活动进行广告投放；或者，分别触发不同类型中所述总偏好预测值最高的营销活动进行广告投放。6.根据权利要求1所述的基于行为数据的广告投放方法，其特征在于，在所述基于所述总偏好预测值，触发相应的营销活动进行广告投放之后，还包括：获取用户接收到营销活动的响应情况，其中，所述响应情况包括购买和不购买；若所述响应情况为不购买，则基于预设时间段内的触发次数判断是否再次推荐同类型的所述营销活动。7.一种基于行为数据的广告投放装置，其特征在于，所述基于行为数据的广告投放装置包括：行为数据获取模块，用于获取用户在应用中的特定行为数据；行为数据赋值模块，用于将所述特定行为数据输入至预设的营销决策模型，通过所述营销决策模型中的决策树算法将所述特定行为数据与至少一类营销活动的埋点进行匹配，得到所述特定行为数据对应于至少一类所述营销活动的第一偏好预测值；总偏好预测值计算模块，用于获取至少一类所述营销活动的历史偏好预测值，并基于所述历史偏好预测值与同一类所述第一偏好预测值计算得到至少一类总偏好预测值；营销活动触发模块，用于基于所述总偏好预测值，触发相应的营销活动进行广告投放。8.一种基于行为数据的广告投放设备，其特征在于，所述基于行为数据的广告投放设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于行为数据的广告投放设备执行如权利要求1-6中任一项所述的基于行为数据的广告投放方法的各个步骤。9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于行为数据的广告投放方法的各个步骤。
技术总结
本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于行为数据的广告投放方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取用户在应用中的特定行为数据；将特定行为数据输入至预设的营销决策模型，通过营销决策模型中的决策树算法将特定行为数据与营销活动的埋点进行匹配，得到特定行为数据对应于至少一类营销活动的第一偏好预测值；获取营销活动的历史偏好预测值，并基于历史偏好预测值与同一类第一偏好预测值计算得到总偏好预测值；基于总偏好预测值，触发相应的营销活动进行广告投放。本方法通过采集用户的行为数据，通过行为数据分析用户的偏好并推送相关联的营销活动，实现基于用户行为精准推送目的，能够有效降低推送成本，提升推送营销活动的转化率。销活动的转化率。销活动的转化率。
技术研发人员：李显利 李志宏
受保护的技术使用者：平安银行股份有限公司
技术研发日：2022.05.25
技术公布日：2022/9/2