今日智联(武汉)信息技术有限公司彭文平获国家专利权
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龙图腾网获悉今日智联(武汉)信息技术有限公司申请的专利AI大模型驱动的短视频广告投放优化系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121094896B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511072720.3,技术领域涉及:G06Q30/0251;该发明授权AI大模型驱动的短视频广告投放优化系统是由彭文平设计研发完成,并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本AI大模型驱动的短视频广告投放优化系统在说明书摘要公布了:本发明涉及机器学习技术领域,具体为AI大模型驱动的短视频广告投放优化系统,系统包括:节点特征提取模块、转折点检测模块、资源调度模块、兴趣趋势分析模块。本发明中,通过多维数据的深度语义向量化,结合用户行为与内容兴趣的动态捕捉,感知节点影响力的关键转折,针对用户兴趣变化趋势进行细粒度归类,动态调整广告推送参数,实现资源分配策略的实时权重优化,实现广告推送内容与用户兴趣的高度适配,推动广告投放效果的持续提升,广告资源利用率得以改善,用户体验也因此获得正向提升,整个流程实现从多维数据采集到投放策略优化的协同,快速响应用户兴趣偏移,增强广告匹配与互动表现,为短视频广告业务带来收益提升及数据价值释放。
本发明授权AI大模型驱动的短视频广告投放优化系统在权利要求书中公布了:1.AI大模型驱动的短视频广告投放优化系统,其特征在于,所述系统包括: 节点特征提取模块,用于采集用户行为序列参数、内容标签、兴趣语义参数,获取多维节点参数数据,输入至BERT模型进行特征向量化,调用节点特征编码结果,将所述节点特征编码结果传递至转折点检测模块; 转折点检测模块,用于基于所述节点特征编码结果,获取节点行为特征序列,调用所述节点行为特征序列输入至时序注意力机制算法,检测并判别节点影响力转折点,将所述节点影响力转折点传递至资源调度模块; 所述转折点检测模块包括: 行为特征序列化子模块基于所述节点特征编码结果,提取每个编码结果中的时间戳信息,依据所述时间戳的先后顺序对全部节点特征编码进行重新排序,将排序后的编码串联成时间连续性的数据流,生成节点行为特征序列; 时序注意力权重计算子模块调用所述节点行为特征序列输入至时序注意力机制算法,为序列中每个节点的特征向量计算查询向量与键向量,通过向量点积运算得到注意力得分,再利用Softmax函数对所有得分进行归一化处理,获取节点时序注意力得分; 影响力转折判定子模块根据所述节点时序注意力得分,对所述节点行为特征序列进行加权求和,计算每个时间节点的上下文表示向量,监测相邻节点间上下文表示向量的余弦相似度变化幅度,并将所述变化幅度与设定的影响力变化阈值进行比对,识别变化幅度超出阈值的节点,得到节点影响力转折点; 所述影响力转折判定子模块具体包括: 采集历史时间窗口内所有相邻节点间上下文表示向量的余弦相似度变化幅度数据,计算所述余弦相似度变化幅度数据的均值与标准差; 调用所述均值、所述标准差及预设的风险系数,通过动态阈值公式:进行计算,得到所述影响力变化阈值; 其中,代表影响力变化阈值,为预设的风险系数常量; 资源调度模块,用于获取所述节点影响力转折点,对广告投放资源参数集合采用多臂老虎机算法进行权重调整,将资源调整指令传递至兴趣趋势分析模块; 所述资源调度模块包括: 转折点资源映射子模块获取所述节点影响力转折点,并采集广告投放资源参数集合,分析转折点关联的用户群体画像与多个广告资源的目标受众标签,计算两者的重合度,并依据预设的受众匹配度阈值筛选与转折点关联的广告资源,建立待选投放资源列表; 老虎机收益评估子模块调用所述待选投放资源列表,将列表中的每个资源项作为多臂老虎机算法的一个独立臂,依据多个资源项的历史转化率与投放成本数据,运用上置信界限算法计算每个臂的置信区间上限,得到资源预期收益值; 资源权重动态调整子模块根据多个广告资源的所述资源预期收益值,对所述待选投放资源列表中的资源进行排序,将排序结果作为权重分配的依据,通过归一化函数重新计算多个资源在投放预算中的分配比例,并将资源标识与新分配比例的参数整合,生成资源调整指令; 兴趣趋势分析模块,用于获取所述资源调整指令,采用兴趣趋势聚类算法进行节点兴趣趋势分类,基于节点类别及所述资源调整指令调整后续广告推送参数。
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