(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211086141.0 (22)申请日 2022.09.06 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 黎建辉　 (74)专利代理 机构 深圳紫藤知识产权代理有限 公司 44570 专利代理师 魏学昊 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种广告投放方法、 装置、 计算机设备及存 储介质 (57)摘要 本申请实施例公开了一种 广告投放方法、 装 置、 计算机设备及存储介质， 本方案获取待推荐 用户的至少一个特征维度的用户特征数据； 将各 个特征维度的用户特征数据转换成用户特征字 符； 通过预设的神经网络模型， 对各个用户特征 字符进行影 响程度识别， 得到各个用户特征字 符 对银行系统中的一银行业务的影 响程度； 从各个 用户特征字符中选取出影响程度最大的预设数 量的待识别特征字符， 并通过神经网络模型， 对 待识别特征字符进行业务办理概率预测， 得到待 推荐用户办理银行业务的概率； 根据银行系统中 的各个银行业务的概率从银行系统中选取至少 一个待推荐业务， 将待推荐业务的广告投放至待 推荐用户面对的广告位， 从而提高了广告投放的 效率。 权利要求书2页 说明书12页 附图2页 CN 115392981 A 2022.11.25 CN 115392981 A 1.一种广告投放方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待推荐用户的至少一个特征维度的用户特征数据， 所述特征数据包括属性特征数 据和行为特 征数据； 将各个特征维度的用户特征数据转换成用户特征字符， 所述用户特征字符用于指示所 述用户特 征数据的属性； 通过预设的神经网络模型， 对各个用户特征字符进行影响程度识别， 得到各个用户特 征字符对银 行系统中的一银 行业务的影响程度； 从各个用户特征字符中选取出影响程度最大的预设数量的待识别特征字符， 并通过所 述神经网络模型， 对所述待识别特征字符进行业务办理概率预测， 得到所述待推荐用户办 理银行业务的概率； 根据所述银行系统中的各个银行业务的概率从所述银行系统中选取至少一个待推荐 业务， 将所述待推荐业 务的广告投放至所述待推荐用户面对的广告位。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在通过预设的神经网络模型， 对各个用户 特征字符进行影响程度识别之前， 还 包括： 获取所述银行系统中的历史银行业务对应的历史潜在用户， 其中， 所述历史潜在用户 为所述银 行系统中办理所述历史银 行业务的意愿度大于预设阈值的用户； 获取所述历史潜在用户的历史属性特征数据和历史行为特征数据， 将所述历史属性特 征数据和所述历史行为特征数组成训练样本， 并为所述训练样本配置标签， 所述标签用于 指示所述历史潜在用户是否办理所述历史银 行业务； 通过所述训练样本构建所述神经网络模型， 并通过所述训练样本对所述神经网络模型 进行训练。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在获取所述银行系统中的历史银行业务对 应的历史潜在用户之前， 还 包括： 获取所述银行系统中的各个用户的至少一个维度的行为数据； 通过预设的潜客特征模型对各个维度的行为数据进行特征提取， 得到各个维度的行为 特征； 通过所述潜客特征模型， 对各个维度的行为特征进行意愿度预测， 得到所述用户办理 所述银行业务的意愿度。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在通过预设的神经网络模型， 对各个用户 特征字符进行影响程度识别之前， 还 包括： 获取所述待推荐用户的标识； 以所述标识为主键， 将各个特征维度的用户特征字符串联处理， 得到所述待推荐用户 的特征字符串； 相应地， 所述通过预设的神经网络模型， 对各个用户特征字符进行影响程度识别， 包 括： 通过预设的神经网络模型， 对所述特 征字符串中的各个字符进行影响程度识别。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述属性特征数据包括所述待推荐用户浏 览所述银行系统的浏览次数和浏览时间， 所述将各个特征维度的用户特征数据转换成用户 特征字符， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115392981 A 2根据所述浏览次数和所述浏览时间确定所述待推荐用户在所述银行系统中的用户生 命周期； 确定所述周期范围对应的用户等级， 将所述用户等级确定为所述用户特 征字符。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述属性特征数据包括用户性别和预设时 间内用户在所述银行系统中的消费金额， 所述将各个特征维度的用户特征数据转换成用户 特征字符， 包括： 确定所述用户性别对应的各个消费分区， 并从各个消费分区中选取出消费范围包含所 述消费金额的待处 理消费分区； 将所述待处 理消费分区对应的分区等级确定为所述用户特 征字符。 7.根据权利要求1至6任一项所述的方法， 其特征在于， 将所述待推荐业务的广告投放 至所述待推荐用户面对的广告位， 包括： 获取所述待推荐用户面对各个历史业务广告时的历史信 息， 所述历史信 息中包括所述 历史业务广告的广告布局 和所述待推荐用户的浏览时长； 根据所述浏览时长从各个历史业务广告中选取出浏览时长最长的待处理历史业务广 告； 根据所述待处理历史业务广告的广告布局将所述待推荐业务的广告投放至所述待推 荐用户面对的广告位。 8.一种广告投放装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取待推荐用户的至少一个特征维度的用户特征数据， 所述特征数据 包括属性特 征数据和行为特 征数据； 转换模块， 用于将各个特征维度的用户特征数据转换成用户特征字符， 所述用户特征 字符用于指示所述用户特 征数据的属性； 识别模块， 用于通过预设的神经网络模型， 对各个用户特征字符进行影响程度识别， 得 到各个用户特 征字符对银 行系统中的一银 行业务的影响程度； 预测模块， 用于从各个用户特征字符中选取出影响程度最大的预设数量的待识别特征 字符， 并通过所述神经网络模型， 对所述待识别特征字 符进行业务办理概率预测， 得到所述 待推荐用户办理银 行业务的概率； 投放模块， 用于根据 所述银行系统中的各个银行业务的概率从所述银行系统中选取至 少一个待推荐业 务， 将所述待推荐业 务的广告投放至所述待推荐用户面对的广告位。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器， 处理器及存储在存储器上并在处理器上 运行的计算机程序， 其中， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的 广告投放方法。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有多条指令， 所述指令适于处理器 进行加载， 以执 行权利要求1至7任一项所述的广告投放方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115392981 A 3