基于用户兴趣学的个性化广告推送方法与系统

摘要

本发明实施例涉及一种基于用户兴趣学的个性化广告推送方法和系统，所述方法包括：通过多任务排序学得到多个用户兴趣模型；根据所述用户兴趣模型，在视频中提取兴趣物体；提取所述兴趣物体的多种视觉特征，根据所述视觉特征在广告库中检索相关的广告信息。通过本发明实施例提供的方法和系统，推送的广告和视频内容紧密相关，从一定程度上满足了用户的个性化要求，实现了个性化的广告推送。

主权项

一种基于用户兴趣学习的个性化广告推送方法，其特征在于，该方法包括：通过多任务排序学习得到多个用户兴趣模型；根据所述用户兴趣模型，在视频中提取兴趣物体；提取所述兴趣物体的多种视觉特征，根据所述视觉特征在广告库中检索相关的广告信息；其中所述根据所述用户兴趣模型，在视频中提取兴趣物体，具体包括：接收输入的视频流，检测所述视频流中内容具有代表性的关键帧；对每一个关键帧，根据其宏块的底层视觉特征计算出该关键帧对应场景的整体视觉特征；根据所述整体视觉特征，将所述关键帧对应的场景归入构建用户兴趣模型过程中所划分的场景类别中的其中一类；根据所述得到的用户兴趣模型，计算所述关键帧所在场景的兴趣度分布图；从所述兴趣度分布图中提取出兴趣度最高的物体。