基于电子商务平台的广告推送优化方法及系统

本发明提出基于电子商务平台的广告推送优化方法及系统。通过基线模型，结合用户的历史行为数据、购物数据和个人喜好属性来预测用户可能感兴趣的广告类别。实时反馈系统实时接收用户的历史行为数据、购物数据和个人喜好基础属性时，调整优化模型，使得模型能够与用户行为同步更新。进一步引入增量学习算法，保证模型对新用户加入或用户行为模式变化的灵敏度。在推送过程中，利用深度学习与多模态混合推荐，融合用户的多模态信息如文本、图像、音视频等，实现更精准的广告推送。同时，提升广告内容的创新性，让广告更具趣味性，通过A/B测试和AR、VR等技术提供更佳的用户体验，提高广告的转化率。