一种互联网广告服务的精准投放方法与流程

本发明涉及互联网广告，具体为一种互联网广告服务的精准投放方法。

背景技术：

1、互联网广告投放通常包括广告主提交候选广告素材、广告平台对用户特征与广告特征进行匹配排序、发起实时竞价并完成计费结算等环节，随着数据隐私保护法规的相继施行以及终端设备第三方标识获取渐受限制，广告平台已难以继续以明文方式跨域采集与共享用户特征，业内普遍采用基于联邦学习的隐私保护广告投放方法：

2、终端设备在本地保存用户历史行为特征，仅将加密后的模型梯度参数上传至云端聚合服务器，由聚合服务器对海量终端上传的加密梯度进行安全聚合并更新全局排序模型，再周期性下发更新后的模型用于候选广告排序；

3、广告请求到达时，由云端排序服务对候选广告进行打分排序并将结果返回终端，上述方案虽使用户明文特征保留于终端本地，但每次广告请求仍依赖云端参与排序或模型聚合，模型更新周期通常以分钟、小时计，广告匹配主要基于历史静态标签，难以响应用户瞬息变化的即时交互意图；

4、同时端云之间的多轮加密梯度传输存在不可忽略的通信与运算开销，难以满足实时竞价场景的响应时延要求，且云端与广告主无法核实端侧匹配结果的真实性，存在虚假曝光与刷量作弊的风险。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题包括：

2、其一，现有隐私保护方案因存在多轮加密传输与安全聚合开销，无法满足实时竞价场景极短响应时间窗口的要求，隐私合规与云端精准计算之间存在难以调和的矛盾；

3、其二，现有基于云端流式计算架构的推荐排序系统存在数据上报、特征落盘、模型更新、结果下发的完整链路延迟，无法响应沉浸式信息流场景中用户亚秒级的瞬态交互意图；

4、其三，广告匹配与排序计算下沉至终端本地后，广告主及云端结算平台失去了对匹配过程的直接可见性，缺乏在不依赖明文画像的前提下核实端侧匹配结果真实性的可信结算机制。

5、为解决上述技术问题，本发明提供一种互联网广告服务的精准投放方法，包括：云端对候选广告素材进行特征提取及向量化并将压缩后的向量索引包以差量更新方式广播至处于无线网络连接状态且处于充电状态的终端设备；

6、终端设备基于本机存储的用户私密特征通过部署于本地的用户塔编码器生成用户意图向量，将该向量与本地缓存的广告候选向量进行相似度运算并据此对候选广告进行排序与预加载展示；

7、终端设备采集用户浏览信息流过程中产生的微交互行为数据，基于时空注意力机制及预设时间衰减系数对该数据进行加权融合，生成具有时间衰减属性的瞬态意图表征向量并与用户意图向量融合更新，在检测到用户下一次滑动操作的触发信号时完成候选广告队列的重排序；

8、终端设备将匹配相似度得分与预设计费阈值比较生成布尔判定结果，并以该结果、匹配相似度得分、计费阈值及本地随机化辅助参数生成零知识证明上传至云端结算服务器，由云端结算服务器验证该证明并据此触发计费结算，本发明还提供一种可独立实施的互联网广告服务防作弊计费结算方法，适用于用户与候选广告之间的匹配计算在终端本地完成的应用场景。

9、采用上述技术方案，与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

10、1.本发明通过将用户特征匹配运算完全下沉至终端本地完成，用户私密特征全程不出端、不上云，从根本上消除了隐私合规限制与云端协同计算延迟之间的矛盾，实现毫秒级响应下的个体级精准定向；

11、2.本发明通过在终端侧引入具有时间衰减属性的时空注意力融合机制，在用户下一次滑动操作发生前完成候选广告队列的本地重排序，消除了云端流式计算架构固有的特征更新滞后问题；

12、3.本发明通过在端侧引入轻量级零知识证明机制，使终端设备能够在不泄露用户明文特征及匹配中间结果的前提下向云端提交可验证的匹配达标证明，实现了去中心化条件下的可信竞价计费结算，兼顾隐私保护与商业信任。

1.一种互联网广告服务的精准投放方法，应用于包括云端服务器和终端设备的系统中，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对广告主提交的候选广告素材进行特征提取及向量化，包括：对所述候选广告素材提取多模态特征，所述多模态特征包括广告文本描述特征、图像关键帧特征、视频关键帧特征以及类目标签特征；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立本地广告候选向量索引，包括：基于近似最近邻检索结构，对解压后得到的广告候选向量集合建立本地索引；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于时空注意力机制对所述微动作特征序列中各特征向量计算注意力权重，结合预设时间衰减系数进行加权融合，使距当前评估时刻越远的历史微交互事件对当前瞬态意图表征向量的贡献按指数规律递减，从而在候选广告下一次重排序前的预设时间窗口内，实现对用户瞬息交互意图的即时捕捉，区别于常规时空注意力机制未结合时间衰减系数的静态权重分配方式，包括：根据当前应用上下文生成查询向量，将所述微动作特征序列中各特征向量映射为对应的键向量，计算所述查询向量与各键向量的点积并进行缩放及归一化处理，得到各微动作特征向量对应的归一化注意力权重；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端设备生成所述用户意图向量、所述瞬态意图表征向量以及所述零知识证明的过程中，所述用户私密特征全程保留于终端设备本地，不向云端服务器传输；

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在检测到用户下一次滑动操作的触发信号时，基于所述更新后的用户意图向量重新执行所述相似度运算及排序，包括：在检测到所述触发信号后的预设时间窗口内完成候选广告队列的重排序及预加载，所述预设时间窗口小于用户完成相邻两次滑动操作的时间间隔。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端设备为沉浸式交互设备，所述微交互行为数据包括用户头部姿态变化数据、视线注视点停留时长数据以及手势交互轨迹数据。

8.一种互联网广告服务的防作弊计费结算方法，应用于用户与候选广告之间的匹配计算在终端设备本地完成的应用场景，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述生成零知识证明的过程及验证所述零知识证明的过程中，均不传输用户私密特征明文以及所述匹配相似度得分的匹配计算过程中产生的中间明文结果。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预设计费阈值为广告主与广告平台预先约定的数值。