11月21日，中国银行一项名为“一种元宇宙银行中的广告展示方法及相关设备”的专利公布。其申请于2023年8月7日，应用于大数据领域以及金融领域。

摘要显示，首先确定目标用户，目标用户为与目标广告牌的距离满足预设范围的用户，目标广告牌为元宇宙银行中待进行广告展示的广告牌，根据预设范围的用户进行分析更具有参考性；针对每个目标用户，确定目标用户属于各个预设标签的概率；根据各个目标用户属于各个预设标签的概率，确定各个预设标签的优先级，各个预设标签的优先级表示目标用户的感兴趣程度；获取各个广告对应的预设标签，根据各个预设标签的优先级，以及各个广告对应的预设标签，可以确定最适合目标用户的目标广告，将目标广告发送至目标广告牌进行展示。

其中，根据各个目标用户属于各个预设标签的概率，确定各个预设标签的优先级，包括：针对每个预设标签，计算各个目标用户属于预设标签的概率之和，作为预设标签的优先级。

根据各个预设标签的优先级，以及各个广告对应的预设标签，确定目标广告，包括：根据各个预设标签的优先级，确定各个预设标签的权重；针对每个广告，根据广告对应的预设标签，以及各个预设标签的权重，计算广告的标签权重之和；确定标签权重之和最大的广告为目标广告。

针对每个目标用户，确定目标用户属于各个预设标签的概率，包括：针对每个目标用户，获取目标用户的业务信息，并将该信息输入至训练好的用户分类模型，得到目标用户属于各个预设标签的概率。

而用户分类模型的训练方式为：获取多个训练用用户的业务信息，训练用用户的业务信息已标注训练用用户属于各个预设标签的概率；将多个训练用用户的业务信息划分为第一训练用用户的业务信息集合和第二训练用用户的业务信息集合；利用第一训练用用户的业务信息集合进行训练，以及利用第二训练用用户的业务信息集合进行优化，得到用户分类模型。

获取各个广告对应的预设标签，则包括：获取各个广告的业务信息，并将各个广告的业务信息输入至训练好的广告分类模型，得到各个广告对应的预设标签。

而广告分类模型的训练方式为：获取多个训练用广告的业务信息，训练用广告的业务信息已标注训练用广告对应的预设标签；将多个训练用广告的业务信息划分为第一训练用广告的业务信息集合和第二训练用广告的业务信息集合；利用第一训练用广告的业务信息集合进行训练，以及利用第二训练用广告的业务信息集合进行优化，得到广告分类模型。

说明书提到该发明的背景为，随着元宇宙热潮的爆发，元宇宙银行中的广告展示也越来越受到关注，元宇宙银行中的用户可通过广告展示更好地了解元宇宙银行的业务。目前，元宇宙银行中广告展示的形式主要是大众媒体，广告业务代理商通过购买广告位来达到广告展示，可以使元宇宙银行的用户接收到一个信息，或者是树立对这个广告业务的简单印象，或者是知道这个广告业务在进行的相关活动，有兴趣的用户就会关注。

但是，这种广告展示方法无法掌握用户对某类广告的兴趣，针对性较差，导致广告的营销效果不好。而该发明有利于达到最佳的营销效果。