1.一种基于大数据的广告投放方法，其特征在于，包括：

获取待投放的多个广告的文字描述信息；

基于所述待投放的多个广告的文字描述信息使用文字处理模型确定K均值聚类算法中的K值，所述文字处理模型为深度神经网络模型，所述文字处理模型的输入为所述待投放的多个广告的文字描述信息，所述文字处理模型的输出为K均值聚类算法中的K值；

基于K均值聚类算法和所述K均值聚类算法中的K值对所述待投放的多个广告的文字描述信息进行聚类得到K个簇；

基于所述K个簇确定多个目标投放广告，所述基于所述K个簇确定目标投放广告包括：将所述K个簇输入到筛选模型从每个簇中筛选出一个初选广告；

基于每个簇中的初选广告的文字描述信息使用扩散模型生成每个簇中的初选广告的推广图片，所述扩散模型的输入为每个簇中的初选广告的文字描述信息，所述扩散模型的输出为每个簇中的初选广告的推广图片；

显示每个簇中的初选广告的推广图片，并获取用户从每个簇中的初选广告的推广图片中选定的选择图片和选择图片所在的簇；

基于选择图片所在的簇构建广告图结构，所述广告图结构包括多个节点和多个节点之间的多条边，多个节点包括一个选择图片节点和多个待投放广告节点，选择图片节点为中心节点，多个待投放广告节点分别与一个选择图片节点建立边，所述一个选择图片节点的节点特征包括选择图片所对应的广告的文字描述信息，每一个待投放广告节点的节点特征包括待投放广告的文字描述信息，每一个待投放广告节点与一个选择图片节点建立边的特征包括选择图片节点与待投放广告节点之间的欧几里得距离；

基于图注意力网络对所述广告图结构进行处理确定多个目标投放广告；

基于所述目标投放广告对用户进行投放。

2.一种基于大数据的广告投放系统，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待投放的多个广告的文字描述信息；

文字处理模块，用于基于所述待投放的多个广告的文字描述信息使用文字处理模型确定K均值聚类算法中的K值，所述文字处理模型为深度神经网络模型，所述文字处理模型的输入为所述待投放的多个广告的文字描述信息，所述文字处理模型的输出为K均值聚类算法中的K值；

第二获取模块，用于基于K均值聚类算法和所述K均值聚类算法中的K值对所述待投放的多个广告的文字描述信息进行聚类得到K个簇；

确定模块，用于基于所述K个簇确定多个目标投放广告，所述确定模块还用于：将所述K个簇输入到筛选模型从每个簇中筛选出一个初选广告；

基于每个簇中的初选广告的文字描述信息使用扩散模型生成每个簇中的初选广告的推广图片，所述扩散模型的输入为每个簇中的初选广告的文字描述信息，所述扩散模型的输出为每个簇中的初选广告的推广图片；

显示每个簇中的初选广告的推广图片，并获取用户从每个簇中的初选广告的推广图片中选定的选择图片和选择图片所在的簇；

基于选择图片所在的簇构建广告图结构，所述广告图结构包括多个节点和多个节点之间的多条边，多个节点包括一个选择图片节点和多个待投放广告节点，选择图片节点为中心节点，多个待投放广告节点分别与一个选择图片节点建立边，所述一个选择图片节点的节点特征包括选择图片所对应的广告的文字描述信息，每一个待投放广告节点的节点特征包括待投放广告的文字描述信息，每一个待投放广告节点与一个选择图片节点建立边的特征包括选择图片节点与待投放广告节点之间的欧几里得距离；

基于图注意力网络对所述广告图结构进行处理确定多个目标投放广告；

投放模块，用于基于所述目标投放广告对用户进行投放。

3.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1所述的基于大数据的广告投放方法。

4.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的基于大数据的广告投放方法。