CN100535904C - 检索在线广告资源的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种检索在线广告资源的方法和装置，属于网络通信领域。所述方法包括：生成分类，并为在线广告资源设置标签；将所述标签归类到所述分类的类别中；接收用户在检索在线广告资源时输入的关键词；将所述关键词归类到所述分类的类别中；当所述关键词所属的类别中有标签时，将所述标签对应的在线广告资源发送给用户。所述装置包括：初始化模块、归类模块和匹配及发送模块。本发明提高了检索在线广告资源的准确性，降低了对查询条件的要求，与现有技术相比，克服了查询结果匹配难的问题，避免了检索结果可能遗漏有效的在线广告资源等问题。
Description
技术领域
本发明涉及网络通信领域，特别涉及一种检索在线广告资源的方法和装置。
背景技术
在线广告又称网络广告或互联网广告，是指利用互联网发布的广告，包括网站、即时通信工具、网上直播软件和下载软件等载体上的广告。广告包括文字链接广告、旗帜、视频等多种形式。在线广告资源是指可用于展示广告创意的广告位置，如网页、即时通信软件等展示广告的位置。发布在线广告的网络媒体往往有非常繁多、复杂的在线广告资源，例如，腾讯网有超过三千的在线广告资源，广告形式超过一百种。这些在线广告资源往往具有不同的受众特征、地理分布和表现力等属性。
现有技术中检索在线广告资源时采用分类及命名匹配的方式，即先对在线广告资源进行分类并命名，然后按照在线广告资源的分类名称或者在线广告资源的名称进行匹配检索。参见图1，用户检索在线广告资源时，输入关键词，通过将该关键词与在线广告资源的分类名称进行匹配，或者将该关键词与在线广告资源的名称进行匹配，检索到需要的在线广告资源。例如，将在线广告资源分为网站广告和游戏广告等类别，其中，在网站广告中命名首页通栏为在线广告资源的名称，当用户检索时，只有输入的关键词为首页通栏或为网站广告时，才会找到所需的在线广告资源。
上述现有技术在检索的过程中，查询条件过少，只有当用户输入的关键词与在线广告资源分类名称完全匹配，或者与在线广告资源名称完全匹配时，才能够成功检索到所需的在线广告资源，对查询条件要求较高，因此存在查询结果匹配难以及检索结果可能遗漏有效的在线广告资源等问题。
发明内容
为了提高检索在线广告资源的准确性，本发明实施例提供了一种检索在线广告资源的方法和装置。所述技术方案如下：
一方面，本发明实施例提供了一种检索在线广告资源的方法，所述方法包括：
生成分类，并为在线广告资源设置标签；
为所述分类中的每个类别选择固定数量的训练语料；
统计所述标签在每个类别的所述训练语料中出现的频率，并比较所述频率；
将所述标签归类到最高频率对应的类别中；
接收用户在检索在线广告资源时输入的关键词；
为所述分类中的每个类别选择固定数量的训练语料；
统计所述关键词在每个类别的所述训练语料中出现的频率，并比较所述频率；
将所述关键词归类到最高频率对应的类别中；
当所述关键词所属的类别中有标签时，将所述标签对应的在线广告资源发送给用户。
其中，为在线广告资源设置标签的步骤具体为：
对每个在线广告资源，根据其属性信息为其附加至少一个词汇或语句作为标签。
其中，所述属性信息包括在线广告资源的类别、受众特征、地理分布和表现力。
其中，所述关键词包括待检索的在线广告资源的类别名称、受众特征信息、地理分布信息和表现力信息。
另一方面，本发明实施例还提供了一种检索在线广告资源的装置，所述装置包括：
初始化模块，用于生成分类并为在线广告资源设置标签；
归类模块，用于将所述初始化模块设置的标签归类到所述初始化模块生成的分类的类别中，并将用户在检索在线广告资源时输入的关键词归类到所述初始化模块生成的分类的类别中，所述归类模块具体包括：初始化单元，用于为所述初始化模块生成的分类中的每个类别，选择固定数量的训练语料；标签统计比较单元，用于统计所述初始化模块设置的标签在所述初始化单元选择的每个类别的所述训练语料中出现的频率，并比较所述频率；标签归类单元，用于将所述初始化模块设置的标签，归类到所述标签统计比较单元比较得出的最高频率对应的类别中；关键词统计比较单元，用于统计用户在检索在线广告资源时输入的关键词，在所述初始化单元选择的每个类别的所述训练语料中出现的频率，并比较所述频率；关键词归类单元，用于将用户在检索在线广告资源时输入的关键词，归类到所述关键词统计比较单元比较得出的最高频率对应的类别中；
匹配及发送模块，用于当所述归类模块将所述关键词归入的类别中有标签时，将所述标签对应的在线广告资源发送给用户。
其中，所述初始化模块具体用于生成分类，并对每个在线广告资源，根据其属性信息为其附加至少一个词汇或语句作为标签。
上述技术方案通过生成分类并为在线广告资源设置标签，将标签和用户检索的关键词使用相同的规则归类到分类的类别中，将与关键词属于相同类别的标签对应的在线广告资源发送给用户，从而提高了检索在线广告资源的准确性。通过为在线广告资源设置标签，使非结构化的信息增加了结构化的属性，用户如广告销售人员根据与待检索的在线广告资源相关的受众特征、地理分布和表现力等信息进行检索，降低了对查询条件的要求，而且采用相同的规则归类标签和关键词，使检索结果的准确性和有效性大大得到增强，有利于广告销售人员选择合适的广告资源推荐给客户。与现有技术相比，不必关键词与在线广告资源名称或分类名称完全匹配，只要关键词与标签被归为同一类即可检索到在线广告资源，克服了查询结果匹配难的问题，而且避免了检索结果可能遗漏有效的在线广告资源等问题。
附图说明
图1是现有技术中检索在线广告资源的示意图；
图2是本发明实施例一提供的检索在线广告资源的装置结构图；
图3是图2中的归类模块的结构图；
图4是本发明实施例二提供的检索在线广告资源的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明实施例通过生成分类并为在线广告资源设置标签，将标签和用户检索的关键词使用相同的规则归类到分类的类别中，将与关键词属于相同类别的标签对应的在线广告资源发送给用户，从而提高检索在线广告资源的准确性。
实施例一
参见图2，本发明实施例提供了一种检索在线广告资源的装置，具体包括：
初始化模块101，用于生成分类并为在线广告资源设置标签；
初始化模块101生成分类时可以按照多种规则进行分类，生成的分类可以为树型结构，即生成分类树，如按照行业划分类别并生成分类树，或者按照产品划分类别并生成分类树，也可以按照在线广告资源划分类别并生成分类树等等；
归类模块102，用于将初始化模块101设置的标签归类到初始化模块101生成的分类的类别中，并将用户在检索在线广告资源时输入的关键词归类到初始化模块101生成的分类的类别中；
用户输入的关键词可以为待检索的在线广告资源的类别名称、受众特征信息、地理分布信息和表现力信息等等；
归类模块102对标签进行归类和对关键词进行归类采用相同的归类原则；
匹配及发送模块103，用于当归类模块102将用户输入的关键词归入的类别中有标签时，将该标签对应的在线广告资源发送给用户。
其中，初始化模块101可以具体用于生成分类，并对每个在线广告资源，根据其属性信息为其附加至少一个词汇或语句作为标签。其中，在线广告资源的属性信息包括在线广告资源的类别、受众特征、地理分布和表现力等等。例如，有关汽车的在线广告资源可以为其设置多个标签为“东风雪铁龙”、“白色”、“省油”等等。
进一步地，参见图3，归类模块102可以具体包括：
初始化单元201，用于为初始化模块101生成的分类中的每个类别，选择固定数量的训练语料；
训练语料可以为与该类别相关的文章等，训练语料的数量可以根据需要选择，如为分类树中的每个类别选择20篇训练语料；
标签统计比较单元202，用于统计初始化模块101设置的标签在初始化单元201为每个类别选择的训练语料中出现的频率，并比较统计得到的频率；
标签归类单元203，用于将初始化模块101设置的标签，归类到标签统计比较单元202比较得出的最高频率对应的类别中；
关键词统计比较单元204，用于统计用户在检索在线广告资源时输入的关键词，在初始化单元201为每个类别选择的训练语料中出现的频率，并比较统计得到的频率；
关键词归类单元205，用于将用户在检索在线广告资源时输入的关键词，归类到关键词统计比较单元204比较得出的最高频率对应的类别中。
实施例二
参见图4，本发明实施例还提供了一种检索在线广告资源的方法，采用上述装置实现对在线广告资源的检索，具体包括以下步骤：
步骤301：初始化模块生成分类，并为在线广告资源设置标签。
生成分类时可以采用一种树形的对词汇进行分类的方法，即生成分类树。初始化模块分类时可以按照预先设置的规则进行分类，将自然语言的词汇划分到各个类别中。预先设置的规则有多种，如按照行业划分类别并生成分类树，或者按照产品划分类别并生成分类树，也可以按照在线广告资源划分类别并生成分类树等等。分类后的类别具有树型的结构，即大类中有若干个小类，每个小类再细分若干个类别，以此类推，分成多层次的类别。
例如，参见表1，按照行业划分两个大类，化妆美容和健康医疗，其中，化妆美容又分为7个小类，包括香水、美发、护肤、彩妆、脱发、化妆品和体形管理，健康医疗又分为9个小类，包括病症及疾病、中药、护理体检、怀孕生育、医院、医疗器械、健康食品、健康管理、育儿，总共分为两个层次，即生成如表1所示的分类树。
表1
在线广告资源属于非结构化信息，不利于检索，初始化模块为在线广告资源设置标签可以使其变为结构化信息。标签可以为与在线广告资源相关的信息，设置标签时可以具体根据每个在线广告资源的属性信息，为每个在线广告资源附加至少一个词汇或语句作为标签，即把在线广告资源与所加的词汇或语句关联起来。其中，在线广告资源的属性信息包括在线广告资源的类别、受众特征、地理分布和表现力等。标签可以与在线广告资源所属的类别名称相同，也可以不相同。
例如，在线广告资源为体育频道首页通栏，与其相关的信息有：1)类别信息，如体育用品、运动、健身等等；2)受众特征信息，如性别、爱好、年龄分布等等；3)地理分布信息，如南方、北方、深圳、北京等等；4)表现力信息，如点击率、转换率等等；根据上述信息为体育频道首页通栏设置多个标签：体育用品、运动服装、饮料、性别为男性、北京等等。
步骤302：归类模块将初始化模块为在线广告资源设置的标签，归类到初始化模块生成的分类的类别中。
归类的方式有多种，其中，可以采用统计分析的方式来归类，具体如下：
归类模块为初始化模块生成的分类中的每个类别，选择固定数量的训练语料；统计初始化模块为在线广告资源设置的标签在每个类别的训练语料中出现的频率，并对统计出来的所有频率进行比较；将初始化模块为在线广告资源设置的标签归类到比较后得到的最高频率所对应的类别中。
例如，假设在线广告资源的标签为“奶粉”，生成的分类树如表1所示，两大类别中共有16个小类别，为其中的每个类别选择20篇的训练语料(可以为与该类别相关的文章等)，统计标签“奶粉”在各个类别的训练语料中出现的频率，如在类别“怀孕生育”的20篇训练语料中出现的频率为80％，在类别“育儿”的20篇训练语料中出现的频率为50％等等，对统计后得到的所有频率进行比较，选择其中最高的频率如为80％，将标签“奶粉”归类到最高频率80％对应的类别“怀孕生育”中。
其中，统计在线广告资源的标签在每个类别的训练语料中出现的频率时，可以根据TF(Term Frequency，单文本词汇频率)和IDF(Inverse DocumentFrequency，逆文本频率指数)来统计，例如，采用如下公式来计算：
频率＝TF×IDF；
其中，TF衡量了一个文本词汇在大量训练语料中的出现的频率，出现的频率越高，则TF值越大；IDF衡量了一个词汇在大量训练语料中应该被去掉的权重，越重要的词汇，IDF值越小；TF×IDF的值即为统计出来的标签在训练语料中出现的频率。
步骤303：接收用户在检索在线广告资源时输入的关键词。
用户在检索在线广告资源时输入的关键词，可以是与在线广告资源相关的各种信息，如类别名称、受众特征信息、地理分布信息和表现力信息等等。
步骤304：归类模块将收到的关键词归类到初始化模块生成的分类的类别中。
其中，对关键词进行归类的方式采用与步骤302中对在线广告资源的标签进行归类相同的方式，如采用统计分析的方式来归类，具体如下：
归类模块为初始化模块生成的分类中的每个类别，选择固定数量的训练语料；统计收到的关键词在每个类别的训练语料中出现的频率，并对统计出来的所有频率进行比较；将收到的关键词归类到比较后得到的最高频率所对应的类别中。
步骤305：匹配及发送模块判断归类模块归类后，收到的关键词所属的类别中是否有标签，如果有，则执行步骤306；否则，执行步骤307。
匹配及发送模块判断归类后上述关键词所属的类别中是否有标签的过程即匹配的过程，如果关键词和标签被归类到相同的类别中，则匹配成功。匹配到的标签可能为一个，也可能为多个。
步骤306：匹配及发送模块将匹配成功后得到的标签对应的在线广告资源发送给用户，然后结束。
如果匹配到的标签有多个，则可以将所有标签所关联的在线广告资源，以列表数据的形式发送给用户，供用户查看。
步骤307：匹配及发送模块未检索到合适的在线广告资源，返回未检索到在线广告资源的信息给用户，然后结束。
例如，某个网站上教育频道的高考栏目的一个横幅广告位，为其设置标签为“高考”，标签“高考”被归类到分类树的“教育”类别中；某用户在检索时输入关键词“大学”检索在线广告资源，关键词“大学”也被归类到分类树的“教育”类别中，则匹配成功，将匹配到的标签“高考”对应的教育频道的高考栏目的横幅广告位作为查询结果返回给用户。
本发明实施例通过初始化模块生成分类并为在线广告资源设置标签，归类模块将标签和用户检索的关键词使用相同的规则归类到分类的类别中，匹配及发送模块将与关键词属于相同类别的标签对应的在线广告资源发送给用户，从而提高了检索在线广告资源的准确性。通过为在线广告资源设置标签，使非结构化的信息增加了结构化的属性，用户如广告销售人员根据与待检索的在线广告资源相关的受众特征、地理分布和表现力等信息进行检索，降低了对查询条件的要求，而且采用相同的规则归类标签和关键词，使检索结果的准确性和有效性大大得到增强，有利于广告销售人员选择合适的广告资源推荐给客户。与现有技术相比，不必关键词与在线广告资源名称或分类名称完全匹配，只要关键词与标签被归为同一类即可检索到在线广告资源，克服了查询结果匹配难的问题，而且避免了检索结果可能遗漏有效的在线广告资源等问题。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种检索在线广告资源的方法，其特征在于，所述方法包括：
生成分类，并为在线广告资源设置标签；
为所述分类中的每个类别选择固定数量的训练语料；
统计所述标签在每个类别的所述训练语料中出现的频率，并比较所述频率；
将所述标签归类到最高频率对应的类别中；
接收用户在检索在线广告资源时输入的关键词；
为所述分类中的每个类别选择固定数量的训练语料；
统计所述关键词在每个类别的所述训练语料中出现的频率，并比较所述频率；
将所述关键词归类到最高频率对应的类别中；
当所述关键词所属的类别中有标签时，将所述标签对应的在线广告资源发送给用户。
2.根据权利要求1所述的检索在线广告资源的方法，其特征在于，为在线广告资源设置标签的步骤具体为：
对每个在线广告资源，根据其属性信息为其附加至少一个词汇或语句作为标签。
3.根据权利要求2所述的检索在线广告资源的方法，其特征在于，所述属性信息包括在线广告资源的类别、受众特征、地理分布和表现力。
4.根据权利要求1所述的检索在线广告资源的方法，其特征在于，所述关键词包括待检索的在线广告资源的类别名称、受众特征信息、地理分布信息和表现力信息。
5.一种检索在线广告资源的装置，其特征在于，所述装置包括：
初始化模块，用于生成分类并为在线广告资源设置标签；
归类模块，用于将所述初始化模块设置的标签归类到所述初始化模块生成的分类的类别中，并将用户在检索在线广告资源时输入的关键词归类到所述初始化模块生成的分类的类别中，所述归类模块具体包括：
初始化单元，用于为所述初始化模块生成的分类中的每个类别，选择固定数量的训练语料；
标签统计比较单元，用于统计所述初始化模块设置的标签在所述初始化单元选择的每个类别的所述训练语料中出现的频率，并比较所述频率；
标签归类单元，用于将所述初始化模块设置的标签，归类到所述标签统计比较单元比较得出的最高频率对应的类别中；
关键词统计比较单元，用于统计用户在检索在线广告资源时输入的关键词，在所述初始化单元选择的每个类别的所述训练语料中出现的频率，并比较所述频率；
关键词归类单元，用于将用户在检索在线广告资源时输入的关键词，归类到所述关键词统计比较单元比较得出的最高频率对应的类别中；
匹配及发送模块，用于当所述归类模块将所述关键词归入的类别中有标签时，将所述标签对应的在线广告资源发送给用户。
6.根据权利要求5所述的检索在线广告资源的装置，其特征在于，所述初始化模块具体用于生成分类，并对每个在线广告资源，根据其属性信息为其附加至少一个词汇或语句作为标签。
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