CN104299151B - 网络广告流量分配系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种网络广告流量分配系统和方法，该方法包括：对于每个待分配的广告展示资源，将定向条件符合该广告展示资源的投放条件的待分配的广告单与该广告展示资源关联；根据如下约束条件，计算出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率：对于每个广告展示资源，使得该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量的总和不大于该广告展示资源的总有效投放流量；对于每个广告单，使得与该广告单关联的各广告展示资源针对该广告单的投放量的总和不小于该广告单的流量条件；根据计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放。应用本发明，可以降低网络广告分配复杂度、提高分配效率。
Description
技术领域
本发明涉及互联网领域，尤其涉及一种网络广告流量分配系统和方法。
背景技术
随着互联网技术的不断发展，与传统的四大传播媒体(报纸、杂志、电视、广播)广告及户外广告相比，网络广告以互联网为广告媒体，具有快速、便捷、灵活性强的优势，是实施现代营销媒体战略的重要一部分。
实际应用中，每一次用户通过客户端浏览网页时，网页上都会有一个或多个广告展示资源用于展示广告系统中客户的广告单，每个广告展示资源有一个或多个广告展示次数。其中，广告系统中客户的广告单在频道或者用户年龄、性别等方面具有一定的要求，这些要求可以称为定向条件；同时，广告单往往还约定了一定的流量条件，即设定的投放周期内所得到的最少展示次数。事实上，考虑到广告投放的有效性，在不同网页中的广告展示资源也往往具有相应的投放条件，即在广告展示资源上投放的广告单所需满足的要求，比如地域、性别等要求。
为了提高广告投放的有效性，在用户浏览网页时，往往需要在该网页中的每个广告展示资源上投放符合该广告展示资源的投放条件的广告单；且考虑在不满足广告单的广告流量条件时所带来的损失，需要在广告展示资源上接入更多的广告单以使得收入最大化。因此，需要提出一种合理的网络广告流量分配方法，使得每个广告展示资源上投放更多的、符合广告展示资源的投放条件的广告单。
现有提供了一种网络广告流量分配方案，其主要思路是：首先，对设定的投放周期内所有的广告展示资源进行数据预处理，即从不同角度进行流量团的划分后，对于每个划分的流量团，针对每个广告展示资源，若该广告展示资源的投放条件与该流量团的划分角度相同，则将该广告展示资源划分到该流量团中。
也就是说，每个流量团中包含了具有相同的投放条件的多个广告展示资源。其中，用于流量团划分的各划分角度具体可以根据各广告单的定向条件的种类进行设置；比如，按照广告单的地域条件可以将划分为{北京用户}、{上海用户}、{深圳用户}等流量团，符号{}中的内容为流量团的划分角度；按照广告单的性别条件可以划分为{男性用户}流量团和{女性用户}流量团；同样可以按照广告单关于用户的年龄、兴趣等定向条件进行流量团的划分；另外不同定向条件可以结合起来，形成{北京男性用户}流量团和{上海女性用户，兴趣音乐}流量团等更为细致的划分结果。
继而，将网络广告流量分配问题抽象为一个二部图匹配问题，即二部图的一端为划分的各流量团，对应的另一端为广告系统中待接入的各广告单。然后针对每个广告单，对于预先划分的每个流量团，将该广告单的定向条件与该流量团的划分角度进行匹配，若该流量团的划分角度包含了该广告单的定向条件，则将该流量团和该广告单相连接，形成二部图中的一条边，这条边的权重表示该流量团分配给该广告单的展示次数。这样，网络广告流量分配问题就成为这样一个问题，即求各边的权重使得对于任一广告单，与该广告单相连的边的权重之和要不小于该广告单的流量条件；同时，对于任一流量团，与该流量团相连的边的权重之和不得大于该流量团的展示次数总和。
这样，设定的投放周期内，用户浏览网页时，可以针对该网页上的每个广告展示资源，确定该广告展示资源所属的流量团后，根据预先构建的二部图，确定出与该流量团相连的各广告单及相应的权重；根据该流量团的展示次数总和、该广告展示资源所提供的展示次数，以及确定出的与该流量团相连的各广告单的权重，确定出该广告展示资源分配给上述各广告单的展示次数，即确定出该广告展示资源的广告投放方案。
事实上，当广告系统中广告单的定向条件的种类很少时，流量团的划分角度也较少，这样可以快速划分得到各流量团，继而可以快速地对各广告展示资源进行流量团的聚类；比如只是分出北京地区和上海地区的用户两个流量团。然而，随着广告单定向条件的种类的增多和细化，可划分的流量团的数目会成指数爆炸，继而导致流量团的聚类效率大大降低。比如客户会要求按照省、市、时间、性别、各种类别的兴趣、各年龄档等作为定向条件，那么在进行流量团划分时，最多可能要得到数百万个流量团；这种情况下，流量团的划分、以及流量团的聚类效率会成为网络广告流量分配的瓶颈，造成网络广告流量分配的复杂度高、效率低。
由此可见，现有的网络广告流量分配方案存在分配复杂度高、效率低等不足。因此，有必要提供一种分配复杂度低、分配效率高的网络广告流量分配方法。
发明内容
针对上述现有技术存在的缺陷，本发明提供了一种网络广告流量分配方法和系统，用以降低网络广告分配复杂度、提高分配效率。
根据本发明的一个方面，提供了一种网络广告流量分配方法，包括：
对于每个待分配的广告展示资源，依次判定各待分配的广告单的定向条件是否符合该广告展示资源的投放条件，将符合的广告单与该广告展示资源关联；
根据如下约束条件，计算出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率：对于每个广告展示资源，使得该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量的总和不大于该广告展示资源的总有效投放流量；对于每个广告单，使得与该广告单关联的各广告展示资源针对该广告单的投放量的总和不小于该广告单的流量条件；
根据计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放。
较佳地，所述约束条件还包括：
由各广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率所组成数组的方差最小；或者，
广告单的流量条件未被满足时需要花费的代价的总和最小。
较佳地，所述根据如下约束条件，计算出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率，具体为：
根据如下公式1，求解出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij：
(公式1)
式中，i取值为1～n的自然数，n为待分配的广告展示资源总数；j取值为1～m的自然数，m为待分配的广告单总数；si为第i个广告展示资源的总有效投放流量，S为所有广告展示资源的总有效投放流量的总和；dj为第j个广告单的流量条件；pj为第j个广告单的流量条件未被满足时需要花费的单位代价；uj为第j个广告单未被满足的流量数。
较佳地，所述根据公式1，求解出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij，具体包括：
针对第j个广告单引入对偶变量αj，针对第i个广告展示资源引入对偶变量βi；
通过引入的对偶变量(αj，βi)，将公式1转换为公式2所示的等价对偶方程：
(公式2)
根据所述等价对偶方程，确定出Xij与引入的对偶变量(αj，βi)的关系方程：
根据约束方程∑jgij(αj,βi)＝1、∑isigij(αj,βi)＝dj、以及所述关系方程，求解出引入的对偶变量(αj，βi)；
根据求解出的对偶变量(αj，βi)、以及所述关系方程，计算出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij。
较佳地，所述根据计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放，具体包括：
对于每个广告展示资源，针对与之关联的每个广告单，将该广告展示资源的总有效投放流量与计算出的该广告单被分配到该广告展示资源的概率的乘积作为该广告展示资源针对该广告单的投放量；
对于每个广告展示资源，按照该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量、以及投放量从高到低的顺序，依序选择与之关联的广告单进行广告投放。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种网络广告流量分配系统，包括：
广告关联模块，用于对于每个待分配的广告展示资源，依次判定各待分配的广告单的定向条件是否符合该广告展示资源的投放条件，将符合的广告单与该广告展示资源关联并存储；
广告流量分配模块，用于根据设定的约束条件，计算出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率；其中，所述约束条件包括：对于每个广告展示资源，使得该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量的总和不大于该广告展示资源的总有效投放流量；对于每个广告单，使得与该广告单关联的各广告展示资源针对该广告单的投放量的总和不小于该广告单的流量条件；
广告投放模块，用于根据所述广告流量分配模块计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放。
较佳地，所述约束条件还包括：
由各广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率所组成数组的方差最小；或者，各广告单的流量条件未被满足时需要花费的代价总和最小。
较佳地，所述广告流量分配模块具体用于根据如下公式1，求解出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij：
(公式1)
式中，i取值为1～n，n为待分配的广告展示资源总数；j取值为1～m，m为待分配的广告单总数；si为第i个广告展示资源的总有效投放流量，S为所有广告展示资源的总有效投放流量的总和；dj为第j个广告单的流量条件；pj为第j个广告单的流量条件未被满足时需要花费的单位代价；uj为第j个广告单未被满足的流量数。
较佳地，所述广告流量分配模块具体用于针对第j个广告单引入对偶变量αj，针对第i个广告展示资源引入对偶变量βi；通过引入的对偶变量(αj，βi)，将公式1转换为公式2所示的等价对偶方程：
(公式2)
根据所述等价对偶方程，确定出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率与引入的对偶变量(αj，βi)的关系方程：
根据约束方程∑jgij(αj,βi)＝1、∑isigij(αj,βi)＝dj、以及所述关系方程，求解出引入的对偶变量(αj，βi)；根据求解出的对偶变量(αj，βi)、以及所述关系方程，计算出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij。
较佳地，所述广告投放模块具体用于对于每个广告展示资源，针对与之关联的每个广告单，将该广告展示资源的总有效投放流量与所述广告流量分配模块计算出的该广告单被分配到该广告展示资源的概率的乘积作为该广告展示资源针对该广告单的投放量；对于每个广告展示资源，按照该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量、以及投放量从高到低的顺序，依序选择与之关联的广告单进行广告投放。
本发明的技术方案中，对于每个待分配的广告展示资源，将定向条件符合该广告展示资源的投放条件的各待分配的广告单与该广告展示资源关联；根据设定的约束条件，计算出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率；并根据计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放。相比现有的网络广告流量分配方法，省去了对各广告展示资源进行流量团的聚类过程，降低了网络广告分配复杂度，并可以节省大量的数据预处理时间，提高网络广告流量分配效率。
附图说明
图1为本发明实施例的网络广告流量分配方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的引入的对偶变量求解方法的流程示意图；
图3为本发明实施例的网络广告流量分配系统的结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。
本申请使用的“模块”、“系统”等术语旨在包括与计算机相关的实体，例如但不限于硬件、固件、软硬件组合、软件或者执行中的软件。例如，模块可以是，但并不仅限于：处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行程序、执行的线程、程序和/或计算机。举例来说，计算设备上运行的应用程序和此计算设备都可以是模块。一个或多个模块可以位于执行中的一个进程和/或线程内，一个模块也可以位于一台计算机上和/或分布于两台或更多台计算机之间。
本发明的发明人考虑到，可以直接构建以广告单和广告展示资源为两端的二部图，而不是构建以流量团和广告展示资源作为两端的二部图，以此省去对各广告展示资源进行流量团的聚类过程，简化网络广告流量分配的复杂度，并可以节省大量的数据预处理时间，提高网络广告流量分配的效率。
具体地，可以针对每个广告展示资源，对于广告系统中的每个广告单，若该广告展示资源的投放条件中包含了该广告单的定向条件，则可以判定该广告展示资源与该广告单匹配，并将该广告展示资源与该广告单关联，形成二部图中的一条边，这条边的权重表示该广告展示资源分配给该广告单的广告展示次数，也可以称为该广告展示资源针对与之关联的该广告单的投放量，且具体可以根据该广告展示资源可提供的广告展示次数、以及该广告单被分配到该广告展示资源的概率来计算得到。这样，网络广告流量分配问题就可以转化为一个最优化问题：求广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率，以使得每一个广告展示资源投放与之关联的广告单，且对于任一广告单，与该广告单关联的边的权重之和要不小于该广告单的流量条件；同时，对于任一广告展示资源，与该广告展示资源关联的边的权重之和不大于该广告展示资源可提供的广告展示次数。
进一步地，由于广告系统中的每个广告单之间是相互独立的；网页中的每个广告展示资源之间也是相互独立的。因此，在构建以广告单和广告展示资源为两端的二部图后，二部图中广告单和广告展示资源的匹配连接过程可以并行化处理，进一步提高网络广告流量分配的效率。
下面结合附图详细说明本发明的技术方案。
为了便于描述，本发明实施例中，广告展示资源可提供的广告展示次数，可称为该广告展示资源的总有效投放流量；广告单在设定的投放周期内所得到的最少广告展示次数，可称为该广告单的流量条件。其中，广告展示资源具体是指用户访问网页时，该网页中存在的用于展示广告单的广告窗口。
本发明实施例提供了一种网络广告流量分配方法，如图1所示，具体可以包括如下步骤：
S101：获取所有待分配的广告展示资源及其投放条件、总有效投放流量，以及所有待分配的广告单及其定向条件、流量条件。
具体地，获取设定的投放周期内所有可用的广告展示资源、以及所有需要投放的广告单。
具体地，可以根据网站的历史访问记录，预计生成需要投放方案的设定的投放周期内的访问日志，并从预计生成的访问日志中获取设定的投放周期内所有可用的广告展示资源、以及各广告展示资源的投放条件和可提供的广告展示次数，将获取的所有可用的广告展示资源作为待分配的广告展示资源，并将广告展示资源可提供的广告展示次数作为该广告展示资源的总有效投放流量。同时，还可以直接从广告系统中获取所有需要投放的广告单作为待分配的广告单，并获取待分配的各广告单的定向条件和流量条件。
S102：对于每个待分配的广告展示资源，依次判定各待分配的广告单的定向条件是否符合该广告展示资源的投放条件，将符合的广告单与该广告展示资源关联。
具体地，针对获取的每个广告展示资源，对于每个广告单，判断该广告单的定向条件是否符合该广告展示资源的投放条件，若符合，则将该广告单与该广告展示资源关联。实际应用中，针对获取的每个广告展示资源，对于每个广告单，可以判断广告单的定向条件是否包含于广告展示资源的投放条件中，若是，则表示该广告单的定向条件符合该广告展示资源的投放条件。
S103：根据设定的约束条件，计算出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率。
其中，设定的约束条件具体可以包括：对于每个广告展示资源，使得该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量的总和不大于该广告展示资源的总有效投放流量；对于每个广告单，使得与该广告单关联的各广告展示资源针对该广告单的投放量的总和不小于该广告单的流量条件。事实上，广告展示资源针对与之关联的广告单的投放量具体可以由该广告展示资源的总有效投放流量与该广告单被分配到与之关联的该广告展示资源的概率进行乘积运算得到。
S104：根据计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放。
具体地，对于每个广告展示资源，针对与之关联的每个广告单，可以将该广告展示资源的总有效投放流量与计算出的该广告单被分配到该广告展示资源的概率的乘积作为该广告展示资源针对该广告单的投放量；继而，按照该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量、以及投放量从高到低的顺序，依序选择与之关联的广告单进行广告投放。当然，实际应用中还可以根据计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率采用本领域技术人员所常用的其他方式来进行广告投放，在此不再详述。
实际应用中，关于步骤S103中涉及的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率，可以通过现有技术中的网络广告流量分配系统中所常用的矩阵单纯形法来求解，并采用n*m大小的矩阵n，m分别为二部图两端的节点数)来进行存储。
进一步地，为了将广告单均衡地投放到更广范围的客户，求解出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率需要满足的约束条件还可以进一步包括：由各广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率所组成数组的方差最小。
这样，可以在考虑由各广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率所组成数组的方差的情况下，将步骤S103所要解决的问题通过如下公式3所示的最优化方程来表示：
(公式3)
式中，i取值为1～n的自然数，n为待分配的广告展示资源总数；j取值为1～m的自然数，m为待分配的广告单总数；si为第i个广告展示资源的总有效投放流量，S为所有广告展示资源的总有效投放流量的总和；dj为第j个广告单的流量条件；Xij为第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率；表示由各广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率所组成数组的方差。
事实上，为了便于计算，在求解上述最优化方程之前，可以针对每个广告展示资源，对于与该广告展示资源不相关联的每个广告单，可以将该广告展示资源投放该广告单的机会预先设定为0，即与该广告展示资源不相关联的各广告单被分配到该广告展示资源的概率设定为0。
进一步地，考虑到实际应用中，针对某一广告单，可能会存在其流量条件得不到满足的情况；且在该广告单的流量条件未被满足时往往需要广告展示资源的提供单位付出一定的代价。
因此，基于上述考虑，为了使广告展示资源接入最多的广告单，减少广告展示资源的提供单位的代价，使得其收入达到最大化，求解出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率需要满足的约束条件除了包括：对于每个广告展示资源，使得该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量的总和不大于该广告展示资源的总有效投放流量；对于每个广告单，使得与该广告单关联的各广告展示资源针对该广告单的投放量的总和不小于该广告单的流量条件，约束条件还可以进一步包括：广告单的流量条件未被满足时需要花费的代价的总和最小。
进一步地，可以在同时考虑均衡投放和花费代价的情况下，将步骤S103所要解决的问题通过公式1所示的目标方程来表示，根据如下公式1，求解出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij：
(公式1)
式中，i取值为1～n，n为待分配的广告展示资源总数；j取值为1～m，m为待分配的广告单总数；si为第i个广告展示资源的总有效投放流量，S为所有广告展示资源的总有效投放流量的总和；dj为第j个广告单的流量条件；pj为第j个广告单的流量条件未被满足时需要花费的单位代价；uj为第j个广告单未被满足的流量数。事实上，表示广告单的流量条件未被满足时需要花费的代价的总和；为上述目标方程的目标函数，分别为目标方程的约束函数。
实际应用中，可以通过多种方法来求解上述最优化方程或目标方程，例如，可以通过现有技术中的网络广告流量分配系统中所常用的矩阵单纯形法来求解出每个广告展示资源投放每个广告单的机会。然而，事实上，由于矩阵单纯形法主要是在可行区域的边界上遍历每个可行解，在针对复杂问题时需要的计算时间很长，导致网络广告流量分配的计算速度较慢；且在广告展示资源和广告单越来越多时，存储求解出的每个广告展示资源投放每个广告单的机会的矩阵所占据的可用内存就越大。
因此，本发明的发明人考虑，可以在上述目标方程中引入对偶变量，对上述目标方程进行拉格朗日转换，得到目标方程的等价对偶方程；其中，每个广告展示资源具有与之对应的对偶变量，每个广告具有与之对应的对偶变量。这样，可以根据得到的等价对偶方程，确定出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率与引入的对偶变量的关系，继而，将求解上述目标方程中广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率的问题，转化为求解等价对偶方程中的对偶变量的问题；而计算对偶变量在内存需求和计算效率上都相对于直接求解广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率有着很大的优势，提高了网络广告分配的效率。
具体地，可以通过引入的对偶变量(αj，βi)，将公式1转换为公式2所示的等价对偶方程：
(公式2)
其中，αj为针对第j个广告单所引入的对偶变量；βi为针对第i个广告展示资源所引入的对偶变量。实际应用中，当目标方程中的目标函数取最小值时，该目标函数的导函数应取值为0。
因此，根据等价对偶方程进行一阶求导，可以确定出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij与引入的对偶变量(αj，βi)的关系方程：
继而，可以根据约束方程∑jgij(αj,βi)＝1、∑isigij(αj,βi)＝dj、以及关系方程，求解出引入的对偶变量(αj，βi)；最后，根据求解出的对偶变量(αj，βi)、以及关系方程，计算出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij。
关于引入的对偶变量(αj，βi)求解，如图2所示，具体可以通过如下步骤来求解：
S201：针对第i个广告展示资源，将针对第j个广告单所引入的对偶变量αj初始化为0，i取值为1～n的自然数，j取值为1～m的自然数。
S202：固定针对第j个广告单所引入的对偶变量αj的取值，根据约束方程∑jgij(αj,βi)＝1、以及固定的对偶变量αj，计算出与固定的对偶变量αj相应的针对第i个广告展示资源所引入的对偶变量βi。
实际应用中，在计算出与固定的对偶变量αj相应的针对第i个广告展示资源所引入的对偶变量βi后，可以进一步判断计算出的对偶变量βi是否大于0，若是，则执行步骤S203；否则，令对偶变量βi等于0后，执行步骤S203。
S203:固定步骤S202得到的针对第i个广告展示资源所引入的对偶变量βi，根据约束方程∑isigij(αj,βi)＝dj、以及固定的对偶变量βi，计算出与固定的对偶变量βi相应的针对第j个广告单所引入的对偶变量αj。
实际应用中，在计算出与固定的对偶变量βi相应的针对第j个广告单所引入的对偶变量αj后，可以进一步判断计算出的对偶变量αj是否小于第j个广告单的流量条件未被满足时需要花费的单位代价pj，若是，则执行步骤S204；否则，令对偶变量αj等于pj后，执行步骤S202。
S204：记录步骤S203求解出的针对第j个广告单所引入的对偶变量αj。
S205：针对第i个广告展示资源，根据约束方程∑jgij(αj,βi)＝1、以及步骤S204所记录的针对第j个广告单所引入的对偶变量αj，计算出与记录的对偶变量αj相应的针对第i个广告展示资源所引入的对偶变量βi。
实际应用中，为了考虑待分配的广告单具有一定的投放优先级别，投放优先级别越高的广告单，该广告单的流量条件未被满足时需要花费的单位代价就越高，因此，为了提高网络广告分配的合理性，进一步地，还可以根据各广告单的投放优先级别，引入广告展示资源针对与之关联的广告单的投放变量。具体地，可以针对第i个广告展示资源，将该广告展示资源的当前有效投放流量初始化为该广告展示资源的总有效投放流量。
继而，按照与该广告展示资源关联的各广告单的投放优先级别从高到低的顺序，根据步骤S205所计算出的针对第i个广告展示资源所引入的对偶变算出的针对第i个广告展示资源所引入的对偶变量βi、以及关系式
这样，对于第i个广告展示资源，可以根据第i个广告展示资源针对第j个广告单的投放变量ζj、步骤S204记录的针对第j个广告单所引入的对偶变量αj、以及关系式计算出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率。
具体地，对于第i个广告展示资源，根据步骤S204记录的针对第j个广告单所引入的对偶变量αj，计算出针对第i个广告展示资源所引入的对偶变量βi；将第i个广告展示资源的当前有效投放流量与该广告展示资源的总有效投放示资源的概率之后，可以根据计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放。
根据上述网络广告流量分配方法，本发明实施例还提供了一种网络广告流量分配系统，如图3所示，具体可以包括：广告关联模块301、广告流量分配模块302。
其中，广告关联模块301对于每个待分配的广告展示资源，可以依次判定各待分配的广告单的定向条件是否符合该广告展示资源的投放条件，将符合的广告单与该广告展示资源关联并存储。
具体地，广告关联模块301可以预先获取所有待分配的广告展示资源及其投放条件、总有效投放流量，以及所有待分配的广告单及其定向条件、流量条件；对于每个待分配的广告展示资源，依次判定各待分配的广告单的定向条件是否符合该广告展示资源的投放条件，将符合的广告单与该广告展示资源关联。实际应用中，针对获取的每个广告展示资源，对于每个广告单，可以判断广告单的定向条件是否包含于广告展示资源的投放条件中，若是，则表示该广告单的定向条件符合该广告展示资源的投放条件。
广告流量分配模块302用于根据设定的约束条件，计算出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率。设定的约束条件具体包括：对于每个广告展示资源，使得该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量的总和不大于该广告展示资源的总有效投放流量；对于每个广告单，使得与该广告单关联的各广告展示资源针对该广告单的投放量的总和不小于该广告单的流量条件。其中，广告展示资源针对与之关联的广告单的投放量具体可以根据该广告展示资源的总有效投放流量、以及该广告单被分配到与之关联的该广告展示资源的概率计算得到。
实际应用中，为了将广告单均衡地投放到更广范围的客户，约束条件还可以进一步包括：由各广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率所组成数组的方差最小。具体地，广告流量分配模块301可以根据如下公式3，求解出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij：
(公式3)
式中，i取值为1～n的自然数，n为待分配的广告展示资源总数；j取值为1～m的自然数，m为待分配的广告单总数；si为第i个广告展示资源的总有效投放流量，S为所有广告展示资源的总有效投放流量的总和；dj为第j个广告单的流量条件；Xij为第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率；表示由各广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率所组成数组的方差。
或者，为了使广告展示资源接入最多的广告单，减少广告展示资源的提供单位的代价，使得其收入达到最大化，约束条件还可以进一步包括：各广告单的流量条件未被满足时需要花费的代价总和最小。
实际应用中，也可以同时考虑均衡投放和花费代价对广告流量分配的影响。具体地，广告流量分配模块301可以根据如下公式1，求解出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij：
(公式1)
式中，i取值为1～n，n为待分配的广告展示资源总数；j取值为1～m，m为待分配的广告单总数；si为第i个广告展示资源的总有效投放流量，S为所有广告展示资源的总有效投放流量的总和；dj为第j个广告单的流量条件；pj为第j个广告单的流量条件未被满足时需要花费的单位代价；uj为第j个广告单未被满足的流量数。
实际应用中，广告流量分配模块301可以通过多种方法来求解上述最优化方程或目标方程，例如，可以通过现有技术中的网络广告流量分配系统中所常用的矩阵单纯形法来求解出每个广告展示资源投放每个广告单的机会。然而，事实上，由于矩阵单纯形法主要是在可行区域的边界上遍历每个可行解，在针对复杂问题时需要的计算时间很长，导致网络广告流量分配的计算速度较慢；且在广告展示资源和广告单越来越多时，存储求解出的每个广告展示资源投放每个广告单的机会的矩阵所占据的可用内存就越大。
本发明实施例提供了一种更优的实施方式，广告流量分配模块302可以预先针对第j个广告单引入对偶变量αj，针对第i个广告展示资源引入对偶变量βi。广告流量分配模块302通过引入的对偶变量(αj，βi)，将公式1转换为公式2所示的等价对偶方程：
(公式2)
根据等价对偶方程，确定出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率与引入的对偶变量(αj，βi)的关系方程：
根据约束方程∑jgij(αj,βi)＝1、∑isigij(αj,βi)＝dj、以及上述关系方程，求解出引入的对偶变量(αj，βi)；继而，根据求解出的对偶变量(αj，βi)、以及上述关系方程，计算出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij。关于广告流量分配模块302如何求解引入的对偶变量(αj，βi)，可以参考步骤S201-S205。
进一步地，网络广告流量分配系统还包括：广告投放模块303。
广告投放模块303具体用于根据广告流量分配模块302计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放。
具体地，广告投放模块303可以对于每个广告展示资源，针对与之关联的每个广告单，将该广告展示资源的总有效投放流量与广告流量分配模块302计算出的该广告单被分配到该广告展示资源的概率的乘积作为该广告展示资源针对该广告单的投放量；对于每个广告展示资源，按照该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量、以及投放量从高到低的顺序，依序选择与之关联的广告单进行广告投放。
本发明实施例中，网络广告流量分配系统中的各模块的具体功能实现，可以参照网络广告流量分配方法中的各步骤的详细过程，在此不再详述。
本发明的技术方案中，预先对于每个待分配的广告展示资源，将定向条件符合该广告展示资源的投放条件的各待分配的广告单与该广告展示资源关联；根据设定的约束条件，计算出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率；并根据计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放。相比现有的网络广告流量分配方法，省去了对各广告展示资源进行流量团的聚类过程，降低了网络广告分配复杂度，并可以节省大量的数据预处理时间，提高网络广告流量分配效率。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种网络广告流量分配方法，其特征在于，包括：
对于每个待分配的广告展示资源，依次判定各待分配的广告单的定向条件是否符合该广告展示资源的投放条件，将符合的广告单与该广告展示资源关联；
根据如下约束条件，计算出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率：对于每个广告展示资源，使得该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量的总和不大于该广告展示资源的总有效投放流量；对于每个广告单，使得与该广告单关联的各广告展示资源针对该广告单的投放量的总和不小于该广告单的流量条件；
根据计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放；
所述根据如下约束条件，计算出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率，具体为：
根据如下公式1，求解出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij：
式中，i取值为1～n的自然数，n为待分配的广告展示资源总数；j取值为1～m的自然数，m为待分配的广告单总数；si为第i个广告展示资源的总有效投放流量，S为所有广告展示资源的总有效投放流量的总和；dj为第j个广告单的流量条件；pj为第j个广告单的流量条件未被满足时需要花费的单位代价；uj为第j个广告单未被满足的流量数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述约束条件还包括：
由各广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率所组成数组的方差最小；或者，
广告单的流量条件未被满足时需要花费的代价的总和最小。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据公式1，求解出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij，具体包括：
针对第j个广告单引入对偶变量αj，针对第i个广告展示资源引入对偶变量βi；
通过引入的对偶变量(αj，βi)，将公式1转换为公式2所示的等价对偶方程：
根据所述等价对偶方程，确定出Xij与引入的对偶变量(αj，βi)的关系方程：
根据约束方程∑jgij(αj,βi)＝1、∑isigij(αj,βi)＝dj、以及所述关系方程，求解出引入的对偶变量(αj，βi)；
根据求解出的对偶变量(αj，βi)、以及所述关系方程，计算出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij。
4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根据计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放，具体包括：
对于每个广告展示资源，针对与之关联的每个广告单，将该广告展示资源的总有效投放流量与计算出的该广告单被分配到该广告展示资源的概率的乘积作为该广告展示资源针对该广告单的投放量；
对于每个广告展示资源，按照该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量、以及投放量从高到低的顺序，依序选择与之关联的广告单进行广告投放。
5.一种网络广告流量分配系统，其特征在于，包括：
广告关联模块，用于对于每个待分配的广告展示资源，依次判定各待分配的广告单的定向条件是否符合该广告展示资源的投放条件，将符合的广告单与该广告展示资源关联并存储；
广告流量分配模块，用于根据设定的约束条件，计算出广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率；其中，所述约束条件包括：对于每个广告展示资源，使得该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量的总和不大于该广告展示资源的总有效投放流量；对于每个广告单，使得与该广告单关联的各广告展示资源针对该广告单的投放量的总和不小于该广告单的流量条件；
广告投放模块，用于根据所述广告流量分配模块计算出的广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率进行各广告展示资源的广告投放；
所述广告流量分配模块具体用于根据如下公式1，求解出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij：
式中，i取值为1～n，n为待分配的广告展示资源总数；j取值为1～m，m为待分配的广告单总数；si为第i个广告展示资源的总有效投放流量，S为所有广告展示资源的总有效投放流量的总和；dj为第j个广告单的流量条件；pj为第j个广告单的流量条件未被满足时需要花费的单位代价；uj为第j个广告单未被满足的流量数。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述约束条件还包括：
由各广告单被分配到与之关联的广告展示资源的概率所组成数组的方差最小；或者，各广告单的流量条件未被满足时需要花费的代价总和最小。
7.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述广告流量分配模块具体用于针对第j个广告单引入对偶变量αj，针对第i个广告展示资源引入对偶变量βi；通过引入的对偶变量(αj，βi)，将公式1转换为公式2所示的等价对偶方程：
根据所述等价对偶方程，确定出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率与引入的对偶变量(αj，βi)的关系方程：
<mrow>
<msub>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
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<mo>(</mo>
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<mo>=</mo>
<msub>
<mi>X</mi>
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<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<mo>{</mo>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&alpha;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>&beta;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mfrac>
<msub>
<mi>d</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mi>S</mi>
</mfrac>
<mo>}</mo>
</mrow>
根据约束方程∑jgij(αj,βi)＝1、∑isigij(αj,βi)＝dj、以及所述关系方程，求解出引入的对偶变量(αj，βi)；根据求解出的对偶变量(αj，βi)、以及所述关系方程，计算出第j个广告单被分配到与之关联的第i个广告展示资源的概率Xij。
8.如权利要求5-7任一所述的系统，其特征在于，
所述广告投放模块具体用于对于每个广告展示资源，针对与之关联的每个广告单，将该广告展示资源的总有效投放流量与所述广告流量分配模块计算出的该广告单被分配到该广告展示资源的概率的乘积作为该广告展示资源针对该广告单的投放量；对于每个广告展示资源，按照该广告展示资源针对与之关联的各广告单的投放量、以及投放量从高到低的顺序，依序选择与之关联的广告单进行广告投放。
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