CN105046514B - 一种推广信息的处理方法、装置和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种推广信息的处理方法、装置和系统；本发明实施例采用获取预置期间内所有推广信息的合约信息和曝光需求，根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合，然后根据该曝光需求将推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户，在投放的过程中，实时统计该投放的推广信息的社交传播量，并根据该社交传播量对曝光参数进行校正，以对该推广信息的投放进行实时调整；该方案可以提高推广信息投放的有效性和准确性。

Description

一种推广信息的处理方法、装置和系统
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种推广信息的处理方法、装置和系统。
背景技术
推广信息，顾名思义，指的是需要进行推广的信息。随着互联网技术的繁荣发展，推广信息如广告的传播模式，也渐渐发生了变化。
以广告为例，现有的广告一般以合约广告(Agreement-based Advertising)为主，其中，合约广告是指广告主和广告平台先下达成协议，售卖特定时间段内特定人群特定数量的广告形式，广告主按照曝光付费。为了完成合约广告的分配，现有的合约广告投放系统一般可以包括预约(Booking)模块、分配(Allocation)模块和服务(Serving)模块；其中，预约模块用于供广告主提交合约广告，可以包括广告录入、广告排期和曝光预估等几个处理子模块；分配模块是合约广告的核心模块，它可以根据获取到的当天所有合约(demand)和当天所有定向的曝光(supply)的数据，通过广告索引、定向拆分、曝光预估、离线分配、曝光矫正等子模块，建立合约和曝光的联系，完成合约的分配；而服务模块则用于根据分配模块计算出的分配方案，在线上当用户达到的时候，播放选出的合约广告。
在对现有技术的研究和实践过程中，本发明的发明人发现，在现有方案中，在广告分配和广告播放时，曝光量存在误差，导致合约的分配不够合理，影响推广信息投放的有效性和准确性。
发明内容
本发明实施例提供一种推广信息的处理方法、装置和系统，可以提高推广信息投放的有效性和准确性。
本发明实施例提供一种推广信息的处理方法，包括：
获取预置期间内所有推广信息的合约信息和曝光需求；
根据所述合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将所述定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合；
根据所述曝光需求将推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户；
统计投放的推广信息的社交传播量；
根据所述社交传播量进行曝光参数的校正，并返回执行根据曝光参数将所述推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户的步骤。
相应的，本发明实施例还提供一种推广信息的处理装置，包括：
获取单元，用于获取预置期间内所有推广信息的合约信息和曝光需求；
拆分单元，用于根据所述合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将所述定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合；
投放单元，用于根据所述曝光需求将推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户；
统计单元，用于统计投放的推广信息的社交传播量；
校正单元，用于根据所述社交传播量进行曝光参数的校正，并触发投放单元执行根据曝光参数将所述推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户的操作。
此外，本发明实施例还提供一种信息推荐系统，包括本发明实施例所提供的任一种推广信息的处理装置。
本发明实施例采用获取预置期间内所有推广信息的合约信息和曝光需求，根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合，然后根据该曝光需求将推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户，在投放的过程中，实时统计该投放的推广信息的社交传播量，并根据该社交传播量对曝光参数进行校正，以对该推广信息的投放进行实时调整；由于该方案在对推广信息进行投放时，增加了实时反馈机制，并在进行反馈时，充分有效地利用社交传播所带来的额外曝光的这一特性，使得合约的分配能够更为合理，从而大大提高推广信息投放的有效性和准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1a是本发明实施例提供的信息推荐系统的场景示意图；
图1b是本发明实施例提供的推广信息的处理方法的流程图；
图1c是本发明实施例提供的推广信息的处理方法中定向投放目标的拆分示意图；
图1d是本发明实施例提供的推广信息的处理方法中定向投放目标的另一拆分示意图；
图1e是本发明实施例提供的推广信息的处理方法中定向投放目标的又一拆分示意图；
图1f是本发明实施例提供的推广信息的处理方法中定向投放目标的又一拆分示意图；
图1g是本发明实施例提供的推广信息的处理方法中定向投放目标的又一拆分示意图；
图2a是本发明实施例提供的推广信息的处理方法的流程图；
图2b是本发明实施例提供的推广信息的处理方法中广告与投放目标集合的对应关系示意图；
图2c是本发明实施例提供的推广信息的处理方法中曝光概率的分配示意图；
图2d是本发明实施例提供的推广信息的处理方法中曝光概率校正后的分配示意图；
图3是本发明实施例提供的推广信息的处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种推广信息的处理方法、装置和系统。
参见图1a，该信息推荐系统可以包括用于投放推广信息的服务器，比如广告服务器，其中，该服务器可以包括本发明实施例所提供的任一种推广信息的处理装置，此外，该信息推荐系统还可以包括其他设备，比如用户终端等。
其中，在接收到录入的推广信息，如广告后，服务器可以获取预置期间如一天内所有推广信息的合约信息和曝光需求，然后根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合，再然后，便可以根据该曝光需求将推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户，比如，具体可以预估各个投放目标集合的曝光量，根据该曝光需求、以及曝光量为各个推广信息在每个投放目标集合上的曝光参数，如曝光优先级和曝光概率等参数进行分配，然后，根据曝光参数将该推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户，比如将推广信息发送给用户所属的用户终端，并在该用户终端上进行在线播放，等等。此后，服务器还可以统计投放的推广信息的社交传播量，比如统计用户下载、转发、评论或回复该推广信息的次数等，然后，根据该社交传播量对曝光参数进行校正，并返回执行根据曝光参数将该推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户的步骤，即利用该社交传播量等数据回流对推广信息的投放进行实时调整，从而使得合约的分配能够更为合理，以提高推广信息投放的有效性和准确性。
以下将分别进行详细说明。
实施例一、
本实施例将从推广信息的处理装置的角度进行描述，该推广信息的处理装置具体可以集成在用于投放推广信息的服务器，如广告服务器等设备中。
一种推广信息的处理方法，包括：获取预置期间内所有推广信息的合约信息和曝光需求；根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合；根据该曝光需求将推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户；统计投放的推广信息的社交传播量；根据该社交传播量进行曝光参数的校正，并返回执行根据曝光参数将该推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户的步骤。
如图1b所示，该推广信息的处理方法的具体流程可以如下：
101、获取预置期间内所有推广信息的合约信息(demand)和曝光需求(supply)。
其中，期间的大小可以根据实际应用的需求进行设置，比如，可以设置为一天，即具体可以获取一天内所有推广信息的合约信息和曝光需求，当然，也可以设置为其他的时间长度，在此不再赘述。
其中，合约信息指的是信息提供方与信息推广方，比如广告主与广告平台所签订的合约，用于指示价位、定向条件、以及投放时间等信息；而曝光需求则指的是在合约所指示的定向条件和投放时间下，该推广信息所需要达到的曝光量。
102、根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合。
由于在现实的应用场景中，各个推广信息的定向投放目标一般都各不相同，且可能存在交叉，因此，需要将定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合。其中，拆分的方式可以有多种，例如，对于年龄上有交叉的定向投放目标，可以对其做笛卡尔积，比如“男、20岁”、“男、21岁”、“男、22岁”，等等；虽然这样拆分得到的投放目标集合不会相交，但是数量会较多，容易产生组合爆炸，因此，还可以采用另外一种方式，即树形结构的方式来对其进行拆分，具体可以如下：
根据合约信息确定该定向投放目标的定向属性，根据该定向属性，采用树形结构的方式对该定向投放目标进行拆分，得到拆分树，该拆分树的每一层都对应一个定向属性、每一个叶子节点都对应一个投放目标集合、且每个投放目标集合之间不相交。
例如，以该推广信息具体为广告为例，假设现在有6个广告，分别是：<广告1，男，20-40>；<广告2，男，30-50>；<广告3，男，40-50>；<广告4，女，北上广深>；<广告5，女，18-28，北京>；<广告6，男>。显然这些广告在定向投放目标上都是有交叉的，因此，可以采用树形结构的方式来拆分这些定向投放目标，其中，树的每一层都是一个定向属性，比如，第一层是性别，第二层是年龄，等等，则如图1c～图1f所示，具体可以如下：
参见图1c，按照广告1对定向投放目标进行拆分，可形成3个叶子节点(最细粒度)，即<男，20-40>、<男，其他>、以及<其他>，把所有用户分成3个不相交的群体，使得每个叶子节点表示一个群体。
参见图1d，按照广告2对定向投放目标进行拆分，可在图1c的拆分基础上，再将年龄作进一步拆分，形成不相交的4个群体，分别是“20～30”、“30～40”、“40～50”和“其他”，这样相比第一次拆分多出2个叶子节点，也就是说，经过此次拆分之后，可形成5个叶子节点，即<男，20-30>、<男，30-40>、<男，40-50>、<男，其他>、以及<其他>，把所有用户分成5个不相交的群体，使得每个叶子节点表示一个群体。
同理，参见图1e，按照广告3对定向投放目标进行拆分，可在图1d的拆分基础上，对性别作进一步拆分，得到<女，其他>和<女，北上广深>。
同样按照这种方式，最终按照所有的广告定向条件，人群会被拆分成细粒度不相交的集合，比如，参见图1f，最终可形成10个不相交的叶子节点，即<男，20-30>、<男，30-40>、<男，40-50>、<男，其他>、<其他>、<女，其他>、<女，北上广深>、<女，18-28，其他>、<女，18-28，北京>、以及<女，18-28，上广深>，此后，可以把所有用户分成10个不相交的群体，使得这每个叶子节点表示一个群体，便可得到不想交的投放目标集合。
需说明的是，在得到拆分树之后，若有新增的合约信息，比如有新的广告加入，则需要对该拆分树进行更新，即在步骤“根据该定向属性，采用树形结构的方式对该定向投放目标进行拆分，得到拆分树”之后，该推广信息的处理方法还可以包括：
确定存在有新增的合约信息时，对该定向投放目标的定向属性进行更新，根据更新后的定向属性对该拆分树进行更新。
例如，可以根据更新后的定向属性重新建立该拆分树，或者，也可以直接按照上面相同的拆分方式，继续拆分，在原拆分树的基础上增加更细粒度的叶子节点，比如，参见图1g，其中，虚线方框中的部分就是由于新加入<广告5，女，18-28，北京>而新增的节点。
103、根据该曝光需求将推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户，例如，具体可以如下：
(1)预估各个投放目标集合的曝光量。
例如，具体可以基于拆分树，用历史的日志数据统计出每个叶子节点，即每个投放目标集合的曝光量。
(2)根据该曝光需求、以及该曝光量为各个推广信息在每个投放目标集合上的曝光参数进行分配。
其中，该曝光参数可以包括曝光优先级(order)和曝光概率(alpha)等参数。
例如，具体可以利用HWN(高水位，High Water Mark，一种解决合约广告分配的算法)算法，根据该曝光需求和曝光量计算各个推广信息在每个投放目标集合上的曝光优先级，并进行排序，然后，按照曝光优先级排序从高到低的顺序，依次获取相应的推广信息，并根据获取到的推广信息的曝光需求、以及各个投放目标集合的曝光量分别计算该获取到的推广信息在各个投放目标集合的曝光概率。
(3)根据曝光参数将该推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户。例如，具体可以如下：
获取用户的用户信息，并根据该用户信息确定用户所属的投放目标集合；获取各个推广信息在该用户所属的投放目标集合的曝光优先级和曝光概率；根据获取到的曝光优先级，依次对相应的推广信息的曝光概率进行概率选择；将被概率选中的推广信息向该用户进行投放。
比如，当一个用户到来，可以把所有满足其条件的合约广告按照曝光优先级进行排序，依次根据这些广告的曝光概率做概率选择，当排名靠前的广告被概率选中，则抛弃后面的广告，曝光这条广告，比如可以将广告发送给用户终端，并在用户终端中进行在线播放，等等。
104、统计投放的推广信息的社交传播量；
其中，社交传播指的是通过社交途径，使得推广信息被额外曝光的情况，比如，推广信息被下载、转发、回复、收藏和/或评论，等等。例如，具体可以如下：
统计投放的推广信息被下载、转发、回复、收藏和/或评论的次数，按照预置的算法对该次数进行计算，得到该投放的推广信息的社交传播量。
其中，该预置的算法可以根据实际应用的需求进行设置，在此不再赘述。
105、根据该社交传播量进行曝光参数的校正，并返回执行根据曝光参数将该推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户的步骤，即返回执行步骤103。
例如，按照HWN算法的第一次分配，广告C可能无法获取曝光，曝光概率是0，而广告A和广告B都能获取曝光。当曝光一段时间之后，因为有社交传播因素，广告B比正常请求获取更多的曝光，因此，经过数据回流和分配修正后，最终可得到新的分配方案，比如适当减少广告A和广告B的曝光概率，使得此时广告C也能获取到一定的曝光，等等。如此反复迭代，最终使得广告A、B、C都能获取到足够多的曝光。
需说明的是，除了可以将社交传播量作为反馈数据(即数据回流)之外，还可以在反馈数据中加入其他的一些因素，比如，投放效果相关的一些数据等等，在此不再赘述。
由上可知，本实施例采用获取预置期间内所有推广信息的合约信息和曝光需求，根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合，然后根据该曝光需求将推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户，在投放的过程中，实时统计该投放的推广信息的社交传播量，并根据该社交传播量对曝光参数进行校正，以对该推广信息的投放进行实时调整；由于该方案在对推广信息进行投放时，增加了实时反馈机制，并在进行反馈时，充分有效地利用社交传播所带来的额外曝光的这一特性，使得合约的分配能够更为合理，从而大大提高推广信息投放的有效性和准确性。
实施例二、
根据实施例一所描述的方法，以下将以推广信息具体为合约广告为例作进一步详细说明，其中，该推广信息的处理装置具体可以集成在广告服务器中。
如图2a所示，一种推广信息的处理方法，具体流程可以如下：
201、广告服务器接收录入的合约广告。
202、广告服务器获取预置期间内所有合约广告的合约信息(demand)和曝光需求(supply)。
其中，期间的大小可以根据实际应用的需求进行设置，比如，可以设置为一天，即具体可以获取一天内所有合约广告的合约信息和曝光需求，当然，也可以设置为其他的时间长度，在此不再赘述。
203、广告服务器根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并采用树形结构的方式将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合。
例如，假设现在有6个广告，分别是：<广告1，男，20-40>；<广告2，男，30-50>；<广告3，男，40-50>；<广告4，女，北上广深>；<广告5，女，18-28，北京>；<广告6，男>，则可以将所有的用户拆分为10个不相交的群体，即<男，20-30>、<男，30-40>、<男，40-50>、<男，其他>、<其他>、<女，其他>、<女，北上广深>、<女，18-28，其他>、<女，18-28，北京>、以及<女，18-28，上广深>，从而得到10个不相交的投放目标集合，具体可参见实施例一中的相关描述，以及图1c～图1f，在此不再赘述。
204、广告服务器获取历史的日志数据，并根据该历史的日志数据预估各个投放目标集合的曝光量。
例如，以投放目标集合<男，20-30>、<男，30-40>、<男，40-50>、<女，18-28，北京>和<女，18-28，上广深>为例，根据历史的日志数据，可以预估出<男，20-30>、<男，30-40>和<男，40-50>的曝光量均为100万，而<女，18-28，北京>的曝光量为80万，<女，18-28，上广深>的曝光量为90万，等等。
205、广告服务器根据该曝光需求、以及该曝光量为各个合约广告在每个投放目标集合上的曝光参数进行分配。
例如，具体可以HWN算法，根据该曝光需求和曝光量计算各个合约广告在每个投放目标集合上的曝光优先级，并进行排序，然后，按照曝光优先级排序从高到低的顺序，依次获取相应的合约广告，并根据获取到的合约广告的曝光需求、以及各个投放目标集合的曝光量分别计算该合约广告在各个投放目标集合的曝光概率。
同样还是以<广告1，男，20-40>；<广告2，男，30-50>；<广告3，男，40-50>；<广告4，女，北上广深>；<广告5，女，18-28，北京>；<广告6，男>为例，则如图2b所示，这6个广告与步骤203中得到的10个不相交的投放目标集合的对应关系可以如下：
<广告1，男，20-40>对应投放目标集合1和2，即<男，20-30>和<男，30-40>；
<广告2，男，30-50>对应投放目标集合2和3，即<男，30-40>和<男，40-50>；
<广告3，男，40-50>对应投放目标集合3，即<男，40-50>；
<广告4，女，北上广深>对应投放目标集合7、9和10，即<女，北上广深>、<女，18-28，北京>、以及<女，18-28，上广深>；
<广告5，女，18-28，北京>对应投放目标集合9，即<女，18-28，北京>；
<广告6，男>对应投放目标集合1、2、3和4，即<男，20-30>、<男，30-40>、<男，40-50>、<男，其他>。
以<广告1，男，20-40>的曝光需求为100万；<广告2，男，30-50>的曝光需求为200万，而<男，20-30>、<男，30-40>和<男，40-50>的曝光量均为100万为例，则由上述的对应关系可知：
广告1的满足条件有200万曝光(<男，20-30>的曝光量100万加上<男，30-40>曝光量100万)，因此，广告1的满足度为200/100＝2。
广告2的满足条件有200万曝光(<男，30-40>的曝光量100万加上<男，40-50>曝光量100万)，因此，广告1的满足度为200/200＝1。
按照满足度从小到大的顺序，计算曝光优先级，其中，满足度越小，其曝光优先级越高，因此，可以得到广告1和广告2的曝光优先级的排序是广告2——>广告1。
由于对于曝光优先级较高的合约广告，可以根据其曝光需求、以及各个投放目标集合的曝光量先予于曝光，所以，此时，可以先根据广告2的曝光需求，对投放目标集合<男，30-40>和<男，40-50>均分配一个曝光概率1，同时对于广告1，其在投放目标集合<男，20-30>的曝光概率则可以设置为1，但是，在投放目标集合<男，30-40>上，由于此时广告2的曝光概率已经设置为1，因此，广告1的曝光概率只能设置为0，参见图2c。
由上面的曝光量及曝光概率可看出，此时，广告1的预期曝光量可以达到：100*1+100*1＝200万；广告2的预期曝光量可以达到：100*1+100*0＝100万，均可满足广告1和广告2的曝光需求。
206、广告服务器根据曝光参数将该合约广告投放至相应的投放目标集合所对应的用户。
例如，当一个用户到来，可以把所有满足其条件的合约广告按照曝光优先级进行排序，依次根据这些合约广告的曝光概率做概率选择，当排名靠前的合约广告被概率选中，则抛弃后面的广告，曝光这条广告，比如可以将广告发送给用户终端，并在用户终端中进行在线播放，等等。比如，当用户<男，30-40岁>用来到来时候，我们以1的概率曝光广告2，0的概率曝光广告1，等等。
207、广告服务器统计投放的合约广告的社交传播量。
比如，可以统计在播放的过程中，合约广告被下载、转发、回复、收藏和/或评论等操作的次数，并按照预置的算法对该次数进行计算，得到该广告的社交传播量。
其中，该预置的算法可以根据实际应用的需求进行设置，在此不再赘述。
208、广告服务器根据该社交传播量进行曝光参数的校正，并返回执行步骤205。
例如，还是以步骤205中的例子为例，在第一次分配时，广告2在投放目标集合<男，30-40>和<男，40-50>的曝光概率均为1，广告1在投放目标集合<男，20-30>的曝光概率为1，在投放目标集合<男，30-40>上的曝光概率为0，则可以得知，<广告3，男，40-50>在投放目标集合<男，40-50>的曝光概率为0，即广告3无法得到曝光，参见图2d。当曝光一段时间之后，因为有社交传播因素，广告2比正常请求获取了更多的曝光，比如，发现投放目标集合<男，30-40岁>的人群，通过评论，转发，回复等行为带来的曝光扩散率大约是25％，即广告2在投放目标集合<男，30-40岁>可以得到25万的额外曝光，则此时，可以将该社交传播量(即该额外曝光)作为数据回流进行反馈，以对曝光参数的分配进行修正，比如将广告2在投放目标集合<男，30-40岁>的曝光概率从1调整为0.8，同时将广告3在投放目标集合<男，30-40岁>的曝光概率从0调整为0.2，这样，广告2在投放目标集合<男，30-40岁>的曝光概率虽然减少了，但是加上社交传播所带来的额外曝光，仍然可以达到100万的曝光量，而此时广告3也能获取到一定的曝光，如此反复迭代，最后广告1、广告2和广告3都能获取到足够多的曝光。
需说明的是，除了可以将社交传播量作为反馈数据(即数据回流)之外，还可以在反馈数据中加入其他的一些因素，比如，投放效果相关的一些数据等等，在此不再赘述。
由上可知，本实施例采用获取预置期间内所有合约广告的合约信息和曝光需求，根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并树形结构的方式将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合，然后根据该曝光需求将合约广告投放至相应的投放目标集合所对应的用户，在投放的过程中，实时统计该投放的合约广告的社交传播量，并根据该社交传播量对曝光参数进行校正，以对该合约广告的投放进行实时调整；由于该方案在对合约广告进行投放时，增加了实时反馈机制，并在进行反馈时，充分有效地利用社交传播所带来的额外曝光的这一特性，使得合约的分配能够更为合理，从而大大提高合约广告投放的有效性和准确性。
此外，由于采用了树形结构的方式对定向投放目标进行拆分，因此，可以采用尽可能少的组合方式，将定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合，避免产生组合爆炸，不仅可以较少存储空间，而且也可以减少计算资源，提高处理效率。
实施例三、
为了更好地实施以上方法，本发明实施例还提供一种推广信息的处理装置，如图3所示，该推广信息的处理装置可以包括获取单元301、拆分单元302、投放单元303、统计单元304和校正单元305，如下：
(1)获取单元301；
获取单元301，用于获取预置期间内所有推广信息的合约信息和曝光需求。
其中，期间的大小可以根据实际应用的需求进行设置，比如，可以设置为一天，即获取单元301具体可以获取一天内所有推广信息的合约信息和曝光需求，当然，也可以设置为其他的时间长度，在此不再赘述。
(2)拆分单元302；
拆分单元302，用于根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合。
其中，拆分的方式可以有多种，例如，对于年龄上有交叉的定向投放目标，可以对其做笛卡尔积，比如“男、20岁”、“男、21岁”、“男、22岁”，等等；虽然这样拆分得到的投放目标集合不会相交，但是数量会较多，容易产生组合爆炸，因此，还可以采用另外一种方式，即树形结构的方式来对其进行拆分，具体可以如下：
拆分单元302，具体可以用于根据合约信息确定该定向投放目标的定向属性；根据该定向属性，采用树形结构的方式对该定向投放目标进行拆分，得到拆分树，该拆分树的每一层都对应一个定向属性、每一个叶子节点都对应一个投放目标集合、且每个投放目标集合之间不相交，具体可参见实施例一，在此不再赘述。
需说明的是，在得到拆分树之后，若有新增的合约信息，比如有新的广告加入，则需要对该拆分树进行更新，即：
拆分单元302，还可以用于确定存在有新增的合约信息时，对该定向投放目标的定向属性进行更新，根据更新后的定向属性对该拆分树进行更新。
例如，可以根据更新后的定向属性重新建立该拆分树，或者，也可以直接按照上面相同的拆分方式，继续拆分，在原拆分树的基础上增加更细粒度的叶子节点，详见实施例一，在此不再赘述。
(3)投放单元303；
投放单元303，用于根据该曝光需求将推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户。
例如，该投放单元303可以包括预估子单元、分配子单元和投放子单元，如下：
预估子单元，用于预估各个投放目标集合的曝光量。
例如，具体可以基于拆分树，用历史的日志数据统计出每个叶子节点，即每个投放目标集合的曝光量。
分配子单元，用于根据该曝光需求、以及该曝光量为各个推广信息在每个投放目标集合上的曝光参数进行分配，该曝光参数包括曝光优先级和曝光概率。
其中，该曝光参数可以包括曝光优先级(order)和曝光概率(alpha)等参数。
例如，分配子单元，具体可以用于利用HWN算法，根据该曝光需求和曝光量计算各个推广信息在每个投放目标集合上的曝光优先级，并进行排序；按照曝光优先级排序从高到低的顺序，依次获取相应的推广信息；根据获取到的推广信息的曝光需求、以及各个投放目标集合的曝光量分别计算该获取到的推广信息在各个投放目标集合的曝光概率。
该投放子单元，用于根据曝光参数将该推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户。
例如，投放子单元，具体可以用于获取用户的用户信息，并根据该用户信息确定用户所属的投放目标集合；获取各个推广信息在该用户所属的投放目标集合的曝光优先级和曝光概率；根据获取到的曝光优先级，依次对相应的推广信息的曝光概率进行概率选择；将被概率选中的推广信息向该用户进行投放。
比如，当一个用户到来，可以把所有满足其条件的合约广告按照曝光优先级进行排序，依次根据这些广告的曝光概率做概率选择，当排名靠前的广告被概率选中，则抛弃后面的广告，曝光这条广告，比如可以将广告发送给用户终端，并在用户终端中进行在线播放，等等。
(4)统计单元304；
统计单元304，用于统计投放的推广信息的社交传播量。
其中，社交传播指的是通过社交途径，使得推广信息被额外曝光的情况，比如，推广信息被下载、转发、回复、收藏和/或评论，等等。即：
统计单元304，具体可以用于统计投放的推广信息被转发、回复、收藏和/或评论的次数，按照预置的算法对该次数进行计算，得到该投放的推广信息的社交传播量。
(5)校正单元305；
校正单元305，用于根据该社交传播量进行曝光参数的校正，并触发投放单元303执行根据曝光参数将该推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户的操作。
其中，该预置的算法可以根据实际应用的需求进行设置，在此不再赘述。
需说明的是，除了可以将社交传播量作为反馈数据(即数据回流)之外，还可以在反馈数据中加入其他的一些因素，比如，投放效果相关的一些数据等等，然后由校正单元305根据反馈数据进行曝光参数的校正，在此不再赘述。
其中，该推广信息的处理装置可以集成在用于投放推广信息的服务器，如广告服务器等设备中。
具体实施时，以上各个单元可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
由上可知，本实施例的推广信息的处理装置的获取单元301可以获取预置期间内所有推广信息的合约信息和曝光需求，由拆分单元302根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合，然后由投放单元303根据该曝光需求将推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户，在投放的过程中，由统计单元304实时统计该投放的推广信息的社交传播量，并由校正单元305根据该社交传播量对曝光参数进行校正，以对该推广信息的投放进行实时调整；由于该方案在对推广信息进行投放时，增加了实时反馈机制，并在进行反馈时，充分有效地利用社交传播所带来的额外曝光的这一特性，使得合约的分配能够更为合理，从而大大提高推广信息投放的有效性和准确性。
此外，由于拆分单元302采用了树形结构的方式对定向投放目标进行拆分，因此，可以采用尽可能少的组合方式，将定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合，避免产生组合爆炸，不仅可以较少存储空间，而且也可以减少计算资源，提高处理效率。
实施例四、
此外，本发明实施例还提一种信息推荐系统，包括本发明实施例所提供的任一种推广信息的处理装置，详见实施例三。其中，该推广信息的处理装置可以集成在用于投放推广信息的服务器，如广告服务器等设备中，以广告服务器为例，可以如下：
广告服务器，用于获取预置期间内所有合约广告的合约信息和曝光需求；根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合；根据该曝光需求将合约广告投放至相应的投放目标集合所对应的用户；统计投放的合约广告的社交传播量；根据该社交传播量进行曝光参数的校正，并返回执行根据曝光参数将该合约广告投放至相应的投放目标集合所对应的用户的步骤。
例如，在进行合约广告的投放时，该广告服务器，具体可以用于预估各个投放目标集合的曝光量，根据该曝光需求、以及该曝光量为各个合约广告在每个投放目标集合上的曝光参数进行分配，然后，根据曝光参数将该合约广告投放至相应的投放目标集合所对应的用户，具体可参见前面的实施例。
其中，将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合的方式可以有多种，例如，可以如下：
广告服务器，具体可以用于根据合约信息确定该定向投放目标的定向属性，根据该定向属性，采用树形结构的方式对该定向投放目标进行拆分，得到拆分树，该拆分树的每一层都对应一个定向属性、每一个叶子节点都对应一个投放目标集合、且每个投放目标集合之间不相交。
需说明的是，在得到拆分树之后，若有新增的合约信息，比如有新的合约广告加入，则需要对该拆分树进行更新，即：
广告服务器，还可以用于确定存在有新增的合约信息时，对该定向投放目标的定向属性进行更新，根据更新后的定向属性对该拆分树进行更新。
此外，该信息推荐系统还可以包括其他的设备，比如用户终端等，如下：
该用户终端，用于接收推广信息的处理装置投放的推广信息，比如，接收广告服务器投放的合约广告，等等。
以上各个设备的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
由上可知，本实施例的信息推荐系统可以获取预置期间内所有推广信息的合约信息和曝光需求，根据该合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将该定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合，然后根据该曝光需求将推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户，在投放的过程中，实时统计该投放的推广信息的社交传播量，并根据该社交传播量对曝光参数进行校正，以对该推广信息的投放进行实时调整；由于该方案在对推广信息进行投放时，增加了实时反馈机制，并在进行反馈时，充分有效地利用社交传播所带来的额外曝光的这一特性，使得合约的分配能够更为合理，从而大大提高推广信息投放的有效性和准确性。
此外，由于采用了树形结构的方式对定向投放目标进行拆分，因此，可以采用尽可能少的组合方式，将定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合，避免产生组合爆炸，不仅可以较少存储空间，而且也可以减少计算资源，提高处理效率。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的一种推广信息的处理方法、装置和系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (14)

1.一种推广信息的处理方法，其特征在于，包括：
获取预置期间内所有推广信息的合约信息和曝光需求；
根据所述合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将所述定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合；
预估各个投放目标集合的曝光量；
根据所述曝光需求、以及所述曝光量为各个推广信息在每个投放目标集合上的曝光参数进行分配，所述曝光参数包括曝光优先级和曝光概率；
根据曝光参数将所述推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户；
统计投放的推广信息的社交传播量；
根据所述社交传播量进行曝光参数的校正，并返回执行根据曝光参数将所述推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户的步骤。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述曝光需求、以及所述曝光量为各个推广信息在每个投放目标集合上的曝光参数进行分配，包括：
利用HWN算法，根据所述曝光需求和曝光量计算各个推广信息在每个投放目标集合上的曝光优先级，并进行排序；
按照曝光优先级排序从高到低的顺序，依次获取相应的推广信息；
根据获取到的推广信息的曝光需求、以及各个投放目标集合的曝光量分别计算所述获取到的推广信息在各个投放目标集合的曝光概率。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据曝光参数将所述推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户，包括：
获取用户的用户信息，并根据所述用户信息确定用户所属的投放目标集合；
获取各个推广信息在所述用户所属的投放目标集合的曝光优先级和曝光概率；
根据获取到的曝光优先级，依次对相应的推广信息的曝光概率进行概率选择；
将被概率选中的推广信息向所述用户进行投放。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合，包括：
根据合约信息确定所述定向投放目标的定向属性；
根据所述定向属性，采用树形结构的方式对所述定向投放目标进行拆分，得到拆分树，所述拆分树的每一层都对应一个定向属性、每一个叶子节点都对应一个投放目标集合、且每个投放目标集合之间不相交。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述定向属性，采用树形结构的方式对所述定向投放目标进行拆分，得到拆分树之后，还包括：
确定存在有新增的合约信息时，对所述定向投放目标的定向属性进行更新；
根据更新后的定向属性对所述拆分树进行更新。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述统计投放的推广信息的社交传播量，包括：
统计投放的推广信息被转发、回复、收藏和/或评论的次数；
按照预置的算法对所述次数进行计算，得到所述投放的推广信息的社交传播量。
7.一种推广信息的处理装置，其特征在于，包括获取单元、拆分单元、投放单元、统计单元和校正单元，所述投放单元包括预估子单元、分配子单元和投放子单元；
获取单元，用于获取预置期间内所有推广信息的合约信息和曝光需求；
拆分单元，用于根据所述合约信息和曝光需求确定定向投放目标，并将所述定向投放目标拆分为多个不相交的投放目标集合；
预估子单元，用于预估各个投放目标集合的曝光量；
分配子单元，用于根据所述曝光需求、以及所述曝光量为各个推广信息在每个投放目标集合上的曝光参数进行分配，所述曝光参数包括曝光优先级和曝光概率；
投放子单元，用于根据曝光参数将所述推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户；
统计单元，用于统计投放的推广信息的社交传播量；
校正单元，用于根据所述社交传播量进行曝光参数的校正，并触发投放子单元执行根据曝光参数将所述推广信息投放至相应的投放目标集合所对应的用户的操作。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分配子单元，具体用于：
利用HWN算法，根据所述曝光需求和曝光量计算各个推广信息在每个投放目标集合上的曝光优先级，并进行排序；
按照曝光优先级排序从高到低的顺序，依次获取相应的推广信息；
根据获取到的推广信息的曝光需求、以及各个投放目标集合的曝光量分别计算所述获取到的推广信息在各个投放目标集合的曝光概率。
9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述投放子单元，具体用于：
获取用户的用户信息，并根据所述用户信息确定用户所属的投放目标集合；
获取各个推广信息在所述用户所属的投放目标集合的曝光优先级和曝光概率；
根据获取到的曝光优先级，依次对相应的推广信息的曝光概率进行概率选择；
将被概率选中的推广信息向所述用户进行投放。
10.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，
所述拆分单元，具体用于根据合约信息确定所述定向投放目标的定向属性；根据所述定向属性，采用树形结构的方式对所述定向投放目标进行拆分，得到拆分树，所述拆分树的每一层都对应一个定向属性、每一个叶子节点都对应一个投放目标集合、且每个投放目标集合之间不相交。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，
所述拆分单元，还用于确定存在有新增的合约信息时，对所述定向投放目标的定向属性进行更新，根据更新后的定向属性对所述拆分树进行更新。
12.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，
所述统计单元，具体用于统计投放的推广信息被转发、回复、收藏和/或评论的次数，按照预置的算法对所述次数进行计算，得到所述投放的推广信息的社交传播量。
13.一种信息推荐系统，其特征在于，包括权利要求7至12任一项所述的推广信息的处理装置。
14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，还包括用户终端；
所述用户终端，用于接收推广信息的处理装置投放的推广信息。
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Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105046514B (zh) * 2015-06-26 2017-05-17 腾讯科技（深圳）有限公司 一种推广信息的处理方法、装置和系统
CN106055666B (zh) * 2016-06-02 2019-12-06 腾讯科技（深圳）有限公司 媒体文件的投放方法和装置
CN106651459A (zh) * 2016-12-29 2017-05-10 北京奇艺世纪科技有限公司 一种广告投放的方法和装置
CN108280671B (zh) * 2017-01-06 2023-04-07 腾讯科技（深圳）有限公司 一种多媒体信息的处理方法、装置及服务器
CN106991581A (zh) * 2017-03-31 2017-07-28 北京金山安全软件有限公司 信息推广方法、装置、服务器及电子设备
CN110134857A (zh) * 2018-02-09 2019-08-16 腾讯科技（深圳）有限公司 推广资源的资源数值的确定方法及装置
CN110197388B (zh) * 2018-04-20 2023-07-14 腾讯科技（深圳）有限公司 数据显示的方法和装置、存储介质及电子装置
US10832275B2 (en) * 2018-05-25 2020-11-10 At&T Intellectual Property I, L.P. System for management of requirements-based advertisements
CN110020894B (zh) * 2019-04-03 2022-12-27 腾讯科技（深圳）有限公司 信息处理方法、装置及服务器
US20210357983A1 (en) * 2020-05-14 2021-11-18 Nanning Fugui Precision Industrial Co., Ltd. System for presenting advertisements online and method thereof
CN113723983A (zh) * 2020-05-26 2021-11-30 北京达佳互联信息技术有限公司 一种信息处理方法及装置、服务器、存储介质
CN112000709B (zh) * 2020-07-17 2023-10-24 微梦创科网络科技（中国）有限公司 一种社交媒体信息的总曝光量批量挖掘方法及装置
CN113590955A (zh) * 2021-07-30 2021-11-02 武汉斗鱼鱼乐网络科技有限公司 目标推荐用户确定方法、装置、电子设备以及存储介质
CN114079657B (zh) * 2021-12-06 2022-05-03 北京创新乐知网络技术有限公司 资源的分发方法和装置、终端设备及存储介质
CN114418625A (zh) * 2021-12-30 2022-04-29 北京京东振世信息技术有限公司 信息展示方法、装置、电子设备和计算机可读介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997040447A1 (en) * 1996-04-19 1997-10-30 Juno Online Services, L.P. Method and apparatus for scheduling the presentation of messages to computer users
WO2006104895A3 (en) * 2005-03-25 2007-08-09 Core Mobility Inc Prioritizing the display of non-intrusive content on a mobile communication device
WO2011038179A1 (en) * 2009-09-25 2011-03-31 Google Inc. Controlling content distribution

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6714975B1 (en) * 1997-03-31 2004-03-30 International Business Machines Corporation Method for targeted advertising on the web based on accumulated self-learning data, clustering users and semantic node graph techniques
US20040193488A1 (en) * 2000-01-19 2004-09-30 Denis Khoo Method and system for advertising over a data network
US6757661B1 (en) * 2000-04-07 2004-06-29 Netzero High volume targeting of advertisements to user of online service
US6728209B2 (en) * 2001-07-25 2004-04-27 Overture Networks, Inc. Measurement of packet delay variation
US20090006156A1 (en) * 2007-01-26 2009-01-01 Herbert Dennis Hunt Associating a granting matrix with an analytic platform
US8438062B2 (en) * 2006-12-29 2013-05-07 Google Inc. Network node ad targeting
US8036930B2 (en) * 2008-01-17 2011-10-11 International Business Machines Corporation Market segmentation analyses in virtual universes
US8499244B2 (en) * 2008-07-31 2013-07-30 Microsoft Corporation Automation-resistant, advertising-merged interactive services
US20100114696A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 Yahoo! Inc. Method of programmed allocation of advertising opportunities for conformance with goals
US8688517B2 (en) * 2009-02-13 2014-04-01 Cfph, Llc Method and apparatus for advertising on a mobile gaming device
US20140046777A1 (en) * 2009-08-14 2014-02-13 Dataxu, Inc. Methods and systems for using consumer aliases and identifiers
CN101694714A (zh) * 2009-09-22 2010-04-14 姚军利 精确广告投放系统及方法
US20110106611A1 (en) * 2009-11-04 2011-05-05 Yahoo! Inc. Complementary user segment analysis and recommendation in online advertising
CA2795128A1 (en) * 2010-03-31 2011-10-06 Mediamath, Inc. Systems and methods for integration of a demand side platform
US20120054020A1 (en) * 2010-08-25 2012-03-01 Cisco Technology Managing advertising campaigns
CN102136118A (zh) * 2010-11-12 2011-07-27 华为软件技术有限公司 广告订单预定方法、广告投放方法和系统
US9277275B1 (en) * 2011-05-03 2016-03-01 Google Inc. System and method for associating individual household members with television programs viewed
CN102790949A (zh) * 2011-05-17 2012-11-21 中兴通讯股份有限公司 一种移动广告业务实现方法及系统
US20130151332A1 (en) * 2011-12-10 2013-06-13 Rong Yan Assisted adjustment of an advertising campaign
US20130166395A1 (en) * 2011-12-21 2013-06-27 Sergei Vassilvitskii System and method for creating a delivery allocation plan in a network-based environment
CN102592235A (zh) * 2011-12-28 2012-07-18 北京品友互动信息技术有限公司 一种互联网广告投放系统
US20140122245A1 (en) * 2012-10-26 2014-05-01 Share This Inc. Method for audience profiling and audience analytics
US20140172545A1 (en) * 2012-12-17 2014-06-19 Facebook, Inc. Learned negative targeting features for ads based on negative feedback from users
US10445763B2 (en) * 2013-03-13 2019-10-15 Eversight, Inc. Automated promotion forecasting and methods therefor
CN103544282B (zh) * 2013-10-24 2017-07-25 北京京东尚科信息技术有限公司 一种信息推送方法及装置
CN103679513A (zh) * 2013-12-20 2014-03-26 互动通天图信息技术有限公司 基于社交网络的互动广告投放方法
CN105046514B (zh) * 2015-06-26 2017-05-17 腾讯科技（深圳）有限公司 一种推广信息的处理方法、装置和系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997040447A1 (en) * 1996-04-19 1997-10-30 Juno Online Services, L.P. Method and apparatus for scheduling the presentation of messages to computer users
WO2006104895A3 (en) * 2005-03-25 2007-08-09 Core Mobility Inc Prioritizing the display of non-intrusive content on a mobile communication device
WO2011038179A1 (en) * 2009-09-25 2011-03-31 Google Inc. Controlling content distribution

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