CN109559141A - 一种创意样式的自动分类方法、装置及系统 - Google Patents

一种创意样式的自动分类方法、装置及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供的一种创意样式的自动分类方法、装置及系统，该自动分类方法首先获取待分类创意的特征参数，然后根据所述待分类创意的特征参数以及预设的特征决策树，确定所述待分类创意的类型。其中，特征决策树包括所述特征参数与分类标识的对应关系，所述分类标识表征所述创意的类型。可见，本方案通过自动获取搜索引擎的页面数据，然后与特征决策树进行比对，得到待分类创意的类型，节省了大量的人力成本且提高了创意分类的效率。

Description

一种创意样式的自动分类方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种创意样式的自动分类方法、装置及系统。
背景技术
随着社会的不断发展，网络搜索成为日常生活的一部分。通常，用户通过浏览器进行内容搜索时，网页会展现出以搜索内容作为关键字查找到的多条相关数据以及对应的链接。
于此同时，网页展示界面除展示搜索内容外，还会展示匹配到的广告创意。其中，广告创意通常包括标题、描述、访问URL以及显示URL等，并以用户指定的创意样式进行显示。然而，不同的创意中包含的参数以及创意样式不同，对不同类型的用户的吸引程度也不同。
在互联网的广告投放中，创意样式一定程度上影响着用户的点击转化率，当选择了适当的创意样式时，会带来更多的流量转化。然而，目前是通过人为获取网页中创意，然后对创意进行分类，消耗了大量的人力和时间，因此，如何快速准确的对创意样式进行分类，并进一步根据用户投放广告的内容确定优选的创意样式，成为本领域技术人员亟待解决的一大技术问题。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的技术方案：
一种创意样式的自动分类方法，应用于服务器，所述服务器预先建立特征决策树，所述特征决策树包括所述特征参数与分类标识的对应关系，所述分类标识表征所述创意的类型，所述方法包括：
获取待分类创意的特征参数；
根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型。
可选的，所述获取待分类创意的特征参数，包括：
获取预设搜索引擎页面的数据；
根据所述数据，提取到所述预设搜索引擎页面中各目标创意的特征参数；
依次确定所述目标创意为待分类创意，相应的，确定所述目标创意的特征参数为所述待分类创意的特征参数。
可选的，所述根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型，包括：
在所述特征决策树中查找与所述特征参数对应的分类标识；
确定所述分类标识对应的创意的类型为所述待分类创意的类型。
可选的，所述预先建立特征决策树，包括：
设定各所述特征参数的优先级别；
按照所述优先级别对所述特征参数进行排序；
以树形结构展示所述特征参数，并为所述特征参数设定一个分类标识，所述分类标识表征所述创意的类型。
一种创意样式的自动分类装置，包括：
建立模块，用于预先建立特征决策树，所述特征决策树包括所述特征参数与分类标识的对应关系，所述分类标识表征所述创意的类型；
获取模块，用于获取待分类创意的特征参数；
确定模块，用于根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型。
可选的，所述获取模块，包括：
获取单元，用于获取预设搜索引擎页面的数据；
提取单元，用于根据所述数据，提取到所述预设搜索引擎页面中各目标创意的特征参数；
第一确定单元，用于依次确定所述目标创意为待分类创意，相应的，确定所述目标创意的特征参数为所述待分类创意的特征参数。
可选的，所述确定模块，包括：
查找单元，用于在所述特征决策树中查找与所述特征参数对应的分类标识；
第二确定单元，用于确定所述分类标识对应的创意的类型为所述待分类创意的类型。
可选的，所述建立模块，包括：
设定单元，用于设定各所述特征参数的优先级别；
排序单元，用于按照所述优先级别对所述特征参数进行排序；
配置单元，用于以树形结构展示所述特征参数，并为所述特征参数设定一个分类标识，所述分类标识表征所述创意的类型。
一种创意样式的自动分类系统，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于执行所述程序，所述程序运行时执行任意一项上述的创意样式的自动分类方法。
一种存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时实现任意一项上述的创意样式的自动分类方法。
借由上述技术方案，本发明提供的一种创意样式的自动分类方法，首先获取待分类创意的特征参数，然后根据所述待分类创意的特征参数以及预设的特征决策树，确定所述待分类创意的类型。其中，特征决策树包括所述特征参数与分类标识的对应关系，所述分类标识表征所述创意的类型。可见，本方案通过自动获取搜索引擎的页面数据，然后与特征决策树进行比对，得到待分类创意的类型，节省了大量的人力成本且提高了创意分类的效率。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明实施例提供的一种创意样式的自动分类方法的流程示意图；
图2示出了现有技术中一种创意样式的示意图；
图3示出了现有技术中另一种创意样式的示意图；
图4示出了本发明实施例提供的一种创意样式的自动分类方法的又一流程示意图；
图5示出了本发明实施例提供的一种创意样式的自动分类方法的又一流程示意图；
图6示出了本发明实施例提供的一种创意样式的自动分类装置的结构示意图；
图7示出了本发明实施例提供的一种创意样式的自动分类装置的又一结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明实施例提供了一种创意样式的自动分类方法，请参阅图1，示出了该创意样式的自动分类的流程示意图，可以包括：
S11、获取待分类创意的特征参数。
创意是指浏览器网上的预设位置展示的广告信息，其中，根据创意的目的不同，可以有多个创意样式。正如背景技术所述，不同的媒体发布的广告创意的类型不同，具体的，每种创意类型有预设的一套执行规则，根据规则的不同，创意中展示的参数也不同。
如图2以及图3所示，其中，图2和图3均为在搜索引擎中搜索不同的关键词触发的广告创意的示意图，不同的是，图2和图3的创意类型不同，图2的创意类型为“寻客”，图3的创意类型为“品牌专区”，而二者展现的特征参数也不完全相同，因此，本实施例通过获取各个创意的特征参数，来确定创意的类型。
具体的，本实施例提供了一种获取待分类创意的特征参数的具体实现步骤，如下：
获取预设搜索引擎页面的数据；
根据所述数据，提取到所述预设搜索引擎页面中各目标创意的特征参数；
依次确定所述目标创意为待分类创意，相应的，确定所述目标创意的特征参数为所述待分类创意的特征参数。
其中，获取目标创意的特征参数可以先通过在搜索引擎页面的数据中提取出目标创意，然后再获取该目标创意所包含的特征参数。通常，在搜索引擎页面中会为创意设置有一个标识，以区分创意和网页的连接内容，例如，在网页上，创意会在预设位置标明“广告”等预设的标识，因此，本步骤可以直接获取网页上具有“广告”标识的创意为目标创意。
示例性的，用户进行内容搜索时，通过对搜索引擎中显示的广告创意的页面进行爬取，并从爬取到的网页数据中解析到该条广告创意的全部特征参数，其中，特征参数包括关键词、广告数量、广告位置、广告排名、图片数量、子链数量、按钮数量、视频数量、创意标题、描述、描述主体、子链内容、按钮内容等。
需要说明的是，在本实施例中，需要预先建立特征决策树，所述特征决策树包括所述特征参数与分类标识的对应关系，所述分类标识表征所述创意的类型。
如图4所示，本发明提供的创意样式的自动分类方法的实现需要依据预先建立的特征决策树，该特征决策树中记录了各个特征参数与创意类型的对应关系。需要说明的是，本实施例以图4为例，但特征决策树并不局限于图4的展现的方式。
具体的，图4中每个最下位的分支均为一个分类标识，如，品牌专区、华表、橱窗、横排多图、热点橱窗、巨幕、寻客、全息、闪投导航、闪投图文导航、凤巢头条、闪投图文+热点直达、闪投图文+属性值、闪投图文、推荐标题摘要、闪投图文加子链、图加文本导航、热点直达+子链、热点直达/热点直达+闪投行行通、属性值+子链、属性值+闪投行行通、属性值、闪投行行通、文本导航、子链、闪投行行通/推荐标题列表/基础样式、附加回呼创意、附加口碑创意以及凤巢视频。
而每个分类标识都具备至少一个关于特征参数的判断条件，如特征标识华表对应的特征参数的条件为：搜索结果子类为品牌广告，且，广告的位置为右侧上方；又如，特征标识寻客对应的特征参数的条件为：搜索结果子类为广告且图片数量小于4且子链以&gt：&gt：结束。
S12、根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型。
将上述步骤获取到的特征参数代入到特征决策树进行参数的匹配，即可得到待分类创意的类型，具体为：
在所述特征决策树中查找与所述特征参数对应的分类标识；
确定所述分类标识对应的创意的类型为所述待分类创意的类型。
示意性的，假设步骤S11中获取到的创意的特征参数为：关键词为“学英语”、搜索结果子类为广告、图片数量为2、子链为123456&gt：&gt以及子链数量为15。那么将待分类的创意的上述三个特征参数分别代入特征决策树中进行比对，确定满足条件的分类标识为待分类创意的类型。
首先，判断步骤S11中获取到的创意的特征参数中搜索子类结果的值，当为广告时，进一步确定图片的数量，由于本实施例中图片数量为2，因此，符合图片数量小于3的条件，那么，下一步继续判断子链的内容，可见，本子链为123456&gt：&gt，属于分类标识寻客，因此将步骤S11中获取的创意的类型定为“寻客”。
需要说明的是，当待分类的创意的特征参数按照一定的优先权顺序依次进行特征决策树中各条件的判定时，当确定了分类标识后，不再进行其他特征参数的条件判定。如，当本子链为123456&gt：&gt，确定了待分类创意的类型定为“寻客”后，不用在继续判定子链数量符合哪个条件了。
在一种可能的实现方式中，对于上述实施例提供的创意样式的自动分类方法，本实施例对预先建立特征决策树的具体实现过程进行介绍，如图5所示，包括：
S51、设定各所述特征参数的优先级别；
S52、按照所述优先级别对所述特征参数进行排序；
S53、以树形结构展示所述特征参数，并为所述特征参数设定一个分类标识，所述分类标识表征所述创意的类型。
其中，本实施例中获取的特征参数为多个，因此，在进行根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型时，需要先定义各特征参数的优先级，即，判断特征参数是否符合条件的先后顺序。
可选的，在本方案中，特征参数的优先级依次为：
搜索结果子类、广告位置；
搜索结果子类、图片数量、子链数量；
搜索结果子类、视频数量；
搜索结果子类、图片数量、子链、子链数量、描述。
可见，本方案通过自动获取搜索引擎的页面数据，然后与特征决策树进行比对，得到待分类创意的类型，节省了大量的人力成本且提高了创意分类的效率。
与上述方法相对应，本发明实施例还提供了一种创意样式的自动分类装置，请参阅图6，示出了该创意样式的自动分类装置的结构示意图，可以包括：
获取模块61，用于获取待分类创意的特征参数；
建立模块62，用于预先建立特征决策树，所述特征决策树包括所述特征参数与分类标识的对应关系，所述分类标识表征所述创意的类型；
确定模块63，用于根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型。
可选的，如图7所示，所述获取模块61，包括：
获取单元71，用于获取预设搜索引擎页面的数据；
提取单元72，用于根据所述数据，提取到所述预设搜索引擎页面中各目标创意的特征参数；
第一确定单元73，用于依次确定所述目标创意为待分类创意，相应的，确定所述目标创意的特征参数为所述待分类创意的特征参数。
可选的，所述确定模块包括：
查找单元，用于在所述特征决策树中查找与所述特征参数对应的分类标识；
第二确定单元，用于确定所述分类标识对应的创意的类型为所述待分类创意的类型。
可选的所述建立模块包括：
设定单元，用于设定各所述特征参数的优先级别；
排序单元，用于按照所述优先级别对所述特征参数进行排序；
配置单元，用于以树形结构展示所述特征参数，并为所述特征参数设定一个分类标识，所述分类标识表征所述创意的类型。
所述创意样式的自动分类装置包括处理器和存储器，上述获取模块、建立模块以及确定模块等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来快速准确的对创意样式进行分类，并进一步根据用户投放广告的内容确定优选的创意样式。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述创意样式的自动分类方法。
本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述创意样式的自动分类方法。
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：
一种创意样式的自动分类方法，包括：
获取待分类创意的特征参数；
预先建立特征决策树，所述特征决策树包括所述特征参数与分类标识的对应关系，所述分类标识表征所述创意的类型；
根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型。
可选的，所述获取待分类创意的特征参数，包括：
获取预设搜索引擎页面的数据；
根据所述数据，提取到所述预设搜索引擎页面中各目标创意的特征参数；
依次确定所述目标创意为待分类创意，相应的，确定所述目标创意的特征参数为所述待分类创意的特征参数。
可选的，所述根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型，包括：
在所述特征决策树中查找与所述特征参数对应的分类标识；
确定所述分类标识对应的创意的类型为所述待分类创意的类型。
可选的，所述预先建立特征决策树，包括：
设定各所述特征参数的优先级别；
按照所述优先级别对所述特征参数进行排序；
以树形结构展示所述特征参数，并为所述特征参数设定一个分类标识，所述分类标识表征所述创意的类型。
本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：
一种创意样式的自动分类方法，包括：
获取待分类创意的特征参数；
预先建立特征决策树，所述特征决策树包括所述特征参数与分类标识的对应关系，所述分类标识表征所述创意的类型；
根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型。
可选的，所述获取待分类创意的特征参数，包括：
获取预设搜索引擎页面的数据；
根据所述数据，提取到所述预设搜索引擎页面中各目标创意的特征参数；
依次确定所述目标创意为待分类创意，相应的，确定所述目标创意的特征参数为所述待分类创意的特征参数。
可选的，所述根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型，包括：
在所述特征决策树中查找与所述特征参数对应的分类标识；
确定所述分类标识对应的创意的类型为所述待分类创意的类型。
可选的，所述预先建立特征决策树，包括：
设定各所述特征参数的优先级别；
按照所述优先级别对所述特征参数进行排序；
以树形结构展示所述特征参数，并为所述特征参数设定一个分类标识，所述分类标识表征所述创意的类型。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种创意样式的自动分类方法，应用于服务器，其特征在于，所述服务器预先建立特征决策树，所述特征决策树包括所述特征参数与分类标识的对应关系，所述分类标识表征所述创意的类型，所述方法包括：
获取待分类创意的特征参数；
根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型。
2.根据权利要求1所述的创意样式的自动分类方法，其特征在于，所述获取待分类创意的特征参数，包括：
获取预设搜索引擎页面的数据；
根据所述数据，提取到所述预设搜索引擎页面中各目标创意的特征参数；
依次确定所述目标创意为待分类创意，相应的，确定所述目标创意的特征参数为所述待分类创意的特征参数。
3.根据权利要求1所述的创意样式的自动分类方法，其特征在于，所述根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型，包括：
在所述特征决策树中查找与所述特征参数对应的分类标识；
确定所述分类标识对应的创意的类型为所述待分类创意的类型。
4.根据权利要求1所述的创意样式的自动分类方法，其特征在于，所述预先建立特征决策树，包括：
设定各所述特征参数的优先级别；
按照所述优先级别对所述特征参数进行排序；
以树形结构展示所述特征参数，并为所述特征参数设定一个分类标识，所述分类标识表征所述创意的类型。
5.一种创意样式的自动分类装置，其特征在于，包括：
建立模块，用于预先建立特征决策树，所述特征决策树包括所述特征参数与分类标识的对应关系，所述分类标识表征所述创意的类型；
获取模块，用于获取待分类创意的特征参数；
确定模块，用于根据所述待分类创意的特征参数以及所述特征决策树，确定所述待分类创意的类型。
6.根据权利要求5所述的创意样式的自动分类装置，其特征在于，所述获取模块，包括：
获取单元，用于获取预设搜索引擎页面的数据；
提取单元，用于根据所述数据，提取到所述预设搜索引擎页面中各目标创意的特征参数；
第一确定单元，用于依次确定所述目标创意为待分类创意，相应的，确定所述目标创意的特征参数为所述待分类创意的特征参数。
7.根据权利要求5所述的创意样式的自动分类装置，其特征在于，所述确定模块，包括：
查找单元，用于在所述特征决策树中查找与所述特征参数对应的分类标识；
第二确定单元，用于确定所述分类标识对应的创意的类型为所述待分类创意的类型。
8.根据权利要求1所述的创意样式的自动分类装置，其特征在于，所述建立模块，包括：
设定单元，用于设定各所述特征参数的优先级别；
排序单元，用于按照所述优先级别对所述特征参数进行排序；
配置单元，用于以树形结构展示所述特征参数，并为所述特征参数设定一个分类标识，所述分类标识表征所述创意的类型。
9.一种创意样式的自动分类系统，其特征在于，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于执行所述程序，所述程序运行时执行如权利要求1-4中任意一项所述的创意样式的自动分类方法。
10.一种存储介质，其特征在于，存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任意一项所述的创意样式的自动分类方法。
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