CN109559158A - 推广信息投放方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

推广信息投放方法、装置、电子设备及可读存储介质 Download PDF

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CN109559158A CN201811315302.2A CN201811315302A CN109559158A CN 109559158 A CN109559158 A CN 109559158A CN 201811315302 A CN201811315302 A CN 201811315302A CN 109559158 A CN109559158 A CN 109559158A
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Abstract

本发明公开了一种推广信息投放方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：基于当前目标集合中每种推广信息的展示次数以及点击次数，得到每种推广信息的平均点击率；基于目标集合中各推广信息的展示次数之和以及目标集合中每种推广信息的展示次数，得到目标集合中每种推广信息的探索概率，探索概率用于表征该推广信息的平均点击率的可信程度；根据目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到目标集合中每种推广信息的分值；基于目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，并对目标推广信息进行投放。这样有利于在流量一定的情况下，有效利用流量对推广信息进行探索，并得到较好的投放效果。

Description

推广信息投放方法、装置、电子设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种推广信息投放方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
当存在多种推广信息如多种新创意、多种新模版、多种新文案或多种新互动广告等时，需要通过一定的流量对每种推广信息进行探索，从而得到每种推广信息的投放效果如点击率。现有技术中，对每种推广信息进行探索的过程是建立包含多种推广信息的候选集合，在有限的流量下在该候选集中进行随机投放，然后基于随机投放结果，选择效果最好的那个推广信息进行投放。然而，由于上述探索过程是随机投放，会导致流量浪费，例如有些点击率不高的推广信息已经曝光很多次，但还是会获得流量，不利于得到较好的投放效果。
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一种推广信息投放方法、装置、电子设备及可读存储介质。
第一方面，本发明实施例提供了一种推广信息投放方法，所述方法包括：基于当前目标集合中每种推广信息的展示次数以及点击次数，得到所述每种推广信息的平均点击率，其中，所述目标集合包括多种推广信息；基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，所述探索概率用于表征该推广信息的平均点击率的可信程度；根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值；基于所述目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，并对所述目标推广信息进行投放。
进一步地，所述根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值包括：将所述目标集合中每种推广信息的平均点击率与探索概率进行求和，得到所述目标集合中每种推广信息的分值。
进一步地，所述基于所述目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息包括：将所述目标集合中所述分值最高的推广信息作为目标推广信息。
进一步地，所述基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率包括：将所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数带入预设公式，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率。其中，所述预设公式为：Ti表示所述目标集合中推广信息i当前的展示次数，∑iTi表示所述目标集合中各推广信息的展示次数之和。
进一步地，所述基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率之前，还包括：获取所述目标集合中每种推广信息的历史平均点击率数据；检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件，若满足预设条件，则确定相应推广信息的目标点击率，并将该推广信息从所述目标集合中移除。
进一步地，所述检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件包括：判断所述历史平均点击率数据是否置信，若是，则判定所述历史平均点击率数据满足预设条件。
第二方面，本发明实施例提供了一种推广信息投放装置，所述装置包括：点击率获取模块，用于基于当前目标集合中每种推广信息的展示次数以及点击次数，得到所述每种推广信息的平均点击率，其中，所述目标集合包括多种推广信息；探索概率获取模块，用于基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，所述探索概率用于表征该推广信息的平均点击率的可信程度；分值获取模块，用于根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值；确定模块，用于基于所述目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，并对所述目标推广信息进行投放。
进一步地，所述分值获取模块具体用于：将所述目标集合中每种推广信息的平均点击率与探索概率进行求和，得到所述目标集合中每种推广信息的分值。
进一步地，所述确定模块具体用于：将所述目标集合中所述分值最高的推广信息作为目标推广信息。
进一步地，所述探索概率获取模块具体用于：将所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数带入预设公式，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率。其中，所述预设公式为：Ti表示所述目标集合中推广信息i当前的展示次数，∑iTi表示所述目标集合中各推广信息的展示次数之和。
进一步地，上述推广信息投放装置还包括：历史数据获取模块，用于获取所述目标集合中每种推广信息的历史平均点击率数据；检测模块，用于检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件，若满足预设条件，则确定相应推广信息的目标点击率，并将该推广信息从所述目标集合中移除。
进一步地，所述检测模块具体用于：判断所述历史平均点击率数据是否置信，若是，则判定所述历史平均点击率数据满足预设条件。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时使所述电子设备上述推广信息投放方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述推广信息投放方法的步骤。
本发明实施例提供的技术方案中，通过实时获取当前目标集合中每种推广信息的平均点击率，并基于目标集合中各推广信息的展示次数之和以及目标集合中每种推广信息的展示次数，得到目标集合中每种推广信息的探索概率，然后，根据目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到目标集合中每种推广信息的分值，进而基于目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，并对目标推广信息进行投放。通过结合各推广信息的平均点击率与探索概率确定要投放的目标推广信息，能够给平均点击率较高的推广信息以及探索概率较高的推广信息更多的投放机会，有利于在流量一定的情况下，有效利用流量对推广信息进行探索，并得到较好的投放效果。
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示出了本发明第一实施例提供的一种推广信息投放方法的方法流程图；
图2示出了本发明第二实施例提供的一种推广信息投放装置的功能模块框图；
图3示出了本发明第三实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
现有技术中推广信息的探索采用随机投放的方式，会导致流量浪费，例如有些点击率不高的推广信息已经曝光很多次，但还是会获得流量，不利于得到较好的投放效果。鉴于此，本发明实施例提供了一种推广信息投放方法、装置、电子设备以及可读存储介质，以在流量一定的情况下，有效利用流量对推广信息进行探索及开发，充分利用有限的流量，得到较好的投放效果。
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。
图1示出了本发明第一实施例提供的一种推广信息投放方法的方法流程图。如图1所示，所述方法包括：
步骤S101，基于当前目标集合中每种推广信息的展示次数以及点击次数，得到所述每种推广信息的平均点击率，其中，所述目标集合包括多种推广信息；
其中，推广信息是指需要推广应用的信息或广告，例如，推广信息可以是新创意、新模版、新文案或者新互动广告等。在生成多种推广信息后，由于不清楚这些推广信息的效果，需要将这些推广信息上线进行展示，以确定这些推广信息的效果。例如，新创意可以是广告主在设置广告投放计划时上传的以图片或文字为载体的广告，新模版可以是达芬奇画布的项目中，机器生成的多种新模版，新文案可以是机器自动生成的多种智能创意文案，新互动广告可以是在互动广告游戏的场景下，皮肤颜色和游戏类型的多种随机组合。
本实施例中，基于上线展示的多种推广信息构建目标集合。获取线上反馈的当前目标集合中每种推广信息的展示次数以及点击次数，实时计算目标集合中每种推广信息的平均点击率。具体地，推广信息的平均点击率等于线上反馈的该推广信息的总点击次数除以该推广信息的总展示次数。
需要说明的是，在执行上述步骤S101之前，还需要执行预投放步骤。具体来讲，预投放步骤包括：将当前目标集合中每种推广信息投放预设次数，且每种推广信息的投放次数相同。其中，预设次数可以根据实际需要设置，例如，预设次数可以为100次、200次或500次等。
步骤S102，基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，所述探索概率用于表征该推广信息的平均点击率的可信程度；
其中，目标集合中各推广信息的展示次数之和通过对线上实时反馈的目标集合中各推广信息的展示次数进行求和得到。举例来讲，假设目标集合中包括M个推广信息，则对线上实时反馈的这M个推广信息的展示次数进行累加。本实施例中，探索概率用于表征基于实时线上反馈得到的平均点击率的可信程度，为大于或等于0且小于或等于1的数值。探索概率越高，平均点击率的可信程度越低，探索概率越低，平均点击率的可信程度越高。
在各推广信息的展示次数之和一定时，展示次数越多的推广信息，探索概率越低，而展示次数越少的推广信息，探索概率越高，需要得到更多的投放机会，以便能更快速得到该推广信息真实的点击率。
作为一种可选的实施方式，可以将所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数带入预设公式，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率。
其中，所述预设公式可以为：Ti表示所述目标集合中推广信息i当前的展示次数，∑iTi表示所述目标集合中各推广信息的展示次数之和。假设目标集合中包括M个推广信息，则i＝1，2，…，M。
需要说明的是，在本发明的其他实施例中，也可以采用其他方式计算推广信息的探索概率，例如，可以对上述公式进行变形，只要能满足探索概率大于或等于0且小于或等于1，且在各推广信息的展示次数之和一定时，展示次数越少的推广信息，探索概率越高即可。
步骤S103，根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值；
基于上述步骤S101和S102得到当前目标集合中，每种推广信息的平均点击率和探索概率后，即可以针对每种推广信息，计算该推广信息的分值。作为一种实施方式，上述根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值可以包括：将所述目标集合中每种推广信息的平均点击率与探索概率进行求和，得到所述目标集合中每种推广信息的分值。
作为一种可选的实施方式，可以按照以下公式：
得到目标集合中每种推广信息的分值。其中，Si表示目标集合中推广信息i的分值，vi表示推广信息i的平均点击率，c为探索系数，为一个预先设定的大于0的常数，用来平衡本次推广信息的实验过程中流量利用和探索的占比。例如，当c＝1时，则表示本次推广信息的实验过程中流量利用和探索的占比相同，当c大于0且小于1时，表示本次推广信息的实验过程中流量利用的占比大于探索的占比，当c大于1时，表示本次推广信息的实验过程中流量利用的占比小于探索的占比，具体可以根据实际需求设置。
作为另一种实施方式，上述根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值可以包括：判断所述目标集合中每种推广信息是否对应有历史投放过程；对于对应有历史投放过程的推广信息，则将基于上述步骤S101获取的平均点击率与历史投放过程对应的平均点击率进行加权求和，得到推广信息的目标点击率，并根据该推广信息的目标点击率以及探索概率，得到该推广信息的分值；对于未对应有历史投放过程的推广信息，则基于上述步骤S101获取的平均点击率以及探索概率得到分值。
需要说明的是，目标集合中的各推广信息在执行当前投放过程之前，可能已经参与了一次或多次投放过程，每次投放过程均对应有展示次数和点击次数，即对应有平均点击率。在当前投放过程之前参与的投放过程均为该推广信息的历史投放过程。例如，在广告主间断投放的应用场景中，广告主每周一投入一定流量对目标集合中的多种推广进行展示，假设当前投放过程为开始投放以来的第五次投放，在当前投放过程之前已经投放了四周，即进行了四次投放过程，这四次投放过程即为历史投放过程。
在进行加权求和时，上述步骤S101获取的平均点击率即当前投放过程中获取的平均点击率对应于第一加权系数，历史投放过程对应于第二加权系数。其中，第一加权系数大于或等于第二加权系数，且第一加权系数和第二加权系数之和为1。这样有利于通过平衡历史投放数据和最新的投放数据，对推广信息的点击率进行优化。
例如，假设目标集合中某推广信息对应有历史投放过程，且历史投放过程包括n次投放过程，所述历史点击率数据包括所述n次投放过程中每次投放过程对应的平均点击率。此时，当前投放过程为第n+1次投放过程，可以按照以下公式将推广信息在当前投放过程中的平均点击率与历史投放过程对应的平均点击率数据进行加权求和，得到该推广信息的目标点击率。
Qn+1＝arn+1+bnvn+bn-1vn-1+…+b1v1
其中，Qn+1表示推广信息的目标点击率，rn+1表示推广信息在当前投放过程中基于线上实时反馈得到的平均点击率，a表示第一加权系数，b1，b2，…，bn分别表示N次历史投放过程中每次投放过程对应的第二加权系数，v1，v2，…，vn分别表示N次历史投放过程中每次投放过程对应的平均点击率，即由推广信息在该次投放过程中的总点击次数除以总展示次数得到。
当n为大于或等于2的整数时，第j+1次投放过程对应的第二加权系数大于第j次投放过程对应的第二加权系数，其中，j为大于或等于1且小于或等于n的整数。也就是说，当n为大于或等于2的整数时，第一加权系数大于第二加权系数，且第二加权系数按照时间顺序衰减，距离当前时间越远的历史点击率数据对应的第二加权系数越小。其中，第一加权系数和第二加权系数根据实际需要设置。作为一种实施方式，将第一加权系数a设置为α(0＜α＜1)时，第一次投放过程对应的第二加权系数b1可以为(1-α)n，第二次投放过程对应的第二加权系数b2可以为α(1-α)n-1，以此类推，第n次投放过程对应的第二加权系数bn可以为α(1-α)。例如，当α＝0.5时，在n＝3的情况下，b1＝(1-0.5)3，b2＝0.5(1-0.5)2，b3＝0.5(1-0.5)。
当n＝1时，历史投放过程包括一次投放过程，则将第一加权系数设置为α(0＜α＜1)时，该次投放过程对应的第二加权系数为(1-α)。
步骤S104，基于所述目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，并对所述目标推广信息进行投放。
具体来讲，可以按照分值由大到小对目标集合中各推广信息进行排序，将目标集合中分值最高的推广信息作为目标推广信息进行投放。需要说明的是，当分值最高的推广信息为两个以上时，可以任意选取其中一个分值最高的推广信息进行投放。或者，在本发明的其他实施方式中，也可以将目标集合中分值排在前预设位数的推广信息作为目标推广信息，按照分值由大到小的顺序依次对目标推广信息进行展示。其中，前预设位数可以根据实际需要设置，例如，可以是前两位或前三位等。通过这种方式，点击率高的推广信息会获得更多的曝光，而曝光次数少的推广信息也会获得更多的曝光机会，通过增加一定的曝光次数，使其点击率快速置信。在流量一定的情况下，能够有效利用流量对推广信息进行探索与开发，从而获得最大的点击收益。
需要说明的是，上述步骤S101至步骤S104为当前次从目标集合中选取目标推广信息进行投放的处理过程。在有限流量下，每次投放均需要重复执行上述步骤S101至步骤S104从目标集合中确定当前要投放的推广信息。
为了更清楚地理解本发明实施例提供的技术方案，下面以一种具体应用场景为例，对本发明的一种具体实施例进行说明。
在一种具体应用场景中，一共有100套新创意进行广告投放，则目标集合中包括这100套新创意。这100套新创意一共曝光了10000次，假设探索系数c设置为1，基于线上实时反馈结果，当前新创意一曝光了200次，点击了4次；新创意二曝光了300次，点击了5次；新创意三曝光了500次，点击了1次；……；新创意一百曝光了100次，点击了2次。由此，可以得到：新创意一的分值为：新创意二的分值为：新创意三的分值为：新创意一百的分值为：然后，按照分值从大到小排序，展示分值最大的新创意。
可以理解的是，在上述投放过程中，随着推广信息的展示次数的增加，平均点击率会逐步达到置信，此时的平均点击率可以作为该推广信息的真实点击率，能够反映该推广信息的效果和质量。因此，当目标集合中存在某推广信息的点击率置信时，可以退出计算过程，把流量让给其他推广信息或者探索新的推广信息的投放效果。
因此，作为一种可选的实施例，在基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率之前，还包括：获取所述目标集合中每种推广信息的历史平均点击率数据；检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件，若满足预设条件，则确定相应推广信息的目标点击率，并将该推广信息从所述目标集合中移除。此时，目标集合中则不再包含该推广信息，后续则针对当前目标集合中包含的推广信息执行后续步骤S102至步骤S104。若目标集合中各推广信息的历史平均点击率数据均不满足预设条件，则不做处理，继续执行后续步骤S102至步骤S104。
可以理解的是，基于目标集合中每种推广信息在每次投放后的实时反馈数据，均可以得到相应的平均点击率。在当前时刻之前，针对当前投放过程中每种推广信息的线上反馈数据得到的平均点击率均为该推广信息的历史平均点击率，可以按照预设规则从这些历史平均点击率中抽样多个历史平均点击率作为该推广信息的历史平均点击率数据。例如，可以间隔预设展示次数选取对应的历史平均点击率，其中，预设展示次数可以为10次、50次或100次等。举例来讲，当预设展示次数为10次时，历史点击率数据可以依次包括第10次投放后得到的平均点击率、第20次投放后得到的平均点击率、第30次投放后得到的平均点击率等等。
在本实施例的一种实施方式中，检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件具体可以包括：判断所述历史平均点击率数据是否置信，若是，则判定所述历史平均点击率数据满足预设条件，若否，则判定历史平均点击率数据不满足预设条件。具体来讲，历史平均点击率数据是否置信可以通过T检验方法来验证，通过该方法可以计算历史平均点击率数据的置信区间，以衡量历史平均点击率数据是否置信。置信区间是统计学的专用术语，用来表示不确定程度，置信区间越大，表示越不确定。例如，在一种具体应用场景中，若某个推广信息的平均点击率为0.0247，并且数学上计算已置信，指的是该推广信息的点击率有95％的可能性落在[0.0247-0.005，0.0247+0.005]之间。
可以理解的是，T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数差异是否显著。具体判断过程为：计算所抽样的历史平均点击率数据的样本均值、样本方差以及样本标准差；根据预先设置的置信度例如可以设置为90％或95％来查询t分位数表，获取t值，带入以下公式，获得样本均值减去总体均值的差值；判断该差值是否小于预设阈值，若是，则判定历史平均点击率数据置信，反之，则判定历史平均点击率数据不置信。其中，预设阈值可以根据需要设置，例如，可以设置为0.001。
上述公式中，表示样本均值，μ表示总体均值，S表示样本标准差，n表示样本容量。
另外，在本实施例的另一种实施方式中，检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件可以包括：判断所述历史平均点击率数据的波动值的变化趋势是否满足预设变化趋势；当满足所述预设变化趋势时，则判定所述历史平均点击率数据满足预设条件。预设变化趋势根据实际应用中推广信息的平均点击率由不置信到置信过程中，历史平均点击率数据的波动值变化趋势确定。可以理解的是，在推广信息的展示次数相对较少时，平均点击率的波动相对较大，在推广信息的展示次数相对较多时，平均点击率的波动相对较小，趋近于平稳，此时的平均点击率可以作为该推广信息的真实点击率。
具体来讲，波动值为可以反应历史平均点击率的波动程度的值。作为一种可选的实施方式，波动值可以是历史平均点击率数据的均方差。例如，可以按照时间顺序将历史平均点击率数据依次划分为多个样本集合，每个样本集合包括多个历史平均点击率，计算每个样本集合中的多个历史平均点击率的均方差，则每个样本集合对应于一个均方差值，并且当这些均方差值的变化趋势为由大到小并趋于平稳时，则判定历史平均点击率数据满足预设条件。
当判定历史平均点击率数据满足预设条件时，则可以确定该历史平均点击率数据对应的推广信息的目标点击率，目标点击率即为该推广信息的真实点击率。本实施例中，具体确定方式可以为：将当前次根据上述步骤S101得到的平均点击率作为该推广信息的目标点击率；或者，也可以将历史平均点击率数据中，按照时间先后顺序排在最后的历史平均点击率，即获取时间最接近当前时刻的历史平均点击率作为该推广信息的目标点击率。当然，除了这两种方式外，也可以采用其他方式，此处就不再一一列举。
综上所述，本发明实施例提供的推广信息投放方法，通过结合各推广信息的平均点击率与探索概率得到各推广信息的分值，从而确定要投放的目标推广信息，能够给平均点击率较高的推广信息以及探索概率较高的推广信息更多的投放机会，有利于在流量一定的情况下，有效利用流量对推广信息进行探索，并得到较好的投放效果。
基于与前述第一实施例提供的推广信息投放方法同一发明构思，本发明第二实施例提供了一种推广信息投放装置。如图2所示，该推广信息投放装置200包括：
点击率获取模块201，用于基于当前目标集合中每种推广信息的展示次数以及点击次数，得到所述每种推广信息的平均点击率，其中，所述目标集合包括多种推广信息；
探索概率获取模块202，用于基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，所述探索概率用于表征该推广信息的平均点击率的可信程度；
分值获取模块203，用于根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值；
确定模块204，用于基于所述目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，并对所述目标推广信息进行投放。
作为一种可选的实施例，所述分值获取模块203具体用于：将所述目标集合中每种推广信息的平均点击率与探索概率进行求和，得到所述目标集合中每种推广信息的分值。
作为一种可选的实施例，所述确定模块204具体用于：将所述目标集合中所述分值最高的推广信息作为目标推广信息。
作为一种可选的实施例，所述探索概率获取模块202具体用于：将所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数带入预设公式，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率。其中，所述预设公式为：Ti表示所述目标集合中推广信息i当前的展示次数，∑iTi表示所述目标集合中各推广信息的展示次数之和。
作为一种可选的实施例，该推广信息投放装置200还包括：历史数据获取模块205，用于获取所述目标集合中每种推广信息的历史平均点击率数据；检测模块206，用于检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件，若满足预设条件，则确定相应推广信息的目标点击率，并将该推广信息从所述目标集合中移除。
作为一种可选的实施例，所述检测模块206具体用于：判断所述历史平均点击率数据是否置信，若是，则判定所述历史平均点击率数据满足预设条件。
需要说明的是，本发明实施例所提供的推广信息投放装置200，其具体实现及产生的技术效果和前述第一实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述第一实施例中相应内容。
另外，本发明第三实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时使所述电子设备执行上述第一实施例提供的推广信息投放方法的步骤。
图3示出了一种示例性电子设备300的模块框图。如图3所示，电子设备300包括存储器302、存储控制器304，一个或多个(图中仅示出一个)处理器306、外设接口308、网络模块310、输入输出模块312、显示模块314等。这些组件通过一条或多条通讯总线/信号线316相互通讯。
存储器302可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的推广信息投放方法以及装置对应的程序指令/模块，处理器306通过运行存储在存储器302内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，如本发明实施例提供的推广信息投放方法。
存储器302可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。处理器306以及其他可能的组件对存储器302的访问可在存储控制器304的控制下进行。
外设接口308将各种输入/输出装置耦合至处理器306以及存储器302。在一些实施例中，外设接口308，处理器306以及存储控制器304可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。
网络模块310用于接收以及发送网络信号。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。
输入输出模块312用于提供给用户输入数据实现用户与电子设备的交互。所述输入输出模块312可以是，但不限于，鼠标、键盘和触控屏幕等。
显示模块314在电子设备300与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本实施例中，所述显示模块314可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器进行计算和处理。
可以理解，图3所示的结构仅为示意，电子设备300还可包括比图3中所示更多或者更少的组件，或者具有与图3所示不同的配置。图3中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
本发明第四实施例提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一实施例提供的推广信息投放方法的步骤。
所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需要说明的是，本说明书中每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的网关、代理服务器、系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本发明公开了A1、一种推广信息投放方法，所述方法包括：
基于当前目标集合中每种推广信息的展示次数以及点击次数，得到所述每种推广信息的平均点击率，其中，所述目标集合包括多种推广信息；
基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，所述探索概率用于表征该推广信息的平均点击率的可信程度；
根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值；
基于所述目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，并对所述目标推广信息进行投放。
A2、根据A1所述的方法，所述根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值，包括：
将所述目标集合中每种推广信息的平均点击率与探索概率进行求和，得到所述目标集合中每种推广信息的分值。
A3、根据A1所述的方法，所述基于所述目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，包括：
将所述目标集合中所述分值最高的推广信息作为目标推广信息。
A4、根据A1所述的方法，所述基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，包括：
将所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数带入预设公式，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，
其中，所述预设公式为：Ti表示所述目标集合中推广信息i当前的展示次数，∑iTi表示所述目标集合中各推广信息的展示次数之和。
A5、根据A1所述的方法，所述基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率之前，还包括：
获取所述目标集合中每种推广信息的历史平均点击率数据；
检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件，若满足所述预设条件，则确定相应推广信息的目标点击率，并将该推广信息从所述目标集合中移除。
A6、根据A5所述的方法，所述检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件包括：
判断所述历史平均点击率数据是否置信，若是，则判定所述历史平均点击率数据满足预设条件。
本发明公开了B7、一种推广信息投放装置，所述装置包括：
点击率获取模块，用于基于当前目标集合中每种推广信息的展示次数以及点击次数，得到所述每种推广信息的平均点击率，其中，所述目标集合包括多种推广信息；
探索概率获取模块，用于基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，所述探索概率用于表征该推广信息的平均点击率的可信程度；
分值获取模块，用于根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值；
确定模块，用于基于所述目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，并对所述目标推广信息进行投放。
B8、根据B7所述的装置，所述分值获取模块具体用于：将所述目标集合中每种推广信息的平均点击率与探索概率进行求和，得到所述目标集合中每种推广信息的分值。
B9、根据B7所述的装置，所述确定模块具体用于：将所述目标集合中所述分值最高的推广信息作为目标推广信息。
B10、根据B7所述的装置，所述探索概率获取模块具体用于：
将所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数带入预设公式，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，
其中，所述预设公式为：Ti表示所述目标集合中推广信息i当前的展示次数，∑iTi表示所述目标集合中各推广信息的展示次数之和。
B11、根据B7所述的装置，还包括：
历史数据获取模块，用于获取所述目标集合中每种推广信息的历史平均点击率数据；
检测模块，用于检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件，若满足所述预设条件，则确定相应推广信息的目标点击率，并将该推广信息从所述目标集合中移除。
B12、根据B11所述的装置，所述检测模块具体用于：
判断所述历史平均点击率数据是否置信，若是，则判定所述历史平均点击率数据满足预设条件。
本发明公开了C13、一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时使所述电子设备执行A1-A6中任一项所述方法的步骤。
本发明公开了D14、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现A1-A6中任一项所述方法的步骤。

Claims (10)

1.一种推广信息投放方法，其特征在于，所述方法包括：
基于当前目标集合中每种推广信息的展示次数以及点击次数，得到所述每种推广信息的平均点击率，其中，所述目标集合包括多种推广信息；
基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，所述探索概率用于表征该推广信息的平均点击率的可信程度；
根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值；
基于所述目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，并对所述目标推广信息进行投放。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值，包括：
将所述目标集合中每种推广信息的平均点击率与探索概率进行求和，得到所述目标集合中每种推广信息的分值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，包括：
将所述目标集合中所述分值最高的推广信息作为目标推广信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，包括：
将所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数带入预设公式，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，
其中，所述预设公式为：Ti表示所述目标集合中推广信息i当前的展示次数，∑iTi表示所述目标集合中各推广信息的展示次数之和。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率之前，还包括：
获取所述目标集合中每种推广信息的历史平均点击率数据；
检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件，若满足所述预设条件，则确定相应推广信息的目标点击率，并将该推广信息从所述目标集合中移除。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述检测所述历史平均点击率数据是否满足预设条件包括：
判断所述历史平均点击率数据是否置信，若是，则判定所述历史平均点击率数据满足预设条件。
7.一种推广信息投放装置，其特征在于，所述装置包括：
点击率获取模块，用于基于当前目标集合中每种推广信息的展示次数以及点击次数，得到所述每种推广信息的平均点击率，其中，所述目标集合包括多种推广信息；
探索概率获取模块，用于基于所述目标集合中各推广信息的展示次数之和以及所述目标集合中每种推广信息的展示次数，得到所述目标集合中每种推广信息的探索概率，所述探索概率用于表征该推广信息的平均点击率的可信程度；
分值获取模块，用于根据所述目标集合中每种推广信息的平均点击率以及探索概率，得到所述目标集合中每种推广信息的分值；
确定模块，用于基于所述目标集合中每种推广信息的分值确定目标推广信息，并对所述目标推广信息进行投放。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分值获取模块具体用于：将所述目标集合中每种推广信息的平均点击率与探索概率进行求和，得到所述目标集合中每种推广信息的分值。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时使所述电子设备执行权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
10.一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权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
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