CN110009387A - 一种广告订单定向分配方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种广告订单定向分配方法和装置，先计算不同广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度，再根据该精准匹配度构建使不同广告订单投放的精准人群数最大化的分配模型。从而提升广告投放中对于目标人群的匹配度，使广告的投放效果最大化。
Description
技术领域
本说明书涉及互联网技术领域，尤其涉及一种广告订单定向分配方法和装置。
背景技术
在当前，多媒体技术和网络信息传播技术高度成熟，互联网上的网络视频数量极大，涵盖的范围广泛。借助网络视频投放广告，是网络视频领域中非常成熟的商业模式。在现阶段，广告的数量和视频的数量以及视频播放量都是非常庞大的。而在大量的视频播放量中，高效且有针对性的进行广告投放，能够显著的提高广告投放的效果，产生更大的商业价值。
广告位是指广告投放位置，广告位的库存量为广告位上能够投放广告的次数。传统的广告库存分配更多是基于人工或算法分配，将未来N天内的各个广告位的库存余量按照时间顺序从近到远排满为止，使得每日库存得到充分利用。但传统合约广告分配无法满足广告的潜在人群定向需求，无法使广告的投放效果最大化。
发明内容
针对上述技术问题，本说明书实施例提供一种广告订单定向分配方法和装置，技术方案如下：
根据本说明书实施例的第一方面，提供一种广告订单定向分配方法，该方法包括：
确定待分配广告订单的需求流量类型，根据所述需求流量类型和不同流量单元可提供的流量类型，计算所述待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度；
将不同流量单元的自身流量值和不同广告订单对应不同流量单元的精准匹配度确定为已知变量，将不同流量单元分配给不同广告订单的流量比例确定为决策变量，使用所述已知变量和所述决策变量确定目标函数，所述目标函数的求解目标为：使每个广告订单被分配的精准流量最大化；
根据不同流量单元的自身流量值和不同广告订单的投放需求确定约束函数，根据所述目标函数和约束函数构建线性规划模型；
根据构建成功的线性规划模型，产出全局广告订单的定向分配结果。
根据本说明书实施例的第二方面，提供一种广告订单定向分配方法，该方法包括：
匹配计算模块：用于确定待分配广告订单的需求流量类型，根据所述需求流量类型和不同流量单元可提供的流量类型，计算所述待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度；
目标确定模块：用于将不同流量单元的自身流量值和不同广告订单对应不同流量单元的精准匹配度确定为已知变量，将不同流量单元分配给不同广告订单的流量比例确定为决策变量，使用所述已知变量和所述决策变量确定目标函数，所述目标函数的求解目标为：使每个广告订单被分配的精准流量最大化；
模型构建模块：用于根据不同流量单元的自身流量值和不同广告订单的投放需求确定约束函数，根据所述目标函数和约束函数构建线性规划模型；
订单分配模块：用于根据构建成功的线性规划模型，产出全局广告订单的定向分配结果。
根据本说明书实施例的第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现一种广告订单定向分配方法，该方法包括：
确定待分配广告订单的需求流量类型，根据所述需求流量类型和不同流量单元可提供的流量类型，计算所述待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度；
将不同流量单元的自身流量值和不同广告订单对应不同流量单元的精准匹配度确定为已知变量，将不同流量单元分配给不同广告订单的流量比例确定为决策变量，使用所述已知变量和所述决策变量确定目标函数，所述目标函数的求解目标为：使每个广告订单被分配的精准流量最大化；
根据不同流量单元的自身流量值和不同广告订单的投放需求确定约束函数，根据所述目标函数和约束函数构建线性规划模型；
根据构建成功的线性规划模型，产出全局广告订单的定向分配结果。
本说明书实施例所提供的技术方案，提供了一种广告订单定向分配方法，先计算不同广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度，再根据该精准匹配度构建使不同广告订单投放的精准人群数最大化的分配模型。从而提升广告投放中对于目标人群的匹配度，使广告的投放效果最大化。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书实施例。
此外，本说明书实施例中的任一实施例并不需要达到上述的全部效果。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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说明书实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本说明书一示例性实施例示出的广告订单定向分配方法的一种流程图；
图2是本说明书一示例性实施例示出的广告订单定向分配的一种示意图；
图3是本说明书一示例性实施例示出的广告订单定向分配方法的另一种流程图；
图4是本说明书一示例性实施例示出的广告订单定向分配装置的一种示意图；
图5是本说明书一示例性实施例示出的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本说明书使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书。在本说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本说明书可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在当前，多媒体技术和网络信息传播技术高度成熟，互联网上的网络视频数量极大，涵盖的范围广泛。借助网络视频投放广告，是网络视频领域中非常成熟的商业模式。在现阶段，广告的数量和视频的数量以及视频播放量都是非常庞大的。而在大量的视频播放量中，高效且有针对性的进行广告投放，能够显著的提高广告投放的效果，产生更大的商业价值。
广告位是指广告投放位置，广告位的库存量为广告位上能够投放广告的次数。传统的广告库存分配更多是基于人工或算法分配，将未来N天内的各个广告位的库存余量按照时间顺序从近到远排满为止，使得每日库存得到充分利用。但传统合约广告分配无法满足广告的潜在人群定向需求，无法使广告的投放效果最大化。
针对以上问题，本说明书实施例提供一种广告订单定向分配方法，以及一种用于执行该方法的广告订单定向分配装置，下面对本实施例涉及的广告订单定向分配方法进行详细说明，参见图1所示，该方法可以包括以下步骤：
S101，确定待分配广告订单的需求流量类型，根据所述需求流量类型和不同流量单元可提供的流量类型，计算所述待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度；
本实施例为客户提供一种订单需求选择页面，客户可基于想要投放的广告的类型，预期投放效果和预算等因素提出订单需求。一般地，订单需求包括广告的总投放量需求，有效投放时间需求(在XX时间段内投放)和需要的广告投放节点需求。参考图2，客户可为自己的广告订单选择投放的一个或多个流量单元，流量单元即提供广告流量的单元，具体地，可对每个广告投放节点的不同时段进行编码切分，其中，广告投放节点可以视为用来投放广告的广告位，以线下进行举例，交通站点等地段的广告牌是一种广告投放节点，而对于基于互联网的线上广告而言，网站的侧边广告，播放在线视频的前置广告和暂停广告等等也是可以用于投放广告的流量节点。不同的广告投放节点可以按不同的类型和流量做出区分，举例说明，商场和机场的广告牌面向的可能市场人群有所不同，不同地铁站的人流量不同也可能导致广告投放效果不同。对于线上广告而言，不同类型的网站适于投放的广告类型不相同，投放前置广告的视频的热度不同也会使广告投放效果不同。
具体地，可将切分出的包含时段和投放节点信息的单元确定为多个流量单元。例如：商场编号为1的广告显示屏的晚7:00-7:10，即可视为一个流量单元。
通常情况下，不同流量单元适合不同的广告投放类型，本实施例根据流量单元的实际投放效果等因素预先设定不同流量单元对应的流量类型，每个流量单元可能对应一种或多种流量类型。
举例说明：在商场服装专区晚7:00-7:10时段，聚集的年轻女性占比为70％，年轻男性占比为20％，若将年轻女性的流量类型设置为类型A，年轻男性的流量类型设置为类型B，则可将该处流量单元X包含的类型A流量确定为0.7，类型B单元确定为0.2。进一步地，若待分配广告订单的需求流量类型为类型A，则该广告订单与流量单元X的精准匹配度为0.7，即若将流量单元X的全部流量都分配给该广告订单，该广告订单投放后面向的精准人群数＝流量单元X的总流量人群数*0.7。
以此类推，分别确定每个待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度，以备后续针对整体广告订单的线性规划模型的构建。
S102，将不同流量单元的自身流量值和不同广告订单对应不同流量单元的精准匹配度确定为已知变量，将不同流量单元分配给不同广告订单的流量比例确定为决策变量，使用所述已知变量和所述决策变量确定目标函数，所述目标函数的求解目标为：使每个广告订单被分配的精准流量最大化；
S103，根据不同流量单元的自身流量值和不同广告订单的投放需求确定约束函数，根据所述目标函数和约束函数构建线性规划模型；
具体地，LP线性规划模型包括目标函数，约束条件和决策变量。目标函数即在约束条件下求解线性规划问题的最优解(最大值或最小值)的函数。在本实施例中，所述线性规划模型的构建目标为：将不同广告订单分配给不同流量单元，使不同广告订单投放的精准人群数最大化，所述线性规划模型的约束条件为：满足新广告订单的总投放量需求的同时使不同流量单元的流量使用率不大于百分之百。
下面举出一种LP线性规划模型的具体构建计算方法，计算目标和约束如下：
线性规划模型的分配目标：使不同广告订单投放的精准人群数最大化：
线性规划模型的约束1：使不同广告订单满足各自的投放量要求：
线性规划模型的约束2：使不同流量单元的流量使用率不大于百分之百：
其中，Si为流量单元i自身的总流量值，i为流量id索引值；
Dj为广告j的投放需求量，j为广告id索引值；
Ti,j为精准匹配权重，i为流量id，j为广告id；
Xi,j为求解变量，表示流量单元i分配给广告订单j的流量比例值。
参考上述公式可知，使不同广告订单投放的精准人群数最大化的具体方式为：确定流量单元i自身的总流量值，确定流量单元i对应广告订单j的精准匹配权重值(精准匹配度)，将流量单元i分配给广告订单j的流量比例值设定为求解变量，前述三个值的乘积即为广告订单j可投放的精准人群值。即：实现广告订单投放后面向的精准人群数最大化的目标的前提下，求解不同流量单元i分配给不同广告订单j的流量比例值。
S104，根据构建成功的定向分配模型，产出全局广告订单的定向分配结果。
定向分配可以理解为：提前按计划分配好每个流量单元的使用方式，即将每个广告订单按照精准匹配结果预先分配到流量单元中，以便后续按计划进行广告投放。
若定向分配模型构建成功，则将全局广告订单按照定向分配结果分配到指定时间的流量单元。需要注意的是，该定向分配结果是一种全局广告订单优化结果。
参见图3所示，为本说明书提供的一种更为具体的广告订单定向分配方法，该方法可以包括以下步骤：
S301，确定待分配广告订单中包含的投放需求，投放需求包括总投放量需求，投放有效时间需求，投放的流量单元需求；
待分配广告订单中包含的投放需求为提供广告订单的客户所提交的，举例说明：客户可根据自己的广告类型，选择广告订单对应投放的包含投放时段和投放位置的流量单元，每个广告订单可选择一个或多个流量单元。
S302，确定待分配广告订单包含的商品类型，根据所述商品类型解析所述待分配广告订单面向的目标人群，根据所述目标人群确定所述待分配广告订单的需求流量类型；
S303，分别计算不同流量单元中，对应待分配广告订单的需求流量占自身总流量的权重值，将所述权重值确定为所述流量单元对应所述待分配广告订单的精准匹配度；
需要注意的是，计算待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度，可预先获取待分配广告订单的投放需求中包含的需求流量单元，进而只计算待分配广告订单对应各个需求流量单元的匹配度。举例说明：客户指定某广告订单只投放到流量单元A和B，则只需要计算该广告订单分别对应流量单元A和B的精准匹配度。
S304，将不同流量单元的自身流量值和不同广告订单对应不同流量单元的精准匹配度确定为已知变量，将不同流量单元分配给不同广告订单的流量比例确定为决策变量，使用所述已知变量和所述决策变量确定目标函数，所述目标函数的求解目标为：使每个广告订单被分配的精准流量最大化；
S305，根据不同流量单元的自身流量值和不同广告订单的投放需求确定约束函数，根据所述目标函数和约束函数构建线性规划模型；
S306，根据构建成功的定向分配模型，产出全局广告订单的定向分配结果。
在本说明书的其中一种实施方式中，考虑到不同定向条件得到的匹配权重不一致，会造成不同广告订单在不同流量单元的权重值的分布不同，可能有部分定向的权重天然比其他定向的权重值高。这样会造成目标优化偏向于匹配度高的广告。为了达到更好的广告精准提升效果，可对不同定向条件产出的匹配权重值的进行归一化处理，将匹配权重统一到一致的基准，提升优化匹配过程中不同广告订单的排序置信度。
相应于上述方法实施例，本说明书实施例还提供一种广告订单定向分配装置，应用于客户端，参见图4所示，所述装置可以包括：匹配计算模块410，目标确定模块420，模型构建模块430和订单分配模块440。
匹配计算模块410：用于确定待分配广告订单的需求流量类型，根据所述需求流量类型和不同流量单元可提供的流量类型，计算所述待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度；
目标确定模块420：用于将不同流量单元的自身流量值和不同广告订单对应不同流量单元的精准匹配度确定为已知变量，将不同流量单元分配给不同广告订单的流量比例确定为决策变量，使用所述已知变量和所述决策变量确定目标函数，所述目标函数的求解目标为：使每个广告订单被分配的精准流量最大化；
模型构建模块430：用于根据不同流量单元的自身流量值和不同广告订单的投放需求确定约束函数，根据所述目标函数和约束函数构建线性规划模型；
订单分配模块440：用于根据构建成功的线性规划模型，产出全局广告订单的定向分配结果。
本说明书实施例还提供一种计算机设备，其至少包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行所述程序时实现前述广告订单定向分配方法，所述方法至少包括：
确定待分配广告订单的需求流量类型，根据所述需求流量类型和不同流量单元可提供的流量类型，计算所述待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度；
将不同流量单元的自身流量值和不同广告订单对应不同流量单元的精准匹配度确定为已知变量，将不同流量单元分配给不同广告订单的流量比例确定为决策变量，使用所述已知变量和所述决策变量确定目标函数，所述目标函数的求解目标为：使每个广告订单被分配的精准流量最大化；
根据不同流量单元的自身流量值和不同广告订单的投放需求确定约束函数，根据所述目标函数和约束函数构建线性规划模型；
根据构建成功的线性规划模型，产出全局广告订单的定向分配结果。
图5示出了本说明书实施例所提供的一种更为具体的计算设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1110、存储器1120、输入/输出接口1130、通信接口1140和总线1150。其中处理器1110、存储器1120、输入/输出接口1130和通信接口1140通过总线1150实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1110可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1120可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1120可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1120中，并由处理器1110来调用执行。
输入/输出接口1130用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1140用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1150包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1110、存储器1120、输入/输出接口1130和通信接口1140)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1110、存储器1120、输入/输出接口1130、通信接口1140以及总线1150，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
本说明书实施例还提供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前述的广告订单定向分配方法，所述方法至少包括：
确定待分配广告订单的需求流量类型，根据所述需求流量类型和不同流量单元可提供的流量类型，计算所述待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度；
将不同流量单元的自身流量值和不同广告订单对应不同流量单元的精准匹配度确定为已知变量，将不同流量单元分配给不同广告订单的流量比例确定为决策变量，使用所述已知变量和所述决策变量确定目标函数，所述目标函数的求解目标为：使每个广告订单被分配的精准流量最大化；
根据不同流量单元的自身流量值和不同广告订单的投放需求确定约束函数，根据所述目标函数和约束函数构建线性规划模型；
根据构建成功的线性规划模型，产出全局广告订单的定向分配结果。
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。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本说明书方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书实施例可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本说明书实施例各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机，计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，在实施本说明书实施例方案时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。也可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅是本说明书实施例的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本说明书实施例原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本说明书实施例的保护范围。
Claims (15)
1.一种广告订单定向分配方法，应用于包含多个流量单元的系统，所述流量单元用于为广告订单提供播放流量，所述方法包括：
确定待分配广告订单的需求流量类型，根据所述需求流量类型和不同流量单元可提供的流量类型，计算所述待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度；
将不同流量单元的自身流量值和不同广告订单对应不同流量单元的精准匹配度确定为已知变量，将不同流量单元分配给不同广告订单的流量比例确定为决策变量，使用所述已知变量和所述决策变量确定目标函数，所述目标函数的求解目标为：使每个广告订单被分配的精准流量最大化；
根据不同流量单元的自身流量值和不同广告订单的投放需求确定约束函数，根据所述目标函数和约束函数构建线性规划模型；
根据构建成功的线性规划模型，产出全局广告订单的定向分配结果。
2.根据权利要求1所述的方法，所述确定待分配广告订单的需求流量类型，包括：
确定待分配广告订单包含的商品类型，根据所述商品类型解析所述待分配广告订单面向的目标人群，根据所述目标人群确定所述待分配广告订单的需求流量类型。
3.根据权利要求1所述的方法，所述计算所述待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度，包括：
分别计算不同流量单元中，对应待分配广告订单的需求流量占自身总流量的权重值，将所述权重值确定为所述流量单元对应所述待分配广告订单的精准匹配度。
4.根据权利要求1所述的方法，所述流量单元的确定方法，包括：
对广告投放节点的不同时段进行切分编码，将切分结果确定为多个流量单元。
5.根据权利要求1所述的方法，所述广告订单的投放需求包括总投放量需求，投放有效时间需求，投放的流量单元需求。
6.根据权利要求1所述的方法，所述线性规划模型的约束函数，包括：
任一广告订单在不同流量单元的投放量之和不小于所述广告订单的投放量需求。
7.根据权利要求1所述的方法，所述线性规划模型的约束函数，包括：
不同流量单元的流量使用率不大于百分之百。
8.一种广告订单定向分配装置，所述装置包括：
匹配计算模块：用于确定待分配广告订单的需求流量类型，根据所述需求流量类型和不同流量单元可提供的流量类型，计算所述待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度；
目标确定模块：用于将不同流量单元的自身流量值和不同广告订单对应不同流量单元的精准匹配度确定为已知变量，将不同流量单元分配给不同广告订单的流量比例确定为决策变量，使用所述已知变量和所述决策变量确定目标函数，所述目标函数的求解目标为：使每个广告订单被分配的精准流量最大化；
模型构建模块：用于根据不同流量单元的自身流量值和不同广告订单的投放需求确定约束函数，根据所述目标函数和约束函数构建线性规划模型；
订单分配模块：用于根据构建成功的线性规划模型，产出全局广告订单的定向分配结果。
9.根据权利要求8所述的装置，所述确定待分配广告订单的需求流量类型，包括：
确定待分配广告订单包含的商品类型，根据所述商品类型解析所述待分配广告订单面向的目标人群，根据所述目标人群确定所述待分配广告订单的需求流量类型。
10.根据权利要求8所述的装置，所述计算所述待分配广告订单与不同流量单元之间的精准匹配度，包括：
分别计算不同流量单元中，对应待分配广告订单的需求流量占自身总流量的权重值，将所述权重值确定为所述流量单元对应所述待分配广告订单的精准匹配度。
11.根据权利要求8所述的装置，所述流量单元的确定装置，包括：
对广告投放节点的不同时段进行切分编码，将切分结果确定为多个流量单元。
12.根据权利要求8所述的装置，所述广告订单的投放需求包括总投放量需求，投放有效时间需求，投放的流量单元需求。
13.根据权利要求8所述的装置，所述线性规划模型的约束函数，包括：
任一广告订单在不同流量单元的投放量之和不小于所述广告订单的投放量需求。
14.根据权利要求8所述的装置，所述线性规划模型的约束函数，包括：
不同流量单元的流量使用率不大于百分之百。
15.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1所述的方法。
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| CN201910091980.3A CN110009387A (zh) | 2019-01-30 | 2019-01-30 | 一种广告订单定向分配方法和装置 |
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