CN110322290B - 一种物品展示信息的获取方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开实施例公开了一种物品展示信息的获取方法、装置、服务器及存储介质，方法包括：获取物品展示信息的投放目标；根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息；根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息；以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息；其中所述机器学习数据为根据物品展示信息的历史投放数据进行学习获得。本公开实施例的技术方案，能增强物品展示信息的展示效果，能够减少用户输入，提够高用户操作效率。

Description

一种物品展示信息的获取方法、装置、服务器及存储介质
技术领域
本公开涉及计算机应用技术领域，具体涉及一种物品展示信息的获取方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
现有技术中在帮助物品所有者生成推送物品展示信息时，通常都是事先确定推送目标、属性、创意等组合信息，然后为每个组合信息生成一个确定的物品展示内容。但通常而言，上述的目标、属性和创意都越来越多样化，在用户确定了多个属性、多个目标和多个创意的组合后，往往需要生成多个不同的物品展示内容，若按照现有的实现方案，存在物品展示信息生成效率底下的问题。另外，也不能够保证生成的多个不同的物品展示内容中每个物品展示内容的展示效果。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供一种物品展示信息的获取方法、装置、服务器及存储介质，以实现增强物品展示信息的展示效果。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
第一方面，本公开实施例提供了一种物品展示信息的获取方法，包括：获取物品展示信息的投放目标；
根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息；
根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息；
以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息；
其中所述机器学习数据为根据物品展示信息的历史投放数据进行学习获得。
可选的，根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息包括：
对所述投放目标进行第一文本分析得到至少一个关键词作为第一关键词集合；
根据所述机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息。
可选的，所述第一文本分析操作包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
可选的，根据所述机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息包括：
根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第一关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标人群信息；
将得到的所述目标人群信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标人群信息。
可选的，根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息包括：
对所述投放目标进行第二文本分析得到至少一个关键词作为第二关键词集合；
根据所述机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息。
可选的，所述第二文本分析操作包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
可选的，根据所述机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息包括：
根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第二关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标素材信息；
将得到的所述目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
可选的，在确定至少一个目标人群信息之后还包括，根据所述机器学习数据，以及所述目标人群信息确定至少一个目标素材信息作为第二目标素材信息；
将得到的所述目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息包括：
将得到的所述目标素材信息、以及所述第二目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
可选的，在得到至少一组物品展示信息之后还包括：
分别根据所述至少一组物品展示信息进行物品信息展示，并分别获取所述至少一组物品展示信息投放效果得到展示效果信息；
根据所述展示效果信息排名筛选出前第一数目的物品展示信息生成第一样本数据,根据所述第一样本数据进行训练获得所述机器学习数据；和/或
根据所述展示效果信息排名筛选出后第二数目的物品展示信息生成第二样本数据,根据所述第而样本数据进行训练获得所述机器学习数据。
可选的，在得到至少一组物品展示信息之后还包括：
获取所述物品展示信息的公共设置；
根据所述公共设置修改所述至少一组物品展示信息。
第二方面，本公开实施例还提供了一种物品展示信息的获取装置，包括：
投放目标获取单元，用于获取物品展示信息的投放目标；
目标人群信息获取单元，用于根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息；
目标素材信息获取单元，用于根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息；
信息组合单元，用于以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息；
其中所述机器学习数据为根据物品展示信息的历史投放数据进行学习获得。
可选的，所述目标人群信息获取单元包括：
第一关键词集合获取子单元，用于对所述投放目标进行第一文本分析得到至少一个关键词作为第一关键词集合；
目标人群信息获取子单元，用于根据所述机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息。
可选的，第一关键词集合获取子单元中所述第一文本分析操作包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
可选的，目标人群信息获取子单元用于：
根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第一关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标人群信息；
将得到的所述目标人群信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标人群信息。
可选的，所述目标素材信息获取单元包括：
第二关键词集合获取子单元，用于对所述投放目标进行第二文本分析得到至少一个关键词作为第二关键词集合；
目标素材信息获取子单元，用于根据所述机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息。
可选的，所述第二关键词集合获取子单元中所述第二文本分析操作包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
可选的，所述目标素材信息获取子单元用于：
根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第二关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标素材信息；
将得到的所述目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
可选的，所述装置还包括第二目标素材信息获取子单元，用于在所述目标人群信息获取单元确定至少一个目标人群信息之后，根据所述机器学习数据，以及所述目标人群信息确定至少一个目标素材信息作为第二目标素材信息；
所述目标素材信息获取子单元用于，将得到的所述目标素材信息、以及所述第二目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
可选的，所述装置还包括展示与效果信息获取单元和机器学习数据训练单元；
所述展示与效果信息获取单元用于，在所述信息组合单元得到至少一组物品展示信息之后，分别根据所述至少一组物品展示信息进行物品信息展示，并分别获取所述至少一组物品展示信息投放效果得到展示效果信息；
所述机器学习数据训练单元用于：
根据所述展示效果信息排名筛选出前第一数目的物品展示信息生成第一样本数据,根据所述第一样本数据进行训练获得所述机器学习数据；和/或
根据所述展示效果信息排名筛选出后第二数目的物品展示信息生成第二样本数据,根据所述第而样本数据进行训练获得所述机器学习数据。
可选的，所述装置还包括展示信息修改单元，用于在所述信息组合单元得到至少一组物品展示信息之后，获取所述物品展示信息的公共设置，根据所述公共设置修改所述至少一组物品展示信息。
第三方面，本公开实施例还提供了一种服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面任一项所述方法的指令。
第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述方法的步骤。
本公开实施例提出的技术方案的有益技术效果是：
本公开实施例根据机器学习数据和投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息，根据机器学习数据和投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息，以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息，能增强物品展示信息的展示效果，能够减少用户输入，提够高用户操作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对本公开实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本公开实施例的内容和这些附图获得其他的附图。
图1是本公开实施例提供的一种物品展示信息的获取方法的流程示意图；
图2是本公开实施例提供的另一种物品展示信息的获取方法的流程示意图；
图3是本公开实施例提供的又一种物品展示信息的获取方法的流程示意图；
图4是本公开实施例提供的一种物品展示信息的获取装置的结构示意图；
图5是本公开实施例提供的又一种物品展示信息的获取装置的结构示意图；
图6是本公开实施例提供的再一种物品展示信息的获取装置的结构示意图；
图7是本公开实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本公开，而非对本公开的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本公开实施例相关的部分而非全部结构。
需要说明的是，本公开实施例中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本公开实施例中提到的“和/或”是指”包括一个或更多个相关所列项目的任何和所有组合。本公开的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于限定特定顺序。
还需要说明是，本公开下述各个实施例可以单独执行，各个实施例之间也可以相互结合执行，本公开实施例对此不作具体限制。
本公开实施例公开了一种物品展示信息的获取方法、装置、服务器及存储介质，能够增强物品展示信息的展示效果，减少用户输入，提够高用户操作效率。
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本公开的技术方案。
图1为本公开实施例提供的一种物品展示信息的获取方法的流程示意图，本实施例可适用于根据投放目标自动生成多个物品展示信息的情况，该方法可以由配置于服务器中的物品展示信息的获取装置来执行，如图1所示，本实施例所述的物品展示信息的获取方法包括：
在步骤S110中，获取物品展示信息的投放目标。
所述投放目标是物品所有者向网络推广该物品时的目标，例如某游戏的APP注册。一般来说，投放目标至少应包括推广的产品名称和推广目的，其中推广目的包括应用程序下载、应用程序安装、应用程序注册、商品购买、商品关注等。
需要说明的是，对于产品销售类的投放目标来说，产品所有者设置投放目标时，有时只输入产品名称而省略对产品销售的目的说明，需要根据投放目标的意图获得其完整的投放目标。
在步骤S120中，根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息。
其中所述机器学习数据为根据物品展示信息的历史投放数据进行学习获得。
例如，对所述投放目标进行第一文本分析得到至少一个关键词作为第一关键词集合，根据所述机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息。
其中，所述第一文本分析操作可包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
进一步地，根据所述机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息可采用多种方式，例如可根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第一关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标人群信息。再将得到的所述目标人群信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标人群信息。
其中，所述效果信息可为所述目标人群信息对应的人群对该目标人群信息对应的素材的投放效果参数，包括展示率、点击数、点击率、平均点击成本、应用程序安装数、应用程序注册数等。
例如，对于某游戏APP注册这一投放目标，可进行分词得到某游戏、游戏、APP、注册等关键字，进行语义分析还可得到游戏推广、游戏注册、以及APP注册等关键词，进行品牌识别，还可得到该游戏对应的公司这一关键词。进一步地，通过语义分析和品牌识别，还可得到该游戏的竞争产品的名称、该游戏的竞争产品对应的公司等关键词。
得到上述多个关键词之后，可根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述关键词推荐至少一个目标人群信息，再将得到的所述目标人群信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标人群信息。
例如，以上示例通过上述步骤操作得到的目标人群信息取TOP3，得到如下目标人群信息：
目标人群信息P1：性别：男；年龄：24-30；城市：北京；兴趣：游戏；关键词：游戏、电竞……
目标人群信息P2：性别：男；年龄：18-24；城市：深圳；兴趣：手游；关键词：手游、动漫……
目标人群信息P3：性别：女；年龄：16-20；城市；上海；兴趣：游戏、动漫；关键词：鲁班、李白……
需要说明的是，可选地，本步骤可将得到的目标人群信息呈现出来，以允许信息投放者进行修改或增删。
例如，用户将目标人群信息P3，年龄变更为16-24。用户又增加目标人群信息P4:性别：女；年龄：18-28；城市；广州；兴趣：游戏、动漫；关键词：手游、游戏……
在步骤S130中，根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息。
本步骤可采用多种方法，例如，可对所述投放目标进行第二文本分析得到至少一个关键词作为第二关键词集合，根据所述机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息。
其中，所述第二文本分析操作可包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
进一步地，根据所述机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息可采用多种方式，例如可根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第二关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标素材信息。再将得到的所述目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
例如，对于某游戏APP注册这一投放目标，可进行分词、语义分析、和/或品牌识别，得到某游戏注册、某公司产品推广等关键。
需要说明的是，表面上，本步骤与步骤S120做法类似，但是由于两步骤目的不同，所以在操作时应该有所偏重。
原因在于，通常来说，同类别的物品展示信息推广，很有可能针对的目标人群一样，同类物品展示信息，类型相同的话，例如同为游戏注册，后者的目标人群可以共用前者的目标人群。因此，在目标人群信息获取和目标素材信息获取时，分词和语义分析侧重点不同，应该采用不一样的策略。例如某游APP注册这一投放目标，获取目标人群信息时，可分词为游戏、注册、某游戏、以及竞争产品等关键词。而在获取目标素材信息时，分词为某游戏、某游戏注册、某品牌游戏。
例如，以上示例通过本步骤操作得到如下目标人群信息。
目标素材信息C1:文字1，图片1；
目标素材信息C2:文字2，图片2；
目标素材信息C3:文字1，视频1；
目标素材信息C4:文字2，视频2。
需要说明的是，可选地，与步骤S120类似，本步骤也可将得到的目标素材信息呈现出来，以允许信息投放者进行修改或增删。例如用户更改C4:文字3,视频3。
进一步地，步骤S120在确定至少一个目标人群信息之后,还可根据所述机器学习数据，以及所述目标人群信息确定至少一个目标素材信息作为第二目标素材信息,将得到的所述目标素材信息、以及所述第二目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
在步骤S140中，以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息。
可以看出，本步骤中每一组物品展示信息均包括目标人群信息和目标素材信息，用于分别向所述目标人群信息所对应的目标人群展示所述目标素材信息所对应的目标素材。
例如，以上述示例为例，步骤S120得到目标人群信息P1-P4，步骤S130得到目标素材信息C1-C4之后，进行组合可得到如下组物品展示信息：<P1,C1>、<P1,C2>、<P1,C3>、<P1,C4>、<P2,C1>、<P2,C2>、<P2,C3>、<P2,C4>、<P3,C1>、<P3,C2>、<P3,C3>、<P3,C4>、<P4,C1>、<P4,C2>、<P4,C3>、<P4,C4>。
本实施例的技术方案根据机器学习数据和投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息，根据机器学习数据和投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息，以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息，能增强物品展示信息的展示效果，能够减少用户输入，提够高用户操作效率。
进一步地，本实施例在得到至少一组物品展示信息之后还可分别根据所述至少一组物品展示信息进行物品信息展示，并分别获取所述至少一组物品展示信息投放效果得到展示效果信息。根据所述展示效果信息排名筛选出前第一数目的物品展示信息生成第一样本数据,根据所述第一样本数据进行训练获得所述机器学习数据。或根据所述展示效果信息排名筛选出后第二数目的物品展示信息生成第二样本数据,根据所述第而样本数据进行训练获得所述机器学习数据。
其中，所述效果信息可为所述目标素材信息对应的人群对该目标素材信息对应的素材的投放效果参数，包括展示率、点击数、点击率、平均点击成本、应用程序安装数、应用程序注册数等。
通过本步骤，可进一步根据投放效果对步骤S140得到的至少一组物品展示信息进行过滤，以得到更加优秀的至少一组物品展示信息。进一步地，还可根据投放效果对所述机器学习数据进行训练，对所述机器学习数据进行迭代优化，以期获得更好的物品展示信息。
进一步地，本实施例在得到至少一组物品展示信息之后还可获取所述物品展示信息的公共设置，根据所述公共设置修改所述至少一组物品展示信息。
例如，将得到的目标素材信息进行投放时间、价格等设置，以自动监控步骤S140得到的物品展示信息的投放效果，例如，如果花费100块，预设投放时间内点击不到20次，可自动将该物品展示信息的投放暂停，将预算让给其他效果好的物品展示信息。
图2是本公开实施例提供的另一种物品展示信息的获取方法的流程示意图，如图2所示，本实施例所述的物品展示信息的获取方法包括：
在步骤S210中，获取物品展示信息的投放目标。
在步骤S220中，对所述投放目标进行第一文本分析得到至少一个关键词作为第一关键词集合。
例如可对投放目标用自然语言处理模型中的循环神经网络进行分词、语义分析、品牌识别等一种或一种以上的操作。
例如，对所述投放目标进行第一文本分析得到至少一个关键词作为第一关键词集合。其中，所述第一文本分析操作可包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
在步骤S230中，根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第一关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标人群信息。
其中，根据所述机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息可采用多种方式，例如可根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第一关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标人群信息。再将得到的所述目标人群信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标人群信息。
在步骤S240中，将得到的所述目标人群信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标人群信息。
在步骤S250中，对所述投放目标进行第二文本分析得到至少一个关键词作为第二关键词集合。
所述第二文本分析也可以是对投放目标用自然语言处理模型中的循环神经网络进行分词、语义分析、品牌识别等一种或一种以上的操作。
本步骤可采用多种方法，例如，可对所述投放目标进行第二文本分析得到至少一个关键词作为第二关键词集合。
其中，所述第二文本分析操作可包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
在步骤S260中，根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第二关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标素材信息。
需要说明的是，根据所述机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息可采用多种方式，例如可根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第二关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标素材信息。再将得到的所述目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
例如，对于某游戏APP注册这一投放目标，可进行分词、语义分析、和/或品牌识别，得到某游戏注册、某公司产品推广等关键。
在步骤S270中，将得到的所述目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
在步骤S280中，以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息。
本实施例在上一实施例的基础之上，通过对投放目标进行第一文本分析得到至少一个关键词作为第一关键词集合,根据机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息；以及通过对投放目标进行第二文本分析得到至少一个关键词作为第二关键词集合，根据机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息。得到至少一个目标人群信息和至少一个目标素材信息之后，以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息，在获取目标人群和目标素材时，分别采用不同的文本分析，并分别按照展示效果信息选择目标人群信息和目标素材信息，能增强物品展示信息的展示效果。
图3是本公开实施例提供的又一种物品展示信息的获取方法的流程示意图，如图3所示，本实施例所述的物品展示信息的获取方法包括：
在步骤S310中，获取物品展示信息的投放目标。
在步骤S320中，根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息。
在步骤S330中，根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息。
在步骤S340中，以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息。
上述步S310-S340与上面一实施列步骤S110-S140相同，本实施例在此不作赘述。
在步骤S350中，分别根据所述至少一组物品展示信息进行物品信息展示，并分别获取所述至少一组物品展示信息投放效果得到展示效果信息。
例如，以上述示例为例，步骤S120得到目标人群信息P1-P4，步骤S130得到目标素材信息C1-C4之后，进行组合可得到如下16组物品展示信息：<P1,C1>、<P1,C2>、<P1,C3>、<P1,C4>、<P2,C1>、<P2,C2>、<P2,C3>、<P2,C4>、<P3,C1>、<P3,C2>、<P3,C3>、<P3,C4>、<P4,C1>、<P4,C2>、<P4,C3>、<P4,C4>。
在得到上述16组物品展示信息之后，可分别根据所述16组物品展示信息进行物品信息展示，并分别获取每组物品展示信息投放效果得到展示效果信息。例如分别获取每一组物品展示信息的展示率、点击数、点击率、平均点击成本、应用程序安装数、应用程序注册数等一种或一种以上作为效果信息。
在步骤S360中，生成样本数据,根据样本数据进行训练获得所述机器学习数据。
例如可根据所述展示效果信息排名筛选出前第一数目的物品展示信息标记为优，生成第一样本数据,根据所述第一样本数据进行训练获得所述机器学习数据。
或根据所述展示效果信息排名筛选出后第二数目的物品展示信息标记为差，生成第二样本数据,根据所述第而样本数据进行训练获得所述机器学习数据。
本实施例在上述实施例的基础之上，
进一步对得到的物品展示信息根据投放效果进行过滤，能得到更加优秀的物品展示信息，以及根据投放效果进行标记，以对所述机器学习数据进行训练，实现对所述机器学习数据进行迭代优化，能使后期获得更好的物品展示信息。
图4是本公开实施例提供的一种物品展示信息的获取装置的结构示意图，如图4所示，本实施例所述的物品展示信息的获取装置包括：投放目标获取单元410、目标人群信息获取单元420、目标素材信息获取单元430、以及信息组合单元440。
所述投放目标获取单元410被配置为，用于获取物品展示信息的投放目标。
所述目标人群信息获取单元420被配置为，用于根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息。
其中所述机器学习数据为根据物品展示信息的历史投放数据进行学习获得。
所述目标素材信息获取单元430被配置为，用于根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息。
所述信息组合单元440被配置为，用于以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息。
进一步地，所述目标人群信息获取单元420包括第一关键词集合获取子单元(图中未示出)和目标人群信息获取子单元(图中未示出)。
所述第一关键词集合获取子单元被配置为，用于对所述投放目标进行第一文本分析得到至少一个关键词作为第一关键词集合。
所述目标人群信息获取子单元被配置为，用于根据所述机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息。
进一步地，第一关键词集合获取子单元中所述第一文本分析操作包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
进一步地，目标人群信息获取子单元用于：根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第一关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标人群信息，将得到的所述目标人群信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标人群信息。
进一步地，所述目标素材信息获取单元430包括第二关键词集合获取子单元(图中未示出)和目标素材信息获取子单元(图中未示出)。
所述第二关键词集合获取子单元被配置为，用于对所述投放目标进行第二文本分析得到至少一个关键词作为第二关键词集合。
所述目标素材信息获取子单元被配置为，用于根据所述机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息。
进一步地，所述第二关键词集合获取子单元中所述第二文本分析操作包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
进一步地，所述目标素材信息获取子单元用于根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第二关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标素材信息，将得到的所述目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
进一步地，所述装置还包括第二目标素材信息获取子单元(图中未示出)，用于在所述目标人群信息获取单元确定至少一个目标人群信息之后，根据所述机器学习数据，以及所述目标人群信息确定至少一个目标素材信息作为第二目标素材信息。所述目标素材信息获取子单元用于，将得到的所述目标素材信息、以及所述第二目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
进一步地，所述装置还包括展示与效果信息获取单元(图中未示出)和机器学习数据训练单元(图中未示出)。
所述展示与效果信息获取单元被配置为，用于在所述信息组合单元得到至少一组物品展示信息之后，分别根据所述至少一组物品展示信息进行物品信息展示，并分别获取所述至少一组物品展示信息投放效果得到展示效果信息；
所述机器学习数据训练单元被配置为，用于根据所述展示效果信息排名筛选出前第一数目的物品展示信息生成第一样本数据,根据所述第一样本数据进行训练获得所述机器学习数据；和/或根据所述展示效果信息排名筛选出后第二数目的物品展示信息生成第二样本数据,根据所述第而样本数据进行训练获得所述机器学习数据。
进一步地，所述装置还包括展示信息修改单元(图中未示出)，用于在所述信息组合单元得到至少一组物品展示信息之后，获取所述物品展示信息的公共设置，根据所述公共设置修改所述至少一组物品展示信息。
本实施例提供的物品展示信息的获取装置可执行本公开方法实施例所提供的物品展示信息的获取方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
图5是本公开实施例提供的另一种物品展示信息的获取装置的结构示意图，如图5所示，本实施例所述的物品展示信息的获取装置包括：投放目标获取单元510、目标人群信息获取单元520、目标素材信息获取单元530、以及信息组合单元540，其中所述目标人群信息获取单元520还包括第一关键词集合获取子单元521和目标人群信息获取子单元522，所述目标素材信息获取单元530还包括第二关键词集合获取子单元531和目标素材信息获取子单元532。
所述投放目标获取单元510被配置为，用于获取物品展示信息的投放目标。
所述第一关键词集合获取子单元521被配置为，用于对所述投放目标进行第一文本分析得到至少一个关键词作为第一关键词集合。
所述目标人群信息获取子单元522被配置为，用于根据所述机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息。
其中所述机器学习数据为根据物品展示信息的历史投放数据进行学习获得。
所述第二关键词集合获取子单元531被配置为，用于对所述投放目标进行第二文本分析得到至少一个关键词作为第二关键词集合。
所述目标素材信息获取子单元532被配置为，用于根据所述机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息。
所述信息组合单元540被配置为，用于以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息。
进一步地，所述第一关键词集合获取子单元521中所述第一文本分析操作包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
进一步地，所述目标人群信息获取子单元522还用于：根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第一关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标人群信息，将得到的所述目标人群信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标人群信息。
进一步地，所述第二关键词集合获取子单元531中所述第二文本分析操作包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
进一步地，所述目标素材信息获取子单元532用于根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第二关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标素材信息，将得到的所述目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
进一步地，所述装置还包括第二目标素材信息获取子单元(图中未示出)，所述第二目标素材信息获取子单元用于在所述目标人群信息获取单元520确定至少一个目标人群信息之后，根据所述机器学习数据，以及所述目标人群信息确定至少一个目标素材信息作为第二目标素材信息。
所述目标素材信息获取子单元532用于，将得到的所述目标素材信息、以及所述第二目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
本实施例提供的物品展示信息的获取装置可执行本公开方法实施例所提供的物品展示信息的获取方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
图6是本公开实施例提供的又一种物品展示信息的获取装置的结构示意图，如图6所示，本实施例所述的物品展示信息的获取装置包括投放目标获取单元610、目标人群信息获取单元620、目标素材信息获取单元630、信息组合单元640、展示与效果信息获取单元650以及机器学习数据训练单元660。
所述投放目标获取单元610被配置为，用于获取物品展示信息的投放目标；
所述目标人群信息获取单元620被配置为，用于根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息。
其中所述机器学习数据为根据物品展示信息的历史投放数据进行学习获得。
所述目标素材信息获取单元630被配置为，用于根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息。
所述信息组合单元640被配置为，用于以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息。
所述展示与效果信息获取单元650被配置为，用于在所述信息组合单元640得到至少一组物品展示信息之后，分别根据所述至少一组物品展示信息进行物品信息展示，并分别获取所述至少一组物品展示信息投放效果得到展示效果信息。
所述机器学习数据训练单元660被配置为，用于根据所述展示效果信息排名筛选出前第一数目的物品展示信息生成第一样本数据,根据所述第一样本数据进行训练获得所述机器学习数据；和/或根据所述展示效果信息排名筛选出后第二数目的物品展示信息生成第二样本数据,根据所述第而样本数据进行训练获得所述机器学习数据。
进一步地，所述装置还包括展示信息修改单元(图中未示出)，用于在所述信息组合单元640得到至少一组物品展示信息之后，获取所述物品展示信息的公共设置，根据所述公共设置修改所述至少一组物品展示信息。
本实施例提供的物品展示信息的获取装置可执行本公开方法实施例所提供的物品展示信息的获取方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
下面参考图7，其示出了适于用来实现本公开实施例的服务器700的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图7示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，服务器700可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有服务器700操作所需的各种程序和数据。处理装置701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
通常，以下装置可以连接至I/O接口705：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置707；包括例如磁带、硬盘等的存储装置708；以及通信装置709。通信装置709可以允许服务器700与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的服务器700，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置709从网络上被下载和安装，或者从存储装置708被安装，或者从ROM 702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述服务器中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该服务器中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该服务器执行时，使得该服务器：获取物品展示信息的投放目标；根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息；根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息；以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息；其中所述机器学习数据为根据物品展示信息的历史投放数据进行学习获得。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (9)

1.一种物品展示信息的获取方法，其特征在于，包括：
获取物品展示信息的投放目标；所述投放目标是物品所有者向网络推广该物品时的目标；所述投放目标包括推广的产品名称和推广目的；
根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息；
根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息；
以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息；
其中所述机器学习数据为根据物品展示信息的历史投放数据进行学习获得；
所述根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息包括：
对所述投放目标进行第一文本分析得到至少一个关键词作为第一关键词集合；
根据所述机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息；
所述根据所述机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息包括：
根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第一关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标人群信息；
将得到的所述目标人群信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标人群信息；
所述根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息还包括：
对所述投放目标进行第二文本分析得到至少一个关键词作为第二关键词集合；
根据所述机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息；
所述根据所述机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息包括：
根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第二关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标素材信息；
将得到的所述目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一文本分析操作包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二文本分析操作包括分词、语义分析和品牌识别中的至少一项。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定至少一个目标人群信息之后还包括，根据所述机器学习数据，以及所述目标人群信息确定至少一个目标素材信息作为第二目标素材信息；
将得到的所述目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息包括：
将得到的所述目标素材信息、以及所述第二目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到至少一组物品展示信息之后还包括：
分别根据所述至少一组物品展示信息进行物品信息展示，并分别获取所述至少一组物品展示信息投放效果得到展示效果信息；
根据所述展示效果信息排名筛选出前第一数目的物品展示信息生成第一样本数据,根据所述第一样本数据进行训练获得所述机器学习数据；和/或
根据所述展示效果信息排名筛选出后第二数目的物品展示信息生成第二样本数据,根据所述第二样本数据进行训练获得所述机器学习数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到至少一组物品展示信息之后还包括：
获取所述物品展示信息的公共设置；
根据所述公共设置修改所述至少一组物品展示信息。
7.一种物品展示信息的获取装置，其特征在于，包括：
投放目标获取单元，用于获取物品展示信息的投放目标；所述投放目标是物品所有者向网络推广该物品时的目标；所述投放目标包括推广的产品名称和推广目的；
目标人群信息获取单元，用于根据机器学习数据，以及所述投放目标的人群属性确定至少一个目标人群信息；
目标素材信息获取单元，用于根据所述机器学习数据，以及所述投放目标的素材属性确定至少一个目标素材信息；
信息组合单元，用于以一个目标人群信息和一个目标素材信息组合作为一组物品展示信息，将所述至少一个目标人群信息分别与所述至少一个目标素材信息组合得到至少一组物品展示信息；
其中所述机器学习数据为根据物品展示信息的历史投放数据进行学习获得；
所述目标人群信息获取单元包括第一关键词集合获取子单元和目标人群信息获取子单元；
所述第一关键词集合获取子单元，用于对所述投放目标进行第一文本分析得到至少一个关键词作为第一关键词集合；
所述目标人群信息获取子单元，用于根据所述机器学习数据，以及所述第一关键词集合确定至少一个目标人群信息；
所述目标人群信息获取子单元具体用于：根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第一关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标人群信息，将得到的所述目标人群信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标人群信息；
所述目标素材信息获取单元包括第二关键词集合获取子单元和目标素材信息获取子单元；
所述第二关键词集合获取子单元，用于对所述投放目标进行第二文本分析得到至少一个关键词作为第二关键词集合；
所述目标素材信息获取子单元，用于根据所述机器学习数据，以及所述第二关键词集合确定至少一个目标素材信息；
所述目标素材信息获取子单元，用于根据所述机器学习数据，按照相似度分别为所述第二关键词集合所包含的关键词推荐至少一个目标素材信息，将得到的所述目标素材信息汇聚后，根据展示效果信息选择至少一个目标素材信息。
8.一种服务器，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的物品展示信息的获取方法。
9.一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，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的物品展示信息的获取方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101847237A (zh) * 2009-03-27 2010-09-29 中兴通讯股份有限公司 一种动态组合移动广告内容的系统及实现方法
CN105046527A (zh) * 2015-07-16 2015-11-11 北京掌阔移动传媒科技有限公司 一种基于Facebook的广告投放方法和系统
CN107404501A (zh) * 2016-05-18 2017-11-28 冯山泉 基于大数据的信息投放方法和系统
CN108241990A (zh) * 2016-12-26 2018-07-03 北京奇虎科技有限公司 移动广告投放配置、控制方法及其相应的装置
CN108694602A (zh) * 2017-04-11 2018-10-23 阿里巴巴集团控股有限公司 广告文件生成方法及装置
CN107657488A (zh) * 2017-10-19 2018-02-02 厦门美柚信息科技有限公司 基于广告匹配的广告投放处理方法及装置
CN108108998A (zh) * 2017-12-14 2018-06-01 百度在线网络技术（北京）有限公司 广告展现方法和装置、服务器、存储介质
CN108665309B (zh) * 2018-05-08 2021-11-19 多盟睿达科技（中国）有限公司 一种基于大数据的广告矩阵人群定位方法和系统
CN109886748A (zh) * 2019-02-20 2019-06-14 广州宏数科技有限公司 一种广告智能投放方法和系统

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