CN110443648A - 信息投放方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种信息投放方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取各用户的流量指标；基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理；基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。使得分组后的各组用户在多个指标上表现基本一致，这样在向不同组投放不同策略，能够更准确地实验出各投放策略的效果差异。提高了投放效果的准确性。

Description

信息投放方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息投放方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

互联网信息投放平台在为用户提供信息投放服务时，通常需要针对不同的用户实施不同的投放策略，因此需要将用户进行分组，比如进行用户侧AB实验，来实验不同投放策略对A组和B组投放效果的影响。

但是用户侧AB实验，通常用户数量较少，有明显的头部效应，若采用现有的Hash的方法随机分组，那么两组用户之间大概率下会有很大显著性偏差，导致做出的实验效果不明显。

发明内容

本公开提供一种信息投放方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术信息投放效果不准确等缺陷。

本公开第一个方面提供一种信息投放方法，包括：

获取各用户的流量指标；

基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理；

基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。

本公开第二个方面提供一种信息投放装置，包括：

获取模块，用于获取各用户的流量指标；

处理模块，用于基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理；

投放模块，用于基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。

本公开第三个方面提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机程序；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现第一个方面提供的方法。

本公开第四个方面提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现第一个方面提供的方法。

本公开提供的信息投放方法、装置、电子设备及存储介质，通过基于用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理，并基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。使得分组后的各组用户在多个指标上表现基本一致，这样在向不同组投放不同策略，能够更准确地实验出各投放策略的效果差异。提高了投放效果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本公开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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公开一实施例提供的信息投放方法的流程示意图；

图2为本公开另一实施例提供的信息投放方法的流程示意图；

图3为本公开一实施例提供的信息投放装置的结构示意图；

图4为本公开一实施例提供的电子设备的示例性结构示意图。

通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通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，都属于本公开保护的范围。

首先对本公开所涉及的名词进行解释：

A*算法：A-Star算法，是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。

分组：将广告主流量分成至少两个组，可以用于向不同组分别使用不同的投放策略进行广告投放，来实验不同策略的投放效果。

ks检验：Kolmogorov-Smirnov test，是检验数据是否符合某种分布的检验方法。是通过两组数据之间的分布距离作为描述两组数据之间的差异。

欧式距离：euclidean metric，欧几里得度量，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。

本公开实施例提供的信息投放方法，适用于为用户提供信息投放服务，测试投放策略的投放效果的应用场景。通过基于A*算法将用户历史流量进行分组，使得分组后的各组用户在多个指标上表现基本一致，这样在向不同组投放不同策略，能够更准确地实验出各投放策略的效果差异。

此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。在以下各实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。

下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。

本公开一实施例提供一种信息投放方法，用于进行信息投放处理。本实施例的执行主体为信息投放装置，该装置可以设置在电子设备中，比如台式电脑、笔记本电脑、服务器等等。

如图1所示，为本实施例提供的信息投放方法的流程示意图，该方法包括：

步骤101，获取各用户的流量指标。

具体的，用户可以是指广告主，用户的流量指标可以包括至少一种类型的指标，比如消耗指标cost、展现指标show、点击量指标click和转化指标convert等等，为了使分组后各组用户更加一致，通常可以选取多个指标，比如选取上述4个指标作为打平依据。具体可以根据实际需求设置。

用户的流量指标包括近一段时间的各类型的指标值。以消耗指标cost为例，获取各用户近30天的cost指标值，即每天一个cost指标值，对于用户X，获得用户X在流量指标i(cost为多个流量指标中的第i个指标)的分量Xi＝[Xi01,Xi02,…,Xi30]。其他流量指标与cost类似，在此不再一一赘述。

步骤102，基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理。

具体的，在获取到各用户的流量指标后，则可以基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理，以使分组后的各组用户在上述流量指标上打平。保证各组用户在多流量指标上表现基本一致，避免用户分组对投放效果产生影响，导致对投放策略的投放效果的实验结果不够准确。

可选地，预设算法可以是A*算法，也可以是其他能够使分组结果的各组用户在多流量指标上表现一致的算法，本实施例不做限定。

步骤103，基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。

具体的，在将用户进行分组后，可以基于分组结果，采用预设的投放策略进行信息投放，来实验不同投放策略的投放效果。由于分组结果在多流量指标上表现基本一致，不会影响投放效果，因此最终的投放效果可以表示不同投放策略产生的投放效果。有效提高了各投放策略的投放效果的准确性。

示例性的，基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理，具体可以包括：

对流量指标进行标准化，并确定各用户的指标综合值，按指标综合值对用户进行排序，设置迭代窗口n，即每次迭代选取n个用户，采用随机遍历方向来遍历迭代窗口的n个用户，进行分组。具体来说，在遍历时，对于每个用户X，可以分别将该用户放入各组，来计算该用户放入其中一个组后，该组与其他组之间的差异度，选择差异度最小的一个组，将用户X放入该组。差异度可以通过损失函数计算获得。

示例性的，以将用户分A和B两个组为例，实际应用中，不限于分两个组。在遍历用户时，对于用户X，先假设将用户X放入A组，基于用户X的流量指标及A组和B组已有的流量指标，计算A组与B组之间的差异度(可以称为第一差异度)；再假设将用户X放入B组，计算A组与B组之间的差异度(可以称为第二差异度)。当第一差异度小于第二差异度时，可以说明，将用户X放入A组后，两组的差异度较小，因此将用户X放入A组，如此完成对一个用户的分组。以此类推，遍历所有用户，将各用户分为两个组，也即分成两个组。并能保证两组用户在各指标上的表现一致性。对于分为三个组、四个组或者更多个组的原理与两个组类似，比如ABC三个组，先放入A，计算AB和AC的差异度，然后放入B，计算AB和BC的差异度，然后放入C计算AC和BC的差异度，按照与其他两个组的差异度的平均值或者方差、均方差等等的大小，来判断放入各组后的差异度的大小，最终将用户放入差异度最小的组，具体判断差异度大小的方式可以根据实际需求设置。在此不再一一赘述。

本实施例提供的信息投放方法，通过基于用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理，并基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。使得分组后的各组用户在多个指标上表现基本一致，这样在向不同组投放不同策略，能够更准确地实验出各投放策略的效果差异。提高了投放效果的准确性。

本公开另一实施例对上述实施例提供的方法做进一步补充说明。

如图2所示，为本公开实施例提供的信息投放方法的流程示意图。

作为一种可实施的方式，在上述实施例的基础上，可选地，步骤102具体包括：

步骤1021，对各用户的流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标。

具体的，由于获取的流量指标中，不同用户的指标上下限可能不同，不能直接进行加和，因此在获取到用户的流量指标后，需要对流量指标进行标准化处理，使得各指标之间可以进行加和运算。可以将所有用户的同一类流量指标中的最大值和最小值作为上下限区间，把各指标值转化成相对于上下限区间的大于等于0且小于等于1的值。

示例性的，对于cost指标，各用户的流量指标中，最大值为100，最小值为10，则上下限区间为[10,100]，对于用户X，其某一天的cost指标值为50，则对应的标准化流量指标为(50-10)/(100-10)＝0.4444。

可选地，还可以采用其他标准化方式。具体可以根据实际需求设置。

步骤1022，对于每个用户，根据用户的标准化流量指标，确定用户的指标综合值。

具体的，在将流量指标标准化后，可以基于标准化流量指标确定各用户的指标综合值。

示例性的，对于用户X，其流量指标包括30天的cost(i＝1)、show(i＝2)、click(i＝3)和convert(i＝4)，用户X在流量指标i的分量(标准化流量指标)为：X1＝[X101,X102,…,X130]，X2＝[X201,X202,…,X230]，X3＝[X301,X302,…,X330]，X4＝[X401,X402,…,X430]，则用户X的综合指标值S(X)为：

S(X)＝AVERAGE(X101+…+X130+X201+…+X230+X301+…+X330+X401+…+X430)。

可选地，还可以采用其他确定指标综合值的方式，不限于平均值的方式。

步骤1023，按照指标综合值对各用户进行排序。

具体的，在确定了各用户的指标综合值后，按照指标综合值从大到小或从小到大的顺序对用户进行排序。

示例性的总管有20个用户，排序后依次为S＝[S1,S2,…,S20]。

步骤1024，基于排序后的用户顺序，将各用户进行分组处理。

具体的，在将用户按照指标综合值排序后，可以基于排序后的用户顺序，将用户进行分组处理。

示例性的，可以按照排序后的用户顺序S＝[S1,S2,…,S20]，每个组放入一个用户。以分成AB两组为例，可以将S1分入A组，将S2分入B组，将S3分入A组，将S4分入B组，以此类推，将20个用户排序奇数的分入A组，排序偶数的分入B组。当然也可以是将排序奇数的分入B组，将排序偶数的分入A组，具体可以根据实际需求设置。

示例性的，按照顺序分组，可能导致分入A组的用户指标综合值始终是大的，会对分组结果产生一些影响，为了更近一步提高分组结果的一致性，还可以通过损失函数来确定将各用户分入到哪个组中，比如，可以按照排序后用户顺序，遍历用户，对于每个用户，假设将其放入一个组，根据损失函数计算获得与其他组的差异度，以此类推，可以获得将该用户放入各组后的差异度，最后将该用户分入差异度最小的组。

示例性的，按排序后的用户顺序遍历用户，还可能导致分组结果不是特别一致，为了进一步提高分组结果的一致性，还可以设置迭代窗口，本次迭代选取其中n个用户，并随机获取遍历方向，即正序或逆序遍历迭代窗口，将用户进行分组。比如，用户数量20，迭代窗口为n＝4，即每次按排序后的用户顺序选取4个用户进行遍历，并随机获取本次的遍历方向。比如第一次迭代窗口为S1-S4，随机获取的遍历方向为正序遍历方向；第二次迭代窗口为S5-S8，随机获取的遍历方向为逆序遍历方向；依次类推，进行5次迭代窗口进行遍历。

可选地，基于排序后的用户顺序，将各用户进行分组处理，包括：

遍历预设迭代窗口中的用户，针对每个用户执行以下步骤：

步骤2011，根据用户的各标准化流量指标更新A组流量指标，确定更新后的A组与B组的第一差异度；

步骤2012，根据用户的各标准化流量指标更新B组流量指标，确定A组与更新后的B组的第二差异度；

步骤2013，根据第一差异度和第二差异度的大小，确定将用户分到A组或者B组。

可选地，根据用户的各标准化流量指标更新A组流量指标，具体可以包括：

将用户的各标准化流量指标i的分量Xi加入到A组流量指标i的分量Ai中，获得变化后的分量A′i。

具体的，可以按照预设迭代窗口及随机遍历方向遍历迭代窗口中的用户，针对每个用户执行以下步骤：

将用户的各标准化流量指标i的分量Xi加入到A组流量指标i的分量Ai中，获得变化后的分量A′i；根据A′i及B组流量指标i的分量Bi，确定A组与B组之间的第一差异度；将用户的各标准化流量指标i的分量Xi加入到B组流量指标i的分量Bi中，获得变化后的分量B′i；根据B′i及A组流量指标i的分量Ai，确定A组与B组之间的第二差异度；若第一差异度小于第二差异度，则将用户分到A组，若第一差异度大于第二差异度，则将用户分到B组，若第一差异度等于第二差异度，则将用户分到当前用户数量较少的组；

其中，i表示第i个标准化流量指标，i＝1,2,…,n，n表示流量指标数量。Xi表示用户X的第i个标准化流量指标分量；Ai表示已分到A组的各用户的第i个标准化流量指标分量的和；Bi表示已分到B组的各用户的第i个标准化流量指标分量的和。

可选地，根据用户的各标准化流量指标更新A组流量指标，确定更新后的A组与B组的第一差异度，包括：

将用户的各标准化流量指标i的分量Xi加入到A组流量指标i的分量Ai中，获得变化后的分量A′i；根据A′i及B组流量指标i的分量Bi，采用如下公式确定A组与B组之间的第一差异度F1：

其中，ks.stats表示ks检验下两向量的分布距离，ks.stats(A′i，Bi)表示ks检验下，向量A′i和Bi的分布距离；D表示两向量间的欧式距离，D(A′i，Bi)表示向量A′i和Bi的欧式距离。

示例性的，还以cost简单举例，4个用户，每个用户3天的cost数据。对于排第一的用户S1，可以随机选择分入A组或B组，对于后续的用户S2、S3、S4，以S3为例，比如S1已经分入了A组，S2分入了B通，在遍历到S3时，先假设将S3分入A组，S3的cost标准化流量指标为X1＝[X11，X12，X13]，A组已有用户S1，其当前流量指标i(＝1)的分量Ai为S1的标准化流量指标，假设为A1＝[A11，A12，A13]，是三维向量，将S3分入A组后，获得的变化后的分类A′i＝A′1＝[A11+X11,A12+X12,A13+X13]＝[A′11,A′12,A′13]；当前B组已有用户S2，B组当前流量指标i(＝1)的分量Bi为S2的标准化流量指标，假设为B1＝[B11，B12，B13]，是三维向量；对于i＝2、i＝3、i＝4的情况与i＝1一致，在此不再赘述。根据A′i及Bi确定A组与B组之间的第一差异度，即根据A′1及B1、A′2及B2、A′3及B3、A′4及B4来确定A组与B组之间的第一差异度F1，将各向量代入F1的计算公式，即可获得A组与B组之间的第一差异度F1。可以理解地，假设将用户S3放入B组确定第二差异度的过程与第一差异度相似，在此不再一一赘述。

可以理解地，对于分入多组的原理与分入两组相似，在此也不再赘述。

在确定了第一差异度和第二差异度后，可以判断第一差异度和第二差异度的大小，当第一差异度小于第二差异度，即将用户分入A组的差异度较小，则将用户分入A组，反之将用户分入B组，若第一差异度和第二差异度相等，则可以判断当前两组哪个用户较少，将该用户分入用户数量较少的组。

可选地，对各用户的流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标，包括：

采用如下公式对各用户的流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标：

Xij＝[Xij-min(i)]/[max(i)-min(i)]

其中，Xij表示用户X的第i个流量指标的第j个指标值；min(i)表示各用户的第i个流量指标中的最小指标值，max(i)表示各用户的第i个流量指标中的最大指标值。

具体的，由于获取的流量指标中，不同用户的指标上下限可能不同，不能直接进行加和，因此在获取到用户的流量指标后，需要对流量指标进行标准化处理，使得各指标之间可以进行加和运算。可以将所有用户的同一类流量指标中的最大值和最小值作为上下限区间，把各指标值转化成相对于上下限区间的大于等于0且小于等于1的值。

示例性的，对于cost指标，各用户的流量指标中，最大值为100，最小值为10，则上下限区间为[10,100]，对于用户X，其某一天的cost指标值为50，则对应的标准化流量指标为(50-10)/(100-10)＝0.4444。

可选地，对于每个用户，根据用户的标准化流量指标，确定用户的指标综合值，包括：

将各标准化流量指标的平均值作为用户的指标综合值。

示例性的，对于用户X，其流量指标包括30天的cost(i＝1)、show(i＝2)、click(i＝3)和convert(i＝4)，用户X在流量指标i的分量(标准化流量指标)为：X1＝[X101,X102,…,X130]，X2＝[X201,X202,…,X230]，X3＝[X301,X302,…,X330]，X4＝[X401,X402,…,X430]，则用户X的综合指标值S(X)为：

S(X)＝AVERAGE(X101+…+X130+X201+…+X230+X301+…+X330+X401+…+X430)。

作为另一种可实施的方式，在上述实施例的基础上，可选地，在基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放之后，方法还包括：

根据投放结果，确定预设投放策略的投放效果。

具体的，在基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放之后，不同投放策略会产生不同的投放效果，可以在投放策略投放一定时间后，验证各投放策略的投放效果。具体可以选择相应的指标与投放前进行比较来判断投放效果。具体判断指标的选择可以根据实际需求设置，本实施例不做限定。

示例性的，由于分组结果在各指标上的表现基本是一致的，在按照预设投放策略进行信息投放后，若一定时间后，其中一种投放策略的cost明显提高，可以表明这种投放策略对于提高cost效果较好。其中另一种投放策略的convert明显提高，则可以说明这种投放策略对于提高转化率效果较好。具体效果判断可以根据实际需求设置。

需要说明的是，本公开实施例中各可实施的方式可以单独实施，也可以在不冲突的情况下以任意组合方式结合实施本公开不做限定。

本公开实施例提供的信息投放方法，通过基于用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理，并基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。使得分组后的各组用户在多个指标上表现基本一致，这样在向不同组投放不同策略，能够更准确地实验出各投放策略的效果差异。提高了投放效果的准确性。还通过设置迭代窗口和随机遍历方向，进一步提高分组结果的一致性，解决了按照综合值从大到小的顺序遍历，容易导致进入一个组的总是比其他组的指标大的问题。

本公开再一实施例提供一种信息投放装置，用于执行上述实施例的方法。

如图3所示，为本公开实施例提供的信息投放装置的结构示意图。该信息投放装置30包括获取模块31、处理模块32和投放模块33。

其中，获取模块，用于获取各用户的流量指标；处理模块，用于基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理；投放模块，用于基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。

关于本公开实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

根据本公开实施例提供的装置，通过基于用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理，并基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。使得分组后的各组用户在多个指标上表现基本一致，这样在向不同组投放不同策略，能够更准确地实验出各投放策略的效果差异。提高了投放效果的准确性。

本公开又一实施例对上述实施例提供的装置做进一步补充说明，以执行上述实施例提供的方法。

作为一种可实施的方式，在上述实施例的基础上，可选地，处理模块，具体用于：

对各用户的流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标；对于每个用户，根据用户的标准化流量指标，确定用户的指标综合值；按照指标综合值对各用户进行排序；基于排序后的用户顺序，将各用户进行分组处理。

可选地，处理模块，具体用于：

遍历预设迭代窗口中的用户，针对每个用户执行以下步骤：

根据用户的各标准化流量指标更新A组流量指标，确定更新后的A组与B组的第一差异度；根据用户的各标准化流量指标更新B组流量指标，确定A组与更新后的B组的第二差异度；根据第一差异度和第二差异度的大小，确定将用户分到A组或者B组。

可选地，处理模块，具体用于：

按照预设迭代窗口及随机遍历方向遍历迭代窗口中的用户，执行以下步骤：

对于每个用户，将用户的各标准化流量指标i的分量Xi加入到A组流量指标i的分量Ai中，获得变化后的分量A′i，根据A′i及B组流量指标i的分量Bi，确定A组与B组之间的第一差异度；将用户的各标准化流量指标i的分量Xi加入到B组流量指标i的分量Bi中，获得变化后的分量B′i，根据B′i及A组流量指标i的分量Ai，确定A组与B组之间的第二差异度；若第一差异度小于第二差异度，则将用户分到A组，若第一差异度大于第二差异度，则将用户分到B组，若第一差异度等于第二差异度，则将用户分到当前用户数量较少的组；

其中，i表示第i个标准化流量指标，i＝1,2,…,n，n表示流量指标数量。Xi表示用户X的第i个标准化流量指标分量；Ai表示已分到A组的各用户的第i个标准化流量指标分量的和；Bi表示已分到B组的各用户的第i个标准化流量指标分量的和。

可选地，处理模块，具体用于：

将用户的各标准化流量指标i的分量Xi加入到A组流量指标i的分量Ai中，获得变化后的分量A′i；根据A′i及Bi，采用如下公式确定A组与B组之间的第一差异度F1：

其中，ks.stats表示ks检验下两向量的分布距离，ks.stats(A′i，Bi)表示ks检验下，向量A′i和Bi的分布距离；D表示两向量间的欧式距离，D(A′i，Bi)表示向量A′i和Bi的欧式距离。

可选地，处理模块，具体用于：

采用如下公式对各用户的流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标：

Xij＝[Xij-min(i)]/[max(i)-min(i)]

其中，Xij表示用户X的第i个流量指标的第j个指标值；min(i)表示各用户的第i个流量指标中的最小指标值，max(i)表示各用户的第i个流量指标中的最大指标值。

可选地，处理模块，具体用于：

将各标准化流量指标的平均值作为用户的指标综合值。

作为另一种可实施的方式，在上述实施例的基础上，可选地，投放模块，还用于：

根据投放结果，确定预设投放策略的投放效果。

关于本公开实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

需要说明的是，本公开实施例中各可实施的方式可以单独实施，也可以在不冲突的情况下以任意组合方式结合实施本公开不做限定。

根据本公开实施例的装置，通过基于用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理，并基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。使得分组后的各组用户在多个指标上表现基本一致，这样在向不同组投放不同策略，能够更准确地实验出各投放策略的效果差异。提高了投放效果的准确性。还通过设置迭代窗口和随机遍历方向，进一步提高分组结果的一致性，解决了按照综合值从大到小的顺序遍历，容易导致进入一个组的总是比其他组的指标大的问题。

本公开再一实施例提供一种电子设备，用于执行上述实施例提供的方法。该终端包括：至少一个处理器和存储器；

存储器存储计算机程序；至少一个处理器执行存储器存储的计算机程序，以实现上述实施例提供的方法。

根据本公开实施例的电子设备，通过基于用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理，并基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。使得分组后的各组用户在多个指标上表现基本一致，这样在向不同组投放不同策略，能够更准确地实验出各投放策略的效果差异。提高了投放效果的准确性。还通过设置迭代窗口和随机遍历方向，进一步提高分组结果的一致性，解决了按照综合值从大到小的顺序遍历，容易导致进入一个组的总是比其他组的指标大的问题。

作为一种示例性的实施例，可选地，如图4所示，为本公开实施例提供的电子设备的示例性结构示意图。该电子设备800可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储装置808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理装置801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

通常，以下装置可以连接至I/O接口805：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806；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置807；包括例如磁带、硬盘等的存储装置808；以及通信装置809。通信装置809可以允许电子设备800与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备800，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809从网络上被下载和安装，或者从存储装置808被安装，或者从ROM 802被安装。在该计算机程序被处理装置801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。

本公开又一实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被执行时实现上述任一实施例提供的方法。

根据本公开实施例的计算机可读存储介质，通过基于用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理，并基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。使得分组后的各组用户在多个指标上表现基本一致，这样在向不同组投放不同策略，能够更准确地实验出各投放策略的效果差异。提高了投放效果的准确性。还通过设置迭代窗口和随机遍历方向，进一步提高分组结果的一致性，解决了按照综合值从大到小的顺序遍历，容易导致进入一个组的总是比其他组的指标大的问题。

第一方面，根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种信息投放方法，包括：获取各用户的流量指标；基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理；基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。

根据本公开的一个或多个实施例，基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理，包括：

对各用户的流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标；对于每个用户，根据用户的标准化流量指标，确定用户的指标综合值；按照指标综合值对各用户进行排序；基于排序后的用户顺序，将各用户进行分组处理。

根据本公开的一个或多个实施例，基于排序后的用户顺序，将各用户进行分组处理，包括：

遍历预设迭代窗口中的用户，针对每个用户执行以下步骤：根据用户的各标准化流量指标更新A组流量指标，确定更新后的A组与B组的第一差异度；根据用户的各标准化流量指标更新B组流量指标，确定A组与更新后的B组的第二差异度；根据第一差异度和第二差异度的大小，确定将用户分到A组或者B组。

根据本公开的一个或多个实施例，根据用户的各标准化流量指标更新A组流量指标，确定更新后的A组与B组的第一差异度，包括：

将用户的各标准化流量指标i的分量Xi加入到A组流量指标i的分量Ai中，获得变化后的分量A′i；根据A′i及B组流量指标i的分量Bi，采用如下公式确定A组与B组之间的第一差异度F1：

其中，i表示第i个标准化流量指标，n表示流量指标数量；Xi表示用户X的第i个标准化流量指标分量；Ai表示已分到A组的各用户的第i个标准化流量指标分量的和；Bi表示已分到B组的各用户的第i个标准化流量指标分量的和；ks.stats表示ks检验下两向量的分布距离，ks.stats(A′i，Bi)表示ks检验下，向量A′i和Bi的分布距离；D表示两向量间的欧式距离，D(A′i，Bi)表示向量A′i和Bi的欧式距离。

根据本公开的一个或多个实施例，对各用户的流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标，包括：

采用如下公式对各用户的流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标：

Xij＝[Xij-min(i)]/[max(i)-min(i)]

其中，Xij表示用户X的第i个流量指标的第j个指标值；min(i)表示各用户的第i个流量指标中的最小指标值，max(i)表示各用户的第i个流量指标中的最大指标值。

根据本公开的一个或多个实施例，对于每个用户，根据用户的标准化流量指标，确定用户的指标综合值，包括：

将各标准化流量指标的平均值作为用户的指标综合值。

根据本公开的一个或多个实施例，在基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放之后，方法还包括：

根据投放结果，确定预设投放策略的投放效果。

第二方面，根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种信息投放装置，包括：

获取模块，用于获取各用户的流量指标；处理模块，用于基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理；投放模块，用于基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。

根据本公开的一个或多个实施例，处理模块，具体用于：

对各用户的流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标；

对于每个用户，根据用户的标准化流量指标，确定用户的指标综合值；

按照指标综合值对各用户进行排序；

基于排序后的用户顺序，将各用户进行分组处理。

根据本公开的一个或多个实施例，处理模块，具体用于：

遍历预设迭代窗口中的用户，针对每个用户执行以下步骤：根据用户的各标准化流量指标更新A组流量指标，确定更新后的A组与B组的第一差异度；根据用户的各标准化流量指标更新B组流量指标，确定A组与更新后的B组的第二差异度；根据第一差异度和第二差异度的大小，确定将用户分到A组或者B组。

根据本公开的一个或多个实施例，处理模块，具体用于：

将用户的各标准化流量指标i的分量Xi加入到A组流量指标i的分量Ai中，获得变化后的分量A′i；根据A′i及Bi，采用如下公式确定A组与B组之间的第一差异度F1：

其中，ks.stats表示ks检验下两向量的分布距离，ks.stats(A′i，Bi)表示ks检验下，向量A′i和Bi的分布距离；D表示两向量间的欧式距离，D(A′i，Bi)表示向量A′i和Bi的欧式距离。

根据本公开的一个或多个实施例，处理模块，具体用于：

采用如下公式对各用户的流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标：

Xij＝[Xij-min(i)]/[max(i)-min(i)]

其中，Xij表示用户X的第i个流量指标的第j个指标值；min(i)表示各用户的第i个流量指标中的最小指标值，max(i)表示各用户的第i个流量指标中的最大指标值。

根据本公开的一个或多个实施例，处理模块，具体用于：

将各标准化流量指标的平均值作为用户的指标综合值。

根据本公开的一个或多个实施例，投放模块，还用于：

根据投放结果，确定预设投放策略的投放效果。

第三方面，根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；

存储器存储计算机程序；至少一个处理器执行存储器存储的计算机程序，以实现第一方面提供的方法。

第四方面，根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被执行时实现第一方面提供的方法。

在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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单元来实现本公开实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，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)或处理器(processor)执行本公开各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种信息投放方法，其特征在于，包括：

获取各用户的流量指标；

基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理；

基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各用户的流量指标，采用预设算法，将各用户进行分组处理，包括：

对各用户的所述流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标；

对于每个用户，根据所述用户的标准化流量指标，确定所述用户的指标综合值；

按照指标综合值对各用户进行排序；

基于排序后的用户顺序，将各用户进行分组处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于排序后的用户顺序，将各用户进行分组处理，包括：

遍历预设迭代窗口中的用户，针对每个用户执行以下步骤：

根据所述用户的各标准化流量指标更新A组流量指标，确定更新后的A组与B组的第一差异度；

根据所述用户的各标准化流量指标更新B组流量指标，确定A组与更新后的B组的第二差异度；

根据所述第一差异度和所述第二差异度的大小，确定将所述用户分到A组或者B组。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述用户的各标准化流量指标更新A组流量指标，确定更新后的A组与B组的第一差异度，包括：

将所述用户的各标准化流量指标i的分量Xi加入到A组流量指标i的分量Ai中，获得变化后的分量A′i；

根据A′i及B组流量指标i的分量Bi，采用如下公式确定A组与B组之间的第一差异度F1：

其中，i表示第i个标准化流量指标，n表示流量指标数量；Xi表示用户X的第i个标准化流量指标分量；Ai表示已分到A组的各用户的第i个标准化流量指标分量的和；Bi表示已分到B组的各用户的第i个标准化流量指标分量的和；ks.stats表示ks检验下两向量的分布距离，ks.stats(A′i，Bi)表示ks检验下，向量A′i和Bi的分布距离；D表示两向量间的欧式距离，D(A′i，Bi)表示向量A′i和Bi的欧式距离。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各用户的所述流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标，包括：

采用如下公式对各用户的所述流量指标进行标准化处理，获得对应的标准化流量指标：

Xij＝[Xij-min(i)]/[max(i)-min(i)]

其中，Xii表示用户X的第i个流量指标的第j个指标值；min(i)表示各用户的第i个流量指标中的最小指标值，max(i)表示各用户的第i个流量指标中的最大指标值。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于每个用户，根据所述用户的标准化流量指标，确定所述用户的指标综合值，包括：

将各标准化流量指标的平均值作为所述用户的指标综合值。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，在基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放之后，所述方法还包括：

根据投放结果，确定所述预设投放策略的投放效果。

8.一种信息投放装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取各用户的流量指标；

处理模块，用于基于各用户的流量指标，采用A*算法，将各用户进行分组处理；

投放模块，用于基于分组结果，采用预设投放策略进行信息投放。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机程序；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。