CN111131356B - 用于生成信息的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息，其中，概率信息包括第一概率，第一概率是用户达成与目标推送信息所关联的目标转化目标的概率；获取历史平均转化概率，其中，历史平均转化概率与目标推送信息和目标转化目标相关联；确定用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值；基于所确定的比值，从用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合。该实施方式可以实现具有较高有效性的目标用户标识集合的生成，有利于目标推送信息的推送效果的提升。

Description

用于生成信息的方法和装置

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于生成信息的方法和装置。

背景技术

信息推送，又称为“网络广播”，是通过一定的技术标准或协议，在互联网上通过推送用户需要的信息来减少信息过载的一项技术。信息推送技术通过主动推送信息给用户，可以减少用户在网络上搜索所花的时间。

现有的推送信息中存在具有交互性的推送信息，用户可以通过选取(例如单击)此类推送信息进入特定的网站或打开特定的窗口等。另外，此类推送信息一般会关联转化目标，例如激活、付费、电话拨打等等。现有的信息推送方式在针对该推送信息进行目标用户选取时，通常是直接利用已存储的与该推送信息和该转化目标相关的用户数据预测用户群中的用户在该转化目标下的概率，而后基于概率大小，从用户群中选取用户作为目标用户。这种目标用户选取方式一般不利于该推送信息的推送效果的提升。

发明内容

本申请实施例提出了用于生成信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的方法，该方法包括：获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息，其中，概率信息包括第一概率，第一概率是用户达成与目标推送信息所关联的目标转化目标的概率；获取历史平均转化概率，其中，历史平均转化概率与目标推送信息和目标转化目标相关联；确定用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值；基于所确定的比值，从用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合。

在一些实施例中，目标转化目标预先对应期望成本，概率信息还包括第二概率，第二概率是用户点击目标推送信息的概率；以及上述方法还包括：对于目标用户标识集合中的每个目标用户标识，将该目标用户标识作为待处理用户标识，执行以下生成步骤：基于待处理用户标识所对应的第一概率，进行正太分布的采样，得到采样值；基于期望成本、采样值和待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定待处理用户标识所指示的目标用户的价值；基于该价值生成与待处理用户标识对应的价值信息。

在一些实施例中，基于期望成本、采样值和待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定待处理用户标识所指示的目标用户的价值，包括：基于期望成本和待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定与待处理用户标识对应的第一价值；基于期望成本、采样值和待处理用户标识所对应的第二概率，确定与待处理用户标识对应的第二价值；将第一价值和第二价值的总和确定为目标用户的价值。

在一些实施例中，基于期望成本和待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定与待处理用户标识对应的第一价值，包括：确定采样值和第一预设值的乘积，基于该乘积、期望成本和待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定第一价值。

在一些实施例中，基于期望成本、采样值和待处理用户标识所对应的第二概率，确定与待处理用户标识对应的第二价值，包括：确定第二预设值和第一预设值的差值；确定采样值和差值的乘积，基于该乘积、期望成本和待处理用户标识所对应的第二概率，确定第二价值。

在一些实施例中，上述方法还包括：将与目标用户标识集合中的各个目标用户标识分别对应的第一价值的总和确定为总出价，基于总出价生成反馈信息；将反馈信息发送至与目标推送信息相关联的客户的客户端。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的装置，该装置包括：第一获取单元，被配置成获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息，其中，概率信息包括第一概率，第一概率是用户达成与目标推送信息所关联的目标转化目标的概率；第二获取单元，被配置成获取历史平均转化概率，其中，历史平均转化概率与目标推送信息和目标转化目标相关联；确定单元，被配置成确定用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值；生成单元，被配置成基于所确定的比值，从用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合。

在一些实施例中，目标转化目标预先对应期望成本，概率信息还包括第二概率，第二概率是用户点击目标推送信息的概率；以及上述装置还包括：第一生成单元，被配置成对于目标用户标识集合中的每个目标用户标识，将该目标用户标识作为待处理用户标识，执行以下生成步骤：基于待处理用户标识所对应的第一概率，进行正太分布的采样，得到采样值；基于期望成本、采样值和待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定待处理用户标识所指示的目标用户的价值；基于价值生成与待处理用户标识对应的价值信息。

在一些实施例中，第一生成单元包括：第一确定子单元，被配置成基于期望成本和待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定与待处理用户标识对应的第一价值；第二确定子单元，被配置成基于期望成本、采样值和待处理用户标识所对应的第二概率，确定与待处理用户标识对应的第二价值；第三确定子单元，被配置成将第一价值和第二价值的总和确定为目标用户的价值。

在一些实施例中，第一确定子单元进一步被配置成：确定采样值和第一预设值的乘积，基于该乘积、期望成本和待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定第一价值。

在一些实施例中，第二确定子单元进一步被配置成：确定第二预设值和第一预设值的差值；确定采样值和差值的乘积，基于该乘积、期望成本和待处理用户标识所对应的第二概率，确定第二价值。

在一些实施例中，上述装置还包括：第二生成单元，被配置成将与目标用户标识集合中的各个目标用户标识分别对应的第一价值的总和确定为总出价，基于总出价生成反馈信息；发送单元，被配置成将反馈信息发送至与目标推送信息相关联的客户的客户端。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当该一个或多个程序被该一个或多个处理器执行，使得该一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本申请实施例提供的用于生成信息的方法和装置，通过获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息，其中，概率信息包括第一概率，第一概率是用户达成与目标推送信息所关联的目标转化目标的概率；而后获取历史平均转化概率，其中，历史平均转化概率与目标推送信息和目标转化目标相关联；然后确定用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值，以便基于所确定的比值，从用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合。实现了具有较高有效性的目标用户标识集合的生成，有利于目标推送信息的推送效果的提升。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于生成信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于生成信息的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于生成信息的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于生成信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请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相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于生成信息的方法或用于生成信息的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

客户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、供客户针对目标推送信息进行信息配置的应用等等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器。例如服务器105可以支持客户通过终端设备101、102、103针对目标推送信息设置转化目标。服务器105还可以基于该转化目标执行相应的处理操作。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于生成信息的方法一般由服务器105执行。相应地，用于生成信息的装置一般设置于服务器105中。

需要指出的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于生成信息的方法的一个实施例的流程200。该用于生成信息的方法的流程200，包括以下步骤：

步骤201，获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息。

在本实施例中，用于生成信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以响应于接收到相应的信息生成指令，获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息。其中，概率信息可以包括第一概率。第一概率可以是用户达成与目标推送信息所对应的目标转化目标的概率。

上述目标转化目标可以是客户针对上述目标推送信息设置的转化目标。转化目标例如可以包括但不限于下载完成、安装完成、激活、付费、表单提交、电话拨打等等。上述执行主体例如可以向客户提供转化目标设置界面，客户可以根据实际需要通过客户端(例如图1所示的终端设备101、102、103)访问该界面，为上述目标推送信息设置相应的转化目标。

上述目标推送信息可以是具有交互性的推送信息。可选地，上述目标推送信息可以是处于冷启动阶段的并且具有交互性的推送信息。应该理解，对于任意一条推送信息，若该推送信息未被向用户群推送过或者仅被推送过有限数目次，并且该推送信息关联较少的用户数据，则可以称该推送信息处于冷启动阶段。上述目标推送信息例如可以用于向用户群介绍客户的产品或服务等。上述目标推送信息可以是各种形式(例如图片、文本链接等形式)的推送信息，本实施例不对上述目标推送信息的形式做任何限定。

上述信息生成指令可以是客户通过客户端发送的，也可以是与上述执行主体远程通信连接的服务器发送的，在此不做具体限定。此外，上述信息生成指令例如可以包括上述目标推送信息的信息标识和上述目标转化目标的转化目标标识。

上述用户标识集合可以是上述执行主体预先从所连接的服务器获取的，也可以是上述执行主体预先生成的，在此不做具体限定。

在本实施例中，上述执行主体可以采用各种方法获取与上述用户标识集合中的每个用户标识对应的第一概率。作为示例，上述执行主体本地可以运行着用于实时获取上述用户标识集合中的用户标识所指示的用户在上述目标转化目标下的概率的线程。对于上述用户标识集合中的每个用户标识，上述执行主体可以将该线程最新获取到的该用户标识所指示的用户在上述目标转化目标下的概率确定为与该用户标识对应的第一概率。

再例如，上述执行主体也可以通过执行以下概率确定步骤，确定与上述用户标识集合中的每个用户标识对应的第一概率：获取操作信息集合，其中，操作信息集合可以包括与上述用户标识集合中的用户标识对应的并且与上述目标推送信息所归属的类别下的推送信息相关的操作信息；对操作信息集合进行解析，确定用户标识集合中的每个用户标识所指示的用户达成上述目标转化目标的概率，将该概率确定为与该用户标识对应的第一概率。

需要说明的是，上述目标推送信息所归属的类别可以粗粒度的类别，也可以是细粒度的类别，在此不做具体限定。例如，假设上述目标推送信息与游戏软件相关联，那么上述目标推送信息所归属的类别可以是软件，也可以是游戏软件。

对于任意一个用户标识所对应的操作信息，该操作信息可以包括该用户标识所指示的用户曾点击过的上述类别下的推送信息的信息标识，以及在点击该推送信息后执行的一系列操作的操作标识。以与游戏软件相关的推送信息为例，用户在点击该推送信息后执行的一系列操作可以包括但不限于下载、安装、激活、付费等等。

应该理解，上述执行主体可以采用各种方法获取上述操作信息集合。作为示例，上述执行主体可以从本地或与其远程通信连接的服务器获取预置的与上述目标推送信息所归属的类别相关联的第一用户信息集合。其中，第一用户信息可以包括用户标识和与该用户标识对应的并且与该类别下的推送信息相关联的操作信息。对于用户标识集合中的每个用户标识，上述执行主体可以在第一用户信息集合中查找出包括该用户标识的第一用户信息，从该第一用户信息中提取出操作信息。而后，上述执行主体可以将提取出的各条操作信息组成操作信息集合。

再例如，上述执行主体可以从本地或与其远程通信连接的服务器获取预置的第二用户信息集合。其中，第二用户信息可以包括用户标识和与该用户标识对应的各种操作信息。对于用户标识集合中的每个用户标识，上述执行主体可以在第二用户信息集合中查找出包括该户标识的第二用户信息，从该第二用户信息中提取出与上述目标推送信息所归属的类别下的推送信息相关的操作信息。而后上述执行主体可以将提取出的各条操作信息组成上述操作信息集合。

需要说明的是，上述执行主体可以利用目标预测模型对操作信息集合进行解析，确定上述用户标识集合中的每个用户标识所指示的用户在上述目标转化目标下的概率。作为示例，上述执行主体可以将上述用户标识集合中的每个用户标识和上述目标推送信息的信息标识组成标识对。而后，上述执行主体可以将组成的各个标识对和该各个标识对中的每个标识对所包括的用户标识所对应的操作信息输入目标预测模型，得到预测结果。其中，预测结果可以包括上述用户标识集合中的每个用户标识所指示的用户在上述目标转化目标下的概率。

需要说明的是，目标预测模型可以是预先采用多任务学习(Multi-tasklearning，MTL)方法学习得到的、用于进行与上述目标转化目标相关的概率预测的模型。目标预测模型的输入可以包括标识对和与该标识对中的用户标识对应的操作信息。标识对可以包括用户标识和推送信息的信息标识。目标预测模型的输出可以包括输入的标识对中的用户标识所指示的用户在上述目标转化目标下的概率。

多任务学习方法是基于共享表示(shared representation)，把多个相关的任务放在一起学习的一种机器学习方法。多任务学习涉及多个相关的任务同时并行学习，梯度同时反向传播，多个任务通过底层的共享表示来互相帮助学习，提升泛化效果。由于多任务学习方法是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。

步骤202，获取历史平均转化概率。

在本实施例中，上述执行主体还可以获取历史平均转化概率。其中，历史平均转化概率可以是与上述目标推送信息和上述目标转化目标相关联的概率。

作为示例，上述执行主体可以获取在设定历史时间段内记录的与上述目标推送信息和上述目标转化目标相关的历史预估转化数据，计算出历史平均转化概率。历史预估转化数据例如可以包括用户标识组和用户标识组中的每个用户标识所指示的用户在上述目标转化目标下的概率。其中，用户标识组中的各个用户标识可以包含在上述用户标识集合内。上述执行主体可以统计出用户标识组中的用户标识的数量。上述执行主体还可以计算出历史预估转化数据中的与用户标识组中的各个用户标识分别对应的概率的总和。上述执行主体可以将该总和与该数量的比值确定为历史平均转化率。

步骤203，确定用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值。

在本实施例中，上述执行主体可以计算出上述用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值。

步骤204，基于所确定的比值，从用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合。

在本实施例中，上述执行主体可以基于在步骤203中确定出的比值，从用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合。例如，上述执行主体可以将选取出的各个目标用户标识组成目标用户标识集合。

这里，上述执行主体可以采用各种方法来选取目标用户标识。作为示例，对于用户标识集合中的每个用户标识，上述执行主体可以确定该用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值是否低于比值阈值(例如1)，若不低于，则上述执行主体可以选取该用户标识作为目标用户标识。

再例如，对于用户标识集合中的每个用户标识，上述执行主体可以确定该用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值是否处于预设数值区间内。若处于预设数值区间内，则上述执行主体可以选取该用户标识作为目标用户标识。

应该理解，比值阈值和预设数值区间是可以根据实际需要设置的，在此不做具体限定。

需要说明的是，目标用户标识集合中的目标用户标识所指示的目标用户可称为优质用户。优质用户一般具有特定的信息浏览习惯或操作习惯等。在后续进行信息推送时，通过将上述目标推送信息推送给目标用户标识集合中的目标用户标识所指示的目标用户的用户端，可以提升上述目标推送信息的推送效果。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于生成信息的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，比值阈值为1。客户C针对目标推送信息B设置了付费转化目标。其中，目标推送信息B可以是用于向用户群介绍客户C的游戏软件的推送信息。用户标识集合可以包括用户标识A1和用户标识A2。服务器(如标号301所示)可以响应于接收到信息生成指令而获取与用户标识A1和用户标识A2分别对应的第一概率。其中，信息生成指令例如可以包括目标推送信息B的信息标识和付费转化目标的转化目标标识。第一概率可以是用户使用客户C的上述游戏软件进行付费的概率。这里，假设上述服务器获取到的与用户标识A1对应的第一概率为0.4(如标号302所示)，以及与用户标识A2对应的第一概率为0.6(如标号303所示)。

而后，上述服务器还可以基于在本次执行上述流程200之前获取到的与目标推送信息B和付费转化目标相关联的历史预估转化数据，计算出历史平均转化概率。其中，历史预估转化数据例如可以包括用户标识组和用户标识组中的用户标识所指示的用户使用客户C的上述游戏软件进行付费的概率。用户标识组中的各个用户标识可以包含在用户标识集合内。这里，假设上述服务器计算出的历史平均转化概率为0.5(如标号304所示)。

然后，上述服务器还可以计算出用户标识A1所对应的第一概率0.4和历史平均转化概率0.5的比值0.8(如标号305所示)。上述服务器还可以计算出用户标识A2所对应的第一概率0.6和历史平均转化概率0.5的比值1.2(如标号306所示)。

最后，由于比值1.2不低于比值阈值1，因此上述服务器可以从用户标识集合中选取出用户标识A2作为目标用户标识，生成包括用户标识A2的目标用户标识集合(如标号307所示)。

本申请的上述实施例提供的方法，通过获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的第一概率，其中，第一概率是用户当前达成与目标推送信息所对应的目标转化目标的概率；而后获取历史平均转化概率，其中，历史平均转化概率与用户标识集合、目标推送信息和目标转化目标相关联；然后确定用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值，以便基于所确定的比值，从用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合。实现了具有较高有效性的目标用户标识集合的生成，有利于目标推送信息的推送效果的提升。

进一步参考图4，其示出了用于生成信息的方法的又一个实施例的流程400。该用于生成信息的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的第一概率和第二概率。

在本实施例中，用于生成信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以响应于接收到相应的信息生成指令，获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的第一概率和第二概率。其中，第一概率可以是用户达成与目标推送信息所对应的目标转化目标的概率。第二概率可以是用户点击该目标推送信息的概率。

上述目标转化目标可以是客户针对上述目标推送信息设置的转化目标。转化目标例如可以包括但不限于下载完成、安装完成、激活、付费、表单提交、电话拨打等等。上述目标转化目标可以对应期望成本。期望成本的单位可以是元。期望成本可以是客户针对上述目标转化目标设置的。期望成本可以是客户愿意为一次转化支付的费用。上述执行主体例如可以向客户提供转化目标设置界面，客户可以通过客户端(例如图1所示的终端设备101、102、103)访问该界面，为上述目标推送信息设置相应的转化目标，以及为该转化目标设置相应的期望成本。

上述目标推送信息可以是具有交互性的推送信息。可选地，目标推送信息可以是处于冷启动阶段的并且具有交互性的推送信息。应该理解，对于任意一条推送信息，若该推送信息未被向用户群推送过或者仅被推送过有限数目次，并且该推送信息关联较少的用户数据，则可以称该推送信息处于冷启动阶段。上述目标推送信息例如可以用于向用户群介绍客户的产品或服务等。上述目标推送信息可以是各种形式(例如图片、文本链接等形式)的推送信息，本实施例不对上述目标推送信息的形式做任何限定。

上述信息生成指令可以是客户通过客户端发送的，也可以是与上述执行主体远程通信连接的服务器发送的，在此不做具体限定。此外，上述信息生成指令例如可以包括上述目标推送信息的信息标识和上述目标转化目标的转化目标标识。

上述用户标识集合可以是上述执行主体预先从所连接的服务器获取的，也可以是上述执行主体预先生成的，在此不做具体限定。

在本实施例中，上述执行主体可以采用各种方法获取与上述用户标识集合中的每个用户标识对应的第一概率和第二概率。这里，针对第一概率的获取方法，可参看与图2对应的实施例中的步骤201的相关说明，在此不再赘述。另外，与图2对应的实施例中的线程还可以用于实时获取上述用户标识集合中的用户标识所指示的用户点击上述目标推送信息的概率。对于上述用户标识集合中的每个用户标识，上述执行主体可以将该线程最新获取到的该用户标识所指示的用户点击上述目标推送信息的概率确定为与该用户标识对应的第二概率。

可选地，与图2对应的实施例中的目标预测模型在关联上述目标转化目标的同时，还可以关联点击目标。点击目标下的概率可称为用户点击相应推送信息的概率。因而，目标预测模型的输出在包括输入的标识对中的用户标识所指示的用户在上述目标转化目标下的概率的同时，还可以包括用户在点击目标下的概率。故而上述执行主体在利用目标预测模型获得与上述用户标识集合中的每个用户标识对应的第一概率的同时，也可以获得与该用户标识对应的第二概率。

步骤402，获取历史平均转化概率。

步骤403，确定用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值。

步骤404，基于所确定的比值，从用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合。

在本实施例中，针对步骤402、步骤403和步骤404的解释说明，可分别参看与图2对应的实施例中的步骤202、步骤203和步骤204的相关说明，在此不再赘述。

步骤405，对于目标用户标识集合中的每个目标用户标识，针对该目标用户标识执行生成步骤，以生成与该目标用户标识对应的价值信息。

在本实施例中，对于目标用户标识集合中的每个目标用户标识，上述执行主体可以针对该目标用户标识执行生成步骤，以生成与该目标用户标识对应的价值信息。

这里，上述执行主体可以将每个目标用户标识作为待处理用户标识，执行以下生成步骤：

步骤一，上述执行主体可以基于上述待处理用户标识所对应的第一概率，进行正太分布的采样，得到采样值。这里，将上述待处理用户标识所对应的第一概率表示为P。该采样值所服从的正太分布可以表示为:

N(P，P(1-P)/click)；

其中，N可以代表正太分布(Normal distribution)。click可以代表上述待处理用户标识所指示的目标用户点击每条预设信息的次数。预设信息可以是预先根据上述目标推送信息的用途设置的信息。假设上述目标推送信息是用于向用户群介绍客户的购物类应用的推送信息，那么该预设信息例如可以是物品信息等。用户通过点击物品信息例如可以打开该购物类应用中的相应的物品信息界面。应该理解，预设信息是可以根据实际需要设置的，在此不做具体限定。

步骤二，上述执行主体可以基于上述期望成本、上述采样值和上述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定上述待处理用户标识所指示的目标用户的价值。

作为示例，上述执行主体可以基于上述期望成本和上述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定与上述待处理用户标识对应的第一价值。上述执行主体还可以基于上述期望成本、上述采样值和上述待处理用户标识所对应的第二概率，确定与上述待处理用户标识对应的第二价值。而后上述执行主体可以将该第一价值和该第二价值的总和确定为上述待处理用户标识所指示的目标用户的价值。

这里，上述执行主体例如可以将上述期望成本和上述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率三者之间的乘积确定为上述第一价值。上述执行主体例如可以将上述期望成本、上述采样值和上述待处理用户标识所对应的第二概率三者之间的乘积确定为上述第二价值。

需要说明的是，上述采样值可以是用于衡量探索价值的值。上述第一价值可以理解为上述待处理用户标识所指示的目标用户的实际成本价值。该实际成本价值可以是客户使用的信息推送服务的服务提供方(例如上述执行主体)后续应该向客户针对该目标用户收取的费用。上述第二价值可以理解为该目标用户的探索价值。上述服务提供方一般不需要向客户针对该目标用户收取数额为该探索价值的费用。

可选地，为了防止客户作弊，上述执行主体可以采用以下确定步骤确定上述第一价值和上述第二价值：确定上述采样值和第一预设值(例如0.5)的乘积，基于该乘积、上述期望成本和上述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定上述第一价值；确定第二预设值(例如1)和上述第一预设值的差值；确定上述采样值和该差值的乘积，基于该乘积、上述期望成本和上述待处理用户标识所对应的第二概率，确定上述第二价值。其中，第一预设值可以用于控制探索幅度，是一个超参数。第一预设值和第二预设值是可以根据实际需要设置的，在此不做具体限定。

具体地，对于上述第一价值，上述执行主体可以先计算出上述采样值和上述第一预设值的乘积，而后计算出该乘积和上述待处理用户标识所对应的第一概率的总和，然后计算出该总和、上述待处理用户标识所对应的第二概率和上述期望成本三者之间的乘积，将该乘积确定为上述第一价值。

对于上述第二价值，上述执行主体可以先计算出上述第二预设值和上述第一预设值的差值，而后计算出该差值和上述采样值的乘积，然后计算出该乘积、上述期望成本和上述待处理用户标识所对应的第二概率三者之间的乘积，将计算出的这三者之间的乘积确定为上述第二价值。

需要说明的是，在确定上述第一价值时，通过使用上述采样值和上述第一预设值参与运算，可以使计算出的上述第一价值包含一定的探索价值，可以使客户在后续进行费用支付时，支付一定的优质用户探索费用。

步骤三，上述执行主体可以基于所确定的上述待处理用户标识所指示的目标用户的价值，生成与上述待处理用户标识对应的价值信息。该价值信息可以用于指示该目标用户的价值。该价值信息例如可以包括上述待处理用户标识和所确定的该目标用户的价值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以将上述目标用户标识集合中的各个目标用户标识分别对应的第一价值的总和确定为总出价，基于该总出价生成反馈信息，以及将该反馈信息发送至客户的客户端。其中，该总出价可以是客户应该针对上述目标转化目标支付的总成本费用。该反馈信息可以用于向客户反馈应该针对上述目标转化目标支付的总成本费用为上述总出价元。此外，该反馈信息例如可以包括上述目标推送信息的信息标识、上述目标转化目标的转化目标名称和上述总出价。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于生成信息的方法的流程400突出了确定目标用户标识集合中的每个目标用户标识所指示的目标用户的价值，以及基于该价值生成与该目标用户标识对应的价值信息的步骤。由此，本实施例描述的方案可以实现对优质用户的探索，以及对优质用户的价值的挖掘。

在本申请的各实施例提供的用于生成信息的方法的一种可选的实现方式中，该方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)还可以将目标推送信息推送给目标用户标识集合中的目标用户标识(例如每个目标用户标识)所指示的目标用户的用户端，以提升目标推送信息的推送效果。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于生成信息的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的用于生成信息的装置500包括：第一获取单元501被配置成获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息，其中，概率信息可以包括第一概率，第一概率是用户达成与目标推送信息所关联的目标转化目标的概率；第二获取单元502被配置成获取历史平均转化概率，其中，历史平均转化概率可以与目标推送信息和目标转化目标相关联；确定单元503被配置成确定用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值；生成单元504被配置成基于所确定的比值，从用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合。

在本实施例中，用于生成信息的装置500中：第一获取单元501、第二获取单元502、确定单元503和生成单元504的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203和步骤204的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，目标转化目标可以预先对应期望成本，概率信息还可以包括第二概率，第二概率可以是用户点击目标推送信息的概率；以及上述装置500还可以包括：第一生成单元(图中未示出)，被配置成对于目标用户标识集合中的每个目标用户标识，将该目标用户标识作为待处理用户标识，执行以下生成步骤：基于待处理用户标识所对应的第一概率，进行正太分布的采样，得到采样值；基于期望成本、采样值和待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定待处理用户标识所指示的目标用户的价值；基于价值生成与待处理用户标识对应的价值信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第一生成单元可以包括：第一确定子单元(图中未示出)，被配置成基于期望成本和待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定与待处理用户标识对应的第一价值；第二确定子单元(图中未示出)，被配置成基于期望成本、采样值和待处理用户标识所对应的第二概率，确定与待处理用户标识对应的第二价值；第三确定子单元(图中未示出)，被配置成将第一价值和第二价值的总和确定为目标用户的价值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第一确定子单元可以进一步被配置成：确定采样值和第一预设值的乘积，基于该乘积、期望成本和待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定第一价值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第二确定子单元可以进一步被配置成：确定第二预设值和第一预设值的差值；确定采样值和差值的乘积，基于该乘积、期望成本和待处理用户标识所对应的第二概率，确定第二价值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述装置500还包括：第二生成单元(图中未示出)，被配置成将与目标用户标识集合中的各个目标用户标识分别对应的第一价值的总和确定为总出价，基于总出价生成反馈信息；发送单元(图中未示出)，被配置成将反馈信息发送至与目标推送信息相关联的客户的客户端。

本申请的上述实施例提供的装置，通过获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息，其中，概率信息包括第一概率，第一概率是用户达成与目标推送信息所关联的目标转化目标的概率；而后获取历史平均转化概率，其中，历史平均转化概率与目标推送信息和目标转化目标相关联；然后确定用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值，以便基于所确定的比值，从用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合。实现了具有较高有效性的目标用户标识集合的生成，有利于目标推送信息的推送效果的提升。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备(例如图1所示的服务器105)的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

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部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请所示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。在本申请中，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。而在本申请中，计算机可读的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。计算机可读的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：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

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申请的操作的计算机程序代码，所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，图示了按照本申请各种实施例的系统、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，上述模块、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，框图或流程图中的每个方框、以及框图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。

描述于本申请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。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一获取单元、第二获取单元、确定单元和生成单元。其中，这些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“获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。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一个该电子设备执行时，使得该电子设备：获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息，其中，概率信息可以包括第一概率，第一概率可以是用户达成与目标推送信息所关联的目标转化目标的概率；获取历史平均转化概率，其中，历史平均转化概率可以与目标推送信息和目标转化目标相关联；确定用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和历史平均转化概率的比值；基于所确定的比值，从用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合。

以上描述仅为本申请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，本申请中所涉及的发明范围，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发明构思的情况下，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。例如上述特征与本申请中公开的(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 (14)

1.一种用于生成信息的方法，包括：

获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息，其中，概率信息包括第一概率，第一概率是用户达成与目标推送信息所关联的目标转化目标的概率；

获取历史平均转化概率，其中，所述历史平均转化概率与所述目标推送信息和所述目标转化目标相关联；

确定所述用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和所述历史平均转化概率的比值；

基于所确定的比值，从所述用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合，其中，所述目标转化目标预先对应期望成本，所述期望成本用于指示客户针对所述目标转化目标设置的一次转化期望支付的费用，概率信息还包括第二概率，第二概率是用户点击目标推送信息的概率；

对于所述目标用户标识集合中的每个目标用户标识，将该目标用户标识作为待处理用户标识，执行以下生成步骤：基于所述待处理用户标识所对应的第一概率，进行正太分布的采样，得到采样值；基于所述期望成本、所述采样值和所述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定所述待处理用户标识所指示的目标用户的价值。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

基于所述价值生成与所述待处理用户标识对应的价值信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述期望成本、所述采样值和所述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定所述待处理用户标识所指示的目标用户的价值，包括：

基于所述期望成本和所述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定与所述待处理用户标识对应的第一价值；

基于所述期望成本、所述采样值和所述待处理用户标识所对应的第二概率，确定与所述待处理用户标识对应的第二价值；

将所述第一价值和所述第二价值的总和确定为所述目标用户的价值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述期望成本和所述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定与所述待处理用户标识对应的第一价值，包括：

确定所述采样值和第一预设值的乘积，基于该乘积、所述期望成本和所述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定所述第一价值。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述期望成本、所述采样值和所述待处理用户标识所对应的第二概率，确定与所述待处理用户标识对应的第二价值，包括：

确定第二预设值和所述第一预设值的差值；

确定所述采样值和所述差值的乘积，基于该乘积、所述期望成本和所述待处理用户标识所对应的第二概率，确定所述第二价值。

6.根据权利要求3-5之一所述的方法，其中，所述方法还包括：

将与所述目标用户标识集合中的各个目标用户标识分别对应的第一价值的总和确定为总出价，基于所述总出价生成反馈信息；

将所述反馈信息发送至与所述目标推送信息相关联的客户的客户端。

7.一种用于生成信息的装置，包括：

第一获取单元，被配置成获取与用户标识集合中的每个用户标识对应的概率信息，其中，概率信息包括第一概率，第一概率是用户达成与目标推送信息所关联的目标转化目标的概率；

第二获取单元，被配置成获取历史平均转化概率，其中，所述历史平均转化概率与所述目标推送信息和所述目标转化目标相关联；

确定单元，被配置成确定所述用户标识集合中的每个用户标识所对应的第一概率和所述历史平均转化概率的比值；

生成单元，被配置成基于所确定的比值，从所述用户标识集合中选取用户标识作为目标用户标识，生成目标用户标识集合，其中，所述目标转化目标预先对应期望成本，所述期望成本用于指示客户针对所述目标转化目标设置的一次转化期望支付的费用，概率信息还包括第二概率，第二概率是用户点击目标推送信息的概率；

第一生成单元，被配置成对于所述目标用户标识集合中的每个目标用户标识，将该目标用户标识作为待处理用户标识，执行以下生成步骤：基于所述待处理用户标识所对应的第一概率，进行正太分布的采样，得到采样值；基于所述期望成本、所述采样值和所述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定所述待处理用户标识所指示的目标用户的价值。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述第一生成单元，进一步被配置成：

基于所述价值生成与所述待处理用户标识对应的价值信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述第一生成单元包括：

第一确定子单元，被配置成基于所述期望成本和所述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定与所述待处理用户标识对应的第一价值；

第二确定子单元，被配置成基于所述期望成本、所述采样值和所述待处理用户标识所对应的第二概率，确定与所述待处理用户标识对应的第二价值；

第三确定子单元，被配置成将所述第一价值和所述第二价值的总和确定为所述目标用户的价值。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述第一确定子单元进一步被配置成：

确定所述采样值和第一预设值的乘积，基于该乘积、所述期望成本和所述待处理用户标识所对应的第一概率和第二概率，确定所述第一价值。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述第二确定子单元进一步被配置成：

确定第二预设值和所述第一预设值的差值；

确定所述采样值和所述差值的乘积，基于该乘积、所述期望成本和所述待处理用户标识所对应的第二概率，确定所述第二价值。

12.根据权利要求9-11之一所述的装置，其中，所述装置还包括：

第二生成单元，被配置成将与所述目标用户标识集合中的各个目标用户标识分别对应的第一价值的总和确定为总出价，基于所述总出价生成反馈信息；

发送单元，被配置成将所述反馈信息发送至与所述目标推送信息相关联的客户的客户端。

13.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

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中任一所述的方法。

14.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

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