CN111314747A - 一种资源停播控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种资源停播控制方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括：获取目标资源的已播量以及最大可播量；判断所述已播量是否大于所述最大可播量；当所述已播量大于所述最大可播量时，控制检索系统停止检索所述目标资源，以停止播放所述目标资源；所述检索系统用于检索满足目标曝光机会对应的定向条件的资源。该方法能够及时地控制资源停播，有效地防止资源超播的情况发生。

Description

一种资源停播控制方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，具体涉及一种资源停播控制方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的迅速发展，目前大多数媒体平台均可以为客户提供广告播放服务，即媒体平台可以预估各广告位在各定向条件下的可用库存，进而向客户合理地售卖广告播放资源。目前大部分广告都是通过签署担保式合约售卖的，客户可以针对合约广告固定购买一定量的曝光展示，广告的曝光量达到合约中要求的曝光量后媒体平台即可相应地停播该广告。

相关技术目前主要基于广告的播放概率(rate)控制广告的停播，具体实现过程如图1所示，针对各待播放的广告读取其对应的已播信息和最大可播信息，根据已播信息和最大可播信息计算各广告各自对应的播放概率，并将各广告各自对应的播放概率存储至播放概率存储系统，当曝光机会到来时，播放排序系统获取检索系统检索到的有效广告订单，从播放概率存储系统读取所检索到的各广告各自对应的播放概率，进而基于各广告各自对应的播放概率选择此次播放的广告。

然而，在实际应用中，上述相关技术对于广告订单停播的反应时效性较差，并且经常难以有效地防止订单超播的情况发生。究其原因在于，一方面广告的播放概率从计算到线上读取的时间周期较长，播放排序系统经常难以及时快速地获取到最新的播放概率；另一方面，当曝光机会到来时，检索系统会检索出所有满足该曝光机会对应的定向条件的广告订单，只要广告订单的播放概率不达到最低值，就仍存在被播放的可能性，因而导致对于曝光量已达到要求的广告订单仍存超播的风险。

发明内容

本申请实施例提供了一种资源停播控制方法、装置、设备及存储介质，能够及时地控制资源停播，有效地防止资源超播的情况发生。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种资源停播控制方法，所述方法包括：

获取目标资源的已播量以及最大可播量；

判断所述已播量是否大于所述最大可播量；

当所述已播量大于所述最大可播量时，控制检索系统停止检索所述目标资源，以停止播放所述目标资源；所述检索系统用于检索满足目标曝光机会对应的定向条件的资源。

本申请第二方面提供了一种资源停播控制装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标资源的已播量以及最大可播量；

判断模块，用于判断所述已播量是否大于所述最大可播量；

控制模块，用于当所述已播量大于所述最大可播量时，控制检索系统停止检索所述目标资源，以停止播放所述目标资源；所述检索系统用于当曝光机会到来时检索适合利用所述曝光机会展示的资源。

本申请第三方面提供了一种电子设备，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于根据所述计算机程序，执行如上述第一方面所述的资源停播控制方法的步骤。

本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述第一方面所述的资源停播控制方法的步骤。

本申请第五方面提供了一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述第一方面所述的资源停播控制方法的步骤。

从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

本申请实施例提供了一种资源停播控制方法，该方法另辟蹊径，基于资源的已播量与最大可播量之间的关系实现对于资源停播的控制，能够及时地控制停播资源。具体的，在本申请实施例提供的资源停播控制方法中，服务器需要先获取目标资源的已播量和最大可播量，然后判断该已播量是否大于该最大可播量，若是，则相应地控制检索系统后续停止检索该目标资源，从而达到停播目标资源的目的。相比相关技术中基于资源的播放概率控制资源停播的实现方式，本申请实施例提供的技术方案根据目标资源的已播量和最大可播量之间的大小关系，确定是否需要停播目标资源，无需计算获取播放概率，能够保证及时快速地停播目标资源；并且，判断出目标资源的已播量大于最大可播量后，服务器立即控制检索系统后续停止检索该目标资源，可以有效地避免发生资源超播的情况。

附图说明

图1为相关技术中资源停播控制方法的实现过程示意图；

图2为本申请实施例提供的资源停播控制方法的应用场景示意图；

图3为本申请实施例提供的一种资源停播控制方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的获取已播量的实现方式示意图；

图5为本申请实施例提供的另一种资源停播控制方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的控制停播合约广告的实现过程示意图；

图7为本申请实施例提供的确定最大可播量的实现过程示意图；

图8为本申请实施例提供的第一种资源停播控制装置的结构示意图；

图9为本申请实施例提供的第二种资源停播控制装置的结构示意图；

图10为本申请实施例提供的第三种资源停播控制装置的结构示意图；

图11为本申请实施例提供的第四种资源停播控制装置的结构示意图；

图12为本申请实施例提供的服务器的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

相关技术中基于资源的播放概率控制停播资源的实现方式，通常无法快速及时地停播资源，并且难以有效地防止资源超播的情况发生。

针对上述相关技术存在的问题，本申请实施例提供了一种资源停播控制方法，该方法另辟蹊径地根据资源的已播量和最大可播量之间的关系控制资源停播，能够及时地停播资源，并且可以有效地防止资源超播的情况发生。

具体的，本申请实施例提供的资源停播控制方法包括：先获取目标资源的已播量以及最大可播量，然后判断该目标资源的已播量是否大于该目标资源的最大可播量，当确定目标资源的已播量大于目标资源的最大可播量时，相应地控制检索系统后续停止检索该目标资源，该检索系统用于当曝光机会到来时检索满足该曝光机会对应的定向条件的资源，从而实现停播目标资源。

相比相关技术中基于资源的播放概率控制资源停播的实现方式，本申请实施例提供的方法基于资源的已播量和最大可播量之间的大小关系控制资源停播，由于在实际应用中资源已播量的确定速度远大于资源播放概率的确定速度，因此，可以保证快速及时地停播已超播的资源。另外，本申请实施例提供的方法判断出资源的已播量大于最大可播量后，将立即控制检索系统后续停止检索该资源，保证后续不会存在播放此类资源的机会，从而有效地避免发生资源超播的情况。

应理解，本申请实施例提供的资源停播控制方法通常由用于控制媒体平台播放资源的服务器执行，实际部署时，该服务器具体可以为独立服务器，也可以为集群服务器。

为了便于理解本申请实施例提供的技术方案，下面以目标资源为合约广告为例，对本申请实施例提供的资源停播控制方法适用的应用场景进行介绍。

参见图2，图2为本申请实施例提供的资源停播控制方法的应用场景示意图。如图2所示，该应用场景中包括服务器210和检索系统220；其中，服务器210用于执行本申请实施例提供的资源停播控制方法，以控制媒体平台广告系统及时地对超播的广告做停播处理；检索系统220用于在目标曝光机会到来时，检索满足该目标曝光机会对应的定向条件的资源。

具体的，服务器210可以实时快速地获取目标广告的已播量以及该目标广告的最大可播量，为了保证广告已播量获取的时效性，服务器210可以通过storm系统读取目标广告在目标投放平台中的实时播放信息，并在storm系统针对该实时播放信息进行相应地逻辑处理后写入redis，进而服务器210可以从redis中获取到目标广告当前的已播量。

然后，服务器210针对该目标广告启动超播判断处理，即判断该目标广告的已播量是否超过其对应的最大可播量，若确定目标广告的已播量超过其最大可播量，则确定该目标广告当前已超播，服务器210相应地向检索系统220发送控制指令，请求检索系统220提供对应的控制接口，通过该控制接口控制检索系统220后续不再检索该目标广告，从而有效地避免大量超播的风险。

应理解，图2所示的应用场景仅为示例，在实际应用中，本申请实施例提供的资源停播控制方法不仅可以适用于图2所示的应用场景，还可以适用于其他应用场景，在此不对本申请实施例提供的资源停播控制方法适用的应用场景做任何限定。

需要说明的是，本申请实施例提供的资源停播控制方法具体还可以应用到区块链中。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层。

区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，例如对于随机构建的虚拟账户进行身份管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性(例如对交易委托请求的有效性进行验证)，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。

平台产品服务层提供典型应用的基本能力和实现框架，开发人员可以基于这些基本能力，叠加业务的特性，完成业务逻辑的区块链实现。应用服务层提供基于区块链方案的应用服务给业务参与方进行使用。

应理解，当本申请实施例提供的资源停播控制方法应用于区块链中时，可以利用区块链存储客户购买目标资源时签署的合约、目标资源对应的合约信息等等，还可以利用区块链存储目标资源在各个时间周期的播放参数，例如已播量和最大可播量等等。

下面通过实施例对本申请提供的资源停播控制方法进行介绍。

参见图3，图3为本申请实施例提供的资源停播控制方法的流程示意图。如图3所示，该资源停播控制方法包括以下步骤：

步骤301：获取目标资源的已播量以及最大可播量。

在实际应用中，服务器对投放于目标投放平台的各个合约资源进行播放控制时，可以将每个合约资源均视为目标资源。服务器控制播放各个目标资源的同时，会相应实时地获取各个目标资源的播放信息，并根据这些播放信息确定目标资源当前的已播量；此外，服务器还需要获取预先针对各个目标资源分别确定的最大可播量。

应理解，目标资源的已播量实质上就是截止到当前时刻资源投放平台针对该目标资源的播放次数；该已播量具体可以是目标资源在一定时间周期内的播放次数，例如，当资源播放的时间周期为天时，目标资源的已播量可以是目标资源在当天内截止到当前时刻的播放次数。目标资源的最大可播量是目标资源对应的最大播放次数；该最大可播量可以是目标资源在一定时间周期内的最大可播放次数，例如可以是目标资源在一天内的最大播放次数。

在一种可能的实现方式中，为了快速地确定目标资源的已播量，服务器可以通过具有高实时性的处理系统获取目标资源的播放信息，并对所获取的播放信息进行相应地逻辑处理，从而确定目标资源的已播量。具体的，服务器可以先通过storm系统读取目标资源的播放信息，并将所读取的播放信息存储至远程字典服务(Remote Dictionary Server，redis)，然后通过redis根据其存储的目标资源的播放信息，相应地确定该目标资源的已播量。

需要说明的是，storm系统是一种分布式实时大数据处理框架，其可以实时可靠地处理无限的数据流。redis是一种基于内存的数据库，能够提供一定的持久化功能，redis的性能远超过普通的数据库，可以支持每秒十几万此次的读/写操作，并且还支持集群、分布式、主从同步等配置，此外它还支持一定的事务能力，可以保证高并发场景下数据的安全和一致性。

为了便于理解上述已播量的获取方式，下面以目标资源为目标广告为例，结合图4所示的实现过程对上述获取已播量的方式做详细介绍。如图4所示，storm系统可以实时地从广告系统读取目标广告的播放信息，并将所读取的目标广告的播放信息写入接收队列recv_queue。考虑到storm系统从广告系统读取的播放信息与目标广告在检索系统中的检索标识相关联，而redis中存储的播放信息与预定该目标广告时确定的预定标识相关联，这两种播放信息关联的标识不一致，为了方便redis系统后续快速地计算目标广告的已播量，storm系统可以先针对其从广告系统读取的播放信息进行标识转换处理，即通过多个转化线程transformer thread，将其读取的播放信息关联的检索标识转化为对应的预定标识。进而，再将转化处理后得到的播放信息写入发送队列send_queue，通过多个发送线程sendthread将转化处理得到的目标广告的播放信息发送至redis。redis接收到目标广告的播放信息后，将其存储的该目标广告对应的播放信息与其新接收的播放信息进行累加处理，从而确定该目标广告当前的已播量。

应理解，图4所示的转化线程transformer thread的数目和发送线程send thread的数目均可以根据实际需求进行设定，本申请在此不对storm系统中转化线程transformerthread的数目和发送线程send thread的数目做任何限定。

需要说明的是，在实际应用中，除了可以通过storm系统和redis联合确定目标资源的已播量外，也可以通过其他方式确定目标资源的已播量，本申请在此不对服务器确定目标资源的已播量的实现方式做任何限定。

在一种可能的实现方式中，服务器可以预先通过以下方式，根据目标资源的预定信息确定该目标资源的最大可播量。具体的，服务器可以通过式(1)，根据目标资源的预定最大可播量、保底下限和冲高上限，确定该目标资源的最大可播量：

最大可播量＝min(max(预定最大可播量，保底下限)，冲高上限) (1)

其中，预定最大可播量是根据该目标资源对应的总预定量、截止至当前时间周期的多播量、总锁量、截止至当前时间周期的锁量、保底系数和截止至上一时间周期的多播量确定的；当以天为时间周期时，具体可以通过式(2)确定该预定最大可播量：

预定最大可播量＝总预定量+截至今日的多播量-(总锁量-截至今日的锁量)*保底系数-截至昨日的播放量 (2)

其中，总预定量是客户针对目标资源预定的总播放次数。多播量是库存预估结果以外的预定量，例如资源投放平台的预估库存是1000次曝光，而用户希望预定1200次曝光，由于资源投放平台只能保证1000次曝光，因此剩下的200次曝光为多播量。锁量是资源投放平台为客户锁定的播放次数。保底系数是资源投放平台向客户保证的每天播放一定比例的量。

其中，保底下限是根据当前时间周期的锁量、保底系数、第一补偿量和当前时间周期的多播量确定的，该第一补偿量是根据截止至上一时间周期的锁量、截止至上一时间周期的多播量和截止至上一时间周期的播放量确定的；当以天为时间周期时，具体可以通过式(3)和式(4)分别确定该保底下限和第一补偿量：

保底下限＝今日锁量*保底系数+第一补偿量+今日多播量 (3)

第一补偿量＝截至昨日的锁量+截至昨日的多播量-截至昨日的播放量 (4)

其中，冲高上限是根据当前时间周期的锁量、冲高系数、第二补偿量和当前时间周期的多播量确定的，该第二补偿量是根据截止至上一时间周期的预定量、截止至上一时间周期的多播量和截止至上一时间周期的播放量确定的；当以天为时间周期时，具体可以通过式(5)和式(6)分别确定该冲高上限和第二补偿量：

冲高上限＝今日锁量*冲高系数+第二补偿量+今日多播量 (5)

第二补偿量＝截至昨日的预定量+截至昨日的多播量-截至昨日的播放量 (6)

其中，冲高系数是根据冲高量确定的，冲高量是资源播放平台在其有多余库存时进一步利用该多余库存针对目标资源提高的曝光量，使得目标资源的曝光量超出客户的预定量。

可选的，在实际应用中，服务器确定出目标资源的最大可播量后，即可根据该最大可播量控制目标资源的播放，即服务器可以根据最大可播量依次分出分层保底量、分层多播量、分层提量和分层冲高量，进而根据该分层保底量、分层多播量、分层提量和分层冲高量控制目标资源的播放。

具体的，当以天为时间周期时，服务器具体可以通过式(7)、式(8)、式(9)和式(10)依次确定上述分层保底量、分层多播量、分层提量和分层冲高量：

分层保底量＝min(截至今日的锁量综合，max(0，min(最大可播量，max(0，截至今日的锁量总和-截至昨日的播放量)))) (7)

分层多播量＝min(截至今日的多播量，max(0，min((最大可播量-分层保底量)，max(0，截至今日的锁量+截至今日的多播量-截至昨日的播放量)))) (8)

分层提量＝min(截至今日的总提量，max(0，min((最大可播量-分层保底量-分层多播量)，max(0，截至今日的锁量+截至今日的多播量+截至今日的提量-截至昨日的播放量)))) (9)

分层冲高量＝max(0，(最大可播量-分层保底量-分层多播量-分层提量)) (10)

服务器播放目标资源时，会按照优先级从高到低的顺序依次播放满足分层保底量的目标资源，满足分层多播量的目标资源、满足分层提量的目标资源和满足分层冲高量的目标资源。即先按照分层保底量播放目标资源，待目标资源的播放量满足该分层保底量后，然后按照分层多播量播放目标资源，待目标资源的播放量满足该分层多播量后，进一步按照分层提量播放目标资源，待目标资源的播放量满足该分层提量后，最终按照分层冲高量播放该目标资源。

步骤302：判断所述已播量是否大于所述最大可播量。

服务器获取到目标资源当前的已播量和最大可播量后，即可判断该目标资源的已播量是否大于该目标资源的最大可播量。

需要说明的是，服务器所获取的已播量和最大可播量可以是按照时间周期确定的，例如，当时间周期为天时，服务器所获取的已播量可以是目标资源在当天内当前时刻之前的播放量，服务器所获取的最大可播量可以是针对当天确定的目标资源的最大可播量。

步骤303：当所述已播量大于所述最大可播量时，控制检索系统停止检索所述目标资源，以停止播放所述目标资源；所述检索系统用于检索满足目标曝光机会对应的定向条件的资源。

若服务器经步骤302判断出目标资源的已播量大于该目标资源的最大可播量，则可以确定该目标资源当前已超播，服务器可以相应地请求检索系统提供控制接口，并通过该控制接口控制检索系统后续在曝光机会到来时停止检索该目标资源，从而实现停播目标资源。

需要说明的是，若服务器所获取的已播量和最大可播量均是按照时间周期确定的，例如，当时间周期为天时，服务器所获取的已播量是目标资源当天的已播量，服务器所获取的最大可播量是目标资源当天的最大可播量。此时，服务器控制检索系统后续停止检索目标资源，实质上是控制检索系统当天内不再检索该目标资源，当天结束后，检索系统可以继续检索该目标资源，并且服务器还需要针对该目标资源重复执行上述步骤301至步骤303。

本申请实施例提供的资源停播控制方法，基于资源的已播量和最大可播量之间的大小关系控制资源停播，由于在实际应用中资源已播量的确定速度远大于资源播放概率的确定速度，因此，可以保证快速及时地停播已超播的资源。另外，本申请实施例提供的方法判断出资源的已播量大于最大可播量后，将立即控制检索系统后续停止检索该资源，保证后续不会存在播放此类资源的机会，从而有效地避免发生资源超播的情况。

在实际应用中，随着互联网技术的日益发展，多终端联投资源的情况越来越普遍，即资源投放平台响应越来越多客户的要求，会将一个合约资源同时投放在电脑、手机和电视等多个终端。针对此类多终端联投的资源，相关技术目前需要针对每种终端分别进行资源停播控制；例如，假设资源投放平台将目标资源同时投放在电脑、手机和电视这三种终端，用于控制资源停播的服务器需要分别统计电脑端的资源播放信息、手机端的资源播放信息和电视端的资源播放信息，进而，在根据电脑端的资源播放信息确定需要停播电脑端的目标资源时，控制电脑端停播该目标资源，在根据手机端的资源播放信息确定需要停播手机端的目标资源时，控制手机端停播该目标资源，在根据电视端的资源播放信息确定需要停播电视端的目标资源时，控制电视端停播该目标资源。

经本申请的发明人研究发现，目前大多数客户对于资源在各种终端上的具体曝光量并不关注，其通常仅要求资源总的曝光量达到合约中要求的曝光量即可。可见，相关技术中目前用于控制停播多终端联投的资源的方式与大多数客户的实际需求不符，过于繁琐复杂，会造成大量计算资源的浪费。

为了解决上述相关技术存在的问题，本申请实施例针对上述多终端联投的资源提供了对应的资源停播控制方法。参见图5，图5为本申请实施例提供的另一种资源停播控制方法，该方法适用于控制停播多终端联投的资源。如图5所示，该方法包括以下步骤：

步骤501：针对目标资源设置一个对应的虚拟投放标识，针对用于投放所述目标资源的每种终端分别设置对应的一个实体投放标识。

当需要通过多种终端投放目标资源时，服务器可以先针对该目标资源设置一个对应的虚拟投放标识，并且针对用于投放该目标资源的每种终端分别设置一个对应的实体投放标识。例如，假设需要将目标资源同时投放在电脑、手机和电视这三种终端上，则服务器可以针对该目标资源设置一个虚拟投放标识如虚拟ID，针对电脑端设置一个实体投放标识如实体ID1，针对手机端设置另一个实体投放标识如实体ID2，针对电视端设置又一个实体投放标识如实体ID3。

步骤502：构建所述虚拟投放标识与所述多种终端各自对应的实体投放标识之间的关联关系。

进而，服务器可以将针对目标资源设置的虚拟投放标识，以及针对用于投放该目标资源的各种终端分别设置的实体投放标识关联起来，即构建该虚拟投放标识与各种终端各自对应的实体投放标识之间的关联关系。仍以针对目标资源设置的虚拟投放标识为虚拟ID，针对电脑端、手机端和电视端设置的实体投放标识分别为实体ID1、实体ID2和实体ID3为例，则服务器需要构建该虚拟ID与实体ID1、实体ID2和实体ID3之间的关联关系。

步骤503：获取目标资源的已播量以及最大可播量。

针对此类多终端联投的目标资源获取其对应的已播量时，服务器需要先确定该目标资源对应的虚拟投放标识，作为目标虚拟投放标识；然后确定与该目标虚拟投放标识具有关联关系的各个实体投放标识，作为目标实体投放标识。接着，针对每个目标实体投放标识，相应地获取目标资源在该实体投放标识对应的终端上的已播量，作为该实体投放标识对应的子已播量。进而，计算各个目标实体投放标识各自对应的子已播量之和，作为该目标资源当前的已播量。

例如，假设目标资源对应的虚拟投放标识为虚拟ID，用于投放该目标资源的电脑端、手机端和电视端各自对应的实体投放标识分别为实体ID1、实体ID2和实体ID3。服务器确定目标资源的已播量时，需要先确定出与虚拟ID具有关联关系的目标实体投放标识，即确定出实体ID1、实体ID2和实体ID3，然后获取目标资源在实体ID1对应的终端(即电脑)上的已播量作为实体ID1对应的子已播量，获取目标资源在实体ID2对应的终端(即手机)上的已播量作为实体ID2对应的子已播量，获取目标资源在实体ID3对应的终端(即电视)上的已播量作为实体ID3对应的子已播量，进而，计算实体ID1对应的子已播量、实体ID2对应的子已播量和实体ID3对应的子已播量的和值，作为该目标资源的已播量。

需要说明的是，服务器获取目标资源在某实体投放标识对应的终端上的已播量时，可以通过storm系统和redis获取，以达到实时快速地获取到已播量的目的。当然，在实际应用中，服务器也可以通过其他方式获取目标资源在各实体投放标识对应的终端上的已播量。

针对此类多终端联投的目标资源确定其对应的最大可播量时，服务器可以先确定该目标资源对应的虚拟投放标识，作为目标虚拟投放标识；然后确定与该目标虚拟投放标识具有关联关系的各个实体投放标识，作为目标实体投放标识；进而，针对各个目标实体投放标识中的每个目标实体投放标识，确定目标资源在该目标实体投放标识对应的终端上的最大可播量，作为该目标实体投放标识对应的子最大播放量；最终，计算各个目标实体投放标识各自对应的子最大可播量之和，作为该目标资源对应的最大可播量。

例如，假设目标资源对应的虚拟投放标识为虚拟ID，用于投放该目标资源的电脑端、手机端和电视端各自对应的实体投放标识分别为实体ID1、实体ID2和实体ID3。服务器确定目标资源的最大可播量时，需要先确定出与虚拟ID具有关联关系的目标实体投放标识，即确定出实体ID1、实体ID2和实体ID3；然后，逐一确定目标资源在实体ID1对应的终端(即电脑)上的子最大可播量、在实体ID2对应的终端(即手机)上的子最大可播量和在实体ID3对应的终端(即电视)上的子最大可播量；进而，计算实体ID1对应的子最大可播量、实体ID2对应的子最大可播量和实体ID3对应的子最大可播量的和值，作为该目标资源的最大可播量。

具体确定每个目标实体投放标识对应的子最大可播量时，服务器可以根据每种终端对应的预定信息确定该种终端对应的子最大可播量，具体的，服务器可以针对一种用于播放目标资源的终端，通过式(11)根据该目标资源在该种终端上的预定最大可播量、保底下限和冲高上限，确定该目标资源在该种终端上的子最大可播量，即确定该目标实体投放标识对应的子最大可播量：

子最大可播量＝min(max(预定最大可播量，保底下限)，冲高上限) (11)

其中，预定最大可播量是根据该目标资源在该种终端上的总预定量、截止至当前时间周期的多播量、总锁量、截止至当前时间周期的锁量、保底系数和截止至上一时间周期的多播量确定的；当以天为时间周期时，具体可以通过式(12)确定该预定最大可播量：

预定最大可播量＝总预定量+截至今日的多播量-(总锁量-截至今日的锁量)*保底系数-截至昨日的播放量 (12)

其中，保底下限是根据目标资源在该种终端上的当前时间周期的锁量、保底系数、第一补偿量和当前时间周期的多播量确定的，该第一补偿量是根据目标资源在该种终端上的截止至上一时间周期的锁量、截止至上一时间周期的多播量和截止至上一时间周期的播放量确定的；当以天为时间周期时，具体可以通过式(13)和式(14)分别确定该保底下限和第一补偿量：

保底下限＝今日锁量*保底系数+第一补偿量+今日多播量 (13)

第一补偿量＝截至昨日的锁量+截至昨日的多播量-截至昨日的播放量 (14)

其中，冲高上限是根据目标资源在该种终端上的当前时间周期的锁量、冲高系数、第二补偿量和当前时间周期的多播量确定的，该第二补偿量是根据目标资源在该种终端上的截止至上一时间周期的预定量、截止至上一时间周期的多播量和截止至上一时间周期的播放量确定的；当以天为时间周期时，具体可以通过式(15)和式(16)分别确定该冲高上限和第二补偿量：

冲高上限＝今日锁量*冲高系数+第二补偿量+今日多播量 (15)

第二补偿量＝截至昨日的预定量+截至昨日的多播量-截至昨日的播放量 (16)

其中，冲高系数是根据冲高量确定的，冲高量是资源播放平台在其有多余库存时进一步利用该多余库存针对目标资源提高的曝光量，使得目标资源的曝光量超出客户的预定量。

服务器确定出目标资源在每种终端上的子最大可播量后，即计算得到各实体投放标识各自对应的子最大可播量后，服务器可以将各实体投放标识各自对应的子最大可播量累加起来，从而得到该目标资源对应的最大可播量。

在实际应用中，服务器确定出目标资源的最大可播量后，即可根据该最大可播量控制目标资源的播放，即服务器可以根据最大可播量依次分出分层保底量、分层多播量、分层提量和分层冲高量，进而根据该分层保底量、分层多播量、分层提量和分层冲高量控制目标资源的播放。

具体的，当以天为时间周期时，服务器具体可以通过式(17)、式(18)、式(19)和式(20)依次确定上述分层保底量、分层多播量、分层提量和分层冲高量：

分层保底量＝min(截至今日的锁量综合，max(0，min(最大可播量，max(0，截至今日的锁量总和-截至昨日的播放量)))) (17)

分层多播量＝min(截至今日的多播量，max(0，min((最大可播量-分层保底量)，max(0，截至今日的锁量+截至今日的多播量-截至昨日的播放量)))) (18)

分层提量＝min(截至今日的总提量，max(0，min((最大可播量-分层保底量-分层多播量)，max(0，截至今日的锁量+截至今日的多播量+截至今日的提量-截至昨日的播放量)))) (19)

分层冲高量＝max(0，(最大可播量-分层保底量-分层多播量-分层提量))(20)

服务器播放目标资源时，会按照优先级从高到低的顺序依次播放满足分层保底量的目标资源，满足分层多播量的目标资源、满足分层提量的目标资源和满足分层冲高量的目标资源。即先按照分层保底量播放目标资源，待目标资源的播放量满足该分层保底量后，然后按照分层多播量播放目标资源，待目标资源的播放量满足该分层多播量后，进一步按照分层提量播放目标资源，待目标资源的播放量满足该分层提量后，最终按照分层冲高量播放该目标资源。

步骤504：判断所述已播量是否大于所述最大可播量。

步骤505：当所述已播量大于所述最大可播量时，控制检索系统停止检索所述目标资源，以停止播放所述目标资源；所述检索系统用于检索满足目标曝光机会对应的定向条件的资源。

针对此类多终端联投的目标资源，服务器获取到目标资源的已播量和最大可播量后，即可判断该已播量是否大于最大可播量，若是，则说明该目标资源当前已超播。此时，服务器可以请求检索系统提供对应的控制接口，进而通过该控制接口，控制检索系统后续针对各种用于投放该目标资源的终端均停止检索该目标资源，实现在各种终端上均停止播放该目标资源。

基于上述资源停播控制方法对多终端联投的资源进行停播控制时，不再独立地关注目标资源在每种终端的超播情况，而是从总体上关注目标资源总的超播情况，即在目标资源在各种终端上的已播量之和超过该目标资源在各种终端上的最大可播量之和时，即可认定该目标资源当前已超播，此时控制停止在各种终端上播放该目标资源，从而简化资源停播的控制方式，避免造成计算资源的浪费。

为了便于进一步理解本申请实施例提供的资源停播控制方法，下面以目标资源为合约广告为例，对本申请实施例提供的资源播放停播方法做整体示例性说明。

控制停播合约广告的实现过程如图6所示，该过程主要包括：实时已播数据采集和订单快速下线。实时已播数据采集部分，主要是通过storm系统从广告系统实时地读取目标广告的播放信息，并利用redis根据storm系统读取的播放信息，确定该目标广告当前的已播量。订单快速下线部分，主要是判断上述目标广告当前的已播量是否超过该目标广告的最大可播量，若判断已播量已超过最大可播量，则实时地请求检索系统提供控制接口，并通过该控制接口控制该目标广告后续不被检索处理，从而避免超播该目标广告。

当目标广告是多终端联投的广告时，服务器需要针对该目标广告设置虚拟投放标识，针对每种用于投放该目标广告的终端分别设置实体投放标识，获取该目标广告在每个实体投放标识下的已播量，进而计算目标广告在每个实体投放标识下的已播量之和，作为该目标广告当前的已播量。

当目标广告是多终端联投的广告时，服务器确定该目标广告的最大可播量的实现过程如图7所示。服务器需要先读取该目标广告对应的订单预定信息，然后根据所读取的订单预定信息，针对每个实体投放标识分别确定对应的最大可播量，进而基于每个实体投放标识对应的最大可播量，确定虚拟投放标识的最大可播量，即确定该目标广告的最大可播量。具体计算最大可播放量的方式详细参见图5所示实施例中的相关描述。

确定出目标广告的最大可播量后，可以进一步将该最大可播量作为待分配的流量池，基于此依次分出分层保底量、分层多播量、分层提量和分层冲高量，具体划分方式详细参见图3或图5所示实施例中的相关描述。在投放该目标广告时，广告系统可以按照优先级从高到低的顺序，依次播放分层保底量、分层多播量、分层提量和分层冲高量。

针对上文描述的资源停播控制方法，本申请还提供了对应的资源停播控制装置，以使上述资源停播控制方法在实际中得以应用和实现。

参见图8，图8是与上文图3所示的资源停播控制方法对应的一种资源停播控制装置800的结构示意图，该资源停播控制装置800包括：

获取模块801，用于获取目标资源的已播量以及最大可播量；

判断模块802，用于判断所述已播量是否大于所述最大可播量；

控制模块803，用于当所述已播量大于所述最大可播量时，控制检索系统停止检索所述目标资源，以停止播放所述目标资源；所述检索系统用于当曝光机会到来时检索适合利用所述曝光机会展示的资源。

可选的，在图8所示的资源停播控制装置的基础上，参见图9，图9为本申请实施例提供的另一种资源停播控制装置900的结构示意图。如图9所示，该资源停播控制装置还包括：

标识设置模块901，用于针对所述目标资源设置一个对应的虚拟投放标识，针对用于投放所述目标资源的每种终端分别设置对应的一个实体投放标识；

关联关系构建模块902，用于构建所述虚拟投放标识与所述多种终端各自对应的实体投放标识之间的关联关系。

可选的，在图9所示的资源停播控制装置的基础上，所述获取模块801具体用于：

确定所述目标资源对应的虚拟投放标识，作为目标虚拟投放标识；确定与所述目标虚拟投放标识具有关联关系的各个实体投放标识，作为目标实体投放标识；

针对所述各个目标实体投放标识中的每个目标实体投放标识，获取所述目标资源在该目标实体投放标识对应的终端上的已播量，作为该目标实体投放标识对应的子已播量；

计算各个所述目标实体投放标识各自对应的子已播量之和，作为所述已播量。

可选的，在图9所示的资源停播控制装置的基础上，所述获取模块801具体用于：

确定所述目标资源对应的虚拟投放标识，作为目标虚拟投放标识；确定与所述目标虚拟投放标识具有关联关系的各个实体投放标识，作为目标实体投放标识；

针对所述各个目标实体投放标识中的每个目标实体投放标识，获取所述目标资源在该目标实体投放标识对应的终端上的最大可播量，作为该目标实体投放标识对应的子最大可播量：

计算各个所述目标实体投放标识各自对应的子最大可播量之和，作为所述最大可播量。

可选的，在图8或图9所示的资源停播控制装置的基础上，参见图10，图10为本申请实施例提供的另一种资源停播控制装置1000的结构示意图。如图10所示，所述获取模块801包括：

最大可播量确定子模块1001，用于根据预定最大可播量、保底下限和冲高上限确定所述最大可播量；其中，所述预定最大可播量是根据所述目标资源对应的总预定量、截止至当前时间周期的多播量、总锁量、截止至当前时间周期的锁量、保底系数和截止至上一时间周期的播放量确定的；所述保底下限是根据当前时间周期的锁量、所述保底系数、第一补偿量和当前时间周期的多播量确定的，所述第一补偿量是根据截止至上一时间周期的锁量、截止至上一时间周期的多播量和所述截止至上一时间周期的播放量确定的；所述冲高上限是根据所述当前时间周期的锁量、冲高系数、第二补偿量和所述当前时间周期的多播量确定的，所述第二补偿量是根据截止至上一时间周期的预定量、所述截止至上一时间周期的多播量和所述截止至上一时间周期的播放量确定的。

可选的，在图8或图9所示的资源停播控制装置的基础上，参见图11，图11为本申请实施例提供的另一种资源停播控制装置1100的结构示意图。如图11所示，所述装置还包括：

分量模块1101，用于根据所述最大可播量依次分出分层保底量、分层多播量、分层提量和分层冲高量；

资源播放控制模块1102，用于根据所述分层保底量、所述分层多播量、所述分层提量和所述分层冲高量，控制播放所述目标资源。

可选的，在图8或图9所示的资源停播控制装置的基础上，所述获取模块801具体用于：

通过storm系统读取所述目标资源的播放信息存储至redis；

通过所述redis根据其存储所述目标资源的播放信息确定所述已播量。

本申请实施例提供的资源停播控制装置，基于资源的已播量和最大可播量之间的大小关系控制资源停播，由于在实际应用中资源已播量的确定速度远大于资源播放概率的确定速度，因此，可以保证快速及时地停播已超播的资源。另外，本申请实施例提供的装置判断出资源的已播量大于最大可播量后，将立即控制检索系统后续停止检索该资源，保证后续不会存在播放此类资源的机会，从而有效地避免发生资源超播的情况。

本申请实施例还提供了一种用于控制资源停播的设备，该设备具体可以是服务器，下面将从硬件实体化的角度对本申请实施例提供的服务器进行介绍。

本申请实施例还提供了另一种设备，该设备可以是服务器，图12是本申请实施例提供的一种服务器结构示意图，该服务器1200可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，CPU)1222(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1232，一个或一个以上存储应用程序1242或数据1244的存储介质1230(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1232和存储介质1230可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1230的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1222可以设置为与存储介质1230通信，在服务器1200上执行存储介质1230中的一系列指令操作。

服务器1200还可以包括一个或一个以上电源1226，一个或一个以上有线或无线网络接口1250，一个或一个以上输入输出接口1258，和/或，一个或一个以上操作系统1241，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

上述实施例中由服务器所执行的步骤可以基于该图12所示的服务器结构。

其中，CPU 1222用于执行如下步骤：

获取目标资源的已播量以及最大可播量；

判断所述已播量是否大于所述最大可播量；

当所述已播量大于所述最大可播量时，控制检索系统停止检索所述目标资源，以停止播放所述目标资源；所述检索系统用于检索满足目标曝光机会对应的定向条件的资源。

可选的，CPU 1222还可以用于执行本申请实施例中资源停播控制方法的任意一种实现方式的步骤。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，该计算机程序用于执行前述各个实施例所述的一种资源停播控制方法中的任意一种实施方式。

本申请实施例还提供一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行前述各个实施例所述的一种资源停播控制方法中的任意一种实施方式。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，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实施例方案的目的。

另外，在本申请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，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种资源停播控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标资源的已播量以及最大可播量；

判断所述已播量是否大于所述最大可播量；

当所述已播量大于所述最大可播量时，控制检索系统停止检索所述目标资源，以停止播放所述目标资源；所述检索系统用于检索满足目标曝光机会对应的定向条件的资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过多种终端投放所述目标资源的情况下，所述方法还包括：

针对所述目标资源设置一个对应的虚拟投放标识，针对用于投放所述目标资源的每种终端分别设置对应的一个实体投放标识；

构建所述虚拟投放标识与所述多种终端各自对应的实体投放标识之间的关联关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标资源的已播量，包括：

确定所述目标资源对应的虚拟投放标识，作为目标虚拟投放标识；确定与所述目标虚拟投放标识具有关联关系的各个实体投放标识，作为目标实体投放标识；

针对所述各个目标实体投放标识中的每个目标实体投放标识，获取所述目标资源在该目标实体投放标识对应的终端上的已播量，作为该目标实体投放标识对应的子已播量；

计算各个所述目标实体投放标识各自对应的子已播量之和，作为所述已播量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标资源的最大可播量，包括：

确定所述目标资源对应的虚拟投放标识，作为目标虚拟投放标识；确定与所述目标虚拟投放标识具有关联关系的各个实体投放标识，作为目标实体投放标识；

针对所述各个目标实体投放标识中的每个目标实体投放标识，获取所述目标资源在该目标实体投放标识对应的终端上的最大可播量，作为该目标实体投放标识对应的子最大可播量：

计算各个所述目标实体投放标识各自对应的子最大可播量之和，作为所述最大可播量。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定所述最大可播量：

根据预定最大可播量、保底下限和冲高上限确定所述最大可播量；其中，所述预定最大可播量是根据所述目标资源对应的总预定量、截止至当前时间周期的多播量、总锁量、截止至当前时间周期的锁量、保底系数和截止至上一时间周期的播放量确定的；所述保底下限是根据当前时间周期的锁量、所述保底系数、第一补偿量和当前时间周期的多播量确定的，所述第一补偿量是根据截止至上一时间周期的锁量、截止至上一时间周期的多播量和所述截止至上一时间周期的播放量确定的；所述冲高上限是根据所述当前时间周期的锁量、冲高系数、第二补偿量和所述当前时间周期的多播量确定的，所述第二补偿量是根据截止至上一时间周期的预定量、所述截止至上一时间周期的多播量和所述截止至上一时间周期的播放量确定的。

6.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，在获取到所述目标资源的最大可播量之后，所述方法还包括：

根据所述最大可播量依次分出分层保底量、分层多播量、分层提量和分层冲高量；

根据所述分层保底量、所述分层多播量、所述分层提量和所述分层冲高量，控制播放所述目标资源。

7.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述获取目标资源的已播量，包括：

通过storm系统读取所述目标资源的播放信息存储至redis；

通过所述redis根据其存储所述目标资源的播放信息确定所述已播量。

8.一种资源停播控制装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标资源的已播量以及最大可播量；

判断模块，用于判断所述已播量是否大于所述最大可播量；

控制模块，用于当所述已播量大于所述最大可播量时，控制检索系统停止检索所述目标资源，以停止播放所述目标资源；所述检索系统用于当曝光机会到来时检索适合利用所述曝光机会展示的资源。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于根据所述计算机程序执行权利要求1至7任一项所述的资源停播控制方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行权利要求1至7任一项所述的资源停播控制方法。

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