CN111523939A - 一种推广内容的投放方法、装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

一种推广内容的投放方法、装置、存储介质和电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种推广内容的投放方法、装置、存储介质和电子设备，所述方法涉及人工智能领域中的深度学习方向，包括：获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的用户特征信息，基于信息匹配关系，确定推广内容与待投放用户之间的匹配关系，基于分配参数生成模型、内容投放特征信息、以及用户特征信息，生成预测流量分配参数，基于期望流量分配参数、预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，基于模型评价结果，更新分配参数生成模型中的模型参数，得到更新后分配参数生成模型。该方案可以提升推广内容投放的效率。

Description

一种推广内容的投放方法、装置、存储介质和电子设备
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种推广内容的投放方法、装置、 存储介质和电子设备。
背景技术
合约广告是通过担保式合约进行售卖的广告。针对合约广告而言，广告系 统要保证完成广告主所要求的定向条件的广告投放，但是广告投放有时间限制， 如果超过时间没有完成指定投放任务，需要进行赔偿。这对于广告系统而言意 味着，广告系统需要决定当前进行展示的广告，而且要保证其他投放任务也完 成。因此，准确高效地确定广告的投放策略十分必要。然而，现有技术在确定 广告投放策略时，需要在多次迭代过程中对最优化方程进行求解，由于方程求 解过程十分复杂，导致计算效率低。
发明内容
本申请实施例提供一种推广内容的投放方法、装置、存储介质和电子设备， 该方案可以提升推广内容投放的效率。
本申请实施例提供一种推广内容的投放方法，包括：
获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的 用户特征信息；
基于所述内容投放特征信息与所述用户特征信息之间的信息匹配关系，确 定所述推广内容与所述待投放用户之间的匹配关系；
基于分配参数生成模型、所述内容投放特征信息、以及所述用户特征信息， 生成所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的预测流量 分配参数；
基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望 流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配 参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果；
基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数，得到 用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。
相应的，本申请实施例还提供一种推广内容的投放装置，包括：
获取模块，用于获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待 投放用户对应的用户特征信息；
确定模块，用于基于所述内容投放特征信息与所述用户特征信息之间的信 息匹配关系，确定所述推广内容与所述待投放用户之间的匹配关系；
生成模块，用于基于分配参数生成模型、所述内容投放特征信息、以及所 述用户特征信息，生成所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推 广内容的预测流量分配参数；
评价模块，用于基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述 推广内容的期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条 件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果；
更新模块，用于基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的 模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。
可选的，在一些实施例中，所述评价模块可以包括流量获取子模块、确定 子模块、参数获取子模块和评价子模块，如下：
流量获取子模块，用于获取每个推广内容对应的预定流量；
用户确定子模块，用于基于所述匹配关系，确定与所述推广内容匹配的至 少一个待投放用户；
流量确定子模块，用于基于与所述推广内容匹配的至少一个待投放用户对 应的预估流量，确定所述推广内容对应的可用流量；
参数获取子模块，用于基于所述预定流量、以及所述可用流量，获取所述 匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数；
评价子模块，用于基于所述期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、 以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评 价结果。
可选的，在一些实施例中，所述评价子模块可以包括第一构建子模块、第 二构建子模块、第三构建子模块和模型评价子模块，如下：
第一构建子模块，用于基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参 数之间的差异，构建目标模型评价函数；
第二构建子模块，用于基于内容投放约束条件，构建约束模型评价函数；
第三构建子模块，用于基于所述目标模型评价函数、以及所述约束模型评 价函数，构建模型评价函数；
模型评价子模块，用于基于所述模型评价函数、以及所述预测流量分配参 数，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果。
则此时，所述第一构建子模块，具体可以用于基于所述推广内容未投放流 量所对应的惩罚参数，构建惩罚函数，基于所述期望流量分配参数与所述预测 流量分配参数之间的差异、所述惩罚函数、以及推广内容点击率，构建目标模 型评价函数。
则此时，所述第二构建子模块，具体可以用于基于所述频次约束条件，确 定所述待投放用户对应的预估流量中可用于所述推广内容的可用流量比例，基 于所述可用流量比例，构建约束模型评价函数。
则此时，所述更新模块，具体可以用于基于所述模型评价结果，更新所述 分配参数生成模型中的模型参数，当分配参数生成模型不满足模型收敛条件时， 返回执行基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数的 步骤，直至分配参数生成模型收敛，将收敛的所述分配参数生成模型，确定为 用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。
可选的，在一些实施例中，所述推广内容的投放装置还可以包括信息获取 模块、生成模块和投放模块，如下：
信息获取模块，用于获取需要投放推广内容的目标待投放用户对应的目标 用户特征信息、以及与所述目标待投放用户相匹配的多个目标推广内容对应的 目标内容投放特征信息；
生成模块，用于基于所述更新后分配参数生成模型、所述目标内容投放特 征信息、以及所述目标用户特征信息，生成所述目标待投放用户分配给各个所 述目标推广内容的目标流量分配参数；
投放模块，用于基于所述目标流量分配参数进行推广内容投放。
则此时，所述信息获取模块，具体可以用于获取目标待投放用户对应的目 标用户特征信息，基于所述匹配关系，确定与所述目标待投放用户相匹配的目 标推广内容，获取所述目标推广内容对应的目标内容投放特征信息。
此外，本申请实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存 储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例提供的任 一种推广内容的投放方法中的步骤。
此外，本申请实施例还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现 如本申请实施例提供的任一种推广内容的投放方法中的步骤。
本申请实施例可以获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个 待投放用户对应的用户特征信息，基于内容投放特征信息与用户特征信息之间 的信息匹配关系，确定推广内容与待投放用户之间的匹配关系，基于分配参数 生成模型、内容投放特征信息、以及用户特征信息，生成匹配关系中每个待投 放用户分配给各个推广内容的预测流量分配参数，基于匹配关系中每个待投放 用户分配给各个推广内容的期望流量分配参数、预测流量分配参数、以及内容 投放约束条件，对分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，基于 模型评价结果，更新分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容 的更新后分配参数生成模型。该方案可以提升推广内容投放的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所 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申请 的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还 可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的推广内容的投放系统的场景示意图；
图2是本申请实施例提供的推广内容的投放方法的第一流程图；
图3是本申请实施例提供的推广内容的投放方法的第二流程图；
图4是本申请实施例提供的分配参数生成模型的网络结构示意图；
图5是本申请实施例提供的训练分配参数生成模型的流程图；
图6是本申请实施例提供的应用分配参数生成模型的流程图；
图7是本申请实施例提供的二部图的示意图；
图8是本申请实施例提供的推广内容的投放装置的结构示意图；
图9是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是 全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域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，都属于本发明保护的范围。
本申请实施例提供一种推广内容的投放方法、装置、存储介质和电子设备。 具体地，本申请实施例的推广内容的投放方法可以由电子设备执行，其中，该 电子设备可以为终端或者服务器等设备，该终端可以为手机、平板电脑、笔记 本电脑、智能电视、穿戴式智能设备、个人计算机(PC，Personal Computer) 等设备。其中，终端可以包括客户端，该客户端可以是视频客户端或浏览器客 户端等，服务器可以是单台服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群。
例如，参见图1，以该推广内容的投放方法由电子设备执行为例，该电子设 备可以获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应 的用户特征信息，基于内容投放特征信息与用户特征信息之间的信息匹配关系， 确定推广内容与待投放用户之间的匹配关系，基于分配参数生成模型、内容投 放特征信息、以及用户特征信息，生成匹配关系中每个待投放用户分配给各个 推广内容的预测流量分配参数，基于匹配关系中每个待投放用户分配给各个推 广内容的期望流量分配参数、预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对 分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，基于模型评价结果，更 新分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数 生成模型。
本申请实施例提供的推广内容的投放方法涉及人工智能领域中的机器学习 方向。本申请实施例可以先利用神经网络模型生成一个可行解，并利用评价函 数根据该可行解对神经网络模型中的模型参数进行更新，然后得到可以用于投 放推广内容的神经网络。
其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字 计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知 识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算 机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类 智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设 计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一 门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。其中， 人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器学习/深度学习等方向。
其中，机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及 概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计 算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有 的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算 机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学 习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习、式教 学习等技术。
以下分别进行详细说明。需说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实 施例优选顺序的限定。
本申请实施例提供了一种推广内容的投放方法，该方法可以由终端或服务 器执行，也可以由终端和服务器共同执行；本申请实施例以推广内容的投放方 法由服务器执行为例来进行说明，如图2所示，该推广内容的投放方法的具体流 程可以如下：
201、获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对 应的用户特征信息。
其中，推广内容是指为了将产品、服务、技术、文化、事迹等内容让更多 的人和组织机构等了解、接受，而宣传或者普及的内容。本申请实施例中的推 广内容可以指合约广告。其中，合约广告是通过担保式合约进行售卖的广告， 与广告主每签订一个合约，就相应地对应一个广告订单，该广告订单中包括广 告主所要求的定向条件。针对合约广告而言，广告系统要保证完成广告主所要 求的定向条件的广告投放，但是广告投放有时间限制，如果超过时间没有完成 订单中指定的投放任务，需要进行赔偿。这对于广告系统而言意味着，广告系 统需要决定当前进行展示的广告，而且要保证其他投放任务也完成。当一次广告投放机会到来时，可能会有多个广告主的订单满足投放要求。
其中，内容投放特征信息是指广告主所要求的，在推广内容的投放中应当 满足的特征信息，也即广告订单对应的特征信息。比如，在推广内容投放之前， 广告主会与供应方签订合约，该合约对应的订单内容会包括广告主与供应方约 定好的目标受众特征信息、推广内容的投放数量、投放频次等信息，这些订单 中的信息可以称为推广内容所对应的内容投放特征信息，供应方需要根据订单 中给出的内容投放特征信息，进行推广内容的投放，以满足广告主的需求。其 中，为了能够根据广告主的需求进行推广内容的投放，供应方会将与每个广告 主签订的订单信息存储在服务器中，因而在进行推广内容投放时，服务器可以 根据存储的订单信息，获取推广内容对应的内容投放特征信息。
其中，在合约广告的场景下，广告主会与供应方签订至少一个广告订单， 每个订单都可以表示为一个需求节点，每个需求节点都对应着相应的内容投放 特征信息。为了完成订单的要求，可以设置多个供应节点，并建立供应节点与 需求节点之间的匹配关系，以便根据该匹配关系完成推广内容的投放。那么， 本申请实施例中的待投放用户可以与供应节点相对应，而每个供应节点对应着 若干需要投放推广内容的对象，比如，一个供应节点可以对应用户或者用户维 度，那么在向该用户或者用户维度展示广告内容的过程，就是完成订单内容的 过程。
其中，用户特征信息是指待投放用户所对应的特征信息，比如，用户特征 信息中可以包括用户所在的地域信息、用户的性别信息、用户的年龄信息、针 对该用户投放广告的平台信息、频道信息，等等。
在实际应用中，比如，可以获取多个订单中推广内容对应的内容投放特征 信息，如可以获取到某个广告订单中要求的内容投放特征信息为{体育}，代表 广告主希望保证该广告订单展示给访问体育频道的用户。还可以获取多个待投 放用户对应的用户特征信息，如可以获取到某个待投放用户对应的用户特征信 息为{男，北京，体育}，代表该用户为来自北京的访问体育频道的男性用户。 在一实施例中，获取到的特征可以不仅限于上述提及的内容投放特征信息、以 及用户特征信息，还可以根据实际需求选择获取上下文特征等。
202、基于内容投放特征信息与用户特征信息之间的信息匹配关系，确定推 广内容与待投放用户之间的匹配关系。
其中，可以将合约广告的投放问题视为二部图G＝(I∪J,E)上的分配问题。 比如，如图7所示，I可以表示供应节点集合，一般可以达到数亿乃至数十亿维 度，每个供应节点i都对应不同的用户特征信息、以及不同的权重si，该权重si代表该供应节点对应的预估流量，也即该供应节点对应的定向条件下的预估投 放量。如供应节点1对应的用户特征信息为{男，北京，体育}，代表该用户为来 自北京的访问体育频道的男性用户，该供应节点1对应的s1为8M，代表具有这 种定向信息{男，北京，体育}的预估流量为8M。
J可以表示需求节点集合，一般可以达到数千或者数万维度，每个需求节点 都对应不同的内容投放特征信息、以及不同的权重dj，该权重dj代表该需求节 点j对应的预定流量，也即该推广内容对应的合约所要求的广告投放数。如需求 节点1对应的内容投放特征信息为{体育}，代表广告主希望保证该广告订单展示 给访问体育频道的用户，该需求节点对应的d1为15M，代表广告主希望保证该 广告订单向访问体育频道的用户的投放次数为15M。
E可以表示供应节点与需求节点之间的连线集合，对于具有连线的任一对供 应节点和需求节点而言，该供应节点所对应的用户特征信息、与需求节点所对 应的内容投放特征信息存在相匹配的关系，可以考虑向该供应节点对应的用户 投放该需求节点对应的推广内容。如供应节点1所对应的用户特征信息中包括 {体育}，代表该用户访问体育频道，需求节点1所对应的内容投放特征信息中包 括{体育}，代表广告主希望保证该广告订单展示给访问体育频道的用户，那么 供应节点1与需求节点1之间可以进行连线，表示供应节点1满足需求节点1的定 向条件。
在实际应用中，比如，在获取到多个推广内容对应的内容投放特征信息、 以及多个待投放用户对应的用户特征信息之后，可以根据内容投放特征信息与 用户特征信息之间的信息匹配关系，确定推广内容与待投放用户之间的匹配关 系，并构建表示推广内容与待投放用户之间关系的二部图，其中，可以利用多 个需求节点代表多个推广内容，利用多个供应节点代表多个待投放用户，并用 需求节点与供应节点之间的连线代表推广内容与待投放用户之间的匹配关系。
由于不是每个推广内容和每个待投放用户之间都存在匹配关系，因此，通 过特征信息之间的信息匹配关系，确定推广内容和待投放用户之间的匹配关系， 就可以确定出需要进行匹配的部分，并且后续步骤中可以仅对这些需要进行匹 配的部分进行相应的计算，而无需计算不存在匹配关系的部分，降低了需要计 算流量分配参数的数量，从而提升了推广内容的投放效率。
203、基于分配参数生成模型、内容投放特征信息、以及用户特征信息，生 成匹配关系中每个待投放用户分配给各个推广内容的预测流量分配参数。
其中，流量分配参数表示待投放用户分配给推广内容的流量的比例。比如， 如图7所示，二部图中每条供应节点与需求节点之间的连线，代表该供应节点与 该需求节点之间存在匹配关系，每条连线都对应着一个流量分配参数xij，表示 供应节点i的流量有xij比例部分分配给需求节点j。
其中，分配参数生成模型是能够根据推广内容对应的内容投放特征信息、 以及待投放用户对应的用户特征信息，预测出待投放用户分配给推广内容的流 量分配参数的网络模型。分配参数生成模型包括但不限于深度神经网络和 LSTM网络，如DNN、CNN、RNN等。
在实际应用中，由于合约广告投放算法的核心在于计算待投放用户分配给 各个推广内容的流量分配参数，合适的流量分配参数可以在满足广告主要求的 情况下，使投放效果达到最优，因此，需要获取到合适的流量分配参数。比如， 如图4所示，可以获取预测机制为xij＝f(Fij,ω)的分配参数生成模型，其中，xij表 示生成的预测流量分配参数，Fij代表推广内容j和待投放用户i的特征，也即推 广内容j对应的内容投放特征信息、以及待投放用户i对应的用户特征信息，ω 表示分配参数生成模型中可学习的模型参数。也即，可以将推广内容j对应的内 容投放特征信息、以及待投放用户i对应的用户特征信息输入至分配参数生成模 型中，并利用分配参数生成模型中的卷积层、全连接层等网络结构对输入的特征信息进行处理，得到推广内容与待投放用户之间的匹配关系中，每个待投放 用户分配给各个推广内容的预测流量分配参数xij。
204、基于匹配关系中每个待投放用户分配给各个推广内容的期望流量分配 参数、预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对分配参数生成模型进行 模型评价，得到模型评价结果。
其中，期望流量分配参数是预先设定好的理想的流量分配参数，比如，该 期望流量分配参数可以设置为推广内容对应的预定流量、和与该推广内容匹配 的待投放用户对应的可用流量之间的比值，这表示均匀投放给所定向的受众。
其中，内容投放约束条件可以为在需求节点与供应节点之间进行流量分配 的过程中，所需要满足的约束条件，该内容投放约束条件可以为广告主在广告 合约中要求满足的条件。比如，内容投放约束条件中可以包括频次约束条件、 定向限制条件、需求约束条件、供给约束条件、非负约束条件、媒体新鲜度约 束条件中的一种或几种。
在实际应用中，由于预测出预测流量分配参数的分配参数生成模型未必是 预测结果十分准确的模型，因此需要对该分配参数生成模型进行评价，并根据 模型评价结果对该分配参数生成模型进行进一步地优化。比如，可以利用已经 预测出的匹配关系中每个待投放用户分配给各个推广内容的预测流量分配参数、 匹配关系中每个待投放用户分配给各个推广内容的期望流量分配参数、以及各 种内容投放约束条件，对该分配参数生成模型进行模型评价，并得到模型评价 结果。
在一实施例中，可以利用推广内容对应的预定流量、和与该推广内容匹配 的待投放用户对应的可用流量，获取预先设定的期望流量分配参数。具体地， 步骤“基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期 望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分 配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果”，可以包括：
获取每个推广内容对应的预定流量；
基于所述匹配关系，确定与所述推广内容匹配的至少一个待投放用户；
基于与所述推广内容匹配的至少一个待投放用户对应的预估流量，确定所 述推广内容对应的可用流量；
基于所述预定流量、以及所述可用流量，获取所述匹配关系中每个所述待 投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数；
基于所述期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束 条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果。
其中，预定流量是指推广内容j所对应的权重dj，该权重dj代表该推广内 容j对应的预定流量，也即该推广内容对应的合约所要求的广告投放数。如推广 内容1对应的预定流量d1为15M，代表广告主希望保证该广告订单向访问体育频 道的用户的投放次数为15M。
其中，可用流量与推广内容相对应，表示与该推广内容匹配的所有待投放 用户对应的预估流量的总和。比如，待投放用户i对应的预估流量为si，那么 可用流量的表示公式可以如下：
Figure BDA0002463735980000111
其中，Γ(j)表示j的邻居节点集合，该可用流量Sj表示与推广内容j匹配的 所有待投放用户对应的预估流量si的总和。
在实际应用中，可以首先获取推广内容j对应的预定流量dj，再基于推广 内容与待投放用户之间的匹配关系，确定与推广内容j相匹配的全部待投放用户、 以及每个待投放用户对应的预估流量si，并根据匹配出的待投放用户，计算推 广内容j对应的可用流量Sj，其中，可用流量Sj的计算公式可以如下：
Figure BDA0002463735980000121
期望流量分配参数θj可以设置为推广内容j对应的预定流量dj、与该推广 内容j对应的可用流量Sj之间的比值，这表示均匀投放给所定向的受众，其中， 期望流量分配参数θj的计算公式可以如下：
Figure BDA0002463735980000122
获取到期望流量分配参数θj后，可以根据期望流量分配参数θj、预测流量 分配参数xij、以及内容投放约束条件，对分配参数生成模型进行模型评价，得 到模型评价结果。
在一实施例中，可以利用构建函数的方式，将基于分配参数生成模型生成 的预测流量分配参数输入至构建好的函数中，实现对于网络模型的评价。具体 地，步骤“基于所述期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投 放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果”， 可以包括：
基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差异，构建目 标模型评价函数；
基于内容投放约束条件，构建约束模型评价函数；
基于所述目标模型评价函数、以及所述约束模型评价函数，构建模型评价 函数；
基于所述模型评价函数、以及所述预测流量分配参数，对所述分配参数生 成模型进行模型评价，得到模型评价结果。
在实际应用中，比如，可以基于期望流量分配参数θj与预测流量分配参数 xij之间的差异，构建目标模型评价函数，其中，目标模型评价函数的函数公式 可以如下：
Figure BDA0002463735980000131
其中，Γ(j)表示j的邻居节点集合，Vj表示订单j的重要度，θj表示期望流 量分配参数，xij表示预测流量分配参数，uj表示推广内容j的未投放流量，pj表 示未投放流量对应的惩罚参数，xij*CTRij表示推广内容点击率。
基于内容投放约束条件，构建约束模型评价函数，其中，内容投放约束条 件可以有多种，多种内容投放约束条件的表示公式可以如下：
供给约束条件：
Figure BDA0002463735980000132
频次约束条件：
Figure BDA0002463735980000133
媒体新鲜度约束条件：
Figure BDA0002463735980000134
其中，f表示可用流量比例，k表示所有用户的索引，m表示所有用户连续 N次投放场景的索引，该媒体新鲜度约束条件可以表示一个用户连续N次广告投 放中，给一个合约订单的概率和要小于1，也即为了保证用户体验，广告主会要 求在相同用户的连续N条广告中，相同广告只能出一条。
根据多个内容投放约束条件可以构建约束模型评价函数，其中，约束模型 评价函数的公式可以如下：
Figure BDA0002463735980000135
然后基于目标模型评价函数、以及约束模型评价函数，构建模型评价函数， 其中，模型评价函数的公式可以如下：
Figure BDA0002463735980000136
其中，Γ(j)表示j的邻居节点集合，Vj表示订单j的重要度，θj表示期望流 量分配参数，xij表示预测流量分配参数，uj表示推广内容j的未投放流量，pj表 示未投放流量对应的惩罚参数，xij*CTRij表示推广内容点击率，f表示可用流 量比例，k表示所有用户的索引，m表示所有用户连续N次投放场景的索引。
获取到模型评价函数之后，可以将之前基于分配参数生成模型生成的全部 预测流量分配参数，一次性输入至该模型评价函数中，并基于该模型评价函数 对分配参数生成模型进行打分，该打分后得到的分数即可称为模型评价结果。
在一实施例中，为了更好的满足广告主的需求，还可以在目标模型评价函 数中将订单未投放流量、以及推广内容点击率等广告主所关心的内容添加进去。 具体地，步骤“基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差 异，构建目标模型评价函数”，可以包括：
基于所述推广内容未投放流量所对应的惩罚参数，构建惩罚函数；
基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差异、所述惩 罚函数、以及推广内容点击率，构建目标模型评价函数。
在实际应用中，比如，可以利用uj表示推广内容j的未投放流量，利用pj表 示未投放流量对应的惩罚参数，然后将推广内容j的未投放流量与未投放流量对 应的惩罚参数相乘，以构建惩罚函数，其中，惩罚函数的计算公式可以如下：
Figure BDA0002463735980000141
基于期望流量分配参数与预测流量分配参数之间的差异构建差异函数，可 以利用Γ(j)表示j的邻居节点集合，利用Vj表示订单j的重要度，利用θj表示期 望流量分配参数，利用xij表示预测流量分配参数，其中，差异函数的计算公式 可以如下：
Figure BDA0002463735980000142
基于差异函数、惩罚函数、以及广告主所关注的推广内容点击率，构建目 标模型评价函数，可以利用xij*CTRij表示推广内容点击率，其中，目标模型评 价函数的计算公式可以如下：
Figure BDA0002463735980000143
在一实施例中，该目标模型评价函数中不仅可以考虑订单发生缺量时的惩 罚、推广内容点击率，还可以考虑广告的转换率目标等，以便更好地满足广告 主的要求。
在一实施例中，由于广告投放场景在实际应用中，不仅要考虑推广内容和 待投放用户之间的匹配关系，还要考虑频次控制、多贴不重复等投放时的限制 条件，因此，为了提升推广内容投放方法的准确性，还需要考虑多种内容投放 约束条件。具体地，步骤“基于内容投放约束条件，构建约束模型评价函数”， 可以包括：
基于所述频次约束条件，确定所述待投放用户对应的预估流量中可用于所 述推广内容的可用流量比例；
基于所述可用流量比例，构建约束模型评价函数。
其中，频次约束条件是指广告商为了提升广告的价值和用户的体验，而对 用户观看同一广告的次数进行的限制，要求用户观看同一广告的次数不能超过 广告主所要求的频次上限。
在实际应用中，当一个广告被指定了频次约束条件后，满足其定向的可用 流量就只有部分可用了。举例来说，假如合约中要求推广内容j对投放频次的要 求是n天k次，那么对于n天内访问次数较多的用户来说，只有k次以内的访问次 数才是推广内容j的可用流量。因此，可以根据广告主对推广内容的频次约束条 件，确定出待投放用户对应的预估流量中可用于推广内容的可用流量比例f， 然后基于可用流量比例f构建约束模型评价函数。可以利用k表示所有用户的 索引，那么频次约束条件的公式可以表示如下：
Figure BDA0002463735980000151
在一实施例中，约束模型评价函数中可以包括多种约束条件，比如，约束 模型评价函数的公式可以如下：
Figure RE-GDA0002521605520000152
其中，约束模型评价函数中的
Figure RE-GDA0002521605520000153
部分可以表示供给约束 的损失，而供给约束条件可以表示为
Figure RE-GDA0002521605520000154
代表流量分配参数的总和要 小于1。约束模型评价函数中的
Figure RE-GDA0002521605520000155
部分可以表示频次约束的 损失，而频次约束条件可以表示为
Figure RE-GDA0002521605520000156
代表一个用户下面的所有 广告投放给一个合约订单的概率和，要小于等于订单频次约束。约束模型评价 函数中的
Figure RE-GDA0002521605520000161
部分可以表示媒体新鲜度约束的损失，而媒体新 鲜度约束条件可以表示为
Figure RE-GDA0002521605520000162
其中，m可以表示所有用户连续N次投放场景的索引，该媒体新鲜度约束条 件可以表示一个用户连续N次广告投放中，给一个合约订单的概率和要小于1， 也即为了保证用户体验，广告主会要求在相同用户的连续N条广告中，相同广 告只能出一条。
在一实施例中，内容投放约束条件可以不仅限于供给约束条件、频次约束 条件、以及媒体新鲜度约束条件，还可以包括非负约束条件、需求约束条件、 广告反选约束，等等。
其中，非负约束条件的表示公式可以如下：
Figure BDA0002463735980000163
其中，需求约束条件的表示公式可以如下：
Figure BDA0002463735980000164
其中，uj表示推广内容j的未投放流量，dj代表需求节点j对应的预定流量。
205、基于模型评价结果，更新分配参数生成模型中的模型参数，得到用于 投放推广内容的更新后分配参数生成模型。
在实际应用中，该模型评价结果能够实现对于网络模型是否能够生成相对 准确的流量分配参数的评估，可以根据该模型评价结果对分配参数生成模型中 的模型参数w进行更新，并得到用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。
在一实施例中，可以利用交替迭代地对模型参数进行更新，使得更新后分 配参数生成模型达到收敛条件，得到需要的网络模型。具体地，步骤“基于所 述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推 广内容的更新后分配参数生成模型”，可以包括：
基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数；
当分配参数生成模型不满足模型收敛条件时，返回执行基于所述模型评价 结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数的步骤，直至分配参数生成模 型收敛；
将收敛的所述分配参数生成模型，确定为用于投放推广内容的更新后分配 参数生成模型。
在实际应用中，比如，获取到模型评价结果后，可以根据该模型评价结果 对分配参数生成模型中的模型参数进行更新，当分配参数生成模型依然不满足 模型收敛条件时，可以返回执行基于模型评价结果，更新分配参数生成模型中 的模型参数的步骤，直至分配参数生成模型收敛，然后该收敛的分配参数生成 模型，就可以确定为用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。
在一实施例中，最终的更新后分配参数生成模型未必一定满足收敛条件， 如果交替迭代次数达到要求或者超时，也可以终止，并将终止时的分配参数生 成模型，确定为更新后分配参数生成模型。
其中，还可以将目标模型评价函数作为一种最优化函数，并通过求解其最 小值确定合适的流量分配参数，但是为了提升推广内容投放的准确性，还需要 考虑多种内容投放约束条件，随着约束条件的增多，最优化问题会变得越来越 复杂，其中，持续的重新设计和推导最优化问题会浪费人力成本，并且计算时 间和空间复杂度会非线性地提升，耗费运算成本。然而，利用深度学习网络模 型获取预测流量分配参数，并利用模型评价函数对生成的结果进行评价，指导 网络模型的更新。这种方法需要求解的参数少、收敛快、并且方便添加特征、 新的约束条件等。
在一实施例中，在得到能够生成较为准确的流量分配参数的更新后分配参 数生成模型之后，就可以利用该更新后分配参数生成模型进行推广内容的投放。 具体地，该推广内容的投放方法还可以包括：
获取需要投放推广内容的目标待投放用户对应的目标用户特征信息、以及 与所述目标待投放用户相匹配的多个目标推广内容对应的目标内容投放特征信 息；
基于所述更新后分配参数生成模型、所述目标内容投放特征信息、以及所 述目标用户特征信息，生成所述目标待投放用户分配给各个所述目标推广内容 的目标流量分配参数；
基于所述目标流量分配参数进行推广内容投放。
在实际应用中，比如，可以获取需要投放推广内容的目标待投放用户所对 应的目标用户特征信息、以及与该目标待投放用户相匹配的多个目标推广内容 对应的目标内容投放特征信息，然后将目标内容投放特征信息、以及目标用户 特征信息输入至更新后分配参数生成模型中，得到目标待投放用户分配给各个 目标推广内容的目标流量分配参数，然后根据该目标流量分配参数进行推广内 容投放。
具体地，步骤“获取需要投放推广内容的目标待投放用户对应的目标用户 特征信息、以及与所述目标待投放用户相匹配的多个目标推广内容对应的目标 内容投放特征信息”，可以包括：
获取目标待投放用户对应的目标用户特征信息；
基于所述匹配关系，确定与所述目标待投放用户相匹配的目标推广内容；
获取所述目标推广内容对应的目标内容投放特征信息。
在实际应用中，比如，如图6所示，线上服务器可以接收来自用户的推广内 容投放请求，并根据该推广内容投放请求中的用户信息，确定与该用户相匹配 的供应节点，这里的供应节点可以指代目标待投放用户。然后根据推广内容与 待投放用户之间的匹配关系，确定与目标待投放用户相对应的多个目标推广内 容，并且获取目标待投放用户对应的目标用户特征信息、以及多个目标推广内 容对应的目标内容投放特征信息。然后将目标用户特征信息、以及目标内容投 放特征信息输入至更新后分配参数生成模型中，生成目标待投放用户分配给各 个目标推广内容的目标流量分配参数，根据该目标流量分配参数进行选单处理。
本申请利用分配参数生成模型获取预测流量分配参数，并利用模型评价函 数对生成的结果进行评价，指导分配参数生成模型中模型参数的更新，达到优 化分配参数生成模型的目的。这种方法需要求解的参数少、收敛快、并且方便 添加特征、新的约束条件等，有利于推广内容投放业务的扩展。同时，由于本 申请实施例考虑了多种内容投放约束条件，因此本申请可以使得真实环境下的 合约广告投放策略更加合理，降低订单的补量率，提高订单的点击率，进而保 障广告主的利益。
由上可知，本申请实施例可以获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、 以及多个待投放用户对应的用户特征信息，基于内容投放特征信息与用户特征 信息之间的信息匹配关系，确定推广内容与待投放用户之间的匹配关系，基于 分配参数生成模型、内容投放特征信息、以及用户特征信息，生成匹配关系中 每个待投放用户分配给各个推广内容的预测流量分配参数，基于匹配关系中每 个待投放用户分配给各个推广内容的期望流量分配参数、预测流量分配参数、 以及内容投放约束条件，对分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结 果，基于模型评价结果，更新分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放 推广内容的更新后分配参数生成模型。该方案可以利用分配参数生成模型获取 预测流量分配参数，并利用模型评价函数对生成的结果进行评价，指导分配参 数生成模型中模型参数的更新，达到优化分配参数生成模型的目的。这种方法 需要求解的参数少、收敛快、并且方便添加特征、新的约束条件等，有利于推 广内容投放业务的扩展。同时，由于本申请实施例考虑了多种内容投放约束条 件，因此本申请可以使得真实环境下的合约广告投放策略更加合理，降低订单 的补量率，提高订单的点击率，进而保障广告主的利益。
根据前面实施例所描述的方法，以下将以该推广内容的投放装置具体集成 在电子设备中举例作进一步详细说明。
参考图3，本申请实施例的推广内容的投放方法的具体流程可以如下：
301、电子设备获取多个订单对应的订单特征、以及多个流量曝光对应的曝 光特征。
在实际应用中，比如，如图5所示，可以获取满足定向需求的多个广告订单 对应的订单特征、以及多个流量曝光对应的曝光特征，其中，订单特征可以包 括定向属性特征和频次属性特征，如订单ID、频次要求等；曝光特征可以包括 地域、性别、年龄、平台、频道等信息。
302、电子设备基于订单特征与曝光特征之间的匹配关系，匹配多个订单以 及多个流量曝光。
在实际应用中，比如，如图5所示，可以根据订单特征与曝光特征之间的特 征匹配关系，确定订单与流量曝光之间的匹配关系，以便降低需要生成播放概 率的数量。如订单特征中包括{体育}，代表广告主希望保证该订单展示给访问 体育频道的用户，曝光特征中包括{体育}，代表该用户访问体育频道，那么这 样的订单与流量曝光之间就可以建立匹配关系。
在一实施例中，还可以将订单与流量曝光之间的匹配关系在二部图 G＝(I∪J,E)中进行表示，其中，I是流量曝光集合，表示各种定向条件下的曝 光，一般可以达到数亿乃至数十亿维度，每个流量曝光节点i对应不同的权重si， 该权重si表示该定向条件下的曝光总数。J是订单集合，表示广告主的订单， 一般可以达到数千或者数万维度，每个订单节点j对应不同的权重dj，该权重dj表示该订单所需求的广告曝光数。流量曝光节点i和订单节点j之间的连线 (i,j)∈E，表示该流量曝光节点i满足该订单节点j的定向条件。
303、电子设备将订单特征、以及曝光特征输入至分配参数生成模型中，得 到订单在曝光上的播放概率。
在实际应用中，比如，如图5所示，由于合约广告分配算法的核心在于计算 合约订单给任意一条曝光的播放概率xij，合适的播放概率xij可以在满足广告主 和媒体要求的情况下，使缺量率、合约CTR、媒体整体收益等投放目标达到最 优。因此，可以将获取到的订单特征和曝光特征，输入至分配参数生成模型中， 并基于该分配参数生成模型生成订单在曝光上的播放概率xij，该曝光概率xij对 应着流量曝光节点i和订单节点j之间的连线，表示流量曝光节点i的流量有比 例部分分配给订单j。其中，该分配参数生成模型是一种深度学习网络模型，包 括但不限于DNN、CNN、RNN等。
在一实施例中，该分配参数生成模型中的算法机制可以表示为xij＝f(Fij,w)， 其中，xij为生成的播放概率，Fij表示订单特征和曝光特征，w表示分配参数生 成模型中可学习的模型参数。
304、电子设备确定模型评价函数。
在实际应用中，比如，如图5所示，由于合约广告分配问题是媒体(也即供 给方)在规定的时间内，根据广告主(也即需求方)的定向条件，完成相应的 投放合约的基础上增加更多目标、更多约束的问题。因此对于广告主而言，它 在保证广告投放量完成的基础上，还会要求订单的点击率、用户观看次此条广 告的次数等满足约束条件。对于媒体而言，为了保证用户体验，会要求在相同 用户的连续N条广告中，相同广告只能出一条，并且在保证合约不缺量的情况 下，优先将价值高的流量给竞价订单，从而使媒体收益更大化。因此可以根据 订单的需求确定模型评价函数，其中，该模型评价函数的公式可以如下：
Figure BDA0002463735980000211
其中，Γ(i)和Γ(j)分别表示流量曝光节点i和订单节点j的邻居节点集合，
Figure BDA0002463735980000212
为分配目标，
Figure BDA0002463735980000213
表示dj全部可用流量，Vj表示订单j的重要度，pj表示订单j发生缺量时的惩罚系数，xij*CTRij表示广告主关注的合约订单点击率， k表示所有用户的索引，
Figure BDA0002463735980000214
表示一个用户下面的所有曝光给一个合 约订单的概率和小于订单频次约束，m表示所有用户连续N次曝光场景的索引，
Figure BDA0002463735980000215
表示一个用户连续N次曝光中给一个合约订单的概率和要小于1。
在一实施例中，在构建该模型评价函数时，会应用到多种约束条件，各种 约束条件可以表示如下：
供给约束条件：
Figure BDA0002463735980000216
频次约束条件：
Figure BDA0002463735980000217
媒体新鲜度约束条件：
Figure BDA0002463735980000218
非负约束条件：
Figure BDA0002463735980000219
需求约束条件：
Figure BDA00024637359800002110
305、电子设备将播放概率输入至模型评价函数中，得到模型评分。
在实际应用中，比如，如图5所示，可以将基于分配参数生成模型获得的播 放概率xij一次性输入至模型评价函数中进行打分，得到此时分配参数生成模型 对应的模型评分。
306、电子设备根据模型评分更新分配参数生成模型的模型参数，直至分配 参数生成模型收敛。
在实际应用中，比如，xij播放概率的生成依赖于分配参数生成模型的模型 参数w，而模型参数w的更新依赖于最优化问题的目标和约束，因此可以通过
Figure BDA00024637359800002111
的梯度来更新分配参数生成模型的模型参数w。
其中，
Figure BDA00024637359800002112
表示供给约束的损失，
Figure BDA00024637359800002113
表 示频次约束的损失，
Figure BDA00024637359800002114
表示媒体新鲜度约束的损失。
然后可以交替迭代地更新分配参数生成模型的模型参数，直至满足收敛条 件或者超时，然后得到训练好的分配参数生成模型、以及训练好的模型参数。
307、电子设备接收曝光请求，并根据曝光请求提取所有订单对应的目标订 单特征和本次曝光对应的目标曝光特征。
308、电子设备将目标订单特征、以及目标曝光特征输入至分配参数生成模 型中，得到订单在曝光上的目标播放概率。
309、电子设备根据目标播放概率的归一化结果选单。
由上可知，本申请实施例可以通过电子设备获取多个订单对应的订单特征、 以及多个流量曝光对应的曝光特征，基于订单特征与曝光特征之间的匹配关系， 匹配多个订单以及多个流量曝光，将订单特征、以及曝光特征输入至分配参数 生成模型中，得到订单在曝光上的播放概率，确定模型评价函数，将播放概率 输入至模型评价函数中，得到模型评分，根据模型评分更新分配参数生成模型 的模型参数，直至分配参数生成模型收敛，接收曝光请求，并根据曝光请求提 取所有订单对应的目标订单特征和本次曝光对应的目标曝光特征，将目标订单 特征、以及目标曝光特征输入至分配参数生成模型中，得到订单在曝光上的目 标播放概率，根据目标播放概率的归一化结果选单。该方案可以利用分配参数生成模型获取预测流量分配参数，并利用模型评价函数对生成的结果进行评价， 指导分配参数生成模型中模型参数的更新，达到优化分配参数生成模型的目的。 这种方法需要求解的参数少、收敛快、并且方便添加特征、新的约束条件等， 有利于推广内容投放业务的扩展。同时，由于本申请实施例考虑了多种内容投 放约束条件，因此本申请可以使得真实环境下的合约广告投放策略更加合理， 降低订单的补量率，提高订单的点击率，进而保障广告主的利益。
为了更好地实施以上方法，相应的，本申请实施例还提供一种推广内容的 投放装置，该推广内容的投放装置可以集成在电子设备中，参考图8，该推广内 容的投放装置包括获取模块81、确定模块82、生成模块83、评价模块84和更新 模块85，如下：
获取模块81，用于获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个 待投放用户对应的用户特征信息；
确定模块82，用于基于所述内容投放特征信息与所述用户特征信息之间的 信息匹配关系，确定所述推广内容与所述待投放用户之间的匹配关系；
生成模块83，用于基于分配参数生成模型、所述内容投放特征信息、以及 所述用户特征信息，生成所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述 推广内容的预测流量分配参数；
评价模块84，用于基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所 述推广内容的期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束 条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果；
更新模块85，用于基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中 的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。
在一实施例中，所述评价模块84可以包括流量获取子模块841、确定子模块 842、参数获取子模块843和评价子模块844，如下：
流量获取子模块841，用于获取每个推广内容对应的预定流量；
用户确定子模块842，用于基于所述匹配关系，确定与所述推广内容匹配的 至少一个待投放用户；
流量确定子模块843，用于基于与所述推广内容匹配的至少一个待投放用户 对应的预估流量，确定所述推广内容对应的可用流量；
参数获取子模块844，用于基于所述预定流量、以及所述可用流量，获取所 述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参 数；
评价子模块845，用于基于所述期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、 以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评 价结果。
在一实施例中，所述评价子模块845可以包括第一构建子模块8451、第二构 建子模块8452、第三构建子模块8453和模型评价子模块8454，如下：
第一构建子模块8451，用于基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分 配参数之间的差异，构建目标模型评价函数；
第二构建子模块8452，用于基于内容投放约束条件，构建约束模型评价函 数；
第三构建子模块8453，用于基于所述目标模型评价函数、以及所述约束模 型评价函数，构建模型评价函数；
模型评价子模块8454，用于基于所述模型评价函数、以及所述预测流量分 配参数，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果。
在一实施例中，所述第一构建子模块8451可以具体用于：
基于所述推广内容未投放流量所对应的惩罚参数，构建惩罚函数；
基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差异、所述惩 罚函数、以及推广内容点击率，构建目标模型评价函数。
在一实施例中，所述第二构建子模块8452可以具体用于：
基于所述频次约束条件，确定所述待投放用户对应的预估流量中可用于所 述推广内容的可用流量比例；
基于所述可用流量比例，构建约束模型评价函数。
在一实施例中，所述更新模块85可以具体用于：
基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数；
当分配参数生成模型不满足模型收敛条件时，返回执行基于所述模型评价 结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数的步骤，直至分配参数生成模 型收敛；
将收敛的所述分配参数生成模型，确定为用于投放推广内容的更新后分配 参数生成模型。
在一实施例中，所述推广内容的投放装置还可以包括信息获取模块86、生 成模块87和投放模块88，如下：
信息获取模块86，用于获取需要投放推广内容的目标待投放用户对应的目 标用户特征信息、以及与所述目标待投放用户相匹配的多个目标推广内容对应 的目标内容投放特征信息；
生成模块87，用于基于所述更新后分配参数生成模型、所述目标内容投放 特征信息、以及所述目标用户特征信息，生成所述目标待投放用户分配给各个 所述目标推广内容的目标流量分配参数；
投放模块88，用于基于所述目标流量分配参数进行推广内容投放。
在一实施例中，所述信息获取模块86可以具体用于：
获取目标待投放用户对应的目标用户特征信息；
基于所述匹配关系，确定与所述目标待投放用户相匹配的目标推广内容；
获取所述目标推广内容对应的目标内容投放特征信息。
具体实施时，以上各个单元可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意 组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元的具体实施可参见前面的 方法实施例，在此不再赘述。
由上可知，本申请实施例可以通过获取模块81获取多个推广内容对应的内 容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的用户特征信息，通过确定模块82 基于内容投放特征信息与用户特征信息之间的信息匹配关系，确定推广内容与 待投放用户之间的匹配关系，通过生成模块83基于分配参数生成模型、内容投 放特征信息、以及用户特征信息，生成匹配关系中每个待投放用户分配给各个 推广内容的预测流量分配参数，通过评价模块84基于匹配关系中每个待投放用 户分配给各个推广内容的期望流量分配参数、预测流量分配参数、以及内容投 放约束条件，对分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，通过更 新模块85基于模型评价结果，更新分配参数生成模型中的模型参数，得到用于 投放推广内容的更新后分配参数生成模型。该方案可以利用分配参数生成模型 获取预测流量分配参数，并利用模型评价函数对生成的结果进行评价，指导分 配参数生成模型中模型参数的更新，达到优化分配参数生成模型的目的。这种 方法需要求解的参数少、收敛快、并且方便添加特征、新的约束条件等，有利 于推广内容投放业务的扩展。同时，由于本申请实施例考虑了多种内容投放约 束条件，因此本申请可以使得真实环境下的合约广告投放策略更加合理，降低 订单的补量率，提高订单的点击率，进而保障广告主的利益。
本申请实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以集成本申请实施例所 提供的任一种推广内容的投放装置。
例如，如图9所示，其示出了本申请实施例所涉及的电子设备的结构示意 图，具体来讲：
该电子设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器91、一个或一个 以上计算机可读存储介质的存储器92、电源93和输入单元94等部件。本领域 技术人员可以理解，图9中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定， 可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
其中：
处理器91是该电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设 备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器92内的软件程序和/或模块，以 及调用存储在存储器92内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而 对电子设备进行整体监控。可选的，处理器91可包括一个或多个处理核心；优 选的，处理器91可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要 处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。 可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器91中。
存储器92可用于存储软件程序以及模块，处理器91通过运行存储在存储 器92的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器92 可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至 少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储 数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器92可以包括 高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器 件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器92还可以包括存 储器控制器，以提供处理器91对存储器92的访问。
电子设备还包括给各个部件供电的电源93，优选的，电源93可以通过电 源管理系统与处理器91逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、 以及功耗管理等功能。电源93还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、 再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等 任意组件。
该电子设备还可包括输入单元94，该输入单元94可用于接收输入的数字 或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、 光学或者轨迹球信号输入。
尽管未示出，电子设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本 实施例中，电子设备中的处理器91会按照如下的指令，将一个或一个以上的应 用程序的进程对应的可执行文本加载到存储器92中，并由处理器91来运行存储 在存储器92中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的 用户特征信息，基于内容投放特征信息与用户特征信息之间的信息匹配关系， 确定推广内容与待投放用户之间的匹配关系，基于分配参数生成模型、内容投 放特征信息、以及用户特征信息，生成匹配关系中每个待投放用户分配给各个 推广内容的预测流量分配参数，基于匹配关系中每个待投放用户分配给各个推 广内容的期望流量分配参数、预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对 分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，基于模型评价结果，更 新分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数 生成模型。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
由上可知，本申请实施例可以获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、 以及多个待投放用户对应的用户特征信息，基于内容投放特征信息与用户特征 信息之间的信息匹配关系，确定推广内容与待投放用户之间的匹配关系，基于 分配参数生成模型、内容投放特征信息、以及用户特征信息，生成匹配关系中 每个待投放用户分配给各个推广内容的预测流量分配参数，基于匹配关系中每 个待投放用户分配给各个推广内容的期望流量分配参数、预测流量分配参数、 以及内容投放约束条件，对分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结 果，基于模型评价结果，更新分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放 推广内容的更新后分配参数生成模型。该方案可以利用分配参数生成模型获取 预测流量分配参数，并利用模型评价函数对生成的结果进行评价，指导分配参 数生成模型中模型参数的更新，达到优化分配参数生成模型的目的。这种方法 需要求解的参数少、收敛快、并且方便添加特征、新的约束条件等，有利于推 广内容投放业务的扩展。同时，由于本申请实施例考虑了多种内容投放约束条 件，因此本申请可以使得真实环境下的合约广告投放策略更加合理，降低订单 的补量率，提高订单的点击率，进而保障广告主的利益。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步 骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储 于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本申请实施例提供一种电子设备，其中存储有多条指令，该指令能 够被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种推广内容的投放方 法中的步骤。例如，该指令可以执行如下步骤：
获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的 用户特征信息，基于内容投放特征信息与用户特征信息之间的信息匹配关系， 确定推广内容与待投放用户之间的匹配关系，基于分配参数生成模型、内容投 放特征信息、以及用户特征信息，生成匹配关系中每个待投放用户分配给各个 推广内容的预测流量分配参数，基于匹配关系中每个待投放用户分配给各个推 广内容的期望流量分配参数、预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对 分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，基于模型评价结果，更 新分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数 生成模型。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
其中，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、 随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本申请实施例所提供的任一种 推广内容的投放方法中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的任一种 推广内容的投放方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
以上对本申请实施例所提供的一种推广内容的投放方法、装置、存储介质 和电子设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方 式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思 想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应 用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限 制。

Claims (11)

1.一种推广内容的投放方法，其特征在于，包括：
获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的用户特征信息；
基于所述内容投放特征信息与所述用户特征信息之间的信息匹配关系，确定所述推广内容与所述待投放用户之间的匹配关系；
基于分配参数生成模型、所述内容投放特征信息、以及所述用户特征信息，生成所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的预测流量分配参数；
基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果；
基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。
2.根据权利要求1所述的推广内容的投放方法，其特征在于，基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，包括：
获取每个推广内容对应的预定流量；
基于所述匹配关系，确定与所述推广内容匹配的至少一个待投放用户；
基于与所述推广内容匹配的至少一个待投放用户对应的预估流量，确定所述推广内容对应的可用流量；
基于所述预定流量、以及所述可用流量，获取所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数；
基于所述期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果。
3.根据权利要求2所述的推广内容的投放方法，其特征在于，基于所述期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果，包括：
基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差异，构建目标模型评价函数；
基于内容投放约束条件，构建约束模型评价函数；
基于所述目标模型评价函数、以及所述约束模型评价函数，构建模型评价函数；
基于所述模型评价函数、以及所述预测流量分配参数，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果。
4.根据权利要求3所述的推广内容的投放方法，其特征在于，基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差异，构建目标模型评价函数，包括：
基于所述推广内容未投放流量所对应的惩罚参数，构建惩罚函数；
基于所述期望流量分配参数与所述预测流量分配参数之间的差异、所述惩罚函数、以及推广内容点击率，构建目标模型评价函数。
5.根据权利要求3所述的推广内容的投放方法，其特征在于，所述内容投放约束条件包括频次约束条件；
基于内容投放约束条件，构建约束模型评价函数，包括：
基于所述频次约束条件，确定所述待投放用户对应的预估流量中可用于所述推广内容的可用流量比例；
基于所述可用流量比例，构建约束模型评价函数。
6.根据权利要求1所述的推广内容的投放方法，其特征在于，基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型，包括：
基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数；
当分配参数生成模型不满足模型收敛条件时，返回执行基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数的步骤，直至分配参数生成模型收敛；
将收敛的所述分配参数生成模型，确定为用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。
7.根据权利要求1所述的推广内容的投放方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取需要投放推广内容的目标待投放用户对应的目标用户特征信息、以及与所述目标待投放用户相匹配的多个目标推广内容对应的目标内容投放特征信息；
基于所述更新后分配参数生成模型、所述目标内容投放特征信息、以及所述目标用户特征信息，生成所述目标待投放用户分配给各个所述目标推广内容的目标流量分配参数；
基于所述目标流量分配参数进行推广内容投放。
8.根据权利要求7所述的推广内容的投放方法，其特征在于，获取需要投放推广内容的目标待投放用户对应的目标用户特征信息、以及与所述目标待投放用户相匹配的多个目标推广内容对应的目标内容投放特征信息，包括：
获取目标待投放用户对应的目标用户特征信息；
基于所述匹配关系，确定与所述目标待投放用户相匹配的目标推广内容；
获取所述目标推广内容对应的目标内容投放特征信息。
9.一种推广内容的投放装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取多个推广内容对应的内容投放特征信息、以及多个待投放用户对应的用户特征信息；
确定模块，用于基于所述内容投放特征信息与所述用户特征信息之间的信息匹配关系，确定所述推广内容与所述待投放用户之间的匹配关系；
生成模块，用于基于分配参数生成模型、所述内容投放特征信息、以及所述用户特征信息，生成所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的预测流量分配参数；
评价模块，用于基于所述匹配关系中每个所述待投放用户分配给各个所述推广内容的期望流量分配参数、所述预测流量分配参数、以及内容投放约束条件，对所述分配参数生成模型进行模型评价，得到模型评价结果；
更新模块，用于基于所述模型评价结果，更新所述分配参数生成模型中的模型参数，得到用于投放推广内容的更新后分配参数生成模型。
10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-8任一项所述的推广内容的投放方法。
11.一种电子设备，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至8任一项所述方法的步骤。
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